Siemens Electronics Works Amberg（EWA）での生産を円滑に進めるためには、1日あたり350件の生産切り替え、約1,200種類の製品を含むポートフォリオ、および年間1,700万個のSimaticコンポーネントが生産されるため、約5,000万項目のプロセスおよび製品データを評価し、最適化に使用する必要があります。さらに、人工知能（AI）、Industrial Edge コンピューティングなどの画期的なテクノロジー、 クラウドソリューション すでに柔軟性が高く、非常に効率的で信頼性の高い生産シーケンスを実現しています。
スループットを向上させるIndustrial Edge コンピューティングと AI
シーメンス・アンバーグの戦略的デジタル化責任者であるヨッヘン・ベーニッヒ博士は次のように述べています。「エッジコンピューティングにより、データは生成された場所で、プラントやマシンですぐに処理できます。これは、たとえば分散入出力のコンポーネント用にPCBを製造する生産ラインでEWAが行っていることです。しかし、ここでも生産は十分に最適化されておらず、プラントの可用性やプロセス品質のせいでもありません。ボトルネックは、PCB製造の最後の自動X線検査セクションにあります。指の爪ほどの大きさの回路基板には、さまざまな接続ピンを備えた機能関連のBUSコネクタが搭載されています。非統合試験では、これらの接続ピンのはんだ付けされた接合部をX線撮影し、正しく機能しているかどうかを確認します。約500,000ユーロで別のX線装置を購入すべきですか？ （ここをクリックして、シーメンスのブログにあるこのテーマに関する専門家の記事を読んでください。） 代替手段は人工知能です。センサーからのデータは、コントローラーとエッジデバイスで構成されるTIA（完全統合自動化）環境を介してクラウドに転送されます。専門家が AI とプロセスパラメータに基づいたアルゴリズムをトレーニングします。このアルゴリズムは、はんだ付けされた接合部の品質を反映したプロセスデータがどのように動作するかを学習し、工場のエッジアプリケーションで実行されるモデルを制御します。「このモデルは、PCBのはんだ付けされた接合部に欠陥がないかどうか、つまりエンドオブラインテストが必要かどうかを予測します。クローズドループ分析のおかげで、このデータをすぐに本番環境に組み込むことができます」とBönig氏は説明します。
