Анализ на производството

Решенията за анализ на производството на Siemens са щателно проектирани, за да отговорят на критичните предизвикателства, с които производителите се сблъскват ежедневно. Това включва смекчаване на неочакваните прекъсвания на оборудването чрез проактивни прозрения, разрешаване на постоянни проблеми с качеството на продукта чрез идентифициране на основните причини, оптимизиране на неефективните производствени процеси за повишаване на производителността и предоставяне на възможност на заинтересованите страни с по-добри възможности за вземане на решения, базирани на данни през целия жизнен цикъл на производството, от проектирането до доставката.

Решенията за анализ на производството на Siemens значително подобряват OEE, като предоставят задълбочена и подробна информация за трите основни компонента.

• За наличността възможностите за прогнозна поддръжка намаляват непланираните престои, като предвиждат и решават проблемите с оборудването проактивно.
• За производителност решенията идентифицират и оптимизират тесните места, анализират времена на цикъла и рационализират работните потоци, за да увеличат максимално скоростта на производството.
• За качество те минимизират дефектите и преработват чрез мониторинг в реално време, откриване на аномалии и анализ на първопричините.

Този интегриран подход, базиран на данни, дава възможност на производителите да увеличат цялостно своята производствена ефективност и използване на активите.

Решенията на Altair използват силата на усъвършенстваните алгоритми за изкуствен интелект и машинно обучение, за да трансформират суровите производствени данни в приложима интелигентност. Това се превръща в възможности като прогнозна поддръжка, при която се очакват потенциални повреди на оборудването преди да възникнат; прецизно прогнозиране на дефектите в качеството за предотвратяване на скрап и преработка; оптимизиране на експлоатационните параметри за максимална ефективност и предоставяне на инженерни прозрения, задвижвани от изкуствен интелект, които ускоряват проектните итерации и усъвършенстват производствените процеси.

Освен това тези решения често използват графики на знанията да осигури контекст и структура на моделите AI/ML. Чрез картографиране на сложните взаимоотношения между различни производствени предприятия - като машинни компоненти, параметри на процеса, свойства на материала и исторически режими на повреда - графиките на знанията подобряват способността на AI да разбира, разсъждава и предоставя по-точни и обясними прогнози и препоръки. Този подход надхвърля традиционния описателен анализ, предлагайки проактивна, предписваща интелигентност, която води до непрекъснато усъвършенстване.

Производителите могат да изграждат и валидират моделите Rapidminer централно, след което да ги разполагат в крайни среди, включително инфраструктура на пазара и Siemens Industrial Edge, така че изводът е близо до машини, където латентността е ниска, а оперативните решения се случват в реално време. Този подход е особено ценен за случаи на употреба като прогнозна поддръжка, откриване на аномалии, прогнозиране на качеството и контрол на процеса, където секундите имат значение и могат да възникнат прекъсвания в мрежата. Използвайки модели на ръба, заводите могат да продължат да работят дори с периодична облачна свързаност, да намалят изискванията за честотна лента чрез локално оценяване и да поддържат чувствителни производствени данни в границите на OT/IT.

В същото време Rapidminer AI Hub и Rapidminer Graph Studio могат да бъдат внедрени локално или в частен облак, за да поддържат изискванията за управление на предприятието, сигурност и мащабируемост. В тези модели на внедряване организациите могат да налагат политики за пребиваване на данни, да се интегрират с вътрешни контроли за идентичност и достъп и да поддържат по-строго съответствие с индустриалните и регионалните разпоредби. Rapidminer AI Hub осигурява централизирано управление на жизнения цикъл за модели, включително версиониране, оркестриране на внедряване, мониторинг и преквалификация на работните потоци в множество сайтове. Rapidminer Graph Studio добавя контекстна интелигентност чрез свързване на машини, материали, параметри на процеса, качествени събития и записи за поддръжка в графика на знанията, което подобрява обяснимостта и ускорява анализа на основната причина.

Заедно тази архитектура дава възможност за хибриден оперативен модел: обучете и управлявате в корпоративния слой, извеждате на ръба, където се извършват операциите и непрекъснато подобрявайте моделите, използвайки обратна връзка от данните за инсталациите. Резултатът е по-бързо време за получаване на стойност, по-силна позиция за киберсигурност и по-надеждни резултати от ИИ за интелигентни производствени инициативи.