Výrobní analytika

Výrobní analytická řešení Siemens jsou pečlivě navržena tak, aby řešila kritické výzvy, kterým výrobci denně čelí. To zahrnuje zmírnění neočekávaných prostojů zařízení prostřednictvím proaktivních přehledů, řešení přetrvávajících problémů s kvalitou produktů identifikací základních příčin, optimalizaci neefektivních výrobních procesů s cílem zvýšit propustnost a posílit zúčastněné strany lepšími rozhodovacími schopnostmi založenými na datech v celém životním cyklu výroby, od návrhu až po dodání.

Řešení Siemens pro výrobní analýzu výrazně zlepšují OEE tím, že poskytují hluboké a podrobné informace o svých třech hlavních komponentách.

• Pokud jde o dostupnost, funkce prediktivní údržby snižují neplánované prostoje tím, že proaktivně předvídají a řeší problémy se zařízením.
• Pokud jde o výkon, řešení identifikují a optimalizují úzká místa, analyzují časy cyklů a zefektivňují pracovní postupy, aby maximalizovala rychlost výroby.
• Kvůli kvalitě minimalizují vady a přepracování prostřednictvím monitorování v reálném čase, detekce anomálií a analýzy hlavních příčin.

Tento integrovaný přístup založený na datech umožňuje výrobcům komplexně maximalizovat efektivitu výroby a využití aktiv.

Řešení společnosti Altair využívají sílu pokročilých algoritmů umělé inteligence a strojového učení k transformaci nezpracovaných výrobních dat na použitelnou inteligenci. To se promítá do funkcí, jako je prediktivní údržba, kde se předpokládají potenciální poruchy zařízení dříve, než k nim dojde; přesné předpovědi vad kvality, aby se zabránilo šrotu a přepracování; optimalizace provozních parametrů pro maximální efektivitu a poskytování inženýrských poznatků založených na umělé inteligenci, které urychlují iterace návrhu a zdokonalují výrobní procesy.

Kromě toho tato řešení často využívají znalostní grafy poskytnout kontext a strukturu modelům AI/ML. Mapováním složitých vztahů mezi různými výrobními subjekty - jako jsou součásti strojů, parametry procesu, vlastnosti materiálu a historické režimy selhání - znalostní grafy zvyšují schopnost umělé inteligence porozumět, uvažovat a poskytovat přesnější a vysvětlitelnější předpovědi a doporučení. Tento přístup přesahuje tradiční deskriptivní analytiku a nabízí proaktivní, normativní inteligenci, která vede k neustálému zlepšování.

Výrobci mohou centrálně sestavovat a ověřovat modely Rapidminer a poté je nasadit do hraničních prostředí, včetně on-prem infrastruktury a Siemens Industrial Edge, takže odvozování probíhá blízko strojů, kde je nízká latence a provozní rozhodnutí probíhají v reálném čase. Tento přístup je zvláště cenný pro případy použití, jako je prediktivní údržba, detekce anomálií, predikce kvality a řízení procesů, kde záleží na sekundách a může dojít k přerušení sítě. Spuštěním modelů na hraně mohou závody pokračovat v provozu i při přerušovaném cloudovém připojení, snížit požadavky na šířku pásma místním bodováním a udržovat citlivá výrobní data uvnitř hranic OT/IT.

Současně mohou být Rapidminer AI Hub a Rapidminer Graph Studio nasazeny místně nebo v privátním cloudu, aby podporovaly požadavky na správu podniku, zabezpečení a škálovatelnost. V těchto modelech nasazení mohou organizace prosazovat zásady pobytu dat, integrovat se s interními kontrolami identity a přístupu a udržovat přísnější soulad s průmyslovými a regionálními předpisy. Rapidminer AI Hub poskytuje centralizovanou správu životního cyklu modelů, včetně správy verzí, orchestrace nasazení, monitorování a rekvalifikace pracovních postupů na více webech. Rapidminer Graph Studio přidává kontextovou inteligenci propojením strojů, materiálů, parametrů procesu, událostí kvality a záznamů údržby do grafu znalostí, což zlepšuje vysvětlitelnost a urychluje analýzu kořenových příčin.

Tato architektura společně umožňuje hybridní provozní model: trénovat a řídit na podnikové vrstvě, odvodit na okraji, kde probíhají operace, a neustále zlepšovat modely pomocí zpětné vazby z dat závodu. Výsledkem je rychlejší dosažení hodnoty, silnější pozice v oblasti kybernetické bezpečnosti a spolehlivější výsledky umělé inteligence pro iniciativy inteligentní výroby.