Análise de fabrico

As soluções de análise de fabrico da Siemens são meticulosamente concebidas para enfrentar os desafios críticos que os fabricantes enfrentam diariamente. Isso inclui mitigar o tempo de inatividade inesperado do equipamento através de insights proativos, resolver problemas persistentes de qualidade do produto identificando as causas básicas, otimizando processos de produção ineficientes para aumentar o rendimento e capacitar as partes interessadas com melhores capacidades de tomada de decisão orientadas por dados ao longo de todo o ciclo de vida da fabricação, desde o projeto até a entrega.

As soluções de análise de fabrico da Siemens melhoram significativamente o OEE, fornecendo insights profundos e granulares sobre os seus três componentes principais.

• Para disponibilidade, as capacidades de manutenção preditiva reduzem o tempo de inatividade não planeado, antecipando e resolvendo os problemas do equipamento de forma proativa.
• Para o desempenho, as soluções identificam e otimizam os estrangulamentos, analisam os tempos de ciclo e simplificam os fluxos de trabalho para maximizar a velocidade de produção.
• Para a qualidade, minimizam defeitos e retrabalham através de monitorização em tempo real, deteção de anomalias e análise de causa raiz.

Esta abordagem integrada e orientada por dados permite que os fabricantes maximizem de forma abrangente a sua eficiência de produção e utilização de ativos.

As soluções da Altair aproveitam o poder da IA avançada e dos algoritmos de aprendizagem automática para transformar dados brutos de fabrico em inteligência acionável. Isto traduz-se em capacidades como manutenção preditiva, onde potenciais falhas de equipamento são antecipadas antes que ocorram; previsão precisa de defeitos de qualidade para prevenir sucata e retrabalho; otimização de parâmetros operacionais para máxima eficiência e fornecimento de insights de engenharia alimentados por IA que aceleram as iterações de projeto e refinam os processos de fabrico.

Além disso, estas soluções utilizam frequentemente gráficos de conhecimento para fornecer contexto e estrutura aos modelos de IA/ML. Ao mapear as relações complexas entre várias entidades de fabrico — tais como componentes de máquinas, parâmetros de processo, propriedades do material e modos de falha históricos — os gráficos de conhecimento melhoram a capacidade da IA de compreender, raciocinar e fornecer previsões e recomendações mais precisas e explicáveis. Esta abordagem vai além da análise descritiva tradicional, oferecendo inteligência proativa e prescritiva que impulsiona a melhoria contínua.

Os fabricantes podem construir e validar modelos Rapidminer centralmente, depois implementá-los em ambientes de ponta, incluindo infraestrutura no local e Siemens Industrial Edge, para que a inferência seja executada perto de máquinas onde a latência é baixa e as decisões operacionais acontecem em tempo real. Esta abordagem é especialmente valiosa para casos de utilização como manutenção preditiva, deteção de anomalias, previsão de qualidade e controlo de processos, onde podem ocorrer segundos de importância e interrupções de rede. Ao executar modelos na borda, as instalações podem continuar a operar mesmo com conectividade intermitente na nuvem, reduzir os requisitos de largura de banda pontuando localmente e manter os dados de produção confidenciais dentro dos limites de OT/TI.

Ao mesmo tempo, o Rapidminer AI Hub e o Rapidminer Graph Studio podem ser implementados no local ou numa cloud privada para suportar requisitos de governação empresarial, segurança e escalabilidade. Nestes modelos de implementação, as organizações podem aplicar políticas de residência de dados, integrar-se com controles internos de identidade e acesso e manter uma conformidade mais rigorosa com os regulamentos regionais e do setor. O Rapidminer AI Hub fornece uma gestão centralizada do ciclo de vida dos modelos, incluindo versionamento, orquestração de implementação, monitorização e reciclagem de fluxos de trabalho em vários locais. O Rapidminer Graph Studio adiciona inteligência contextual ao ligar máquinas, materiais, parâmetros de processo, eventos de qualidade e registos de manutenção num gráfico de conhecimento, o que melhora a explicabilidade e acelera a análise da causa raiz.

Juntas, esta arquitetura permite um modelo operacional híbrido: treinar e governar na camada empresarial, inferir na borda onde as operações ocorrem e melhorar continuamente os modelos usando feedback dos dados da planta. O resultado é um tempo de retorno mais rápido, uma postura de cibersegurança mais forte e resultados de IA mais fiáveis para iniciativas de fabrico inteligente.