Cum poate folosi amprenta de aur pentru a valorifica iot

Pentru departamentele IT care încearcă să utilizeze în mod activ tehnologia Internet of Things (IoT) pentru a avea un impact pozitiv asupra procesului de fabricație, există un termen important pe care trebuie să-l cunoască și nu doar pentru că se pare că ceva ar fi putut juca odată Indiana Jones: The Golden amprentă digitală. Am vorbit cu Bart Schouw, vicepreședinte al Tehnologiei și Alianțelor Digitale la Software AG, la târgul CEBIT care are loc săptămâna aceasta la Hannover, Germania, despre exact motivul pentru care această amprentă este colorată cu aur și ce înseamnă asta pentru IT.

„Amprenta de aur este o metaforă”, a explicat Schouw și a continuat să spună că a fost ca o dovadă cheie într-un roman detectiv. Dar în întreprindere, acesta poate fi aplicat unui proces de fabricație pentru a determina când sunt îndeplinite condițiile pentru a produce ceea ce Schouw numește un produs perfect.

Găsirea amprentei de aur este un proces iterativ, un model de sarcină care se întâmplă atunci când datele sunt înregistrate în timpul fabricației și salvate, astfel încât o serie de rulări de fabricație pot fi comparate în timp. În același timp, producția din fabrică este evaluată astfel încât succesul fiecărei rulări de fabricație să fie înregistrat, împreună cu datele care au fost înregistrate în timpul producției. Realizat corect, ceea ce rezultă este un fel de amprentă care constă în totalitatea intrărilor de la echipamentele de fabricație - senzori care au înregistrat starea produsului în timpul fabricației - și o măsură generală de succes pentru rezultatul procesului.

Procesul de amprentare a fost inițial dezvoltat pentru industria chimică, dar Schouw a spus că este, în general, aplicabil majorității tipurilor de producție. Un producător de automobile, de exemplu, ar avea înregistrări de unde provine fiecare componentă, temperaturi în timpul vopsirii, citiri de cuplu pentru fiecare șurub sau șurub și lecturi de la sudorii robotului în timp ce construiau șasiul. Apoi, atunci când este produsă mașina, calitatea producției este urmărită atunci când mașina este deservită sau când sunt reparate defectele.

Învățarea mașinilor în fabricația auto

Să aplicăm scenariul într-o fabrică de automobile ipotetice. Pe măsură ce fiecare mașină este realizată, citirile sunt urmărite în timpul procesului de producție end-to-end și în comparație cu rulările anterioare de producție. Să spunem că apare o problemă, cum ar fi o strângere a șurubului la setarea greșită a cuplului, de exemplu. Această problemă este înregistrată și acum poate fi corectată înainte de a vinde mașina. În cele din urmă, utilajul de producție poate fi calibrat astfel încât aceste erori să nu se întâmple și vehiculele să fie livrate fără defecte semnificative.

„Uneori, în special în industria proceselor, nu este clar care sunt condițiile care duc de fapt la produsul perfect”, a spus Schouw. "Deci, cu ajutorul instrumentelor de învățare automată și a noilor instrumente de vizualizare a datelor, puteți efectiv prelua datele unui proces de producție care a dus la un lot perfect de produse. Apoi puteți cere instrumentelor de învățare automată să se întoarcă și să găsească modele similare în date."

După cum vă așteptați, orice tip de fabricație complexă ar necesita mii de puncte de date individuale pentru fiecare rulaj de fabricație pentru a avea suficiente date pentru o amprentă semnificativă. Acest lucru, la rândul său, necesită senzori care măsoară starea produsului la un moment dat, precum și starea uneltelor și utilajelor de fabricație pe măsură ce sunt utilizate. Acolo tehnologia IoT și departamentul IT ajung să strălucească.

Pe măsură ce fiecare rulare de fabricație este finalizată, datele din acea rulare pot fi vizualizate ca un model de evenimente care duc la produs. Acest lucru necesită senzori și instrumente în rețea și un mijloc de înregistrare a acestor evenimente. De asemenea, necesită un software specializat pentru a rula evaluările. Schouw a spus că această parte devine un caz important de utilizare pentru inteligența artificială (AI) și învățarea mașinii.

Urmărirea datelor de producție în timp real

Acesta este punctul în care IT și producție se reunesc. Departamentul IT trebuie să consolideze cantitatea mare de date din fiecare rulaj de fabricație și apoi să o folosească pentru a compara fiecare rulare cu amprenta de aur a rulării perfecte. Deoarece rularea este analizată în timp real, este, de asemenea, comparativ cu rulările anterioare, astfel încât este posibil să se determine cu mult timp în avans când este puțin probabil ca o execuție să aibă succes.

În procesul de fabricație, este posibil să se facă ajustări la parametrii de fabricație, chiar dacă acestea se întâmplă pentru a apropia rulajul de amprenta de aur. Posibilitatea de a vizualiza o rulare în timpul producției și de a determina în avans când o alergare nu va avea succes poate produce economii semnificative - prin faptul că nu irosim material suplimentar într-o alergare care nu va avea succes și nu va pierde mai mult timp.

Schouw a indicat Trendminer ca fiind un exemplu de companie care produce software-ul alimentat de AI, capabil să găsească amprenta de aur și, de asemenea, să urmărească procesul de producție în timp real. El a mai împărtășit faptul că Software AG și-a făcut planuri pentru achiziționarea de Trendminer.

Sporirea eficienței producției

Cu toate acestea, economiile de costuri și aspectele de calitate superioară nu sunt tot ce există pentru IoT și producție. Schouw a explicat că un alt aspect al utilizării învățării automate în fabricație este implicat cu urmărirea curbei F („F” înseamnă defecțiuni, care sunt urmărite pentru o fabrică în timp). Când urmăriți curba F, efectuați amprentarea în mod efectiv a fabricii și nu a produsului, începând cu prima fabrică a fabricii, apoi cu punerea în funcțiune, apoi cu închiderea definitivă, deoarece procentul de eșecuri atinge niveluri inacceptabile ca vârstele instalațiilor de producție.

Urmărind condițiile care contribuie la eșecurile producției de-a lungul timpului, este posibil să le reduci la niveluri acceptabile până când ajungi la punctul de diminuare a rentabilităților: când este prea scump să repari lucrurile și, în schimb, să aibă mai mult sens să reconstruiești fabrica.

Ceea ce este important este că, prin implicarea directă a IT în procesul de fabricație, fabricația devine mai eficientă și există mai puține deșeuri și mai puține defecte. Iar compania economisește bani. Realizate corect, rezultatele apar aproape imediat. Pentru departamentele IT din întreprinderile de producție, amprenta de aur are un sens excelent ca punct de plecare pentru integrarea IoT chiar în inima afacerii.