Производственная аналитика

Решения Siemens для производственной аналитики тщательно разработаны для решения важнейших задач, с которыми ежедневно сталкиваются производители. Сюда входит предотвращение непредвиденных простоев оборудования с помощью упреждающей аналитики, устранение постоянных проблем с качеством продукции путем выявления коренных причин, оптимизация неэффективных производственных процессов для повышения производительности и предоставление заинтересованным сторонам более эффективных возможностей принятия решений на основе данных на протяжении всего производственного цикла — от проектирования до поставки.

Решения Siemens для производственной аналитики значительно улучшают OEE, предоставляя глубокое и детальное представление о трех основных компонентах.

• Для обеспечения доступности возможности профилактического обслуживания сокращают незапланированные простои за счет упреждающего прогнозирования и решения проблем с оборудованием.
• Для повышения производительности решения выявляют и оптимизируют узкие места, анализируют продолжительность циклов и оптимизируют рабочие процессы, чтобы максимизировать скорость производства.
• Для обеспечения качества они сводят к минимуму количество дефектов и повторных работ за счет мониторинга в реальном времени, обнаружения аномалий и анализа первопричин.

Этот интегрированный подход, основанный на данных, позволяет производителям всесторонне максимизировать эффективность производства и использование активов.

Решения Altair используют передовые алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для преобразования необработанных производственных данных в полезную аналитику. Это позволяет реализовать такие возможности, как профилактическое обслуживание, при котором потенциальные отказы оборудования ожидаются еще до их возникновения; точное прогнозирование дефектов качества для предотвращения брака и повторной обработки; оптимизация эксплуатационных параметров для обеспечения максимальной эффективности и предоставление инженерной информации на основе искусственного интеллекта, которая ускоряет итерацию проектирования и совершенствует производственные процессы.

Кроме того, в этих решениях часто используются графики знаний для предоставления контекста и структуры моделям AI/ML. Отображая сложные взаимосвязи между различными производственными подразделениями, такие как компоненты машин, параметры процесса, свойства материалов и исторические режимы отказов, графики знаний расширяют возможности искусственного интеллекта понимать, обосновывать и предоставлять более точные и объяснимые прогнозы и рекомендации. Этот подход выходит за рамки традиционной описательной аналитики и предлагает упреждающую предписывающую аналитику, которая способствует постоянному совершенствованию.

Производители могут централизованно создавать и проверять модели Rapidminer, а затем развертывать их в периферийных средах, в том числе в локальной инфраструктуре и Siemens Industrial Edge, поэтому логические выводы выполняются рядом с машинами с низкой задержкой, а операционные решения принимаются в режиме реального времени. Этот подход особенно ценен для таких случаев использования, как профилактическое обслуживание, обнаружение аномалий, прогнозирование качества и управление процессами, где важны секунды и возможны перебои в работе сети. Используя модели на периферии, предприятия могут продолжать работать даже в условиях перебоев с подключением к облаку, снизить требования к полосе пропускания за счет локальной оценки и хранить конфиденциальные производственные данные в границах OT/IT.

В то же время Rapidminer AI Hub и Rapidminer Graph Studio можно развертывать локально или в частном облаке для удовлетворения требований корпоративного управления, безопасности и масштабируемости. В этих моделях развертывания организации могут применять политики хранения данных, интегрироваться с внутренними средствами управления идентификацией и доступом и обеспечивать более строгое соблюдение отраслевых и региональных нормативных требований. Rapidminer AI Hub обеспечивает централизованное управление жизненным циклом моделей, включая управление версиями, оркестрацию развертывания, мониторинг и переподготовку рабочих процессов на нескольких объектах. Rapidminer Graph Studio добавляет контекстную аналитику, связывая машины, материалы, параметры процесса, события качества и записи о техническом обслуживании в графе знаний, что улучшает объяснимость и ускоряет анализ первопричин.

В совокупности эта архитектура позволяет создать гибридную операционную модель: обучать и управлять на уровне предприятия, делать выводы на периферии, где происходят операции, и постоянно совершенствовать модели, используя обратную связь с производственными данными. Результатом является ускорение окупаемости инвестиций, укрепление кибербезопасности и более надежные результаты искусственного интеллекта для инициатив в области интеллектуального производства.