Промышленный ИИ и предиктивная аналитика: ускорение производственной эффективности

Промышленный интернет вещей, Индустрия 4.0, Цифровой завод и так далее — это популярные термины, которые любит использовать любой маркетинговый исполнитель. Но их широкое внедрение сегодня превратило их в применимые технологии, позволяющие производителям достичь универсальной цели — более высокой производительности.

Все было о данных с самого начала. Цех богат данными во всех аспектах; просто вопрос в их сборе. Было установлено, что почти 3 процента производителей США используют свои операционные данные и извлекают полезную информацию. Для успеха любого перехода на IIoT компании должны быть ясны в отношении своих целей и доступности человеческих ресурсов для превращения этого в успех.

Цели, разбитые сверху вниз, являются наиболее разумными, позволяя командам двигаться модульно вверх. Кроме того, важно, чтобы были сформированы рабочие отношения, обеспечивающие междисциплинарную согласованность, потому что IIoT — это сочетание различных функций. Примеры ресурсов, работающих вместе: инженеры завода, техники, системные интеграторы и, конечно, менеджмент.

Предиктивная аналитика — жизненно важный аспект IIoT, без которого весь смысл перехода теряется. Она позволяет использовать фрагменты данных и достичь интеллекта в его истинном духе. В двух словах, предиктивная аналитика включает улучшение качества процессов и прогнозирование спроса, оба позволяют повысить производительность организации. В Цифровом заводе роль намного более обширна, простираясь в такие области, как время бесперебойной работы оборудования и предотвращение принудительных сбоев оборудования.

Обрабатывая данные в реальном времени, собранные с датчиков, разбросанных по цеху, предиктивная аналитика способна предоставить операторам инсайты в оборудование, склонное к сбоям, до того, как они действительно сломаются. Это позволяет операторам планировать ремонт во время простоя, а не вызывать заводское прерывание.

По мере увеличения объема собранных данных, степень автоматизации также увеличивается, позволяя повысить интеллект ручных процессов. Например, системы могут быть настроены на автоматическое замедление работы оборудования при приближении сбоя или установку порогового значения, позволяющего продлить срок службы.

Аналогично, восходящий поток данных также позволяет операторам проводить анализ первопричин с большей точностью, снижая вероятность повторения конкретной ошибки.

Все эти выгоды не теоретические, а реально собирают организации по всему миру. Например, использование предиктивной аналитики в American Electric Power (AEP) позволило отремонтировать газовую турбину до поломки. Раннее предупреждение сэкономило им 19 млн долларов, которые бы были потрачены из-за полного поломки турбины.