Как може да използва златния пръстов отпечатък, за да използва йота

За ИТ отделите, които активно се стремят да използват технологията Internet of Things (IoT), за да окажат положително въздействие върху производствения процес, има важен термин, който трябва да знаят, и не само защото звучи като нещо, което може би някога Индиана Джоунс гони: The Golden пръстови отпечатъци. Разговарях с Bart Schouw, вицепрезидент по технологии и цифрови алианси в Software AG, на търговското изложение CEBIT, което се провежда тази седмица в Хановер, Германия, за това защо точно този пръстов отпечатък е злато и какво означава това за ИТ.

"Златният пръстов отпечатък е метафора", обясни Шоу и продължи да казва, че е като ключово доказателство в детективски роман. Но в предприятието може да се приложи към производствен процес, за да се определи кога са изпълнени условията за производство на това, което Schouw нарича перфектен продукт.

Намирането на златния пръстов отпечатък е итеративен процес, план на задачата, който се случва, когато данните се записват по време на производството и се запаметяват, така че серия от производствени серии може да бъде сравнявана във времето. Едновременно с това се оценява продукцията на фабриката, така че успехът на всеки производствен цикъл се записва заедно с данните, които са били записани, докато производството се е състояло. Правилно правилно, какви резултати са вид пръстов отпечатък, който се състои от съвкупността от входни данни от производственото оборудване - сензори, които записват състоянието на продукта по време на производството - и надценен показател за успех на процеса.

Първоначално процесът на отпечатване е разработен за химическата промишленост, но Schouw каза, че той е общоприложим за повечето видове производство. Автомобилен производител например би имал записи откъде идва всеки компонент, температури по време на боядисване, показания на въртящия момент за всеки винт или болт и показания от робот-заварчиците, докато изграждат шасито. След това, когато автомобилът е произведен, качеството на продукцията се проследява, когато колата се обслужва или когато дефектите се поправят.

Машинно обучение в автоматичното производство

Нека приложим сценария към хипотетичен автомобилен завод. Докато всеки автомобил е направен, показанията се проследяват по време на производствения процес от край до край и се сравняват с предишните производствени серии. Да приемем, че възниква проблем, като например затягане на болт до неправилна настройка на въртящия момент, например. Този проблем е записан и сега той може да бъде коригиран преди колата да бъде продадена. В крайна сметка производствената техника може да бъде калибрирана, така че тези грешки да не се случват и превозните средства да бъдат превозвани без значителни дефекти.

„Понякога, особено в преработващата промишленост, не е ясно кои условия всъщност водят до перфектния продукт“, каза Шоу. "Така че с машинното обучение и новите инструменти за визуализация на данните всъщност можете да вземете данните от производствен цикъл, довел до перфектната партида от продукти. Тогава можете да помолите инструментите за машинно обучение да се върнат назад и да откриете подобни данни в данните."

Както може да очаквате, всеки вид сложно производство би изисквало хиляди индивидуални точки от данни за всеки цикъл на производство, за да има достатъчно данни за смислен отпечатък. Това от своя страна изисква сензори, които измерват състоянието на продукта във всеки даден момент, както и състоянието на производствените инструменти и машини, докато се използват. Именно там IoT технологията и ИТ отделът придобиват блясък.

Тъй като всеки производствен цикъл е завършен, данните от него могат да бъдат визуализирани като модел на събитията, водещи към продукта. Това изисква мрежови сензори и инструменти и средство за записване на тези събития. Той също така изисква специализиран софтуер за провеждане на оценките. Schouw каза, че тази част се превръща във важен случай за използване на изкуствения интелект (AI) и машинното обучение.

Проследяване на производствените данни в реално време

Това е моментът, в който ИТ и производството се обединяват. ИТ отделът трябва да консолидира огромното количество данни от всеки производствен цикъл и след това да ги използва, за да сравнява всеки цикъл със златния пръстов отпечатък на перфектния цикъл. Тъй като цикълът се анализира в реално време, той също се сравнява с предходни изпълнения, така че е възможно да се определи добре предварително, когато едно изпълнение е малко вероятно да бъде успешно.

В процеса на производство може да е възможно да се направят корекции в производствените параметри, дори когато те се случват, за да се приближи движението до златния пръстов отпечатък. Способността да се визуализира цикъл по време на производството и предварително да се определи кога даден цикъл няма да бъде успешен, може да доведе до значителни спестявания - като не се губят допълнителни материали в цикъл, който няма да е успешен и не се губи допълнително време.

Schouw посочи Trendminer като един пример за компания, която произвежда софтуер, захранван от AI, способен да намери златния пръстов отпечатък и също да проследи производствения процес в реално време. Той сподели също, че Software AG е планирала да придобие Trendminer.

Да направим производството по-ефективно

Въпреки това, спестяването на разходи и по-високото качество не са всичко, което има за IoT и производството. Schouw обясни, че друг аспект на използването на машинното обучение в производството е свързан с проследяване на F-кривата („F“ означава грешки, които се проследяват във фабрика във времето). Когато проследявате F-кривата, вие ефективно отпечатвате отпечатъка на фабриката, а не на продукта, като започнете от първоначалното изграждане на фабриката, след това, когато е пусната в експлоатация, и след това окончателно е изключена, тъй като процентът на отказите достига неприемливи нива, тъй като възрастта на производствените съоръжения

Проследявайки условията, които допринасят за неуспехите на производството във времето, е възможно да ги намалите до приемливи нива, докато стигнете до точката на намаляваща възвръщаемост: Когато е твърде скъпо да продължите да поправяте нещата и вместо това, има по-голям смисъл да възстановите фабриката.

Важното е, че чрез включването на ИТ директно в процеса на производство, производството става по-ефективно и има по-малко отпадъци и по-малко дефекти. И компанията спестява пари. Извършено правилно, резултатите се показват почти веднага. За ИТ отделите в производствения бизнес златният пръстов отпечатък има отличен смисъл като отправна точка за интегриране на IoT със самото сърце на бизнеса.