Analytique de la fabrication

Les solutions d'analyse de fabrication de Siemens sont méticuleusement conçues pour relever les défis critiques auxquels les fabricants sont confrontés quotidiennement. Cela comprend l'atténuation des temps d'arrêt imprévus des équipements grâce à des informations proactives, la résolution des problèmes persistants de qualité des produits en identifiant les causes profondes, l'optimisation des processus de production inefficaces pour augmenter le débit et l'autonomisation des parties prenantes avec de meilleures capacités décisionnelles basées sur les données tout au long du cycle de vie de la fabrication, de la conception à la livraison.

Les solutions d'analyse de fabrication de Siemens améliorent considérablement l'OEE en fournissant des informations approfondies et granulaires sur ses trois composants principaux.

• Pour la disponibilité, les capacités de maintenance prédictive réduisent les temps d'arrêt imprévus en anticipant et en traitant les problèmes d'équipement de manière proactive.
• Pour la performance, les solutions identifient et optimisent les goulots d'étranglement, analysent les temps de cycle et rationalisent les flux de travail pour maximiser la vitesse de production.
• Pour la qualité, ils minimisent les défauts et retravaillent grâce à la surveillance en temps réel, à la détection des anomalies et à l'analyse des causes profondes.

Cette approche intégrée et axée sur les données permet aux fabricants de maximiser globalement leur efficacité de production et l'utilisation des actifs.

Les solutions d'Altair exploitent la puissance des algorithmes avancés d'IA et d'apprentissage automatique pour transformer les données brutes de fabrication en intelligence exploitable. Cela se traduit par des capacités telles que la maintenance prédictive, où les défaillances potentielles de l'équipement sont anticipées avant qu'elles ne se produisent ; la prévision précise des défauts de qualité pour éviter les rebuts et les remaniements ; l'optimisation des paramètres opérationnels pour une efficacité maximale et la fourniture d'informations techniques alimentées par l'IA qui accélèrent les itérations de conception et affinent les processus de fabrication.

De plus, ces solutions utilisent souvent graphiques de connaissances pour fournir un contexte et une structure aux modèles IA/ML. En cartographiant les relations complexes entre les différentes entités de fabrication — telles que les composants de machines, les paramètres de processus, les propriétés des matériaux et les modes de défaillance historiques — les graphiques de connaissances améliorent la capacité de l'IA à comprendre, raisonner et fournir des prédictions et des recommandations plus précises et explicables. Cette approche va au-delà de l'analyse descriptive traditionnelle, offrant une intelligence proactive et prescriptive qui favorise l'amélioration continue.

Les fabricants peuvent créer et valider les modèles Rapidminer de manière centralisée, puis les déployer dans des environnements de périphérie, y compris l'infrastructure sur site et Siemens Industrial Edge, de sorte que l'inférence s'effectue à proximité des machines où la latence est faible, et les décisions opérationnelles se font en temps réel. Cette approche est particulièrement précieuse pour les cas d'utilisation tels que la maintenance prédictive, la détection d'anomalies, la prédiction de la qualité et le contrôle de processus, où les secondes comptent et où des interruptions de réseau peuvent se produire. En exécutant des modèles à la périphérie, les usines peuvent continuer à fonctionner même avec une connectivité cloud intermittente, réduire les besoins en bande passante en notant localement et conserver les données de production sensibles à l'intérieur des limites OT/IT.

Dans le même temps, Rapidminer AI Hub et Rapidminer Graph Studio peuvent être déployés sur site ou dans un cloud privé pour prendre en charge les exigences de gouvernance d'entreprise, de sécurité et d'évolutivité. Dans ces modèles de déploiement, les organisations peuvent appliquer des politiques de résidence des données, intégrer les contrôles internes d'identité et d'accès et maintenir une conformité plus stricte avec les réglementations sectorielles et régionales. Rapidminer AI Hub fournit une gestion centralisée du cycle de vie des modèles, y compris la gestion des versions, l'orchestration du déploiement, la surveillance et les flux de travail de reformation sur plusieurs sites. Rapidminer Graph Studio ajoute de l'intelligence contextuelle en reliant les machines, les matériaux, les paramètres de processus, les événements de qualité et les enregistrements de maintenance dans un graphique de connaissances, ce qui améliore l'explicabilité et accélère l'analyse des causes profondes.

Ensemble, cette architecture permet un modèle d'exploitation hybride : former et gouverner au niveau de l'entreprise, déduire à la périphérie où se déroulent les opérations et améliorer continuellement les modèles en utilisant les commentaires des données de l'usine. Le résultat est un délai de rentabilisation plus rapide, une posture de cybersécurité plus forte et des résultats d'IA plus fiables pour les initiatives de fabrication intelligente.