Atsižvelgiant į 350 gamybos pokyčių per dieną, portfelį, kuriame yra maždaug 1200 skirtingų produktų ir 17 milijonų “Simatic” komponentų, pagamintų per metus, apie 50 milijonų procesų ir produktų duomenų reikia įvertinti ir panaudoti optimizavimui, kad gamyba “Siemens Electronics Works Amberg” (EWA) vyktų sklandžiai. Be to, novatoriškos technologijos, tokios kaip dirbtinis intelektas (AI), Industrial Edge kompiuterija, ir debesų sprendimas jau leidžia labai lanksčias ir itin efektyvias bei patikimas gamybos sekas.
Industrial Edge skaiči
avimas ir dirbtinis intelektas padidintam pralaidumui “Naudojant Edge Computing duomenis galima nedelsiant apdoroti ten, kur jie generuojami, tiesiai gamykloje ar mašinoje”, - sako dr. Jochenas Bönigas, “Siemens Amberg” strateginės skaitmenizacijos vadovas. Štai ką EWA daro, pavyzdžiui, gamybos linijoje, kurioje gaminamos PCB paskirstyto I/O komponentams, tačiau net ir čia gamyba nėra pakankamai optimizuota, ir tai nėra nei gamyklos prieinamumo, nei proceso kokybės kaltė. Kliūtis yra PCB gamybos pabaigoje, automatinio rentgeno tikrinimo skyriuje.Nago dydžio grandinės plokštės talpina su funkcijomis susijusias BUS jungtis su įvairiais jungiamaisiais kaiščiais. Atliekant neintegruotą bandymą, šių jungiamųjų kaiščių lituotos jungtys yra rentgeno spinduliuotės ir patikrinama, ar jos veikia teisingai. Ar reikėtų įsigyti kitą rentgeno aparatą už maždaug 500 000 eurų? (Spustelėkite čia, jei norite perskaityti ekspertų straipsnį šia tema “Siemens” tinklaraštyje.) Alternatyva yra dirbtinis intelektas. Duomenys iš jutiklių perduodami į debesį per TIA (Totally Integrated Automation) aplinką, kurią sudaro valdiklis ir “Edge” įrenginys. Ekspertai rengia algoritmą, pagrįstą dirbtiniu intelektu ir proceso parametrais. Algoritmas sužino, kaip elgiasi procesiniai duomenys, atspindintys lituojamų jungčių kokybę, ir kontroliuoja modelį, kuris gamykloje veikia naudojant Edge programą. “Modelis prognozuoja, ar lituotose PCB jungtyse nėra gedimų: kitaip tariant, ar būtinas linijos pabaigos bandymas. Uždaro ciklo analizės dėka šie duomenys gali būti nedelsiant įtraukti į gamybą “, — aiškina Bönig.
