制造业分析

西门子制造分析解决方案经过精心设计，旨在应对制造商每天面临的关键挑战。这包括通过主动洞察缓解意外设备停机时间，通过确定根本原因来解决持续存在的产品质量问题，优化效率低下的生产流程以提高产量，以及在从设计到交付的整个制造生命周期中赋予利益相关者更好的数据驱动决策能力。

Siemens 制造分析解决方案通过提供对三个核心组件的深入、精细的见解，显著增强了 OEE。

• 在可用性方面，预测性维护功能通过主动预测和解决设备问题来减少计划外停机时间。
• 在性能方面，这些解决方案识别和优化瓶颈，分析周期时间并简化工作流程，以最大限度地提高生产速度。
• 在质量方面，他们通过实时监控、异常检测和根本原因分析来最大限度地减少缺陷和返工。

这种集成的数据驱动方法使制造商能够全面最大限度地提高其生产效率和资产利用率。

Altair 的解决方案利用先进的人工智能和机器学习算法的力量，将原始制造数据转化为可操作的情报。这转化为诸如预测性维护等功能，即在潜在的设备故障发生之前对其进行预测；精确预测质量缺陷以防止报废和返工；优化操作参数以实现最大效率；提供基于人工智能的工程见解，以加快设计迭代和完善制造流程。

此外，这些解决方案通常使用 知识图谱 为 AI/ML 模型提供背景和结构。通过绘制各种制造实体之间的复杂关系（例如机器组件、工艺参数、材料属性和历史故障模式），知识图增强了人工智能理解、推理和提供更准确、更可解释的预测和建议的能力。这种方法超越了传统的描述性分析，提供了推动持续改进的主动规范性情报。

制造商可以集中构建和验证 Rapidminer 模型，然后将其部署到边缘环境，包括本地基础设施和 Siemens Industrial Edge，这样推理就可以在延迟较低的机器附近运行，并实时做出运营决策。这种方法对于预测性维护、异常检测、质量预测和过程控制等用例特别有价值，在这些用例中，秒钟很重要，可能会出现网络中断。通过在边缘运行模型，即使在断断续续的云连接下，工厂也可以继续运营，通过本地评分来降低带宽需求，并将敏感的生产数据保持在 OT/IT 边界内。

同时，Rapidminer AI Hub和Rapidminer Graph Studio可以部署在本地或私有云中，以支持企业治理、安全和可扩展性需求。在这些部署模型中，组织可以强制执行数据驻留政策，整合内部身份和访问控制，并严格遵守行业和地区法规。Rapidminer AI Hub 为模型提供集中生命周期管理，包括跨多个站点的版本控制、部署编排、监控和再训练工作流程。Rapidminer Graph Studio通过将机器、材料、过程参数、质量事件和维护记录关联到知识图谱中来增加情境智能，从而提高可解释性并加快根本原因分析。

该架构共同实现了混合运营模式：在企业层进行训练和治理，在边缘推断运营地点，并使用来自工厂数据的反馈不断改进模型。结果是更快的价值实现时间、更强的网络安全态势以及智能制造计划更可靠的人工智能成果。