Làm thế nào nó có thể sử dụng dấu vân tay vàng để tận dụng iot

Đối với các bộ phận CNTT tích cực tìm cách tận dụng công nghệ Internet of Things (IoT) để tạo ra tác động tích cực đến quy trình sản xuất, có một thuật ngữ quan trọng mà họ cần biết, và không chỉ vì nó có vẻ như một thứ mà Indiana Jones có thể đã từng theo đuổi: The Golden Dấu vân tay. Tôi đã nói chuyện với Bart Schouw, Phó Chủ tịch Công nghệ và Liên minh Kỹ thuật số tại Software AG, tại triển lãm thương mại CEBIT diễn ra trong tuần này tại Hannover, Đức về chính xác lý do tại sao dấu vân tay này lại bị vàng và ý nghĩa của CNTT.

"Dấu vân tay vàng là một phép ẩn dụ, " Schouw giải thích, và tiếp tục nói rằng nó giống như một bằng chứng quan trọng trong một cuốn tiểu thuyết trinh thám. Nhưng trong doanh nghiệp, nó có thể được áp dụng cho một quy trình sản xuất để xác định khi nào các điều kiện được đáp ứng để tạo ra thứ mà Schouw gọi là một sản phẩm hoàn hảo.

Tìm dấu vân tay vàng là một quá trình lặp đi lặp lại, một kế hoạch chi tiết nhiệm vụ xảy ra khi dữ liệu được ghi lại trong quá trình sản xuất và được lưu để có thể so sánh một loạt các hoạt động sản xuất theo thời gian. Đồng thời, đầu ra của nhà máy được đánh giá sao cho thành công của mỗi lần sản xuất được ghi lại, cùng với dữ liệu được ghi lại trong khi quá trình sản xuất diễn ra. Hoàn thành chính xác, kết quả là một loại dấu vân tay bao gồm tổng số đầu vào từ các thiết bị sản xuất Bộ cảm biến có ghi lại trạng thái của sản phẩm trong quá trình sản xuất và một thước đo thành công cho kết quả của quá trình.

Quá trình lấy dấu vân tay ban đầu được phát triển cho ngành hóa chất, nhưng Schouw nói rằng nó thường áp dụng cho hầu hết các loại hình sản xuất. Một nhà sản xuất ô tô, chẳng hạn, sẽ có hồ sơ về nơi từng thành phần, nhiệt độ trong quá trình sơn, đọc mô-men xoắn cho từng ốc vít hoặc bu-lông và đọc từ các thợ hàn robot khi họ chế tạo khung xe. Sau đó, khi chiếc xe được sản xuất, chất lượng sản xuất được theo dõi khi chiếc xe được bảo dưỡng hoặc khi lỗi được sửa chữa.

Học máy trong sản xuất ô tô

Hãy áp dụng kịch bản cho một nhà máy ô tô giả định. Khi mỗi chiếc xe được thực hiện, các bài đọc được theo dõi trong quá trình sản xuất từ ​​đầu đến cuối và so với các lần sản xuất trước đó. Giả sử có một vấn đề xảy ra, chẳng hạn như một bu-lông bị siết chặt vào cài đặt mô-men sai, chẳng hạn. Vấn đề đó được ghi lại và bây giờ nó có thể được sửa chữa trước khi chiếc xe được bán. Cuối cùng, máy móc sản xuất có thể được hiệu chỉnh sao cho những lỗi đó không xảy ra và xe được vận chuyển mà không có lỗi nghiêm trọng.

"Đôi khi, đặc biệt là trong ngành công nghiệp chế biến, không rõ điều kiện nào thực sự dẫn đến sản phẩm hoàn hảo", Schouw nói. "Vì vậy, với công cụ học máy và công cụ trực quan hóa dữ liệu mới, bạn thực sự có thể lấy dữ liệu của quá trình sản xuất dẫn đến lô sản phẩm hoàn hảo. Sau đó, bạn có thể yêu cầu các công cụ học máy quay lại và tìm các mẫu tương tự trong dữ liệu."

