Analitika proizvodnje

Siemensova rješenja za proizvodnu analitiku pažljivo su dizajnirana za rješavanje kritičnih izazova s kojima se proizvođači svakodnevno suočavaju. To uključuje ublažavanje neočekivanih zastoja opreme kroz proaktivne uvide, rješavanje trajnih problema s kvalitetom proizvoda identificiranjem osnovnih uzroka, optimizaciju neučinkovitih proizvodnih procesa radi povećanja protoka i osnaživanje dionika boljim mogućnostima donošenja odluka temeljenog na podacima tijekom cijelog životnog ciklusa proizvodnje, od dizajna do isporuke.

Siemensova rješenja za analitiku proizvodnje značajno poboljšavaju OEE pružajući dubok, detaljan uvid u njegove tri osnovne komponente.

• Radi dostupnosti, mogućnosti predviđanja održavanja smanjuju neplanirane zastoje proaktivnim predviđanjem i rješavanjem problema opreme.
• Rješenja za performanse identificiraju i optimiziraju uska grla, analiziraju vrijeme ciklusa i pojednostavljuju tijekove rada kako bi se povećala brzina proizvodnje.
• Radi kvalitete, minimiziraju nedostatke i prerade praćenjem u stvarnom vremenu, otkrivanjem anomalija i analizom uzroka.

Ovaj integrirani pristup zasnovan na podacima osnažuje proizvođače da sveobuhvatno maksimiziraju svoju učinkovitost proizvodnje i iskorištavanje imovine.

Altairova rješenja koriste moć naprednih algoritama umjetne inteligencije i strojnog učenja kako bi sirove proizvodne podatke pretvorili u djelotvornu inteligenciju. To se pretvara u mogućnosti poput prediktivnog održavanja, gdje se predviđaju potencijalni kvarovi opreme prije nego što se pojave; precizno predviđanje nedostataka u kvaliteti kako bi se spriječilo otpad i prerada; optimizacija operativnih parametara za maksimalnu učinkovitost i pružanje inženjerskih uvida na temelju umjetne inteligencije koji ubrzavaju iteracije dizajna i usavršavaju proizvodne procese.

Nadalje, ova rješenja često koriste grafikoni znanja pružiti kontekst i strukturu AI/ML modelima. Mapiranjem složenih odnosa između različitih proizvodnih entiteta - kao što su komponente stroja, parametri procesa, svojstva materijala i povijesni načini kvara - grafikoni znanja poboljšavaju sposobnost umjetne inteligencije da razumije, rasuđuje i isporučuje točnija i objašnjivija predviđanja i preporuke. Ovaj pristup nadilazi tradicionalnu deskriptivnu analitiku, nudeći proaktivnu, propisnu inteligenciju koja pokreće kontinuirano poboljšanje.

Proizvođači mogu graditi i potvrditi Rapidminer modele centralno, a zatim ih implementirati u rubna okruženja, uključujući infrastrukturu na otvorenom i Siemens Industrial Edge, tako da zaključivanje teče blizu strojeva gdje je latencija mala, a operativne odluke se događaju u stvarnom vremenu. Ovaj pristup je posebno vrijedan za slučajeve upotrebe poput prediktivnog održavanja, otkrivanja anomalija, predviđanja kvalitete i kontrole procesa, gdje se mogu dogoditi sekunde važne i prekidi mreže. Pokretanjem modela na rubu, postrojenja mogu nastaviti raditi čak i uz povremenu povezanost u oblaku, smanjiti zahtjeve za propusnošću bodovanjem lokalno i zadržati osjetljive proizvodne podatke unutar OT/IT granica.

Istovremeno, Rapidminer AI Hub i Rapidminer Graph Studio mogu se implementirati lokalno ili u privatnom oblaku kako bi podržali zahtjeve upravljanja poduzeća, sigurnosti i skalabilnosti. U tim modelima implementacije organizacije mogu provoditi pravila o boravku podataka, integrirati se s unutarnjim kontrolom identiteta i pristupa te održavati strožu usklađenost s industrijskim i regionalnim propisima. Rapidminer AI Hub pruža centralizirano upravljanje životnim ciklusom za modele, uključujući verzije, orkestraciju implementacije, praćenje i prekvalifikaciju tijekova rada na više web lokacija. Rapidminer Graph Studio dodaje kontekstualnu inteligenciju povezivanjem strojeva, materijala, parametara procesa, događaja kvalitete i zapisa održavanja u grafikon znanja, što poboljšava objašnjenje i ubrzava analizu uzroka.

Zajedno, ova arhitektura omogućuje hibridni operativni model: obučiti i upravljati na sloju poduzeća, zaključiti na rubu gdje se odvijaju operacije i kontinuirano poboljšavati modele koristeći povratne informacije iz podataka o postrojenju. Rezultat je brže vrijeme do vrijednosti, jači stav kibernetičke sigurnosti i pouzdaniji rezultati umjetne inteligencije za inicijative pametne proizvodnje.