WSS & T   Объедините все ваши разрозненные системы в единую платформу   WSS & T
 
Web Soft Shop & Technologies

info@websoftshop.ru

«WSS & T»

Какая информация требуется для получения КП?






 

Разработка, внедрение, интеграция интеллектуальных систем автоматизации
Подготовка проектной документации Реализация по методике Agile — CCPM  
Интеграция и разработка ИТ-систем по автоматизации бизнес-процессов на базе SAP - Oracle - IBM - Siemens - Apache - Web Soft Shop & Technologies
Автоматизация процессов
Разработка, внедрение корпоративных систем автоматизации с AI — ML
Интеграция платформ API — ESB
Разработка бизнес-приложений
Аудит и аналитика процессов, проектирование, сопровождение
Собственная команда специалистов

Управление производственными процессами с Искусственным интеллектом

Применимость, системы класса MES в сочетании с AI/ML для разных отраслей промышленности.

Производство — это эффективность.

Проблема в том, что для того, чтобы предприятию стать более эффективным, нужно найти способы делать больше с меньшими затратами. Это звучит нелогично (и совсем не учитывает закон сохранения массы), но на самом деле это вопрос максимального использования минимума. Одна и та же операция может сильно различаться между фабриками или даже внутри них, в зависимости от того, насколько хорошо они выполняются. Другими словами, производительность вашего производства настолько эффективна, насколько эффективен ваш процесс.

MES отслеживает процесс преобразования сырья в готовую продукцию, подключая и собирая данные с машин и рабочих мест на заводе. При правильном использовании MES может обеспечить эффективное выполнение производственных операций и повысить эффективность производства.

Чтобы понять, почему MES является ключом к эффективности производства и совершенствованию процессов, давайте начнем с самого процесса сбора данных: как данные с линии попадают в MES?


MES — Manufacturing Execution System (система управления производственными процессами)

ML — Machine Learning (машинное обучение)

AI — Artificial Intelligence (искусственный интеллект - ИИ)


Процесс сбора производственных данных

Прежде чем данные попадут в MES, они сначала проходят через:

  • Измерительные приборы и приводы (например, датчики и клапаны)
  • Системы управления (например, PLC)
  • Системы диспетчерского управления (например, SCADA)

На линии данные собираются прямо из источника. Расходомеры, датчики уровня, датчики температуры и другие приборы измеряют ключевые параметры в процессе обработки компонентов. Клапаны и насосы, наряду с другими исполнительными механизмами, регулируют все измерительные приборы, позволяя инженерам контролировать переменные на линии. Другими словами, приводы используются для изменения измеряемого параметра, такого как расход или давление.

Программируемые логические контроллеры, как и ПЛК, взаимодействуют с датчиками (а иногда и исполнительными механизмами). Их можно рассматривать как «кассиров» и «репортеров»; они сообщают машине или инструменту на линии, что делать, а затем сообщают, была ли команда выполнена. Если это не так, ПЛК сообщает, почему. В обоих случаях PLC собирает данные и отправляет их в MES или другие системы для отчетности.

Давайте посмотрим на станцию обкатки головки блока цилиндров. На станцию приходит блок двигателя с новой головкой блока цилиндров, расположенной сверху. После того, как на станции выполнено переключение, указывающее, что деталь находится на своем месте, серийный номер и номер модели считываются с одного из любого количества устройств (камеры для штрих-кодов, радиочастотные идентификационные метки, прикрепленные к детали и т.д.). Затем эта информация отправляется в PLC. Затем ПЛК отправляет эти данные контроллерам крепежных инструментов постоянного тока, а контроллеры подтверждают тип модели и выбирают предварительно сконфигурированную программу, которую они будут запускать. PLC сообщает несущему узлу, удерживающему инструменты, опустить их в нужное положение и медленно повернуть инструменты. Это позволяет торцевой головке войти в зацепление с болтом, который она закрепит. Затем инструмент DC вращает и затягивает крепеж.

Это позволяет получить зависимость крутящего момента от времени и угла от времени и записать окончательные значения крутящего момента и конечного угла для каждого болта. Эти значения, а также статус прохождения/непрохождения каждого болта отправляются в PLC.

Затем ПЛК добавляет эти данные к серийному номеру и номеру модели и отправляет их в SCADA или MES. Сигнатуры процессов могут храниться и в других местах (несколько вариантов) для последующей повторной обработки.

MES используются для управления, отслеживания, контроля, документирования и улучшения операций или процессов; однако основные возможности MES и SCADA иногда перекрываются.

