Analyse de la fabrication

Les solutions d'analyse de la fabrication de Siemens sont méticuleusement conçues pour relever les défis critiques auxquels les fabricants sont confrontés au quotidien. Il s'agit notamment d'atténuer les temps d'arrêt imprévus des équipements grâce à des informations proactives, de résoudre les problèmes de qualité persistants des produits en identifiant les causes profondes, d'optimiser les processus de production inefficaces pour augmenter le débit et de doter les parties prenantes de meilleures capacités de prise de décision fondées sur les données tout au long du cycle de vie de fabrication, de la conception à la livraison.

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

• En termes de disponibilité, les fonctionnalités de maintenance prédictive réduisent les temps d'arrêt imprévus en anticipant et en résolvant les problèmes d'équipement de manière proactive.
• En termes de performances, les solutions identifient et optimisent les goulots d'étranglement, analysent les temps de cycle et rationalisent les flux de travail afin de maximiser la vitesse de production.
• Pour des raisons de qualité, ils minimisent les défauts et les retouches grâce à une surveillance en temps réel, à la détection des anomalies et à l'analyse des causes profondes.

Cette approche intégrée basée sur les données permet aux fabricants de maximiser de manière globale l'efficacité de leur production et l'utilisation de leurs actifs.

Les solutions d'Altair exploitent la puissance des algorithmes avancés d'IA et d'apprentissage automatique pour transformer les données de fabrication brutes en informations exploitables. Cela se traduit par des fonctionnalités telles que la maintenance prédictive, qui permet d'anticiper les défaillances potentielles des équipements avant qu'elles ne se produisent ; la prévision précise des défauts de qualité pour éviter les rebuts et les retouches ; l'optimisation des paramètres opérationnels pour une efficacité maximale et la fourniture d'informations techniques basées sur 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 d'IA/ML. En cartographiant les relations complexes entre les différentes entités de fabrication, telles que les composants des machines, les paramètres de processus, les propriétés des matériaux et l'historique des modes de défaillance, les graphiques de connaissances améliorent la capacité de l'IA à comprendre, raisonner et fournir des prévisions et des recommandations plus précises et plus explicables. Cette approche va au-delà de l'analyse descriptive traditionnelle et propose des informations proactives et prescriptives qui favorisent l'amélioration continue.

Les fabricants peuvent créer et valider des modèles Rapidminer de manière centralisée, puis les déployer dans des environnements périphériques, y compris une infrastructure sur site et Siemens Industrial Edge. Ainsi, l'inférence fonctionne à proximité des machines où la latence est faible et les décisions opérationnelles sont prises en temps réel. Cette approche est particulièrement utile pour des cas d'utilisation tels que la maintenance prédictive, la détection d'anomalies, la prévision de la qualité et le contrôle des processus, où les secondes comptent et où des interruptions du réseau peuvent se produire. En utilisant des modèles en périphérie, les usines peuvent continuer à fonctionner même en cas de connectivité intermittente au cloud, réduire les besoins en bande passante en obtenant des scores locaux et conserver les données de production sensibles dans les 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 répondre aux exigences de gouvernance, de sécurité et d'évolutivité de l'entreprise. Grâce à ces modèles de déploiement, les organisations peuvent appliquer des politiques de résidence des données, intégrer des contrôles internes d'identité et d'accès et se conformer de manière plus stricte aux réglementations sectorielles et régionales. Rapidminer AI Hub propose une gestion centralisée du cycle de vie des modèles, y compris la gestion des versions, l'orchestration des déploiements, la surveillance et les flux de recyclage sur de nombreux sites. Rapidminer Graph Studio ajoute de l'intelligence contextuelle en reliant les machines, les matériaux, les paramètres des processus, les événements liés à la qualité et les dossiers de maintenance dans un graphe de connaissances, ce qui améliore l'explicabilité et accélère l'analyse des causes profondes.

Ensemble, cette architecture permet de créer un modèle d'exploitation hybride : entraînez et gouvernez au niveau de l'entreprise, déterminez en périphérie où se déroulent les opérations et améliorez continuellement les modèles en utilisant les informations fournies par les données de l'usine. Il en résulte un retour sur investissement plus rapide, une meilleure posture en matière de cybersécurité et des résultats d'IA plus fiables pour les initiatives de fabrication intelligente.