Ускорение цифровой трансформации в производстве с помощью передовых аналитик

Manufacturing Engineering: Мониторинг станков и аналитика стали критически важны как никогда в эпоху цифрового производства/Индустрии 4.0. Что нового в последних предложениях Sight Machine?

Джон Собель: Наши последние предложения разработаны для гораздо более широкого круга производителей. Хотя большинство производителей как минимум начали свои пути цифровой трансформации, мы обнаружили широкий спектр уровней готовности среди них. Многие компании стремятся использовать данные IoT [Интернета вещей], чтобы получить лучшую видимость в своих производственных операциях, но не готовы к передовым аналитикам. У них может не быть внутренней экспертизы, организационной поддержки, или это представляет слишком большой скачок, чтобы сделать за один шаг. Мы представили новый уровень нашей платформы цифрового производства: Enterprise Manufacturing Visibility [EMV], который предлагает быстрый вход в цифровое производство. EMV позволяет компаниям очень быстро получить видимость в реальном времени в производительность их производственных операций во всех их заводах. Он предлагает самообслуживаемую настройку, позволяя производителям быстро подключать все виды производственных данных с заводских полов и затем мониторить эти данные через браузерную видимость.

Enterprise Manufacturing Analytics [EMA] от Sight Machine, наш передовизный уровень, предлагает полный набор аналитических инструментов, таких как статистический процессный контроль, корреляционные тепловые карты, обнаружение аномалий и анализ узких мест. Он применяет передовые аналитики для достижения таких выгод, как увеличение производства, сокращение времени цикла и снижение уровня брака. Эти аналитические инсайты — фундамент, необходимый компаниям для трансформации их бизнес-моделей и их отношений с поставщиками и клиентами.

ME: Как ваша новая многоуровневая структура может помочь производителям начать цифровое производство без полноценной аналитики?

Собель: Доселе у нас было единое предложение, доставляющее и видимость, и аналитику. Теперь мы выделили наши инструменты видимости в отдельный продукт. EMV обеспечивает простой, самообслуживаемый и легко масштабируемый вход в цифровое производство с автоматизированными инструментами для приема данных, их очистки и контекстуализации, и моделирования производственного процесса.

EMV позволяет компаниям мониторить выход, доступность и простой по объектам, типу станка и станку через приложения, включающие Global Operations View, KPI Dashboard и Streaming Data Visualization. Видимость как в реальном времени, так и историческая.

Функции EMV включают Digital Twin Builder, наш браузерный инструмент для создания моделей данных объектов, станков и типов станков. Также включает FactoryTX, наше пограничное ПО, которое готовит данные станков и завода для потоковой передачи в облако.

ME: Насколько трудно для компаний начать с мониторинга/аналитики и что говорит ваша недавно введенная методология Digital Readiness Index?

Собель: Мы выяснили, что ключ к успешной цифровой трансформации — выбрать проекты, подходящие для уровня готовности компании или завода. Готовность включает не только технические факторы, как связь данных и доступность, а также облачную и стратегию безопасности, но и организационные факторы. Мы обнаружили за шесть лет работы с производителями G500, что организационные факторы по крайней мере так же важны, как технические. Они включают уровень обязательства и покупки как на заводском уровне, так и на уровне руководства, и существование облачных и стратегий безопасности.

Sight Machine разработала методологию под названием Digital Readiness Index [DRI] для оценки технической и организационной готовности компании для проектов цифрового производства и для идентификации подходящих проектов — тех, которые с наибольшей вероятностью преуспеют на основе текущей готовности. Мы используем стандартизированный опросник, чтобы отобразить каждую компанию в одну из пяти зон цифровой готовности: Connection, Visibility, Efficiency, Advanced Analytics и Transformation. Каждая зона цифровой готовности отображается на примеры проектов, достижимых для этого уровня готовности.

ME: На данном этапе, насколько далеко производственная отрасль в принятии передовых заводских аналитик?

Собель: Все крупные производители, с которыми мы говорим, как минимум начали путь цифровой трансформации. Мы находим широкое разнообразие не только среди компаний, но и внутри отдельных заводов компаний.

Вы можете подумать об этом в терминах этих шагов: доступ к данным; видимость; и инсайты. Довольно часто компании собирают и хранят свои цифровые данные. Многие сшили вместе простые дашборды, позволяющие им мониторить разные линии или станки внутри отдельных заводов. Относительно немного производителей получили видимость через свои заводы. Мы считаем, что Sight Machine предлагает единственное масштабируемое решение на рынке для быстрого получения кросс-корпоративной видимости.