Сама по себе SCADA может получать информацию о прослеживаемости, сборе данных, составлении отчетов, безопасном управлении пользователями, управлении техническим обслуживанием или других задачах на уровне процесса. Операторы или технические специалисты могут визуализировать свои сборочные линии в целом и при необходимости вносить изменения в процессы. SCADA с расширенными функциями MES может хранить данные в режиме реального времени на детальном уровне и отслеживать производственные процессы через свой пользовательский интерфейс. С другой стороны, система MES с пользовательскими расширениями может позволить операторам визуализировать производственные единицы способом, аналогичным SCADA. В конечном счете, SCADA и MES rus: SCADA and MES можно использовать по отдельности или в тандеме, и производитель выберет систему (или комбинацию систем), которая наилучшим образом соответствует его потребностям.

MES часто подключается к системе планирования ресурсов предприятия (ERP), при этом система ERP получает данные из одной или нескольких систем управления производством, централизуя всю информацию о бизнесе. Все, от закупок до бухгалтерского учета, обслуживания и даже расценок на брак и доработку, доступно в одном месте.

Благодаря этой иерархии и полной интеграции MES инженеры могут наблюдать за всем жизненным циклом продукта. В идеале можно было бы проследить всю историю компонента с момента поступления сырья на завод до финальных испытаний в конце линии, через каждую операцию и критический шаг в процессе.

Именно здесь машинное обучение может сочетаться с MES для раскрытия взаимосвязей между различными источниками и сигналами, обеспечивая полное представление о работе объекта.

В идеальном мире данные проходили бы через эту иерархию безупречно. Однако в действительности данные, поступающие в MES, варьируются от завода к заводу. Итак, возникает вопрос: какие данные необходимо собрать MES, чтобы применить машинное обучение?


Отслеживаемость и полнота данных для машинного обучения

Даже в пределах одного предприятия старые производственные линии могут полагаться на ручной труд для сбора данных. С другой стороны, более новые линии могут собирать только базовые данные из нескольких доступных источников, собирая немногим больше, чем отчеты о простоях и количестве брака. В идеале линия должна иметь полностью интегрированную MES, а это означает, что доступные промышленные данные являются прослеживаемыми и полными.

Хотя можно достичь уровней прослеживаемости и полноты данных, необходимых для машинного обучения, без MES, те, у кого есть MES, обычно могут автоматизировать больше шагов и с большей легкостью запустить успешный проект машинного обучения.

Прослеживаемость в этом контексте позволяет идентифицировать единицы на сборочной линии. Если ошибка возникает на полпути в процессе сборки, и устройство выбрасывается или переделывается, прослеживаемость — это то, что решает, является ли это все тем же устройством. В конечном счете, прослеживаемость зависит от способности производителя отслеживать каждое действие, связанное с деталью и продуктом, начиная с момента поступления сырья на завод и заканчивая отгрузкой готовой продукции.

Отслеживаемость также важна для приложений машинного обучения в производстве. Если вы хотите использовать машинное обучение для определения того, как OP10 влияет на OP20, вам нужна отслеживаемость, чтобы связать данные, поступающие от этих двух операций.

Полнота данных зависит от детализации. Подумайте об измерении расстояния между двумя плоскими элементами детали. В большинстве случаев линейный рабочий будет использовать три датчика для каждой поверхности, но записывать только одно число для расстояния. В прошлом этого могло быть достаточно, но этого недостаточно, если вы хотите использовать машинное обучение для повышения качества производства .

Модели машинного обучения нуждаются во всех трех измерениях, чтобы максимально точно представить плоские элементы детали. Без них модель будет работать так, как если бы обе плоскости были плоскими, даже если это не так. По сути, чем более детализированы ваши данные, тем больше у вас возможностей извлечь из них ценную информацию.

Прослеживаемость и полнота данных часто являются результатом полностью интегрированной MES. При наличии этих систем машинное обучение можно легко интегрировать и использовать в процессе.

Интеграция MES для машинного обучения


Поскольку производственный сектор продолжает осваивать цифровизацию, полностью интегрированные системы управления производством будут становиться все более и более полезными для управления предприятиями. Однако для завода полная модернизация ИТ-инфраструктуры обходится дорого. Производители с частично интегрированной или отсутствующей MES не будут проводить модернизацию, если не будет преимуществ, которые перевешивают затраты, и прибыли, которую можно реализовать.

