数字协会Bitkom进行的一项调查显示,十家公司中约六家已经在使用4.0应用仅14%使用人工智能提高生产率开始全数据科学比许多人想的容易EMAG伙伴动画解析提供高成本效益产业4.0讲习班和紧凑数据分析包帮助用户实现业务潜力与产品研发主管Daniel Poodratchi商谈使用AI快速识别无效流程、数据驱动优化和成功的客户项目
产业4.0对中小企业也非常有吸引力
师傅Poodratchi,你如何描述 德国4.0产业演化现状
词环游至少十年迄今,它大都与实验项目和研究相关公司决策人意识到数据驱动解决方案在生产中的潜在作用后,所有这一切正在变化中数据驱动方法帮助制造商实现前所未有的效率飞跃转成成本方竞争优势工厂和机器制造者比任何时候都更需要提供现代数据接口,因为制造商需要数据解决4.0产业问题
为何许多公司仍步步接受长期数据分析和数据使用
至今为止,工业4.0环境的许多方法并不够实用此外,许多这些方法都因缺少可计量的增加值而永远无法赶上。这导致规划不确定性和高水平投资成本和收益可以测量这使得4.0产业对中小企业特别有吸引力况且,4.0产业世界可以相对少费力启动这是我们在每个新项目中的任务, 我们现在用新提议来强调它
开销长得像什么
服务划分为两种服务,客户可单独或联合利用第一部分包括一天工作坊 确定生产网站4.0潜力第二步实践-我们提供紧凑数据分析包提高期望区生产输出总体而言,目标是识别生产网站的潜力并开发出能用ROI测量的方式制造专家和数据专家需要聚在一起这正是我们向产业4.0工作坊提供的东西
工作坊涉及什么
准备工作坊时,制作专家会同客户代表初步讨论生产挑战获取制造流程信息 中心值建议如交付可靠性 意外停机率输出量此外,用户可在此过程期间从制作中介绍具体思想或关键专题分析数据并用它准备工作坊 划分成几个部分由提供技术当前能力资讯的acistical雇员介绍“4.0/IoT和人工智能制作”。IoT专家会同制作管理员、厂房员工和维护人员讨论所有生产相关任务和问题接下去,我们用结果想出动作场景 开发商业潜力之后我们定义二至三条建议,根据这些假设采取具体的行动研讨会后,将进一步研究ROI(投资回馈)并优先排序归根结底,客户确切知道生产中哪些是可能的,以及如何实现目标
后续数据包包含哪些服务
第一,我们使用人工智能分析机器数据 和过程数据生成以这种方式,我们辨识出不想要的故障驱动器 生产故障和低效率流程 并同时令无穷潜力可测量
结果,即使是基本级数据分析包也向客户提供具体建议,说明如何减少停机率并实际提高输出量-从本质上讲,他们需要消除问题驱动因素此外,它们有确切数字说明潜力有多大,并可以决定哪些措施最能实施。以我们两个先进包开始直接现场实施并获取AI解决方案优化生产并运行
连基本级数据分析包都向客户提供具体建议,说明如何减少停机率并实际提高输出率
人工智能数据分析究竟能优化什么
频谱宽广举例说,有可能实时预测生成的构件质量,削减人工质量保证流程生产期间还有可能识别移位目标是否处于危险中,何谓系统停机,机器健康状况如何乐动冠军令许多用户真正感兴趣的另一点是目前使用AI和IoT技术详细规划时发生的量飞,智能规划响应制造事件“适配”。AI分析通过目标/事实比较确定优化潜力,提高机器使用率
EMAGEDNAIOT系统在这里起什么作用
EDNA系EMAG4.0产业生态圈,由软件和机器组件组成网络记录大量生成数据并准备数据分析系统自然形成理想基础 数据分析但我们也可以基于ERP数据 运行机数据记录系统数据 和NC数据
完成时,能举你工作成功的例子吗?
汽车组件供应商在批量生产切线时有孤立质量问题导致复杂质量检验,其中一些必须人工完成使用控件数据-在本案中机器工具高频轴位置-AI模型现在100%检测出生产中的故障部件本组件的人工质量保证完全不需要
EDNA系EMAG4.0产业生态圈,由软件和机器组件组成网络
