Phân tích sản xuất

Các giải pháp phân tích sản xuất của Siemens được thiết kế tỉ mỉ để giải quyết những thách thức quan trọng mà các nhà sản xuất phải đối mặt hàng ngày. Điều này bao gồm giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động của thiết bị thông qua thông tin chi tiết chủ động, giải quyết các vấn đề chất lượng sản phẩm dai dẳng bằng cách xác định nguyên nhân gốc rễ, tối ưu hóa các quy trình sản xuất không hiệu quả để tăng thông lượng và trao quyền cho các bên liên quan với khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu tốt hơn trong toàn bộ vòng đời sản xuất, từ thiết kế đến giao hàng.

Các giải pháp phân tích sản xuất của Siemens nâng cao đáng kể OEE bằng cách cung cấp những hiểu biết sâu sắc, chi tiết về ba thành phần cốt lõi của nó.

• Về tính khả dụng, khả năng bảo trì dự đoán giúp giảm thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến bằng cách dự đoán và giải quyết các vấn đề thiết bị một cách chủ động.
• Đối với hiệu suất, các giải pháp xác định và tối ưu hóa tắc nghẽn, phân tích thời gian chu kỳ và hợp lý hóa quy trình làm việc để tối đa hóa tốc độ sản xuất.
• Về chất lượng, chúng giảm thiểu các khiếm khuyết và làm lại thông qua giám sát thời gian thực, phát hiện bất thường và phân tích nguyên nhân gốc rễ.

Cách tiếp cận tích hợp, dựa trên dữ liệu này cho phép các nhà sản xuất tối đa hóa toàn diện hiệu quả sản xuất và sử dụng tài sản của họ.

Các giải pháp của Altair khai thác sức mạnh của các thuật toán AI và máy học tiên tiến để chuyển đổi dữ liệu sản xuất thô thành trí thông minh có thể hành động. Điều này chuyển thành các khả năng như bảo trì dự đoán, trong đó các lỗi thiết bị tiềm ẩn được dự đoán trước khi chúng xảy ra; dự báo chính xác các lỗi chất lượng để ngăn chặn phế liệu và làm lại; tối ưu hóa các thông số hoạt động để đạt hiệu quả tối đa và cung cấp thông tin chi tiết kỹ thuật dựa trên AI giúp đẩy nhanh quá trình lặp lại thiết kế và tinh chỉnh quy trình sản xuất.

Hơn nữa, các giải pháp này thường sử dụng đồ thị kiến thức để cung cấp bối cảnh và cấu trúc cho các mô hình AI/ML. Bằng cách lập bản đồ các mối quan hệ phức tạp giữa các đơn vị sản xuất khác nhau - chẳng hạn như các thành phần máy, thông số quy trình, tính chất vật liệu và chế độ lỗi lịch sử - đồ thị kiến thức nâng cao khả năng hiểu, lý luận và đưa ra các dự đoán và khuyến nghị chính xác hơn và có thể giải thích hơn của AI. Cách tiếp cận này vượt ra ngoài phân tích mô tả truyền thống, cung cấp trí thông minh chủ động, theo quy định thúc đẩy cải tiến liên tục.

Các nhà sản xuất có thể xây dựng và xác nhận các mô hình Rapidminer tập trung, sau đó triển khai chúng cho các môi trường biên giới, bao gồm cơ sở hạ tầng tại chỗ và Siemens Industrial Edge, do đó suy luận chạy gần với các máy có độ trễ thấp và các quyết định vận hành xảy ra trong thời gian thực. Cách tiếp cận này đặc biệt có giá trị đối với các trường hợp sử dụng như bảo trì dự đoán, phát hiện bất thường, dự đoán chất lượng và kiểm soát quy trình, nơi mà giây quan trọng và gián đoạn mạng có thể xảy ra. Bằng cách chạy các mô hình ở biên giới, các nhà máy có thể tiếp tục hoạt động ngay cả với kết nối đám mây không liên tục, giảm yêu cầu băng thông bằng cách chấm điểm cục bộ và giữ dữ liệu sản xuất nhạy cảm bên trong ranh giới OT/CNTT.

Đồng thời, Rapidminer AI Hub và Rapidminer Graph Studio có thể được triển khai tại chỗ hoặc trong đám mây riêng để hỗ trợ các yêu cầu quản trị doanh nghiệp, bảo mật và khả năng mở rộng. Trong các mô hình triển khai này, các tổ chức có thể thực thi các chính sách lưu trú dữ liệu, tích hợp với các kiểm soát truy cập và nhận dạng nội bộ và duy trì sự tuân thủ chặt chẽ hơn với các quy định của ngành và khu vực. Rapidminer AI Hub cung cấp quản lý vòng đời tập trung cho các mô hình, bao gồm quản lý phiên bản, sắp xếp triển khai, giám sát và đào tạo lại quy trình công việc trên nhiều trang web. Rapidminer Graph Studio bổ sung trí thông minh theo ngữ cảnh bằng cách liên kết máy móc, vật liệu, thông số quy trình, sự kiện chất lượng và hồ sơ bảo trì vào một biểu đồ kiến thức, giúp cải thiện khả năng giải thích và tăng tốc phân tích nguyên nhân gốc rễ.

Cùng với nhau, kiến trúc này cho phép một mô hình hoạt động lai: đào tạo và quản lý ở tầng doanh nghiệp, suy ra ở rìa nơi hoạt động xảy ra và liên tục cải thiện các mô hình bằng cách sử dụng phản hồi từ dữ liệu nhà máy. Kết quả là thời gian đưa ra giá trị nhanh hơn, tư thế an ninh mạng mạnh mẽ hơn và kết quả AI đáng tin cậy hơn cho các sáng kiến sản xuất thông minh.