Wie kann Cognitive Manufacturing Fertigungsabläufe optimieren?

 

Als wir als Menschheit das 18. Jahrhundert erreichten, wurden landwirtschaftliche Gesellschaften stärker industrialisiert und städtischer.

Die transkontinentale Eisenbahn, die Baumwollentkörnung, die Elektrizität und andere Erfindungen haben die Gesellschaft nachhaltig verändert. Dasselbe geschah, als wir mit der revolutionären künstlichen Intelligenz und ihren Anwendungen bekannt wurden und Industrie 4.0 im Entstehen war. Unternehmen auf der ganzen Welt wollten die Idee des Enterprise Cognitive Computing (ECC) übernehmen. Es nutzte KI, um Geschäftsabläufe zu verbessern, indem es Algorithmen in Anwendungen einbettete, die den Organisationsprozess unterstützen. ECC-Anwendungen können sich wiederholende, formelhafte Aufgaben automatisieren und Ergebnisse in riesigen Größenordnungen mit Genauigkeit liefern.

ECC machte einer Methode Platz, die speziell für produzierende Unternehmen nützlich ist und im Volksmund als Cognitive Manufacturing bekannt ist. Es handelt sich auch um einen kognitiven Ansatz zur Integration von KI-Algorithmen in Fertigungsabläufe, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

 

Kognitive Fertigung: Industrie 4.0 Bereich

Cognitive Manufacturing nutzt Cognitive Computing, Industrial IoT und Advanced Analytics, um Fertigungsprozesse zu digitalisieren, zu verstehen und zu optimieren. Es ermöglicht Fertigungsprozessen, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und diese Daten zu analysieren, um wichtige Erkenntnisse über Prozesse, Maschinenarbeitseffizienz, Mitarbeitereffizienz und Arbeitsbelastungsstatistiken mit einer gründlichen Analyse bereitzustellen, die Vorschläge zur Optimierung jeder Abteilung des Fertigungsparadigmas liefern kann.

 

Es verbessert die Produktivität, Skalierbarkeit sowie Zuverlässigkeit und Sicherheit durch den Einsatz von KI-Algorithmen in verschiedenen Betriebsanwendungen. Die kognitive Fertigung nutzt die Daten über Systeme, Geräte und Prozesse hinweg vollständig aus, um umsetzbare Erkenntnisse über die gesamte Wertschöpfungskette vom Design über die Herstellung bis zum Support abzuleiten. Um wirklich zur Industrie 4.0 und darüber hinaus voranzukommen, muss sich die Fertigung zur kognitiven Fertigung weiterentwickeln.

 

Schlüsselthemen für die kognitive Fertigung:

1. Lösung geschäftlicher Herausforderungen:

Es hilft einem, Aufgaben, Arbeitsabläufe und die Logik von Geschäftsprozessen zu verstehen, um diese zu optimieren. Es hilft Unternehmen, Geschäftskennzahlen wie Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Produktivität, Produktqualität und Ertrag zu verbessern. Anwendungen der kognitiven Fertigung können Ausfallzeiten und Kosten reduzieren, indem sie einfach implementiert werden und unmittelbare Vorteile generieren. Beispielsweise kann ein Techniker Fehlerprofile, Fehlermuster und Ausfallzeiten einer Maschine im Voraus kennen, um einen Wartungsplan zu erstellen, um die Gesamtausfallzeit einer Maschine zu reduzieren. Der Ansatz kann eine höhere First-Time-Fix-Rate gewährleisten.

 

2. Probleme mit der Produktqualität:

Laut einer Umfrage von IBM glauben etwa 66 % der Führungskräfte, dass die kognitive Fertigung die Fehlerquote bei Produkten erheblich reduzieren kann. Durch die kognitive Fertigung können Unternehmen qualitativ hochwertige Produkte herstellen und Qualitätsstandards während des gesamten Produktlebenszyklus aufrechterhalten, d. h. vom Design über die Entwicklung und den Verkauf bis hin zur After-Sales-Unterstützung. Der Ansatz verbessert den Ertrag, senkt die Gesamtgarantiekosten und trägt dazu bei, die Kundenzufriedenheit über die gesamte Lebensdauer eines Produkts sicherzustellen.

 

3. Wertschöpfung aus Fertigungsdaten:

Cognitive Manufacturing nutzt mehrere bekannte und unbekannte Datenquellen, um neue Beziehungen zwischen miteinander verbundenen Anwendungen und Prozessen aufzudecken und Datenmuster und Analysen bereitzustellen, die für eine Fertigungseinheit oder Organisation wertvoll sein können. Wartungsprobleme können durch die Integration historischer Daten mit den neuen greifbaren Daten aus Quellen wie Arbeiterprotokollen, Maschinenbetriebszeiten usw. gelöst werden. Produktinspektionen können durch kognitive visuelle Inspektionssysteme durchgeführt werden, die aus Bildern hergestellter Produkte lernen, um Mängel zu identifizieren und zu identifizieren Stellen Sie fest, ob die Mängel mit Qualitätsproblemen zusammenhängen.

