製造分析

西門子製造分析解決方案經過精心設計，以應付製造商日常面臨的關鍵挑戰。這包括透過主動洞察來減輕設備意外停機時間、透過識別根本原因來解決持續產品質問題、優化低效率的生產流程以提高輸送量，並為持份者提供更好的資料驅動決策能力，從設計到交付的整個生命週期。

西門子製造分析解決方案為其三個核心元件提供深入、精細的見解，大幅提升 OEE。

• 為了提高可用性，預測性維護功能通過主動預測和解決設備問題來減少意外的停機時間。
• 為了提高效能，解決方案可識別並最佳化瓶頸、分析週期時間並簡化工作流程，以最大限度地提高生產速度。
• 為了提高品質，它們通過即時監控、異常檢測和根本原因分析，將缺陷和重新處理降到最低。

這種整合式資料驅動的方法使製造商能夠全面地最大化生產效率和資產利用率。

Altair 的解決方案利用先進的 AI 和機器學習算法的力量，將原始製造資料轉換為可操作的智慧。這將轉化為預測性維護等功能，在發生前預測可能的設備故障；精確預測品質缺陷以防止廢料和重工；優化營運參數以實現最大效率，並提供 AI 驅動的工程見解，以加速設計迭代並精細化製造流程。

此外，這些解決方案經常使用 知識圖 為 AI/ML 模型提供前後關聯和結構。透過繪製各種製造實體之間的複雜關係 (例如機器組件、製程參數、材料性質和歷史故障模式)，知識圖可增強 AI 的理解、推理和提供更準確且可解釋的預測和建議的能力。這種方法超越傳統描述性分析，提供主動的規範性智慧，推動持續改進。

製造商可以集中建置和驗證 Rapidminer 模型，然後將它們部署到邊緣環境，包括內部部署基礎架構和西門子 Industrial Edge，因此推論執行靠近延遲低的機器，並且操作決策即時發生。這種方法對於預測性維護、異常偵測、品質預測和流程控制等使用案例特別有價值，這種方法特別有價值，而且可能會發生網路中斷。通過在邊緣運行模型，工廠即使有間歇性的雲端連線能力也能繼續運作，透過本機評分來降低頻寬需求，並將敏感的生產資料保持在 OT/IT 界限內。

同時，Rapidminer AI Hub 和 Rapidminer Graph Studio 可以在內部部署或私有雲中部署，以支持企業管治、安全性和擴展性需求。在這些部署模式中，組織可以強制執行資料駐留原則、與內部身分識別和存取控制整合，並維持更嚴格遵守業界和區域法規。Rapidminer AI Hub 為模型提供集中生命週期管理，包括跨多個站點的版本控制、部署協調、監控和重新培訓工作流程。Rapidminer Graph Studio 通過將機器，材料，過程參數，質量事件和維護記錄鏈接到知識圖中，從而增加上下文智能，從而提高可解釋性並加速根本原因分析。

此架構結合起來可實現混合作業模型：在企業層進行訓練和管理，在邊緣發生作業的位置推斷，並使用工廠資料的回饋持續改進模型。結果是更快的產生價值時間、更強大的網路安全態勢，以及更可靠的智慧製造計畫的 AI 結果。