Включение MES и последующей платформы машинного обучения в инфраструктуру объекта или организации снижает стоимость ручной обработки данных. Задачи, которые традиционно требовали часов ручного труда, такие как агрегирование данных о линиях для определения тенденций, могут быть автоматизированы и выполнены за несколько минут или меньше. В этом случае машинное обучение не конкурирует со статистическим контролем процессов (SPC - Statistical Process Control) или другими традиционными методами контроля качества; система дополняет их, чтобы инженеры тратили меньше времени на то, чтобы получить более полное представление о своих операциях.

То же самое относится и к диагностике проблем с продуктом или производством. Анализ первопричины может включать обработку сотен или тысяч сигналов с производственной линии, в зависимости от объема собранных данных. Используя автоматическую обрезку сигналов, машинное обучение может сократить количество сигналов, требующих ручного исследования, более чем на 99 %, сократив время анализа первопричин с недель до часов.

Машинное обучение не только обеспечивает наглядность и снижает потребность в ручном анализе данных, но и может принести пользу производству за счет улучшения конечных испытаний, особенно для сложных узлов, таких как двигатели или трансмиссии. Создавая прогнозы относительно того, пройдут или не пройдут тесты в конце очереди и насколько вероятно, машинное обучение избавит от необходимости тестировать каждую единицу в конце очереди. Вместо этого производители могут сосредоточиться на подмножестве устройств, для которых прогнозы ниже заданного порога.

Наконец, объединяя информацию, полученную при внедрении машинного обучения в производственную линию, производители могут использовать эти идеи не только для решения производственных проблем, но и фактически избегать их всех вместе взятых. Определяя ключевые моменты принятия решений во время сборки, которые способствуют отказу продукта, платформа машинного обучения может рекомендовать, какие детали стыковать вместе, чтобы свести к минимуму возможность ухудшения качества готовой единицы. Было проверенно, что этот подход снижает количество доработок мостов в сборе на 65%.

В конечном счете преимущества машинного обучения в производстве сводятся к приложению и собираемым из него данным. При правильном наборе информации и правильном подходе к машинному обучению производители могут снизить процент брака и переделок, улучшить качество продукции и увеличить производительность.

Интеграция MES и искусственного интеллекта в фармацевтике

Цифровизация в фармацевтическом производстве

Цифровизация произвела революцию в обрабатывающей промышленности, в том числе в фармацевтическом производстве. Использование технологий позволило производителям производить лекарства быстрее, эффективнее и с меньшими затратами. Цифровизация также открыла фармацевтическим компаниям новые возможности для сотрудничества с организациями по разработке контрактов и производству (CDMO - contract development and manufacturing organization) для улучшения процессов производства и цепочки поставок rus: SCM. В этой статье мы сосредоточимся на влиянии цифровизации на фармацевтическое производство с упором на применение технологии искусственного интеллекта (ИИ).

Цифровизация в фармацевтическом производстве rus: Цифровизация означает использование цифровых технологий для оптимизации производственных процессов. Это включает в себя использование автоматизированных систем, аналитику данных и облачную архитектуру. Цель состоит в том, чтобы улучшить качество продукции, снизить производственные затраты и повысить эффективность.

Одним из наиболее важных аспектов цифровизации фармацевтического производства является использование систем управления производством (MES). MES — это компьютерная система, которая управляет и контролирует производственный процесс и может рассматриваться как краеугольный камень цифровой фабрики. Платформа предоставляет данные о производственном процессе в режиме реального времени, обеспечивая соблюдение правил GMP (Good Manufacturing Practice) и позволяя операторам и службам контроля качества выявлять и решать любые проблемы в процессе производства в режиме реального времени.

Системы и технологии MES

В последнее время произошли интересные разработки в области решений и технологий MES, которые позволили улучшить процессы фармацевтического производства. Одним из них является использование облачной архитектуры. Облачные системы MES предлагают несколько преимуществ по сравнению с традиционными локальными системами. Они более гибкие, масштабируемые и экономичные с учетом совокупной стоимости владения (TCO).

Еще одна недавняя разработка — использование цифровых двойников. Цифровой двойник — это виртуальная копия физической системы, например производственного процесса. Это позволяет производителям моделировать и оптимизировать производственный процесс, прежде чем внедрять его в реальный мир. Решения MES стали ключевым элементом цифровых двойников в фармацевтическом производстве, и можно представить, что в будущем решения MES будут еще лучше служить этой цели.

Цифровые двойники могут моделировать производственные процессы, позволяя производителям оптимизировать производственные графики, сокращать время цикла и повышать общую эффективность. Их можно использовать для мониторинга производственного процесса и выявления потенциальных проблем с качеством до того, как они возникнут, повышая качество продукции и сокращая количество отходов.

