Виробнича аналітика

Рішення Siemens для виробничої аналітики ретельно розроблені для вирішення критичних проблем, з якими щодня стикаються виробники. Це включає пом'якшення непередбачених простоїв обладнання за допомогою проактивної аналітики, вирішення постійних проблем з якістю продукції шляхом виявлення першопричин, оптимізацію неефективних виробничих процесів для підвищення пропускної здатності та надання зацікавленим сторонам кращими можливостями прийняття рішень на основі даних протягом усього виробничого циклу, від проектування до доставки.

Рішення Siemens для виробничої аналітики значно покращують OEE, надаючи глибоке та детальне уявлення про три основні компоненти.

• Для забезпечення доступності можливості прогнозного технічного обслуговування скорочують незапланований час простою, передбачаючи та вирішуючи проблеми з обладнанням.
• Для продуктивності рішення виявляють та оптимізують вузькі місця, аналізують час циклу та впорядковують робочі процеси, щоб максимізувати швидкість виробництва.
• Для якості вони мінімізують дефекти та переробку за допомогою моніторингу в режимі реального часу, виявлення аномалій та аналізу першопричин.

Цей інтегрований підхід, керований даними, дає можливість виробникам всебічно максимізувати ефективність виробництва та використання активів.

Рішення Altair використовують силу передових алгоритмів штучного інтелекту та машинного навчання для перетворення необроблених виробничих даних у дієвий інтелект. Це перетворюється на такі можливості, як прогнозне технічне обслуговування, де можливі несправності обладнання передбачаються до їх виникнення; точне прогнозування дефектів якості для запобігання брухту та переробки; оптимізація експлуатаційних параметрів для максимальної ефективності та надання інженерних ідей на основі штучного інтелекту, що прискорює ітерацію проектування та вдосконалює виробничі процеси.

Крім того, ці рішення часто використовують графіки знань надати контекст та структуру моделям AI/ML. Визначаючи складні взаємозв'язки між різними виробничими суб'єктами, такими як компоненти машин, параметри процесу, властивості матеріалів та історичні режими відмов, графіки знань покращують здатність ШІ розуміти, міркувати та надавати більш точні та зрозумілі прогнози та рекомендації. Цей підхід виходить за рамки традиційної описової аналітики, пропонуючи проактивний, нормативний інтелект, який сприяє постійному вдосконаленню.

Виробники можуть створювати та перевіряти моделі Rapidminer централізовано, а потім розгортати їх у периферійних середовищах, включаючи вбудовану інфраструктуру та Siemens Industrial Edge, тому висновки виконуються близько до машин, де затримка низька, а операційні рішення приймаються в режимі реального часу. Цей підхід особливо цінний для таких випадків використання, як прогнозне технічне обслуговування, виявлення аномалій, прогнозування якості та контроль процесів, де важливі секунди та можуть виникати перебої в мережі. Запускаючи моделі на краю, заводи можуть продовжувати працювати навіть при переривчастому хмарному підключенні, зменшувати вимоги до пропускної здатності шляхом локального оцінювання та зберігати чутливі виробничі дані в межах OT/ІТ.

У той же час Rapidminer AI Hub і Rapidminer Graph Studio можуть бути розгорнуті локально або в приватній хмарі для підтримки вимог корпоративного управління, безпеки та масштабованості. За допомогою цих моделей розгортання організації можуть застосовувати політику розміщення даних, інтегруватися з внутрішнім контролем ідентифікації та доступу та підтримувати більш жорстку відповідність галузевим та регіональним нормам. Rapidminer AI Hub забезпечує централізоване управління життєвим циклом моделей, включаючи версіювання, оркестроцію розгортання, моніторинг та перепідготовку робочих процесів на декількох сайтах. Rapidminer Graph Studio додає контекстний інтелект, пов'язуючи машини, матеріали, параметри процесу, події якості та записи технічного обслуговування в графік знань, що покращує пояснюваність та прискорює аналіз першопричин.

Разом ця архітектура дає змогу створити гібридну операційну модель: навчати та керувати на рівні підприємства, робити висновки на краю, де відбуваються операції, та постійно вдосконалювати моделі, використовуючи зворотний зв'язок із даних заводу. Результатом є швидший час отримання вартості, сильніша позиція кібербезпеки та більш надійні результати штучного інтелекту для інтелектуальних виробничих ініціатив.