Для передовых аналитик, откладывая компании, с которыми мы работаем, мы чаще всего видим индивидуальные проекты науки о данных. Компании, сталкивающиеся с проблемой производительности или качества, поручат своим ученым данным решить известную проблему. Обычно они разработают одноразовое решение, возьмут какие данные они могут получить, бросят их в Excel или статистическую программу и поищут корреляции.

Проблема в том, что эти проекты ни масштабируемы, ни применимы к другим проблемам. Извлечение данных и моделирование делаются способом, который создает приложения и данные в силосах. С точки зрения вице-президента по операциям или CIO, они остаются с размножением кастомизированных приложений, которые не могут быть интегрированы способом, который способствует пониманию операций производственного предприятия в целом.

Digital Twin от Sight Machine — это работающая, живая модель данных производственного процесса. Единое приложение, которое может быть быстро расширено добавлением новых станков и процессов, наш Digital Twin предоставляет единый источник правды, который можно запрашивать для получения любого операционного вопроса.

ME: Что могут предложить передовые аналитики производителям, глубоко погружающимся в эту технологию?

Собель: Цифровая революция трансформировала сектор за сектором — рекламу, розницу, инвестиции, науку, политику — высвобождая не только огромные улучшения в эффективности, но также трансформируя и создавая новые бизнес-модели. Производители только начинают вникать в силу своих данных и видят реальные результаты.

Когда вы выжимаете больше производительности из существующих заводов и станков, или уменьшаете лом и дефекты, это напрямую влияет на вашу конечную строку. Но большинство ведущих производителей давно сорвали все низко висящие плоды из дисциплин вроде Six Sigma и Lean. Следующие большие скачки придут от получения настоящей видимости в операциях предприятия производителя, через все заводы, и затем применения аналитических техник, заточенных за более десятилетие от цифровых трансформаций в других отраслях.

ME: Как искусственный интеллект [AI] в платформе Sight Machine толкает заводскую аналитику дальше, чем в предыдущих или конкурирующих предложениях?

Собель: AI Data Pipeline от Sight Machine — это патентная технология, которая преобразует сырые данные в контекстуализированные данные, к которым аналитика может быть успешно применена. С нашей платформой AI Data Pipeline делает черновую работу по взятию сырых данных от датчиков, ПЛК, историков данных и т.д., а затем готовит их для анализа через очистку, тегирование и смешивание.

Данные затем идут в нашу другую патентную технологию, Plant Digital Twin, которая моделирует заводские производственные процессы. Она берет данные из AI Data Pipeline и собирает их в модель системы, переводя тысячи точек данных из сотен источников в представление деталей или партий, движущихся через производство. Plant Digital Twin отражает состояние станка в каждой точке производственного процесса, для каждой детали или партии, и также записывает сырье, использованное для той детали или партии, экологические факторы вроде влажности и температуры, идентичности операторов станков и любые дополнительные доступные данные.

С конкурирующими предложениями вроде внутренних аналитических инициатив, ученые данные тратят большую часть своего времени на ручной выбор, очистку и объединение данных — не анализ данных для поиска действенных бизнес-инсайтов. Напротив, наши технологии AI Data Pipeline и Plant Digital Twin автоматически создают цифровое представление производственных процессов в реальном времени, оставляя ученых данных, операторов линий и менеджеров заводов свободными для проактивного реагирования на операционные проблемы, а не ретроактивного их расследования.

ME: Дайте мне пример производителя, делающего образцовую работу с вашей платформой производственных аналитик.

Собель: Нас привлек производитель продуктов для здравоохранения, чтобы помочь решить проблему, которую другие технологические провайдеры не смогли расколоть — высокий уровень брака в их самом прибыльном заводе. Платформа Sight Machine выполнила анализ первопричин, смешав обработку естественного языка, последовательный анализ, кластерный анализ и регрессии.

Платформа Sight Machine выявила и приоритизировала множественные причины брака, приведя к увеличению Overall Equipment Effectiveness примерно на 3%. Это переводится в потенциальную экономию более 20 млн долларов в год для этого завода в одиночку.

Приобретения

Siemens PLM Software (Плэно, штат Техас) согласилась приобрести Solido Design Automation Inc. (Саскутун, SK), разработчика ПО для проектирования с учетом вариаций и характеристик для полупроводниковых компаний.

Условия сделки не раскрывались. Siemens сказала, что ожидает закрыть сделку в начале декабря 2017 года. Продукты Solido на базе машинного обучения сейчас используются в производстве более чем в 40 крупных компаниях, позволяя им проектировать, верифицировать и производить более конкурентоспособные продукты. Приобретение дополнительно расширяет портфель верификации аналогово/смешанных сигналов (AMS) Mentor Graphics (приобретенного Siemens в марте 2017), позволяя ему решать растущие вызовы проектирования и верификации ИС для автомобильных, коммуникаций, дата-центров, сетей, мобильных и IoT приложений.

