人工智能、云和 5G 基础设施推动进步——以及主题专家知识的嵌入
直到 2017 年，施耐德电气在其位于肯塔基州列克星敦的断路器箱工厂面临工厂瓶颈。当焊接盒子的自动化单元出现故障时，所有生产都可能被迫停止。许多问题中的一个可能导致单元中的机器发生故障。诊断问题需要有经验的员工深入研究 HMI（人机界面）以获取故障代码。停机时间从 20 分钟到半天不等。
近年来，制造商在云和数据管理、使用真实生产数据反馈的生产系统表征以及更智能的模拟方面取得了重要进展mat 的生产系统、资产和物流Siemens Digital Industries Software 的 Jay Gorajia 说。“这是一个复杂的焊接，”施耐德电气 EcoStruxure 总监 Luke Durcan 说。 “当机器出现故障时，我们遇到了大麻烦。一旦出现故障，我们诊断和解决问题的能力就会变得复杂。我们依赖于一些经验丰富的资深人士。如果他们不在时机器坏了，我们就有麻烦了。那个单元的停机时间要了我们的命。”
OEE（整体设备效率）受到了很大的打击。
然后施耐德电气在
有了这种基于增强现实的工艺优化解决方案，当焊机出现故障时，机器会自动与 PLC（可编程逻辑控制器）通信以诊断问题，他说。一名工人（不一定是高级员工）将平板电脑指向发生故障的机器。平板电脑连接可怕ctly 到 PLC 并接收故障代码以及针对问题的建议修复方法。
PLC 还与上游和下游的其他 PLC 通信，以查明不同故障代码组合中的故障，从而更精确诊断，Durcan 说。
“除非您是一位经验丰富的服务技术人员，否则您将无法快速将所有可能性放在一起，”他说。 “将所有内容放在一起并弄清楚可能需要一天的时间。”
工厂将平均维修时间缩短了 20%。 Durcan 说，该软件的投资回报不到一年。
“我研究了多年的平均停机时间，”他补充道。 “我们慢慢地把它降下来，一年五分，一年三分。我们引入了这一点，我们看到了这一巨大的鼓舞。”
了解全设施 OEE 的价值
现在，施耐德电气改进了数据集成，使 fa他说，能够在整个组织中进行整体审视。
“在整个设施中执行 OEE 的能力绝对是关键，”Durcan 说。 “我们在哪里可以获得预测？我们可以在哪里增加价值？我们在哪里可以利用主题专家的能力将他们的专业知识嵌入到流程中？改进流程的能力在很大程度上并不取决于您可以投入哪些计算和云服务，而是您可以从 SME（主题专家）那里获得多少知识。”
施耐德电气现在拥有“更好地了解下游和上游故障，如果消除这些故障，可以推动更好的 OEE，”他说。 “该系统在整个设施内驱动同步 OEE。人们一直关注单个 OEE 和单个电池。该过程中可能有 20 个单元格。查看整个站点的平均单元格，这可能非常好。每个单独的细胞都可以很好地运转。但如果八号牢房坏了，九号牢房和 10 下降。过去，我们的系统支离破碎，无法获得整体输出。”
在流程优化的早期阶段，唾手可得的成果包括利用学习到的优化流程、高效管理数据和Siemens Digital Industries Software 全球制造工程服务总监 Jay Gorajia 表示，“可以有效地重用数据和生产模拟”。
“有一种方法可以有效地管理这些数据和相关的变更单，以确保prfaroduction 是在正确的部分、正确的组件和正确的流程上完成的，只能通过在理解数据及其上下文的产品生命周期管理系统中将它们拼接在一起来完成，”他说。 “这可以使公司免于浪费大量材料和时间。”
Gorajia 说推动这些进步的技术包括：
- 人工智能 (AI) 驱动生产数据恢复知情的并“学习”了最佳生产实践；
- 云和 5G 基础架构可确保高效处理数据，
- 3D 打印可加快迭代和优化工具和夹具的创建速度并实现周转在几分钟而不是几天内。
认识到这是一个“移动目标”
流程优化是一个“持续移动的目标”，而不是一劳永逸的情况， SAP 数字制造解决方案管理全球副总裁 Mike Lackey 说。
流程优化是一个“不断变化的目标”，而不是一劳永逸的情况，SAP 的 Mike Lackey 说。关键步骤，他说，包括：
- 将智能化和自动化引入整个制造过程；
- 将该过程与物流、财务、销售和服务相集成，以及 将供应链中的每个环节连接到智能企业。
利用云环境来降低总体拥有成本已进一步推动流程优化，Lackey 说。 “机器也变得更加智能，能够提供更多数据来预测维护、性能/质量趋势和可能的停机时间。”
首先“解锁”劳动力知识
部分Durcan 说，断路器箱工厂计划的成功得益于在工厂工作的主题专家的支持。
“有很多很酷的技术闲置在设施中，因为人们不不要采用它。这不适合他们的环境，”他说。 “人们试图用技术解决流程问题，但没有利用员工头脑中的能力。在考虑人工智能之前，你需要解锁它。卖技术真好y 但除非你能将技术集成到人员和流程方面，否则这是一种浪费。”
