Fertigungsanalytik

Die Fertigungsanalyselösungen von Siemens wurden sorgfältig entwickelt, um die kritischen Herausforderungen zu bewältigen, mit denen Hersteller täglich konfrontiert sind. Dazu gehören die Minderung unerwarteter Anlagenausfälle durch proaktive Einblicke, die Lösung anhaltender Probleme mit der Produktqualität durch die Identifizierung der Grundursachen, die Optimierung ineffizienter Produktionsprozesse zur Steigerung des Durchsatzes und die Bereitstellung besserer datengestützter Entscheidungsmöglichkeiten für den gesamten Fertigungslebenszyklus, von der Konstruktion bis zur Lieferung.

Die Fertigungsanalyselösungen von Siemens verbessern die Gesamtanlageneffektivität erheblich, indem sie tiefe, detaillierte Einblicke in die drei Kernkomponenten bieten.

• Was die Verfügbarkeit angeht, reduzieren prädiktive Wartungsfunktionen ungeplante Ausfallzeiten, indem Geräteprobleme vorausgesehen und proaktiv behoben werden.
• Im Hinblick auf die Leistung identifizieren und optimieren die Lösungen Engpässe, analysieren Zykluszeiten und optimieren Arbeitsabläufe, um die Produktionsgeschwindigkeit zu maximieren.
• Aus Qualitätsgründen minimieren sie Fehler und Nacharbeiten durch Echtzeitüberwachung, Anomalieerkennung und Ursachenanalyse.

Dieser integrierte, datengesteuerte Ansatz ermöglicht es Herstellern, ihre Produktionseffizienz und Anlagenauslastung umfassend zu maximieren.

Die Lösungen von Altair nutzen die Leistungsfähigkeit fortschrittlicher KI und maschineller Lernalgorithmen, um Fertigungsrohdaten in verwertbare Informationen umzuwandeln. Dies führt zu Funktionen wie vorausschauender Wartung, bei der potenzielle Geräteausfälle vorhergesehen werden, bevor sie auftreten; präzise Prognose von Qualitätsmängeln, um Ausschuss und Nacharbeit zu vermeiden; Optimierung von Betriebsparametern für maximale Effizienz und Bereitstellung KI-gestützter technischer Erkenntnisse, die Konstruktionsiterationen beschleunigen und Fertigungsprozesse verfeinern.

Darüber hinaus nutzen diese Lösungen häufig Wissensgrafiken um den KI/ML-Modellen Kontext und Struktur zu geben. Durch die Abbildung der komplexen Beziehungen zwischen verschiedenen Fertigungseinheiten — wie Maschinenkomponenten, Prozessparametern, Materialeigenschaften und historischen Ausfallarten — verbessern Wissensgraphen die Fähigkeit der KI, genauere und erklärbarere Vorhersagen und Empfehlungen zu verstehen, zu begründen und abzugeben. Dieser Ansatz geht über die traditionelle deskriptive Analytik hinaus und bietet proaktive, präskriptive Informationen, die eine kontinuierliche Verbesserung fördern.

Hersteller können Rapidminer-Modelle zentral erstellen und validieren und sie dann in Edge-Umgebungen einsetzen, einschließlich der lokalen Infrastruktur und Siemens Industrial Edge, sodass Inferenzen in der Nähe von Maschinen mit niedriger Latenz laufen und Betriebsentscheidungen in Echtzeit getroffen werden. Dieser Ansatz ist besonders wertvoll für Anwendungsfälle wie vorausschauende Wartung, Anomalieerkennung, Qualitätsprognose und Prozesskontrolle, bei denen es auf Sekunden ankommt und Netzwerkunterbrechungen auftreten können. Durch die Ausführung von Modellen am Netzwerkrand können Anlagen auch mit unterbrochener Cloud-Konnektivität weiterarbeiten, die Bandbreitenanforderungen durch lokale Bewertungen reduzieren und sensible Produktionsdaten innerhalb der OT-/IT-Grenzen aufbewahren.

Gleichzeitig können Rapidminer AI Hub und Rapidminer Graph Studio vor Ort oder in einer privaten Cloud bereitgestellt werden, um die Anforderungen an Unternehmensführung, Sicherheit und Skalierbarkeit zu unterstützen. In diesen Bereitstellungsmodellen können Unternehmen Richtlinien zur Speicherung von Daten durchsetzen, interne Identitäts- und Zugriffskontrollen integrieren und branchenspezifische und regionale Vorschriften strikter einhalten. Rapidminer AI Hub bietet zentralisiertes Lebenszyklusmanagement für Modelle, einschließlich Versionierung, Bereitstellungsorchestrierung, Überwachung und Umschulung von Workflows an mehreren Standorten. Rapidminer Graph Studio fügt kontextuelle Intelligenz hinzu, indem es Maschinen, Materialien, Prozessparameter, Qualitätsereignisse und Wartungsaufzeichnungen in einem Wissensgraphen verknüpft, was die Erklärbarkeit verbessert und die Ursachenanalyse beschleunigt.

Zusammen ermöglicht diese Architektur ein hybrides Betriebsmodell: Trainieren und Steuern auf Unternehmensebene, leiten Sie am Netzwerkrand ab, wo der Betrieb stattfindet, und verbessern Sie die Modelle kontinuierlich anhand des Feedbacks von Anlagendaten. Das Ergebnis ist eine schnellere Amortisierung, eine stärkere Cybersicherheit und zuverlässigere KI-Ergebnisse für Initiativen zur intelligenten Fertigung.