Solido помогает своим клиентам решать влияние вариабельности для улучшения производительности ИС, мощности, площади и выхода, сказал Амит Гупта, основатель, президент и CEO Solido Design Automation. «Объединение нашего технологического портфеля с возможностями ИС Mentor и охватом рынка позволит нам предоставлять решения полупроводниковой отрасли на еще более крупном масштабе», — сказал Гупта. «Мы рады внести вклад в более широкую стратегию оцифровки Siemens с нашим портфелем прикладного машинного обучения для инженерии и экспертизой».

Новые выпуски

Tebis America (Трой, штат Мичиган) анонсировала Release 5 своей Version 4.0 САПР/КАМ ПО с оптимизированной производительностью, помогающей пользователям ускорять свои процессы.

Обновления в этой версии позволяют пользователям ускорять процессы без функциональных ограничений с улучшениями моделирования станка, работы с наборами инструментов, поиска инструментов в обработке признаков или обмена инструментов в Job Manager.

С этим новым выпуском НУ-программирование теперь во многом автоматизировано на основе шаблонов с библиотеками процессов, позволяющими быстрые и надежные процедуры и процессы. Пользователи также могут редактировать большие и сложные детали с ПО. Tebis выявила самые тяжелые нагрузки, происходящие в конкретных процессах, помогая устранить узкие места, которые могут привести к долгим временам ожидания, а также тяжелому использованию ресурсов и конфликтам. Разработчики Tebis адаптировали систему для оптимизации использования доступной памяти, и многоядерная технология, основанная на параллельной обработке, была интегрирована в то же время. Расширенная параллельная обработка экономит значительное время, особенно в расчете НУ-программ для перегрубки. Детали могут быть загружены, заштрихованы и сохранены с оптимизацией времени.

Разработчик систем исполнения производства (MES) 42Q (Сан-Хосе, штат Калифорния) выпустил свой новый Digital Factory Starter Kit, решение с ключевыми возможностями, ускоряющими цифровую трансформацию завода.

Digital Factory Starter Kit включает функции цеха и качества, способность прослеживаемости и бизнес-аналитику (BI) отчетность. Часть облачного решения 42Q, этот набор позволяет производителям реализовать ценность от цифровой трансформации завода, используя 42Q за несколько недель.

«Затраты и сложность развертывания традиционной on-premise MES платформы могут привести к времени-до-ценности между 9–18 месяцами для базовой функциональности», — сказал Шриватс Рамасвами, CTO 42Q. «Производителям, начинающим свою цифровую трансформацию, не нужно ждать так долго. Мы спроектировали Digital Factory Starter Kit, чтобы включить основные функции, необходимые для цифровой трансформации, и завести компании и запустить за несколько недель без прерывания бизнес-процессов или поставок клиентам».

Ключевые возможности Digital Factory Starter Kit включают электронные маршрутные листы, управление временем цикла, управление производственными заказами и процессом.

маршрутизационный контроль. Функциональность для управления качеством полностью интегрирована, включая верификацию сотрудников и электронные рабочие инструкции, прослеживаемость, генеалогию продукта, маркировку и планы контроля. Digital Factory Starter Kit также включает модуль Business Intelligence 42Q, который предоставляет инструменты для оповещений в реальном времени от производственных операций вместе с визуализацией данных.

Решение позволяет компаниям управлять качеством и операциями, мониторить выходы, WIP и пропускную способность в реальном времени. «Это решение проверено и уже развернуто во многих производственных объектах в строго регулируемых отраслях, включая медицинскую, аэрокосмическую и автомобильную промышленность», — сказал Рамасвами.

Разработчик ПО для управления техническим обслуживанием (CMMS) EZmaintain (Кливленд) представил свой облачный CMMS пакет для интеграции IoT датчиков для измерения температуры и уровня вибрации оборудования, такого как двигатели, редукторы и генераторы.

Пользователи могут запускать веб-базированный CMMS независимо для управления отказовым или превентивным обслуживанием. Добавление этих умных IoT датчиков позволяет пользователям захватывать данные в реальном времени для мониторинга состояния с оповещениями, просматриваемыми непосредственно через дашборд CMMS.

EZmaintain CMMS работает на разных устройствах, от настольных до мобильных. Пользователи могут добавлять или конфигурировать датчики Температуры/Вибрации через дашборд, и могут монтировать IoT датчики на различных активах, нуждающихся в мониторинге, используя винтовые конструкции монтирования. С этими низкозатратными, легко настраиваемыми датчиками, ПО может использоваться в различных промышленных или коммерческих приложениях.