製造分析

シーメンスの製造分析ソリューションは、製造業者が日々直面している重大な課題に対処するように細心の注意を払って設計されています。これには、積極的な洞察による予期しない機器のダウンタイムの軽減、根本原因の特定による永続的な製品品質問題の解決、非効率的な生産プロセスの最適化によるスループットの向上、設計から納品までの製造ライフサイクル全体にわたるより優れたデータ主導の意思決定能力を利害関係者に提供することが含まれます。

シーメンスの製造分析ソリューションは、3つのコアコンポーネントに関する詳細できめ細かな洞察を提供することで、OEE を大幅に強化します。

• 可用性に関しては、予知保全機能は機器の問題を事前に予測して対処することで、計画外のダウンタイムを減らします。
• パフォーマンスに関しては、このソリューションはボトルネックを特定して最適化し、サイクルタイムを分析し、ワークフローを合理化して生産速度を最大化します。
• 品質に関しては、リアルタイムの監視、異常検出、根本原因分析を通じて、欠陥や手直しを最小限に抑えています。

この統合されたデータ主導のアプローチにより、メーカーは生産効率と資産活用を包括的に最大化できます。

Altairのソリューションは、高度なAIと機械学習アルゴリズムの力を利用して、未加工の製造データを実用的な情報に変換します。これは、潜在的な機器故障を発生前に予測する予知保全、スクラップや手直しを防ぐための品質欠陥の正確な予測、効率を最大化するための運用パラメーターの最適化、設計の反復を加速し、製造プロセスを改善するAIを活用したエンジニアリングの洞察の提供などの機能につながります。

さらに、これらのソリューションはよく利用します ナレッジグラフ AI/MLモデルにコンテキストと構造を提供します。知識グラフは、機械部品、プロセスパラメータ、材料特性、過去の故障モードなど、さまざまな製造エンティティ間の複雑な関係をマッピングすることで、AIが理解し、推論し、より正確で説明可能な予測と推奨事項を提供する能力を高めます。このアプローチは、従来の記述的分析を超えて、継続的な改善を促す積極的で規範的なインテリジェンスを提供します。

メーカーはRapidminerモデルを一元的に構築して検証し、オンプレミスのインフラストラクチャやSiemens Industrial Edgeなどのエッジ環境に展開できます。そのため、推論は遅延の少ないマシンの近くで実行され、運用上の決定はリアルタイムに行われます。このアプローチは、予知保全、異常検知、品質予測、プロセス制御など、数秒が重要でネットワークの中断が発生する可能性のあるユースケースで特に役立ちます。モデルをエッジで実行することで、クラウド接続が断続的であってもプラントは稼働し続け、ローカルでスコアリングすることで帯域幅要件を軽減し、機密の生産データをOT/IT境界内に保持できます。

同時に、Rapidminer AI Hub とRapidminer Graph Studioは、企業のガバナンス、セキュリティ、およびスケーラビリティの要件をサポートするために、オンプレミスまたはプライベートクラウドに導入できます。これらの導入モデルでは、組織はデータレジデンシーポリシーを施行し、社内のIDとアクセス制御を統合し、業界や地域の規制へのより厳格なコンプライアンスを維持することができます。Rapidminer AI Hub は、バージョン管理、導入オーケストレーション、複数サイトにわたるワークフローの監視と再トレーニングなど、モデルのライフサイクル管理を一元化します。Rapidminer Graph Studioは、機械、材料、プロセスパラメータ、品質イベント、メンテナンス記録をナレッジグラフにリンクすることでコンテクストインテリジェンスを追加します。これにより、説明が容易になり、根本原因の分析が迅速になります。

このアーキテクチャを組み合わせることで、エンタープライズレイヤーでのトレーニングと統制、運用が発生するエッジでの推測、プラントデータからのフィードバックを使用してモデルを継続的に改善するというハイブリッドな運用モデルが可能になります。その結果、価値創出までの時間が短縮され、サイバーセキュリティ体制が強化され、スマートマニュファクチャリングの取り組みにおけるAIの成果の信頼性が高まります。