Analisi della produzione

Le soluzioni di analisi della produzione Siemens sono progettate meticolosamente per affrontare le sfide critiche che i produttori devono affrontare quotidianamente. Ciò include la mitigazione dei tempi di inattività imprevisti delle apparecchiature attraverso approfondimenti proattivi, la risoluzione dei problemi persistenti di qualità dei prodotti identificando le cause alla radice, l'ottimizzazione dei processi di produzione inefficienti per aumentare la produttività e fornire alle parti interessate migliori capacità decisionali basate sui dati durante l'intero ciclo di vita della produzione, dalla progettazione alla consegna.

Le soluzioni di analisi della produzione Siemens migliorano significativamente l'OEE fornendo informazioni approfondite e granulari sui suoi tre componenti principali.

• Per quanto riguarda la disponibilità, le funzionalità di manutenzione predittiva riducono i tempi di inattività non pianificati anticipando e risolvendo i problemi delle apparecchiature in modo proattivo.
• Per quanto riguarda le prestazioni, le soluzioni identificano e ottimizzano i colli di bottiglia, analizzano i tempi di ciclo e semplificano i flussi di lavoro per massimizzare la velocità di produzione.
• Per quanto riguarda la qualità, riducono al minimo i difetti e le rilavorazioni attraverso il monitoraggio in tempo reale, il rilevamento delle anomalie e l'analisi delle cause principali.

Questo approccio integrato e basato sui dati consente ai produttori di massimizzare in modo completo l'efficienza di produzione e l'utilizzo delle risorse.

Le soluzioni di Altair sfruttano la potenza di algoritmi avanzati di intelligenza artificiale e machine learning per trasformare i dati grezzi di produzione in intelligenza utilizzabile. Ciò si traduce in funzionalità come la manutenzione predittiva, in cui i potenziali guasti delle apparecchiature sono previsti prima che si verifichino; previsione precisa dei difetti di qualità per prevenire scarti e rilavorazioni; ottimizzazione dei parametri operativi per la massima efficienza e fornitura di approfondimenti ingegneristici basati sull'intelligenza artificiale che accelerano le iterazioni di progettazione e perfezionano i processi di produzione.

Inoltre, queste soluzioni spesso utilizzano grafici della conoscenza fornire contesto e struttura ai modelli AI/ML. Mappando le complesse relazioni tra le varie entità di produzione, come i componenti delle macchine, i parametri di processo, le proprietà dei materiali e le modalità storiche di guasto, i grafici di conoscenza migliorano la capacità dell'IA di comprendere, ragionare e fornire previsioni e raccomandazioni più accurate e spiegabili. Questo approccio va oltre l'analisi descrittiva tradizionale, offrendo un'intelligenza proattiva e prescrittiva che favorisce il miglioramento continuo.

I produttori possono creare e convalidare i modelli Rapidminer a livello centrale, quindi distribuirli in ambienti edge, tra cui l'infrastruttura on-premise e Siemens Industrial Edge, in modo che l'inferenza avvenga vicino a macchine in cui la latenza è bassa e le decisioni operative avvengano in tempo reale. Questo approccio è particolarmente utile per casi d'uso come la manutenzione predittiva, il rilevamento delle anomalie, la previsione della qualità e il controllo dei processi, in cui i secondi contano e possono verificarsi interruzioni della rete. Eseguendo modelli all'edge, gli impianti possono continuare a funzionare anche con connettività cloud intermittente, ridurre i requisiti di larghezza di banda assegnando punteggi a livello locale e mantenere i dati di produzione sensibili entro i confini OT/IT.

Allo stesso tempo, Rapidminer AI Hub e Rapidminer Graph Studio possono essere implementati on-premise o in un cloud privato per supportare i requisiti di governance, sicurezza e scalabilità aziendali. In questi modelli di implementazione, le organizzazioni possono applicare le politiche di residenza dei dati, integrarsi con i controlli interni di identità e accesso e mantenere una maggiore conformità alle normative di settore e regionali. Rapidminer AI Hub fornisce una gestione centralizzata del ciclo di vita dei modelli, tra cui il controllo delle versioni, l'orchestrazione dell'implementazione, il monitoraggio e i flussi di lavoro di riqualificazione su più siti. Rapidminer Graph Studio aggiunge intelligenza contestuale collegando macchine, materiali, parametri di processo, eventi di qualità e registri di manutenzione in un knowledge graph, che migliora la spiegabilità e accelera l'analisi delle cause principali.

Insieme, questa architettura consente un modello operativo ibrido: addestra e governa a livello aziendale, deduce all'edge dove avvengono le operazioni e migliora continuamente i modelli utilizzando il feedback dei dati dell'impianto. Il risultato è un time-to-value più rapido, una maggiore sicurezza informatica e risultati di intelligenza artificiale più affidabili per le iniziative di produzione intelligente.