Análise de manufatura

As soluções de análise de manufatura da Siemens são meticulosamente projetadas para enfrentar os desafios críticos que os fabricantes enfrentam diariamente. Isso inclui mitigar o tempo de inatividade inesperado do equipamento por meio de insights proativos, resolver problemas persistentes de qualidade do produto identificando as causas básicas, otimizando processos de produção ineficientes para aumentar a produtividade e capacitar as partes interessadas com melhores capacidades de tomada de decisão baseadas em dados em todo o ciclo de vida da fabricação, do projeto à entrega.

As soluções de análise de manufatura da Siemens aprimoram significativamente o OEE, fornecendo informações detalhadas e granulares sobre seus três componentes principais.

• Quanto à disponibilidade, os recursos de manutenção preditiva reduzem o tempo de inatividade não planejado ao antecipar e resolver os problemas do equipamento de forma proativa.
• Para desempenho, as soluções identificam e otimizam gargalos, analisam os tempos de ciclo e simplificam os fluxos de trabalho para maximizar a velocidade de produção.
• Em termos de qualidade, eles minimizam defeitos e retrabalho por meio de monitoramento em tempo real, detecção de anomalias e análise da causa raiz.

Essa abordagem integrada e baseada em dados capacita os fabricantes a maximizar de forma abrangente a eficiência da produção e a utilização dos ativos.

As soluções da Altair aproveitam o poder de algoritmos avançados de IA e aprendizado de máquina para transformar dados brutos de fabricação em inteligência acionável. Isso se traduz em recursos como manutenção preditiva, em que possíveis falhas de equipamentos são previstas antes que elas ocorram; previsão precisa de defeitos de qualidade para evitar desperdício e retrabalho; otimização de parâmetros operacionais para máxima eficiência e fornecimento de insights de engenharia baseados em IA que aceleram as iterações de projeto e refinam os processos de fabricação.

Além disso, essas soluções geralmente utilizam gráficos de conhecimento para fornecer contexto e estrutura aos modelos de IA/ML. Ao mapear as relações complexas entre várias entidades de manufatura, como componentes da máquina, parâmetros do processo, propriedades do material e modos históricos de falhas, os gráficos de conhecimento aprimoram a capacidade da IA de entender, raciocinar e fornecer previsões e recomendações mais precisas e explicáveis. Essa abordagem vai além da análise descritiva tradicional, oferecendo inteligência proativa e prescritiva que impulsiona a melhoria contínua.

Os fabricantes podem criar e validar modelos Rapidminer centralmente e depois implantá-los em ambientes periféricos, incluindo infraestrutura local e Siemens Industrial Edge, para que a inferência seja executada perto de máquinas onde a latência é baixa e as decisões operacionais ocorram em tempo real. Essa abordagem é especialmente valiosa para casos de uso como manutenção preditiva, detecção de anomalias, previsão de qualidade e controle de processos, em que segundos são importantes e interrupções na rede podem ocorrer. Ao executar modelos na borda, as fábricas podem continuar operando mesmo com conectividade intermitente na nuvem, reduzir os requisitos de largura de banda ao pontuar localmente e manter os dados confidenciais de produção dentro dos limites de OT/TI.

Ao mesmo tempo, o Rapidminer AI Hub e o Rapidminer Graph Studio podem ser implantados no local ou em uma nuvem privada para dar suporte aos requisitos de governança, segurança e escalabilidade da empresa. Nesses modelos de implantação, as organizações podem aplicar políticas de residência de dados, integrar-se aos controles internos de identidade e acesso e manter uma conformidade mais rígida com as regulamentações regionais e do setor. O Rapidminer AI Hub fornece gerenciamento centralizado do ciclo de vida de modelos, incluindo controle de versão, orquestração de implantação, monitoramento e retreinamento de fluxos de trabalho em vários locais. O Rapidminer Graph Studio adiciona inteligência contextual ao vincular máquinas, materiais, parâmetros de processo, eventos de qualidade e registros de manutenção em um gráfico de conhecimento, o que melhora a explicabilidade e acelera a análise da causa raiz.

Junta, essa arquitetura permite um modelo operacional híbrido: treinar e governar na camada corporativa, inferir na borda onde as operações ocorrem e melhorar continuamente os modelos usando o feedback dos dados da fábrica. O resultado é um tempo de retorno mais rápido, uma postura de segurança cibernética mais forte e resultados de IA mais confiáveis para iniciativas de manufatura inteligente.