Вывод технологий интеллектуальной автоматизации на широкий рынок машиностроения

В условиях активного роста своей отрасли разработчики программного обеспечения для управления жизненным циклом продукта (PLM) используют облачные технологии и машинное обучение для управления данными и повышения качества обслуживания пользователей. Лидеры отрасли также обращают внимание на блокчейн либо для расширения использования распределенного реестра в своем программном обеспечении, либо для его интеграции там, где это наиболее целесообразно, в своих PLM-приложениях.

Рынок PLM в прошлом году вырос на 9,4%, при этом 18 провайдеров принесли соответствующий доход в размере 500 миллионов долларов, сказал Стэн Пшибылински, вице-президент по исследованиям в CIMdata Inc. В прогнозе CIMdata к 2023 году рынок PLM вырастет почти до 72,4 миллиарда долларов при совокупных ежегодных темпах роста. 8,6%.

«Приобретение компанией Siemens PLM Software компании Mentor Graphics сделало их единственным поставщиком предложений, охватывающих механические, электрические/электронные и программные решения», — сказал он. «Благодаря этому приобретению, по оценке CIMdata, Siemens занимает первое место в общем зачете, опережая Dassault Systèmes менее чем на 100 млн долларов США».

В связи с улучшениями и рассмотрением блокчейна для PLM приложение частично пересматривается, чтобы отразить фундаментальные достижения в производстве.

«Я думаю, что большая проблема заключается в том, что PLM больше не является автономным приложением, — сказал Джон Келли, вице-президент по стратегии цепочки создания ценности продуктов в Oracle. «Это часть интегрированной цепочки поставок и производства, а также ключевой элемент перехода к Индустрии 4.0 и умным подключенным устройствам».

По его словам, PLM также взяла на себя управление цифровыми двойниками, большими данными и аналитикой для создания полезных приложений, например, для профилактического обслуживания, мониторинга активов и контроля производства.
Технический директор Siemens PLM Software Джим Раск может согласиться с Келли. Раск сказал, что комплексное программное обеспечение PLM обеспечивает конкурентное преимущество.

«Мы наблюдаем довольно значительный прогресс в том, как разрабатываются продукты», — сказал он. «Исторически сложилось так, что механика разрабатывалась инженерной группой, а затем, возможно, у вас была электроника, разработанная другой группой, и, возможно, было какое-то программное обеспечение. Те доменные барьеры в компаниях, производящих сложные продукты, больше не выдерживают. Им сложнее конкурировать, когда они сериализуют эти процессы».

Добавление бензина в машинное обучение

Викрам Ведантам, старший менеджер по бизнес-стратегии в Autodesk, сказал, что технология генеративного проектирования его фирмы, первоначально представленная в прошлом году и теперь интегрированная в ее платформу Fusion 360 от проектирования до производства, стала лидером в смене парадигмы, чтобы внедрить интеллектуальные технологии автоматизации. на широкий рынок машиностроения.

Генеративный дизайн учитывает определение проблемы и любые ограничения, налагаемые пользователем, включая размеры, материалы, условия нагрузки, для создания нескольких жизнеспособных проектных решений или ответов на инженерную проблему.

«Мы стремимся устранить узкие места, которые в настоящее время существуют в том, как данные передаются от одного человека и обрабатываются другим, взяв на себя бремя перевода этих данных с помощью бесшовного сквозного оцифрованного опыта от проектирования до производства», — сказал он. . «Потому что тогда мы можем начать рассматривать варианты, в которых мы можем выборочно обслуживать ответы, которые предпочитает клиент, а не подвергать их сотням результатов».

Компания Autodesk улучшила пользовательский интерфейс Fusion 360, предоставив возможность плавно перемещать данные, сгенерированные на ранних стадиях формирования идей и вплоть до подготовки к производству, в рамках рабочего процесса, когда пользователи переключаются между страницами «рабочей области».

«Мы абсолютно хотим убедиться, что берем на себя бремя манипулирования данными в рамках рабочего процесса», — сказал Ведантам. "Наши исследования клиентов и наше взаимодействие с клиентами определенно показывают, что это новая и насущная потребность на рынке".

В то время как Autodesk работает над интеграцией машинного обучения в свой процесс генеративного проектирования, Oracle использует искусственный интеллект для прогнозной аналитики и управления качеством в своем приложении Oracle PLM Cloud.

«Устройство, подключенное к Интернету вещей, может обнаруживать вибрацию, которая выходит за рамки проектных параметров. Вот тут-то и вступают в игру прогнозная аналитика и машинное обучение», — сказал Келли. «Во-первых, мне нужно предсказать, когда этот актив выйдет из строя или когда качество продукта, произведенного на этой машине, выйдет за рамки параметров. Во-вторых, мне нужна аналитика, чтобы оценить заказ на работу, запланированный для единицы оборудования или линейки продуктов, и выбрать лучшее время для выпуска заказа на профилактическое техническое обслуживание, чтобы гарантировать, что мы сведем к минимуму влияние на производительность моего завода. Но я также собираюсь отправить эти данные обратно в свое приложение по контролю качества, чтобы определить, нужны ли изменения продукта, чтобы предотвратить или уменьшить вероятность повторения этой проблемы».

