Análisis de fabricación

Las soluciones de análisis de fabricación de Siemens están diseñadas meticulosamente para abordar los desafíos críticos a los que se enfrentan los fabricantes a diario. Esto incluye mitigar el tiempo de inactividad inesperado de los equipos mediante un análisis proactivo, resolver los problemas persistentes de calidad de los productos mediante la identificación de las causas principales, optimizar los procesos de producción ineficientes para aumentar el rendimiento y dotar a las partes interesadas de una mejor capacidad de toma de decisiones basada en los datos a lo largo de todo el ciclo de vida de la fabricación, desde el diseño hasta la entrega.

Las soluciones de análisis de fabricación de Siemens mejoran significativamente la OEE al proporcionar información profunda y granular de sus tres componentes principales.

• En cuanto a la disponibilidad, las capacidades de mantenimiento predictivo reducen el tiempo de inactividad no planificado al anticipar y abordar los problemas del equipo de forma proactiva.
• En cuanto al rendimiento, las soluciones identifican y optimizan los cuellos de botella, analizan los tiempos de los ciclos y optimizan los flujos de trabajo para maximizar la velocidad de producción.
• Por motivos de calidad, minimizan los defectos y los reelaboran mediante la monitorización en tiempo real, la detección de anomalías y el análisis de la causa principal.

Este enfoque integrado y basado en los datos permite a los fabricantes maximizar de forma integral la eficiencia de la producción y la utilización de los activos.

Las soluciones de Altair aprovechan la potencia de los algoritmos avanzados de inteligencia artificial y aprendizaje automático para transformar los datos brutos de fabricación en inteligencia procesable. Esto se traduce en capacidades como el mantenimiento predictivo, en el que se anticipan los posibles fallos del equipo antes de que se produzcan; la previsión precisa de los defectos de calidad para evitar el desecho y la repetición del trabajo; la optimización de los parámetros operativos para lograr la máxima eficiencia y el suministro de información de ingeniería basada en la IA que acelera las iteraciones del diseño y refina los procesos de fabricación.

Además, estas soluciones suelen utilizar gráficos de conocimiento para proporcionar contexto y estructura a los modelos de IA/ML. Al trazar las complejas relaciones entre varias entidades de fabricación (como los componentes de las máquinas, los parámetros del proceso, las propiedades de los materiales y los modos de fallo históricos), los gráficos de conocimiento mejoran la capacidad de la IA para entender, razonar y ofrecer predicciones y recomendaciones más precisas y explicables. Este enfoque va más allá del análisis descriptivo tradicional y ofrece una inteligencia proactiva y prescriptiva que impulsa la mejora continua.

Los fabricantes pueden crear y validar los modelos Rapidminer de forma centralizada y, a continuación, desplegarlos en entornos periféricos, incluida la infraestructura local y Siemens Industrial Edge, de modo que la inferencia se ejecuta cerca de las máquinas, donde la latencia es baja, y las decisiones operativas se toman en tiempo real. Este enfoque es especialmente valioso para casos de uso como el mantenimiento predictivo, la detección de anomalías, la predicción de la calidad y el control de procesos, en los que los segundos importan y se pueden producir interrupciones en la red. Al ejecutar modelos en la periferia, las plantas pueden seguir funcionando incluso con una conectividad a la nube intermitente, reducir los requisitos de ancho de banda mediante la puntuación local y mantener los datos de producción confidenciales dentro de los límites de la OT/TI.

Al mismo tiempo, Rapidminer AI Hub y Rapidminer Graph Studio se pueden implementar en las instalaciones o en una nube privada para cumplir con los requisitos de gobierno empresarial, seguridad y escalabilidad. En estos modelos de despliegue, las organizaciones pueden hacer cumplir las políticas de residencia de datos, integrarse con los controles internos de identidad y acceso y mantener un cumplimiento más estricto de las normativas industriales y regionales. Rapidminer AI Hub proporciona una gestión centralizada del ciclo de vida de los modelos, incluido el control de versiones, la orquestación del despliegue, la supervisión y el reentrenamiento de los flujos de trabajo en varios sitios. Rapidminer Graph Studio añade inteligencia contextual al vincular las máquinas, los materiales, los parámetros del proceso, los eventos de calidad y los registros de mantenimiento en un gráfico de conocimientos, lo que mejora la explicabilidad y acelera el análisis de la causa principal.

En conjunto, esta arquitectura permite un modelo operativo híbrido: formar y gobernar a nivel empresarial, inferir en el límite donde se producen las operaciones y mejorar continuamente los modelos utilizando los comentarios de los datos de la planta. El resultado es un tiempo de amortización más rápido, una postura de ciberseguridad más sólida y resultados de IA más fiables para las iniciativas de fabricación inteligente.