Obsah:
Pre oddelenia IT, ktoré sa aktívne snažia využívať technológiu internetu vecí (IoT), aby pozitívne ovplyvnili výrobný proces, je potrebné poznať dôležitý pojem, a to nielen preto, že to znie ako niečo, čo by raz mohla prenasledovať Indiana Jones: Zlatá odtlačkov prstov. Hovoril som s Bartom Schouwom, viceprezidentom pre technológie a digitálne aliancie v Software AG, na obchodnom veľtrhu CEBIT, ktorý sa koná tento týždeň v nemeckom Hannoveri, o tom, prečo presne tento odtlačok prsta má zlato a čo to znamená pre IT.
„Zlatý odtlačok prsta je metaforou, “ vysvetlil Schouw a ďalej hovoril, že v detektívnom románe bol ako kľúčový dôkaz. V podniku sa však môže použiť na výrobný proces, aby sa určilo, kedy sú splnené podmienky na výrobu toho, čo spoločnosť Schouw nazýva dokonalým produktom.
Proces odtlačkov prstov bol pôvodne vyvinutý pre chemický priemysel, ale Schouw uviedol, že je všeobecne použiteľný pre väčšinu druhov výroby. Napríklad výrobca automobilov by mal mať záznamy o tom, odkiaľ každý komponent pochádza, teploty počas lakovania, hodnoty krútiaceho momentu pre každú skrutku alebo skrutku a hodnoty od zváračov robotov, keď zostavovali podvozok. Potom, keď je vozidlo vyrobené, je kvalita výroby sledovaná, keď je vozidlo opravené alebo keď sú opravené chyby.
Strojové učenie v automobilovej výrobe
Použime scenár na hypotetickú automobilovú továreň. Keď sa vyrába každé auto, odčítané údaje sa sledujú počas výrobného procesu medzi koncovými bodmi a porovnávajú sa s predchádzajúcimi výrobnými cyklami. Povedzme, že sa vyskytne problém, napríklad dotiahnutie skrutky na nesprávne nastavenie krútiaceho momentu. Tento problém sa zaznamenáva a teraz ho možno opraviť pred predajom automobilu. Výrobné strojné zariadenie môže byť nakoniec kalibrované tak, aby sa tieto chyby nestali a vozidlá sa dodávali bez významných chýb.
„Niekedy, najmä v spracovateľskom priemysle, nie je jasné, ktoré podmienky skutočne vedú k dokonalému produktu, “ povedal Schouw. „Takže pomocou strojového učenia a nových nástrojov vizualizácie údajov môžete skutočne vziať údaje z výrobnej prevádzky, ktorá viedla k dokonalej dávke produktu. Potom môžete požiadať strojové učiace sa nástroje, aby sa vrátili a našli podobné údaje v údajoch.“
Ako sa dalo očakávať, akýkoľvek druh zložitej výroby by vyžadoval tisíce individuálnych údajových bodov pre každý výrobný cyklus, aby mal dostatok údajov na zmysluplný odtlačok prsta. To zase vyžaduje senzory, ktoré merajú stav produktu v akomkoľvek danom čase, ako aj stav výrobných nástrojov a strojov v čase ich použitia. To je miesto, kde sa IoT technológia a IT oddelenie začnú žiariť.
Po dokončení každého výrobného cyklu je možné údaje z tohto cyklu vizualizovať ako vzor udalostí vedúcich k produktu. Vyžaduje si to sieťové senzory a nástroje a prostriedky na zaznamenávanie týchto udalostí. Vyžaduje si to aj špecializovaný softvér na vykonanie hodnotení. Schouw povedal, že táto časť sa stáva dôležitým prípadom použitia umelej inteligencie (AI) a strojového učenia.
Sledovanie výrobných dát v reálnom čase
V tomto bode sa IT a výroba spájajú. IT oddelenie musí skonsolidovať obrovské množstvo údajov z každého výrobného cyklu a potom ich použiť na porovnanie každého cyklu so zlatým odtlačkom dokonalého cyklu. Pretože chod je analyzovaný v reálnom čase, porovnáva sa tiež s predchádzajúcimi behmi, takže je možné určiť v dostatočnom predstihu, keď je nepravdepodobné, že chod bude úspešný.
Pri výrobe procesov je možné upraviť výrobné parametre, aj keď k nim dôjde, aby sa priebeh priblížil zlatému odtlačku prsta. Schopnosť vizualizovať sériu počas výroby a vopred určiť, kedy bude séria neúspešná, môže priniesť značné úspory - tým, že sa nebude plytvať ďalším materiálom v sérii, nebude to úspešné a nebude strácať čas.
Schouw poukázal na Trendminera ako na príklad spoločnosti, ktorá vyrába softvér poháňaný AI, ktorý dokáže nájsť zlatý odtlačok prsta a tiež sledovať výrobný proces v reálnom čase. Tiež sa delil o to, že Software AG plánuje nadobudnutie spoločnosti Trendminer.
Zefektívnenie výroby
Úspora nákladov a kvalitnejšie aspekty však nie sú všetko v oblasti internetu vecí a výroby. Schouw vysvetlil, že ďalší aspekt používania strojového učenia vo výrobe spočíva v sledovaní krivky F („F“ znamená poruchy, ktoré sa sledujú v priebehu času v továrni). Keď sledujete krivku F, účinne odtlačíte odtlačok prsta do továrne, a nie do výrobku, počínajúc prvou výrobou a potom, keď je uvedená do prevádzky, a potom, keď je konečne vypnutá, pretože percento zlyhaní dosiahne neprijateľnú úroveň, pretože vek výrobných zariadení.
Sledovaním podmienok, ktoré v priebehu času prispievajú k výpadkom výroby, je možné ich znížiť na prijateľnú úroveň, až kým nedosiahnete bod znižovania návratnosti: Keď je príliš nákladné udržiavať veci a namiesto toho má zmysel prestavať továreň.
Dôležité je, že vďaka priamemu zapojeniu IT do výrobného procesu sa výroba stáva efektívnejšou a je tu menej odpadu a menej nedostatkov. A spoločnosť šetrí peniaze. Správne, výsledky sa zobrazia takmer okamžite. Pre oddelenia IT vo výrobných podnikoch má zlatý odtlačok prstov vynikajúci zmysel ako východisko pre integráciu internetu vecí so samotným srdcom podnikania.