Như bạn có thể mong đợi, bất kỳ loại sản xuất phức tạp nào cũng cần hàng nghìn điểm dữ liệu riêng lẻ cho mỗi lần chạy sản xuất để có đủ dữ liệu cho dấu vân tay có ý nghĩa. Đến lượt mình, điều này đòi hỏi các cảm biến đo trạng thái của sản phẩm tại bất kỳ thời điểm nào, cũng như trạng thái của các công cụ sản xuất và máy móc khi chúng đang được sử dụng. Đó là nơi công nghệ IoT và bộ phận CNTT tỏa sáng.

Khi mỗi lần chạy sản xuất được hoàn thành, dữ liệu từ lần chạy đó có thể được hình dung như một mô hình các sự kiện dẫn đến sản phẩm. Điều này đòi hỏi các cảm biến và công cụ nối mạng và một phương tiện ghi lại những sự kiện đó. Nó cũng đòi hỏi phần mềm chuyên dụng để chạy các đánh giá. Schouw nói rằng phần này trở thành một trường hợp sử dụng quan trọng cho trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy.

Theo dõi dữ liệu sản xuất trong thời gian thực

Đây là điểm mà CNTT và sản xuất kết hợp với nhau. Bộ phận CNTT cần hợp nhất lượng dữ liệu khổng lồ từ mỗi lần chạy sản xuất và sau đó sử dụng nó để so sánh từng lần chạy với dấu vân tay vàng của lần chạy hoàn hảo. Vì lần chạy được phân tích theo thời gian thực, nó cũng được so sánh với lần chạy trước để có thể xác định trước khi chạy không chắc là thành công.

Trong quá trình sản xuất, có thể điều chỉnh các tham số sản xuất ngay cả khi chúng đang diễn ra để mang lại sự tiến gần hơn đến dấu vân tay vàng. Khả năng hình dung một lần chạy trong quá trình sản xuất và xác định trước khi chạy sẽ không thành công có thể tạo ra sự tiết kiệm đáng kể bằng cách không lãng phí thêm tài liệu trong một lần chạy sẽ không thành công và không lãng phí thêm thời gian.

Schouw đã chỉ ra Trendminer là một ví dụ về một công ty sản xuất phần mềm hỗ trợ AI có thể tìm thấy dấu vân tay vàng và cũng theo dõi quá trình sản xuất trong thời gian thực. Ông cũng chia sẻ rằng Software AG đã lên kế hoạch mua lại Trendminer.

Làm cho sản xuất hiệu quả hơn

Tuy nhiên, tiết kiệm chi phí và các khía cạnh chất lượng cao hơn không phải là tất cả đối với IoT và sản xuất. Schouw giải thích rằng một khía cạnh khác của việc sử dụng máy học trong sản xuất có liên quan đến việc theo dõi đường cong F (chữ "F" là viết tắt của các lỗi, được theo dõi cho một nhà máy theo thời gian). Khi bạn theo dõi đường cong F, bạn đang lấy dấu vân tay của nhà máy một cách hiệu quả thay vì sản phẩm, bắt đầu khi nhà máy được xây dựng lần đầu tiên và sau đó khi nó được vận hành, và cuối cùng khi nó ngừng hoạt động vì tỷ lệ thất bại đạt đến mức không thể chấp nhận được Các cơ sở sản xuất tuổi.

Bằng cách theo dõi các điều kiện góp phần gây ra lỗi sản xuất theo thời gian, có thể giảm chúng xuống mức chấp nhận được cho đến khi bạn đạt đến mức giảm lợi nhuận: Khi quá tốn kém để tiếp tục sửa chữa mọi thứ và thay vào đó, việc xây dựng lại nhà máy sẽ có ý nghĩa hơn.

Điều quan trọng là, bằng cách đưa CNTT trực tiếp tham gia vào quá trình sản xuất, việc sản xuất trở nên hiệu quả hơn, và sẽ ít lãng phí hơn và ít khuyết tật hơn. Và công ty tiết kiệm tiền. Thực hiện đúng, kết quả hiển thị gần như ngay lập tức. Đối với các bộ phận CNTT trong các doanh nghiệp sản xuất, dấu vân tay vàng có ý nghĩa tuyệt vời như một điểm khởi đầu để tích hợp IoT với chính trái tim của doanh nghiệp.