 

4.Wissensmanagement:

Bei der kognitiven Fertigung dreht sich alles um ein robustes und sachkundiges System, das ständig aus Daten lernt, die nicht nur von Maschinensensoren, sondern auch von Handbüchern, Mitarbeiterprotokollen, biometrischen Systemen und der Arbeitsumgebung stammen. Für solche robusten Systemanforderungen können hochqualifizierte IT-Experten und ein Entwicklerteam eingestellt werden, um Anwendungen mit betrieblichen Fähigkeiten im Einklang mit kognitiven Fertigungstechniken zu entwickeln.

 

Anwendungen der kognitiven Fertigung:

1. Asset-Performance-Management (APM):

Cognitive Manufacturing nutzt fortschrittliche Analyse- und Data-Mining-Techniken, um historische Daten von Anlagen zusammen mit ganzheitlichen Daten und Geschäftsmetriken zu nutzen, um die Gesamtanlageneffektivität (OEE) zu erreichen. Dies reduziert die Ausfallzeiten der Anlagen, senkt die Wartungskosten und verbessert die Gesamtproduktivität.

 

2. Prozess- und Qualitätsverbesserung:

Cognitive Manufacturing hilft Unternehmen, die Produktherstellung während des gesamten Fertigungslebenszyklus genau zu überwachen und verschiedene Aspekte der Produktqualitätsverbesserung in jeder Phase des Produktdesigns, der Produktentwicklung und des Service zu kennen. Zu den Vorteilen dieser Techniken gehören eine bessere Produktqualität und eine bessere Garantieunterstützung.

 

Hersteller im gesamten Industriesektor haben kognitive Prozesse und Techniken zur Qualitätsverbesserung eingesetzt. Zu den Vorteilen gehören deutlich höhere Umsätze aufgrund qualitativ hochwertiger hergestellter Produkte; Einsparungen durch geringere Reparatur- und Garantiekosten; geringere Arbeitskosten für die Qualitätskontrolle; sowie eine erhöhte Systemverfügbarkeit.

 

3. Ressourcenoptimierung:

Cognitive Manufacturing kann in den drei unten aufgeführten Sektoren Vorteile bei der Ressourcenoptimierung bringen

Arbeitssicherheit:

Diese Technik analysiert Daten von verschiedenen Sensoren und Arbeiterprotokollen, berechnet Pausenzeiten, zeichnet Arbeitsumgebungsparameter aus verschiedenen Quellen auf und integriert alle Daten, um eine sicherere und bessere Arbeitsumgebung zu verstehen und zu empfehlen, mit ergonomischen Methoden zur Ausführung von Aufgaben, die die Ausfallzeiten der Arbeiter reduzieren und optimieren können Arbeitsumfeld verbessern, Gesundheit und Produktivität der Arbeitnehmer verbessern.

 

Optimierungen der Energieressourcen:

Cognitive Manufacturing-Anwendungen können Unternehmen dabei helfen, den Überblick über ihren Energieverbrauch und den Energiebedarf ihrer Anlagen zu behalten und einen optimierten Energieplan zu formulieren, der ausgeführt werden kann, um den größtmöglichen Nutzen aus den Energieressourcen zu ziehen und dennoch die Kosten niedriger zu halten.

 

Grundrissplanung und Terminplanung:

Dies ist ein sehr wichtiger Teil von Fertigungseinheiten, da Grundriss- und Terminoptimierungen zu qualitativ hochwertigeren Produkten innerhalb der gewünschten Fristen und mit höherer Produktivität führen können. Cognitive Manufacturing-Anwendungen nutzen Fertigungsdaten, Qualitätsauditdaten, Zeitkontrollprotokolle und Maschinenstillstandsdaten, integrieren sie alle und analysieren sie, um Grundrisse und geplante Pläne bereitzustellen und so höhere Ergebnisse zu erzielen.

4. Lieferkettenmanagement:

Cognitive Manufacturing hilft Unternehmen dabei, wesentliche Ungleichgewichte bei Lagerbeständen und fehlende Glieder in ihrer Lieferkette zu erkennen. Die Lieferkette kann umfangreich sein und viele kontrollierbare und unkontrollierbare Quellen enthalten, die durch kognitive Fertigungsanwendungen zu einer nahtlosen Betriebsfähigkeit entwickelt werden können.

 

Abschließender Gedanke:

Fertigungsunternehmen setzen jetzt Multisensormethoden und fortschrittliche Analysen ein, um ihre Fertigungssysteme zu verbessern und den gesamten Prozess zu digitalisieren. Mit dem Aufkommen des Internets der Dinge (IoT) und Cloud-Computing-Funktionen sind Unternehmen auf intelligente Fertigung oder im Volksmund Industrie 4 umgestiegen.0 Wenn es sich bei Ihrem Unternehmen also um eine Produktionsorganisation handelt, ist die digitale Transformation unumgänglich.

 

 

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