Промышленный Интернет вещей и прогнозная аналитика

Промышленный Интернет вещей, Индустрия 4.0, Цифровая фабрика и т. д. — модные слова, которые любит использовать каждый руководитель отдела маркетинга. Но их широкое распространение сегодня превратило их в применимые технологии, позволяющие производителям достичь универсальной цели повышения производительности.

Это было о данных с самого начала. Заводской этаж ric h данных во всех аспектах; это просто вопрос захвата его. Выяснилось, что почти 3 процента производителей в США используют свои операционные данные и извлекают полезную информацию. Чтобы любой переход на IIoT был успешным, компании должны четко понимать свои цели и наличие человеческих ресурсов, чтобы превратить его в успех.

Цели, разбитые по принципу «сверху вниз», являются наиболее разумными, позволяя командам развиваться модульно. Кроме того, важно, чтобы были сформированы рабочие отношения, которые позволили бы обеспечить междисциплинарную согласованность, ведь IIoT — это совокупность различных функций. Примерами совместно работающих ресурсов являются заводские инженеры, техники, системные интеграторы и, конечно же, руководство.

Прогнозная аналитика — жизненно важный аспект IIoT, без которого вся цель перехода теряется. Это позволяет использовать фрагменты данных и достигать интеллекта в его истинном духе. В двух словах, прогнозная аналитика включает в себя улучшение качества процессов и прогнозирование спроса, что позволяет повысить производительность организации. Однако на цифровой фабрике роль гораздо шире и охватывает такие области, как время безотказной работы машин и предотвращение вынужденных отказов оборудования.

Обрабатывая данные в режиме реального времени, собранные с датчиков, разбросанных по всему заводскому цеху, прогнозная аналитика может предоставить операторам информацию о машинах, которые склонны к сбоям, до того, как они действительно сломаются. Это позволяет операторам планировать ремонт во время простоя, а не вызывать перебои в работе предприятия.

По мере увеличения объема собираемых данных увеличивается и степень автоматизации, что позволяет повысить интеллектуальность ручных процессов. Например, системы можно настроить на автоматическое замедление работы машины, если приближается отказ, или установить пороговое значение, позволяющее увеличить срок службы.

Точно так же восходящий поток данных также может позволить операторам проводить анализ основных причин с большей точностью, снижая вероятность повторения той или иной ошибки.

Все эти преимущества не являются теоретическими, но на самом деле ими пользуются организации по всему миру. Например, использование прогнозной аналитики в компании American Electric Power (AEP) позволило провести ремонт газовой турбины до поломки. Раннее предупреждение сэкономило им 19 миллионов долларов, которые были бы потрачены из-за полной поломки турбины.

Улучшение бизнес-результатов за счет масштабного внедрения искусственного интеллекта Конфигурации для HMI в опасных ситуациях