Еще один важный аспект, включающий такие технологии, как дополненная реальность (AR), заключается в том, что цифровые двойники могут использоваться для моделирования производственных процессов и обучения операторов новым процессам, что снижает риск ошибок и повышает производительность, особенно для сложных процессов. Как и в авиации, операторов можно научить принимать наилучшие решения в критических ситуациях.

Для поддержки оптимизации цепочки поставок можно использовать цифровые двойники для моделирования влияния колебаний спроса и предложения и выявления потенциальных узких мест или неэффективности.

В целом, цифровые двойники предлагают множество преимуществ для фармацевтического производства, включая профилактическое обслуживание rus: EAM, оптимизацию процессов, контроль качества, моделирование и обучение, мониторинг в реальном времени, оптимизацию цепочки поставок и соблюдение нормативных требований. Поскольку отрасль продолжает внедрять цифровые двойники, мы можем ожидать дальнейшего повышения операционной эффективности, производительности и качества продукции. Можно ожидать, что решения MES станут ядром цифровых двойников, а возможности автоматизированного моделирования станут основной функцией решений MES следующего поколения, в том числе в контексте обсуждаемой ниже технологии искусственного интеллекта.


Применение технологии AI

Искусственный интеллект (ИИ) rus: AI может произвести революцию в фармацевтическом производстве несколькими способами. ИИ можно использовать для анализа данных производственного процесса в режиме реального времени, выявления закономерностей и тенденций и реагирования на отклонения на основе алгоритмов самообучения и постоянного улучшения без вмешательства оператора.

Интеграция MES и AI

ИИ можно интегрировать в современные решения MES для фармацевтического производства несколькими способами:

Анализ данных

Решения MES и Process Control System (PCS) собирают данные с датчиков на производственном оборудовании, позволяя производителям отслеживать и контролировать производственный процесс. ИИ можно использовать для анализа этих данных в режиме реального времени и выявления закономерностей и тенденций. Это может помочь производителям выявлять потенциальные проблемы до их возникновения, а также повышать общую эффективность и улучшать выполнение процессов во время производства.

Профилактическое обслуживание

ИИ можно использовать для анализа данных производственного процесса и прогнозирования необходимости технического обслуживания. Это может сократить время простоя и повысить общую эффективность оборудования (OEE). Эта информация может быть передана в MES для оптимизации планирования и составления графиков производства.

Оптимизация процесса

ИИ можно использовать для оптимизации производственного процесса путем анализа данных и выявления областей для улучшения. Это может привести к сокращению времени производства, снижению затрат и повышению эффективности.

Контроль качества

ИИ можно использовать для анализа данных производственного процесса, чтобы выявить закономерности и тенденции, которые могут указывать на потенциальную проблему с качеством продукции. Это позволяет производителям быстро решать проблемы с качеством и сокращать количество отходов.

Управление цепочками поставок

ИИ можно использовать для оптимизации цепочки поставок путем анализа данных об уровне запасов, графиках производства и спросе. Это может снизить затраты и повысить эффективность, гарантируя, что нужные продукты будут доступны в нужное время.

Расширение возможностей операторов и поддержка принятия решений

ИИ может оказывать поддержку в принятии решений операторам и менеджерам, анализируя данные и предоставляя информацию о производственном процессе. Это может помочь операторам и менеджерам принимать более обоснованные решения и повысить общую эффективность.

Персонализированная медицина

ИИ можно использовать для анализа данных пациентов, а также для определения и оптимизации планов лечения пациентов. Если больницы, донорские центры и предприятия по производству персонализированных лекарств подключены к одной платформе, искусственный интеллект может помочь полностью использовать производственные мощности и быстрее предоставлять критически важные виды лечения нуждающимся пациентам. Интегрированный с MES, он улучшает планирование производства в тесном сотрудничестве с больницами, чтобы обеспечить доступность лечения для каждого пациента.

AI может произвести революцию в фармацевтическом производстве. ИИ может быть интегрированным компонентом современных решений MES для фармацевтического производства, обеспечивая анализ данных в режиме реального времени, профилактическое обслуживание, оптимизацию процессов, контроль качества, управление цепочками поставок, поддержку принятия решений и персонализированную медицину. Используя возможности ИИ, производители могут снизить затраты, повысить эффективность и улучшить результаты лечения пациентов. Растущее использование цифровых технологий будет продолжать революционизировать фармацевтическое производство в ближайшие годы.

