认知制造如何才能优化制造操作?

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当我们作为人类进入18世纪时,农业社会变得更加工业化和城市化。

横贯大陆的铁路,轧棉机,电力和其他发明永久地改变了社会。在向我们介绍革命性的人工智能及其应用时,也发生了同样的事情,而工业4.0也在酝酿中。全世界的企业都在寻求采用企业认知计算(ECC)的想法。它使用AI通过将算法嵌入支持组织过程的应用程序中来增强业务运营。 ECC应用程序可以自动执行重复的公式化任务,并可以准确地提供大量的输出。

ECC为一种特别适用于制造企业的方法让位,并被称为认知制造。这也是将AI算法与制造操作集成以实现所需输出的一种认知方法。

认知制造业:工业4.0领域

认知制造利用,认知计算,工业物联网和高级分析来数字化,理解和优化制造过程。它使制造过程能够从不同来源收集数据并进行分析,以提供有关过程,机器工作效率,员工效率和工作量统计的重要知识,并进行彻底的分析,从而提出建议以优化每个制造范例部门。

通过在各种操作应用程序上使用AI算法,可提高生产率,可扩展性以及可靠性和安全性。认知制造完全利用跨系统,设备和过程的数据来获得从设计到制造再到支持的整个价值链的可行见解。为了真正迈向工业4.0及更高版本,制造业必须发展为认知制造业。

认知制造的关键问题:

1.解决业务挑战:

它可以帮助您了解任务,工作流,业务流程的逻辑以优化它们。它可以帮助组织改善业务指标,例如可靠性,可伸缩性,生产率,产品质量和产量。认知制造的应用可以轻松实施并产生直接收益,从而减少停机时间和成本。例如,技术人员可以提前了解机器的错误情况,故障模式和停机时间,以制定维护计划以减少机器的总体停机时间。该方法可以确保更高的首次修复率。

2.产品质量问题:

根据一个 调查 IBM约有66%的高管认为,认知制造可以减少产品中的大量缺陷。通过认知制造,公司可以在整个产品生命周期(即从设计到开发到销售再到售后支持)中获得高质量的产品并保持质量标准。该方法提高了良率,降低了总体保修成本,并有助于确保产品生命周期内的客户满意度。

3. Generating Value from 制造业Data:

认知制造利用几个已知和未知的数据源来阐明相互关联的应用程序和流程之间的新关系,以提供对制造单位或组织有价值的数据模式和分析。可以通过将历史数据与可从诸如工人日志,机器操作时间等来源获得的新的有形数据进行集成来处理维护问题。 可以通过认知视觉检查系统执行产品检查,该系统从制造的产品图片中学习以识别缺陷并确定缺陷是否与质量问题相关。 

4.知识管理:

认知制造是关于健壮和知识丰富的系统的,该系统不断从衍生自机器传感器,手册,员工日志,生物识别系统和工作环境的数据中学习。为了满足这些强大的系统需求,训练有素的IT专业人员可以雇用开发人员团队来开发具有与认知制造技术同步的操作能力的应用程序。

Cognitive 制造业Applications:

1.资产绩效管理(APM):

认知制造使用高级分析和数据挖掘技术来使用资产的历史数据以及整体数据和业务指标来实现整体设备效率(OEE)。这减少了资产停机时间,降低了维护成本并提高了整体生产率。

2.流程&质量改进: 

认知制造帮助组织在整个制造生命周期中密切监视产品制造,以了解产品设计,开发和服务的每个阶段中产品质量改进的各个方面。使用这些技术的好处包括质量更高的产品和更好的保修支持。 

工业部门的制造商已经使用了认知过程和质量改进技术。收益包括由于更高质量的制成品而大大增加了收入;通过降低维修和保修成本节省费用;降低质量控制人工成本;以及增加的系统正常运行时间。 

3.资源优化:

认知制造可以在以下三个领域的资源优化中发挥作用

工人安全:

该技术分析来自各种传感器的数据,工人日志,计算休息时间,通过不同来源记录工作环境参数并整合所有数据,了解并推荐更安全,更好的工作环境,并采用符合人体工程学的方法来执行可减少工人停机时间并优化工作的任务工作环境,改善工人的健康和生产力。

能源资源优化:

认知制造应用程序可以帮助组织跟踪其能源使用情况,资产的能源需求,并制定可以执行的优化能源计划,以利用大部分能源,同时保持较低的成本。

楼层平面图和计划:

这是制造部门的一个非常重要的组成部分,因为平面布置和计划优化可以在预期的期限内以更高的生产率带来更高质量的产品。认知制造应用程序使用制造数据,质量审核数据,时间检查日志和机器停机时间数据,将它们全部集成并进行分析,以提供详细的平面图和计划好的计划,以实现更大的输出。

4.供应链管理:

认知制造帮助组织识别库存的主要失衡和供应链中的缺失环节。供应链可能非常庞大,有许多可控和不可控的资源,这些资源可以通过认知制造应用程序发展为无缝的运营能力。 

结论思想:

制造组织现在正在采用多传感器方法和高级分析来增强其制造系统并数字化整个过程。随着物联网(IoT)领域和云计算功能的出现,组织已切换到智能制造或广为人知的Industry 4.0。因此,如果您的企业是制造组织,那么数字化转型是不可避免的。

马诺·鲁帕雷利亚(Manoj Rupareliya)

马诺·鲁帕雷利亚(Manoj Rupareliya)是AppEmporio的一位经验丰富的作家,在撰写技术,财务和数字营销壁writing方面具有丰富的专业知识,并为雇用开发人员提供了出色的指导,并涵盖了初学者学习和发展技能以创造更美好未来的重要方面。

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