Gyártási elemzés

A Siemens gyártási elemzési megoldásait aprólékosan tervezték meg, hogy kezeljék a gyártók naponta szembesülő kritikus kihívásokat. Ez magában foglalja a váratlan berendezések leállásának enyhítését proaktív betekintéssel, a tartós termékminőségi problémák megoldását a kiváltó okok azonosításával, a nem hatékony gyártási folyamatok optimalizálását az áteresztőképesség növelése érdekében, valamint az érdekelt felek számára jobb adatvezérelt döntéshozatali képességek biztosítását a teljes gyártási életciklus során, a tervezéstől a szállításig.

A Siemens gyártási elemzési megoldásai jelentősen OEE OEE-t, mivel mély, részletes betekintést nyújtanak három alapvető összetevőjébe.

• A rendelkezésre állás érdekében a prediktív karbantartási képességek csökkentik a nem tervezett leállásokat azáltal, hogy előre jelzik és kezelik a berendezések problémáit.
• A teljesítmény érdekében a megoldások azonosítják és optimalizálják a szűk görcsöket, elemzik a ciklusidőket és egyszerűsítik a munkafolyamatokat a termelési sebesség maximalizálása érdekében.
• A minőség érdekében minimalizálják a hibákat és átdolgozzák valós idejű monitorozással, anomáliák észlelésével és kiváltó okok elemzésével.

Ez az integrált, adatvezérelt megközelítés lehetővé teszi a gyártók számára, hogy átfogóan maximalizálják termelési hatékonyságukat és eszközkihasználásukat.

Az Altair megoldásai kihasználják a fejlett mesterséges intelligencia és gépi tanulási algoritmusok erejét, hogy a nyers gyártási adatokat alkalmazható intelligenciává alakítsák át. Ez olyan képességeket jelent, mint például a prediktív karbantartás, ahol a berendezések potenciális meghibásodása várható, a minőségi hibák pontos előrejelzése a hulladék és az újrafeldolgozás megelőzése érdekében; a működési paraméterek optimalizálása a maximális hatékonyság érdekében, valamint az AI-alapú mérnöki betekintések biztosítása, amelyek felgyorsítják a tervezési iterációkat és finomítják a gyártási folyamatokat.

Ezen túlmenően ezeket a megoldásokat gyakran használják tudásgrafikonok az AI/ML modellek kontextusának és szerkezetének biztosítása. A különböző gyártó szervezetek — például gépalkatrészek, folyamatparaméterek, anyagtulajdonságok és korábbi hibaüzemmódok közötti összetett kapcsolatok feltérképezésével — a tudásgrafikonok fokozzák a mesterséges intelligencia megértésének, érvelésének és pontosabb és magyarázható előrejelzéseinek és ajánlásainak nyújtásának képességét. Ez a megközelítés túlmutat a hagyományos leíró elemzésen, proaktív, előíró intelligenciát kínál, amely folyamatos fejlesztést hajt végre.

A gyártók központilag építhetik és validálhatják a Rapidminer modelleket, majd telepíthetik őket peremkörnyezetben, beleértve az on-Prim infrastruktúrát és a Siemens Industrial Edge Edge-t, így a következtetések olyan gépek közelében zajlanak, ahol alacsony a késleltetés, és a működési döntések valós időben történnek. Ez a megközelítés különösen értékes olyan használati esetekben, mint a prediktív karbantartás, az anomáliák észlelése, a minőség-előrejelzés és a folyamatszabályozás, ahol másodpercek számítanak, és hálózati megszakítások fordulhatnak elő. A modellek szélén történő futtatásával az üzemek még szakaszos felhőkapcsolat esetén is folytathatják a működést, helyi pontozás révén csökkenthetik a sávszélességet, és az érzékeny termelési adatokat az OT/IT határokon belül tarthatják.

Ugyanakkor a Rapidminer AI Hub és a Rapidminer Graph Studio helyszíni vagy privát felhőben telepíthető a vállalatirányítási, biztonsági és skálázhatósági követelmények támogatása érdekében. Ezekben a telepítési modellekben a szervezetek érvényesíthetik az adattartózkodási irányelveket, integrálhatják a belső identitás- és hozzáférés-ellenőrzéseket, és szigorúbb betartást biztosíthatnak az iparági és regionális szabályoknak. A Rapidminer AI Hub központosított életciklus-kezelést biztosít a modellek számára, beleértve a verziókészítést, a telepítési szervezést, a munkafolyamatok monitorozását és átképzését több helyszínen. A Rapidminer Graph Studio kontextuális intelligenciát ad hozzá azáltal, hogy összekapcsolja a gépeket, anyagokat, folyamatparamétereket, minőségi eseményeket és karbantartási rekordokat egy tudásgrafikonba, ami javítja a magyarázhatóságot és felgyorsítja az okok elemzését.

Ez az architektúra együttesen lehetővé teszi a hibrid működési modellt: képzést és irányítást a vállalati rétegben, következtetéseket vonhat le a műveletek helyén, és folyamatosan fejleszti a modelleket az üzemi adatokból származó visszajelzések felhasználásával. Az eredmény gyorsabb időtartam, erősebb kiberbiztonsági helyzet és megbízhatóbb mesterséges intelligencia eredménye az intelligens gyártási kezdeményezések számára.