По мере того, как компании переходят от продажи продуктов к продуктам как услугам, критически важно гарантировать бесперебойную работу для управления потоком доходов. Прогностическое обслуживание и прогнозируемое управление активами имеют решающее значение для этих новых бизнес-моделей и теперь являются частью программного обеспечения PLM.

PLM с цифровым подключением больше не используется только инженерами. Он также используется цепочками поставок, производством, продажами, поддержкой и другими партнерами по всей цепочке создания стоимости продукта, и поэтому пользовательский интерфейс и информационные панели для конкретных ролей необходимы для того, чтобы каждый пользователь получал полезную информацию для конкретной роли, необходимую для выполнения его работы.

«Итак, нам пришлось сосредоточиться на представлении значимой информации на основе ролей», — сказал Келли. «И это важно, потому что вам нужно хранить огромное количество информации о продукте в PLM, чтобы создать нужный цифровой поток или корпоративную запись продукта».

Oracle делает это непосредственно в пользовательском интерфейсе и встроенной в приложение аналитике.

«Выполняя свою работу, вы можете видеть аналитику и информационные панели, которые легко настраиваются для вашего использования и вашей роли», — сказал он. «Итак, конечный пользователь увидит транзакции более низкого уровня, а менеджер увидит информационную панель о состоянии продукта».

В Siemens машинное обучение используется в интегрированном программном обеспечении NX для проектирования, моделирования и производства.

«Мы собираем данные, когда пользователь работает с продуктом на компьютере пользователя», — сказал Раск. «Но затем мы запускаем машинное обучение и говорим, что, учитывая последние несколько часов или дольше, мы распознаем закономерность. Основываясь на том, что этот пользователь или большая группа пользователей сделали в прошлом, мы можем предсказать, что им нужно сделать дальше, чтобы выполнить свою задачу».

Он добавил, что по-прежнему существует потребность в инженерно-технических суждениях и принятии решений. Но искусственный интеллект и машинное обучение могут принимать такие решения и намного быстрее предоставлять необходимую пользователю информацию.

Раск сказал, что упрощение взаимодействия с пользователем является «главной задачей» его серверного программного обеспечения PLM Teamcenter и браузерной платформы начального уровня Teamcenter Active Workspace. Вместе они являются основным доступом к информации о продукте, которая может быть представлена ​​в текстовом или графическом виде. Это связано с тем, что сложность группы пользователей увеличилась.

«Наши пользователи производят одни из самых сложных продуктов в мире, будь то автомобили, самолеты или бытовая электроника», — сказал он. «Что бы это ни было, для этого требуется все более и более широкая аудитория.

«Вы можете себе представить, что выход за рамки традиционной среды рабочего стола открывает вам доступ с мобильных устройств», — сказал он. «Это открывает его для других частей операции, включая поиск поставщиков, цех и инженерный отдел. Идея состоит в том, чтобы упростить и упростить взаимодействие с пользователем, чтобы пользователи могли очень быстро выполнять поиск, получать интересующую их информацию и переходить к следующему шагу».

В чем смысл блокчейна?

Также частью PLM является отслеживание и отслеживание, система для точного определения местоположения каждого элемента и другой информации.

В этом году Oracle начала предлагать блокчейн-приложения для интеллектуального отслеживания и отслеживания, происхождения и происхождения партий (что помогает обеспечить соответствие уникальным идентификаторам устройств), интеллектуальной холодовой цепи (документация о надлежащем охлаждении скоропортящихся продуктов), а также отслеживания гарантии и использования.

«Мы рассматриваем IoT и возможность внедрения блокчейна как часть нашей общей деятельности», — сказал Келли.

Oracle оценивает блокчейн для будущих спецификаций материалов и управления изменениями, сотрудничества с внешними партнерами по проектированию и производству.

Келли сказал, что традиционно OEM-производители будут управлять сотрудничеством с поставщиками, управляя спецификациями (ведомости материалов) и техническими изменениями в своей системе PLM, а затем отправляют информацию поставщикам, которые затем загружают ее в свою систему. Но для его компании совместная работа делает блокчейн-приложения подходящими для спецификаций и заказов на технические изменения, и Oracle строит для них планы.

«Итак, это область, на которую мы будем ориентироваться в блокчейне», — сказал Келли. «У нас пока нет ни даты, ни времени, но это определенно область, которую мы будем использовать с помощью блокчейна, чтобы расширить сотрудничество между партнерами, а также цепочку поставок продукта и цепочку создания стоимости».

По словам Ведантама, блокчейн — это «область исследований» для Autodesk.

«Мы также рассматриваем это с точки зрения стратегического партнерства, чтобы выяснить, как лучше всего его интегрировать», — добавил он.

По словам Раска, в Siemens нет сроков для внедрения блокчейна, хотя это «активная область интересов» компании.

«Есть опасения по поводу поддельной информации, которая могла быть получена где-то в цифровом пространстве, а затем собрана и доставлена ​​обратно OEM-производителю», — сказал он. «У блокчейна есть возможность вставить себя и предотвратить это в подобных сценариях.

«Итак, я думаю, что такой подход, позволяющий решать конкретные проблемы, связанные с надлежащей проверкой, подделкой, проверкой поставщика и другими типами проблем, с которыми вы можете столкнуться в киберпространстве, является одним из ключевых преимуществ, которые вы получаете от блокчейна».