制造商打造AI智能工厂:突破数据基础设施瓶颈
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更新于2024-08-11
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"制造商如何利用AI技术提升效率与质量"
在当前的工业环境中,制造商面临着如何有效利用人工智能(AI)来解决生产难题的问题。AI技术在提高产品质量、优化资产维护方面已展现出显著效果,但广泛应用于制造业的步伐却相对较慢。一个关键的阻碍因素是缺乏为AI准备的数据基础设施。
传统数据平台如SQL和Hadoop并不适合处理工业AI的需求,因为它们不能有效地跟踪生产过程中的时间与位置信息。为了迈向智能工厂,制造商必须重新设计数据采集策略,确保能从生产设备的传感器中获取实时且精确的信息。
构建AI就绪型数据库是关键,这需要整合从底层设备(L0)到企业软件(L4)的全层级数据,并确保所有系统都具备对时间和空间的共同理解。然而,很多操作技术(OT)系统仍与信息技术(IT)系统分离,尤其是在工厂车间,很多机器并未联网,更不用说具备AI友好的数据基础设施。
Spencer Doyle,Noodle.ai的AI平台和渠道副总裁指出,要成为AI就绪型企业,就必须调整数据收集方式,以适应AI分析的需求,这可能涉及处理PB级别的数据。为此,Noodle.ai开发了一种新型数据结构,即企业AI平台,它能够集成所有OT和IT系统,创建一个统一的时间/空间感知系统,即时空关联数据库。
Noodle.ai的企业AI平台通过集中所有数据,能够检测异常并连接到机器学习算法,以应用到具体的问题解决方案,如Vulcan Manufacturing Suite Product Quality AI。该套件通过可视化界面帮助制造商解决资产健康、产品质量和供应链管理等问题。
联合共享的平台数据对于理解和预测机器故障、预防性维护以及优化生产流程至关重要。例如,通过分析设备在特定时间的行为模式,AI能够预测故障,提前安排维修,避免生产中断,从而提高生产效率和降低维护成本。
此外,AI在产品质量控制中的应用也日益凸显。通过分析生产线上的实时数据,AI能够快速识别质量问题,即时调整工艺参数,减少不合格产品的产生,提高整体的产品质量和客户满意度。
AI技术还能够改善供应链管理。通过分析供应商数据、库存水平和市场需求,AI可以帮助制造商做出更精准的库存预测,优化采购策略,减少库存积压和缺货风险,同时确保满足客户需求。
总结来说,制造商要突破AI难关,需建立能够支持时间和空间追踪的新型数据基础设施,集成OT和IT系统,利用AI平台进行数据分析,以实现生产效率的提升、产品质量的优化和供应链的智能化管理。这一转型需要全面的战略规划,包括对现有系统的改造、新数据架构的构建以及AI应用的开发和实施。通过这样的努力,制造商将能够充分释放AI的潜力,推动企业向工业4.0迈进。
2022-06-25 上传
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