一家全球制造商的工業(yè)AI之旅
發(fā)布時間：2024-04-29 作者：Heath Stephens
本文圖片來源：Hargrove Controls & Automation
虛擬化技術和基于云的AI平臺為制造企業(yè)進行預測分析鋪平了道路。
一家全球制造商正在開展多站點項目，通過數(shù)字化和工業(yè)4.0技術，包括云連接、基于人工智能（AI）的分析和預測可靠性等，收集和分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)制造過程的優(yōu)化。因此，系統(tǒng)集成商和工程公司與業(yè)主/運營商也可以根據(jù)系統(tǒng)反饋對控制系統(tǒng)和生產(chǎn)過程更了解，并進行基于數(shù)據(jù)驅動的改進。
01 過程可見性的挑戰(zhàn)
首先，這家全球制造商認識到需要提高其工廠運行過程的可見性。其現(xiàn)有的數(shù)據(jù)收集方法耗費大量人力，存在潛在的網(wǎng)絡安全風險。此外，工藝質量和可靠性也需要改進。
過去，過程數(shù)據(jù)由運行人員使用紙和筆，根據(jù)人機界面（HMI）手動記錄。通常情況下，文件都會被歸檔，直到出現(xiàn)問題。如果事件確實發(fā)生了，運行人員首先必須篩選紙質文件才能解讀信息，因此也就無法立即采取行動。
▲通過“瀑布圖”量化不同原因造成的工廠停機時間。
此外，其它本地數(shù)據(jù)收集方法也需要改進。工程師們習慣拿著U盤在車間來回走動，將數(shù)據(jù)從車間電腦轉移到辦公室的筆記本電腦上。只有在發(fā)現(xiàn)需要解決的問題時，他們才會去檢索數(shù)據(jù)。這也是一個重大的網(wǎng)絡安全問題。
除了數(shù)據(jù)可見性方面的挑戰(zhàn)外，制造商還認識到自己面臨著一定的勞動力限制。如果能減少員工救急或故障排除所花費的時間，就可以將更多時間用于增值任務。保持設備運行，對管理層看重的盈利水平有著直接的影響。而且，一個運行良好的工廠也允許員工將更多的時間花在持續(xù)改進上，從而獲得高質量的產(chǎn)品。
該制造商希望識別導致其質量問題的原因及其所面臨的可靠性問題。它意識到實施工業(yè)4.0舉措的效果越來越好，并目睹了不同行業(yè)的其他公司在數(shù)據(jù)分析方面取得的進展。它聘請了Hargrove Controls & Automation公司為其制定路線圖和執(zhí)行計劃，以改進其數(shù)據(jù)檢索和分析策略。該公司聘請了一系列經(jīng)驗豐富的工程和技術專業(yè)人員來規(guī)劃和執(zhí)行這項任務。
02 數(shù)據(jù)驅動的決策
為了減輕制造商在IT管理方面的負擔，Hargrove公司同時使用了VMware和微軟的HyperV虛擬化技術來減少公司硬件的占地面積。
此外，該公司選擇了一個基于云的工業(yè)AI平臺來生成與運行過程相關的洞察。通過AI平臺就可以對過程數(shù)據(jù)進行分析，以提供對過程和相關設備運行情況的實時洞察。除了云端數(shù)據(jù)可視化工具之外，升級后的系統(tǒng)還允許公司工程師在本地審查數(shù)據(jù)和趨勢，以自行識別相關性。與此同時，AI引擎可以對變量進行篩選，以發(fā)現(xiàn)現(xiàn)場工程師可能難以識別的參數(shù)之間的細微交互。
▲新連接的機器配置了支持AI的數(shù)據(jù)分析，這樣公司就有更好的工具來預測停機時間，
并了解哪些機器需要維護支持。
這些新連接的機器配置了支持AI的數(shù)據(jù)分析，這樣公司就有更好的工具來預測停機時間，并了解哪些機器需要維護支持。數(shù)據(jù)可能指向機器原因，如需要更大的熱交換器、儀器校準不正確或電機運行不夠快等。一旦已知問題得到緩解，數(shù)據(jù)就會驗證所做的更改是否解決了問題。
有了更可靠的設備，機器正常運行時間就會增加，工廠產(chǎn)量也就得以提高。質量控制得到改善，減少了不合格產(chǎn)品以及在最終報廢或返工的產(chǎn)品上浪費的材料和人力，從而可以幫助企業(yè)節(jié)省成本。
03 數(shù)字化和工業(yè)4.0之旅
制造商通過改善質量控制和減少手動任務提高了生產(chǎn)效率。該公司仍在對其設施進行數(shù)字化。到目前為止，在Hargrove團隊的幫助下，大約有6個設施得到了改進，并計劃繼續(xù)進行合作。
最初，這家生產(chǎn)制造商是一家由員工技能和經(jīng)驗驅動的公司。現(xiàn)在，它正在轉變?yōu)橐患矣蓴?shù)據(jù)驅動的公司。它清楚勞動力正在發(fā)生變化。新員工對工作的看法可能與前幾代人不同。制造商將始終依靠其雇員，但現(xiàn)在有了優(yōu)化過程的支持，還配備了用于明智決策的數(shù)據(jù)。
該公司實施數(shù)字化轉型和工業(yè)4.0的一個主要目標是為過程、業(yè)務、維護和實驗室數(shù)據(jù)匯集到同一個平臺中，由人和機器進行整理和分析。
可操作的信息經(jīng)過處理，在很多情況下還要經(jīng)過過濾和匯總，不僅可以直接、清晰地了解其過程，還可以了解整個業(yè)務。實用、可用的技術讓企業(yè)能夠實現(xiàn)真正的實際價值。未來的工廠不會在一夜之間出現(xiàn)，但有了合適的合作伙伴和資源，制定實現(xiàn)目標的路線圖就變得越來越重要。
▲在工廠車間，基于云的工業(yè)AI平臺可以生成對運行過程的洞察，并提出改進建議。
04 根據(jù)結果分析驗證策略的合理性
對軟件項目而言，記錄投資回報率（ROI）可能是一項挑戰(zhàn)。這是一項過程改進，對于那些只關注盈虧線的人來說可能并不明顯，因為任何原因都可能導致盈虧線發(fā)生變化。管理者如何證明節(jié)省下來的資金足以支付項目的費用？
解釋軟件項目的ROI可能并不簡單，畢竟，這涉及到企業(yè)的切實利益。例如，你可以計算一次停機或每年生產(chǎn)1000公斤不合格材料的成本。關鍵是要為流程改進設定切實可行的假設，并在規(guī)定時間內與過去的績效進行比較。
Hargrove公司建議從小規(guī)模試點項目開始，以證明這一概念的可行性，并在向所有利益相關者證明ROI后，再進行更大規(guī)模的推廣。這有助于公司根據(jù)試點項目獲得的結果，來證明轉型舉措的合理性并為其規(guī)劃預算。