VCI供应链数字运用｜工厂数据，AI 如何防止生产延迟

科技 07-26 来源： V—卓见供应链

VCI供应链数字运用｜工厂数据，AI 如何防止生产延迟

制造商正在努力应对机器停机造成的生产延迟。这是一个不断困扰运营的问题，导致员工感到沮丧，并对企业的底线产生负面影响。

许多人不知道的是：在人工智能的帮助下，这个问题可以得到有效解决，人工智能将公司数据源中的文档、文件、视频和图像连接起来，以提供制造过程的整体视图 - 包括特定零件。因此，组织可以检测模式，并在机器维护方面积极主动，从而限制设备停机时间并节省成本。

预测性维护使用数据驱动的技术来帮助确定机器和设备的状况。这些技术有助于查明何时可能发生故障或何时应进行维护。目标是在问题发生之前识别问题。

机器检查通常按计划进行，无论是每天、每周、每月还是每年。当一台机器在两次检查之间出现问题时，就会出现问题。

答案在于能够自动和连续监测条件的传感器。每当出现与标准偏差时，他们都会提醒适当的部门。例如，当机器的温度超出公差时，维护可以立即解决问题，而不是在成为更严重问题后在例行检查中发现问题。

传感器收集有关特定机器的大量数据，但其他数据存在于公司文档中，例如库存清单，工厂蓝图和说明手册。这些文件不太可能位于同一数据源中;它们往往分散在多个应用程序，驱动器，存档和云中。通过连接机器传感器生成的所有数据，并在人工智能的帮助下，维护团队可以轻松访问所有信息。

例如，维修团队可能会收到通知，告知其储罐的温度已超过最佳水平。响应警报的工作人员可以通过跨企业系统的一次搜索来访问每一条相关信息。AI 从每个数据源抓取信息，无需修复团队从内存中或在智能不足的情况下执行专门的修复。他们可以在几毫秒内获得图片的完整视图，并且可以在几分钟内解决问题。这比油箱内的组件变得无法使用，延迟操作数周要好得多。

通过使用数字孪生体（现实世界系统的虚拟表示）可以进一步改善机器操作。数字孪生体丰富了实时数据，使维护团队能够以不会牺牲机器本身的方式与机器进行交互。该团队可以获得他们正在使用的坦克的3D视图，甚至可以查看内部以识别任何潜在问题。配备实时数据，他们可以收集有关打开储罐的最佳方法的见解，并解决温度偏差。

来自传感器、企业文档和数字孪生体的数据的可用性使维护团队保持高效和有效。智能维护可以成为将生产过程保持在最佳水平运行的答案。