Основное внимание должно быть сосредоточено на улучшении производственных процессов на благо всех пациентов, а доступ к данным производства и их понимание являются абсолютным ключом.


Революция искусственного интеллекта: будущее систем ERP и MES

Наступила заря новой эры в системах планирования ресурсов предприятия и управления производством. Готовы ли вы воспользоваться возможностями, которые предоставляет AI?

Поскольку деловой мир стоит на пороге революции искусственного интеллекта, системы планирования ресурсов предприятия (ERP) и управления производством (MES) должны адаптироваться к быстро меняющейся среде. Эта новая эра, отмеченная появлением искусственного интеллекта и общего интеллекта, открывает множество возможностей для тех, кто осмеливается принять перемены. Никогда еще не было так важно оставаться на шаг впереди, и в этот век преобразований те, кто воспользуется моментом, будут процветать.

Традиционный подход к ERP и MES часто характеризовался жестким планированием и исполнением сверху вниз, когда каждый шаг намечен и предвидится на уровне предприятия. Хотя у этой модели есть свои достоинства, она не учитывает непредсказуемый характер реального мира, где рыночные условия, предпочтения клиентов и технологические достижения могут изменяться в мгновение ока.

Войдите в новую парадигму: мир, в котором решения на основе ИИ позволяют организациям работать в режиме реального времени, оперативно принимать решения на основе данных и адаптироваться к меняющимся обстоятельствам. Этот новый подход позволяет компаниям оптимизировать проблемы эффективности по мере их возникновения, а не обнаруживать их и реорганизовывать бизнес-деятельность вокруг мер контроля затрат.


Современные возможности ERP и MES с AI

  1. Внедряйте решения на основе искусственного интеллекта: ищите передовые технологии искусственного интеллекта, которые могут улучшить ваши корпоративные системы ERP и MES, повышая эффективность и стимулируя инновации в вашей организации.
  2. Стимулируйте культуру инноваций и обучения: поощряйте сотрудников принимать изменения и адаптироваться к новым технологиям, таким как ИИ. Инновационная, дальновидная организационная культура будет иметь решающее значение для навигации в быстро меняющемся технологическом ландшафте.
  3. Инвестируйте в ИИ и технологическое образование: снабдите своих сотрудников навыками и знаниями, необходимыми для использования возможностей AI и других новых технологий, путем предоставления программ обучения и развития, ориентированных на эти области.
  4. Участвуйте в отраслевых форумах и мероприятиях: общайтесь со своими коллегами по отрасли, будьте в курсе последних достижений в области ИИ и общего интеллекта и вносите свой вклад в постоянный диалог о роли AI в будущем систем ERP rus: ERP и MES.
  5. Развивайте стратегическое партнерство: создавайте альянсы с поставщиками технологий искусственного интеллекта и исследовательскими институтами, гарантируя вашей организации доступ к передовым решениям и опыту.

Призыв к действию ясен: используйте возможности, которые предоставляет общий интеллект ИИ, и станьте проводником в эту эпоху перемен. Внедряя решения на основе AI, развивая культуру инноваций и инвестируя в образование, вы можете обеспечить процветание своей организации в быстро развивающемся мире систем ERP и MES.

«Web Soft Shop & Technologies» — разработка, комплексное внедрение MES системы, интеграция AI/ML.

Читайте анонсы наших статей:

Почитать наши архивные публикации можно и в Yandex Q

Yandex Q
← Вернуться в раздел публикаций Автоматизация и Аналитика

Наши предложения направлены на успех Вашего бизнеса
Как мы работаем
Оформляете запрос на КП
Предварительно изучим ваш проект и подготовим наше коммерческое предложение
Согласования договора
С техническим заданием и прописанными целями для проекта
Поэтапное выполнение
Услуги оказываются поэтапно, у вас будет больше времени на проверку
Проверка выполнения
Мы передаем все исходные материалы и параметры доступа с документацией
Прием работ
Получаете гарантийное обслуживание и консультацию по проекту
Мы рады рассмотреть Ваш проект прямо сейчас, для этого свяжитесь с нами
*На указанный Вами e-mail и телефон будут отправлены сообщения с подтверждением получения запроса. Если вы не получили сообщение в течение 24 часов, пожалуйста продублируйте на наш e-mail: info@websoftshop.ru (включено уведомительное автосообщение).

Не нашли, то что искали или хотели задать вопросы?

Напишите нам прямо сейчас
* обязательные поля
WhatsApp Telegram Viber Skype ICQICQ
+