Analýza výroby

Riešenia výrobnej analýzy spoločnosti Siemens sú starostlivo navrhnuté tak, aby riešili kritické výzvy, ktorým výrobcovia čelia každý deň. To zahŕňa zmiernenie neočakávaných prestojov zariadení prostredníctvom proaktívnych poznatkov, riešenie pretrvávajúcich problémov s kvalitou výrobkov identifikáciou základných príčin, optimalizáciu neefektívnych výrobných procesov s cieľom zvýšiť priepustnosť a umožniť zainteresovaným stranám lepšie rozhodovacie schopnosti založené na údajoch počas celého životného cyklu výroby, od návrhu až po dodávku.

Riešenia výrobnej analýzy spoločnosti Siemens výrazne zlepšujú OEE tým, že poskytujú hlboký a podrobný prehľad o jej troch základných komponentoch.

• Kvôli dostupnosti možnosti prediktívnej údržby znižujú neplánované prestoje proaktívnym predvídaním a riešením problémov so zariadením.
• Pre výkon riešenia identifikujú a optimalizujú úzke miesta, analyzujú časy cyklov a zefektívňujú pracovné postupy s cieľom maximalizovať rýchlosť výroby.
• Kvôli kvalite minimalizujú chyby a prepracujú prostredníctvom monitorovania v reálnom čase, detekcie anomálií a analýzy hlavných príčin.

Tento integrovaný prístup založený na údajoch umožňuje výrobcom komplexne maximalizovať svoju efektivitu výroby a využitie aktív.

Riešenia spoločnosti Altair využívajú silu pokročilých algoritmov AI a strojového učenia na transformáciu nespracovaných výrobných údajov na praktickú inteligenciu. To sa premieta do možností, ako je prediktívna údržba, kde sa pred ich vyskytnutím očakávajú potenciálne poruchy zariadenia; presné predpovedanie chýb kvality, aby sa zabránilo šrotu a prepracovaniu; optimalizácia prevádzkových parametrov pre maximálnu účinnosť a poskytovanie inžinierskych poznatkov založených na umelej inteligencii, ktoré urýchľujú iterácie návrhu a zdokonaľujú výrobné procesy.

Okrem toho tieto riešenia často využívajú znalostné grafy poskytnúť kontext a štruktúru modelov AI/ML. Mapovaním zložitých vzťahov medzi rôznymi výrobnými subjektmi - ako sú komponenty strojov, parametre procesu, vlastnosti materiálu a historické režimy porúch - znalostné grafy zvyšujú schopnosť AI porozumieť, uvažovať a poskytovať presnejšie a vysvetliteľnejšie predpovede a odporúčania. Tento prístup presahuje tradičnú deskriptívnu analýzu a ponúka proaktívnu, predpisujúcu inteligenciu, ktorá vedie k neustálemu zlepšovaniu.

Výrobcovia môžu zostavovať a overovať modely Rapidminer centrálne a potom ich nasadiť do okrajových prostredí vrátane infraštruktúry na mieste a Siemens Industrial Edge, takže závery prebiehajú blízko strojov, kde je latencia nízka a prevádzkové rozhodnutia prebiehajú v reálnom čase. Tento prístup je obzvlášť cenný v prípadoch použitia, ako je prediktívna údržba, detekcia anomálií, predikcia kvality a riadenie procesov, kde môžu dôjsť k prerušeniu siete na sekundách. Vďaka spusteniu modelov na okraji môžu závody pokračovať v prevádzke aj pri prerušovanom cloudovom pripojení, znižovať požiadavky na šírku pásma miestnym hodnotením a udržiavať citlivé výrobné údaje v hraniciach OT/IT.

Zároveň je možné aplikácie Rapidminer AI Hub a Rapidminer Graph Studio nasadiť lokálne alebo v súkromnom cloude na podporu požiadaviek na správu podniku, bezpečnosť a škálovateľnosť. V týchto modeloch nasadenia môžu organizácie presadzovať politiky týkajúce sa pobytu údajov, integrovať sa s vnútornými kontrolami identity a prístupu a udržiavať prísnejšie dodržiavanie priemyselných a regionálnych predpisov. Rapidminer AI Hub poskytuje centralizovanú správu životného cyklu pre modely vrátane tvorby verzií, orkestrácie nasadenia, monitorovania a rekvalifikácie pracovných postupov na viacerých lokalitách. Rapidminer Graph Studio pridáva kontextovú inteligenciu prepojením strojov, materiálov, parametrov procesu, udalostí o kvalite a záznamov o údržbe do znalostného grafu, čo zlepšuje vysvetliteľnosť a urýchľuje analýzu hlavných príčin.

Táto architektúra spoločne umožňuje hybridný prevádzkový model: trénovať a riadiť v podnikovej vrstve, odvodiť na okraji, kde prebiehajú operácie, a neustále zlepšovať modely pomocou spätnej väzby z údajov o závode. Výsledkom je rýchlejší čas na získanie hodnoty, silnejšie postavenie kybernetickej bezpečnosti a spoľahlivejšie výsledky AI pre inteligentné výrobné iniciatívy.