在施耐德电气，大部分实施工作都是由设施中的中小企业完成的，Durcan 说。 “他们是了解流程的人。”
一般来说，一个工具的设计有 60% 是开箱即用的标准化，40% 可以在工厂定制，他说。
p>“聪明人就是聪明人，”他补充道。 “你需要让人们承担一些风险。我们没有给人们戴上手铐。我们只是说，‘解决它。’如果你给他们工具并允许他们使用它们，他们就能成功。”
知识渊博的工人从剪切和粘贴工作说明和所谓的备忘单开始进入软件，Durcan 说。随着时间的推移，高级工作人员不断丰富和改进软件。
“我们有‘托尼’，这个 30 岁的人知道这一切并且合作指导他所有的工作流程，将他所有的知识都封装在他的工具中，”他说。 “几个月来，我们丰富、增强和开发了该工具。真正酷的是看到这些有经验的男人和女人看着工作流程和问题，然后说，‘可能是这个。可能就是这样。他们针对许多不同的问题运行了场景。您看到的问题越多，您对诊断的信心就越大。”
生产流程的重用，通过利用生产反馈了解哪些有效，哪些无效，提供了一种更有效的方法Gorajia 说，加速流程优化。
最后，可以将反馈输入模拟工具（物流的离散事件模拟，或资产的运动学）以确保正确的 KPI，例如产量和吞吐量，遇见了。创建连接到“设计”数据的“制造”数据不仅可以极大地支持过程选择他说，但也可以推动设计的改进。
标准化新旧技术的集成
仍然存在的一个挑战是将新技术与工厂车间已有的技术相集成。
“改进流程的能力并不完全取决于您可以投入哪些计算和云服务，而是您可以嵌入多少知识”来自主题专家，施耐德电气的 Luke Durcan 说。“大多数技术都是开放的，通常有一种方法可以将它们连接起来，但它很昂贵，”Durcan 说。 “你最终会得到一个科学怪人的解决方案，非标准的，不可重复的。您将始终拥有多元化的供应商基础。你需要想出一个标准的集成方式。”
一般来说，最好的方法是确定一个问题tic machine common across a facility——然后在整个企业范围内扩展软件，他说。
在展示了其 AoA（增强型操作员顾问）在其自己的断路器箱工厂中的价值之后，另一个用例是施耐德电气客户：一家大型化妆品公司，Durcan 说。
高级员工做的第一件事就是将他们现有的工作指令剪切并粘贴到系统中。
“实施成本非常高低，”德坎说。 “只花了几个小时。”
考虑对软件的更多依赖
施耐德电气还使用其 AoA 增强现实软件为其列克星敦工厂经验丰富的团队提供指导，以墨西哥蒙特雷的新设施。培训仍然很重要，但 Schneider 越来越依赖主题专家通过这款新软件分享知识。
“一条大型传送带穿过工厂，”Durcan 说。 “如果产品没有贴上公关在线上操作，它会掉下来。如果它以错误的方式掉落，它可能会开始导致其他产品下线。”
他回忆说，列克星敦工厂的一名员工向蒙特雷发送了一段关于列克星敦某事件的视频，并指出“a几周后，蒙特雷发生了同样的事件，接线员立即知道发生了什么。这让蒙特雷的经理可以进行干预。”
“在过去的几年里，我们已经从将培训作为正式练习转变为开展更多的知识共享活动，制定流程和支持组织内封装的部落知识的系统，”Durcan 说。 “我们有许多不同的解决方案，允许人们围绕知识而不是培训进行合作和协作。”
即使无法预测速度放缓，软件也可以提醒经理，他们可以处理停工。
在 Sc 的一个大型输送机组件上Durcan 说，在列克星敦的 hneider Electric 工厂，主管过去经常观察传送带以确保有足够的产品从生产线上下来。如果那个主管忘记看或继续休息，他就会错过减速或停止。
“如果你有饥饿事件，那么你有一群人在设施的牢房里站在那里在产品到达之前五分钟，也许一个小时什么都不做，他们可以继续生产。一旦你失去了它，这就是你无法恢复的能力，”他说。
现在，有了 Avena Insight OT 数据集成技术，制造工厂可以首先确保Durcan 说，瓶颈单元一直在工作。
“当我们的系统在特定单元中发现 OEE 阻塞事件时会发送警报，然后计算对设施 OEE 的总体影响。例如，他们可以做出运营决策，让该小组休息，”他说。
该系统还提高了整个设施的运营意识，以做出投资决策。
“如果我们在这个单元中不断看到饥饿事件，我们可以投入更多机器。目标是推动 OEE；我们还不想建造新设施。”
为“虚拟知识库”做好准备
近年来，制造商在云和数据管理方面取得了重要进展、具有真实生产数据反馈的生产系统特征，以及更智能的生产系统模拟、资产和物流物流，Gorajia 说。
“在过去三年中，数据容量限制几乎消失了，”他说。 “如果做得好，可以存储、组织大量数据，并与工厂、国家或世界各地的团队有效共享，从而创建虚拟知识库。
“毫不奇怪，有是深领域专家的口袋在任何公司内。焊接专家、冶金专家、元件处理专家、电路板构造专家、金属零件制造和相关安装技术专家无处不在，但不一定在同一个地方。
“公司可以有效地利用云和人工智能提供这个知识库和来自世界各地的专家，”Gorajia 说。
