KI A VEGYIPAR SZÁMÁRA

 

 

Láthatóvá tesszük a folyamatokat, összekapcsoljuk a tudást, és a mesterséges intelligenciát oda visszük, ahol az értéket teremtünk.

A nyersanyagok kiszállításától a késztermékig minden nap nagy mennyiségű adat keletkezik. Ezek az adatok azonban gyakran szétszórva találhatók a gépekben, vezérlőkben, SCADA-rendszerekben, adatbázisokban, ERP-rendszerekben és dokumentumokban.

Mesterséges intelligencia megoldásaink összekötik ezeket az információkat a teljes értéklánc mentén, és hasznosítható tudássá alakítják azokat a gyártás, karbantartás, minőségbiztosítás és menedzsment számára.

NYITOTT. RUGALMAS. GYAKORLAT-ORIENTÁLT.

NEM A CHATBOT-TAL KEZDŐDIK. A FOLYAMATTAL KEZDŐDIK.

Egy MI csak akkor tud igazán segíteni, ha megérti az összefüggést.

Milyen nyersanyagokat használtak fel?
Melyik telephelyen történt a gyártás?
Melyik recept volt aktív?
Milyen folyamatértékeket mértek?
Hol voltak eltérések?
Melyik tétel érintett?
Milyen események történtek előtte?

Pontosan itt kapcsolódik be az OPDENHOFF.

Kapcsolódunk Emberek, gépek, termékek, folyamatok és rendszerek egy közös digitális adatbázishoz. A digitális iker teremti meg a kontextust. A mesterséges intelligencia ebből tudást, elemzéseket és konkrét cselekvési ajánlásokat hoz létre.

Nyersanyagtól a késztermékig

AI megoldásaink nem csupán egyedi gépeket vagy adatpontokat vesznek figyelembe.

Miben gondolkodunk teljes értékáram:

SZÁLLÍTÁS → ALAPanyag → SZILÓ MÉRLEG adagolás → Keverő → Termelőüzem → Minőség → Késztermék

Ezáltal a mesterséges intelligencia képes olyan összefüggéseket felismerni, amelyek különálló rendszerekben rejtve maradnának.

A cél egy olyan termelés, amely érti a saját adatait, és segíti az embereket a gyorsabb és jobb döntéshozatalban.

Amit MI-megoldásaink nyújtani tudnak

FOLYAMATADATOK MEGÉRTÉSE

A MI rendszerelemzés a folyamatértékek, állapotok, kötegek, receptek és események összefüggéseit vizsgálja, és kiemeli a rendellenességeket.

ELŐBBISMERNI A HIBÁKAT

A szokatlan fejlemények, eljárási eltérések vagy minőségi kockázatok korán felismerhetők és értékelhetők.

Tudás elérhetővé tétele

Az dokumentáció, az üzemi tudás, a karbantartási információk és a tapasztalati tudás intelligensen összekapcsolódik a valós eszközökkel és folyamatokkal.

GYÁRTÁST ÖSSZEHASONLÍTHATÓVÁ TENNI

A jó és a rossz tételek összehasonlíthatók. Így jönnek létre az alapadatok az Arany Tételhez, a minőségoptimalizáláshoz és a folyamatos fejlesztéshez.

KÉRDÉSEK A TEVÉKENYSÉGIVEL KAPCSOLATBAN

Az adatok különböző rendszerekben való keresése helyett a felhasználók konkrét kérdéseket tehetnek fel:

Miért volt minőségi eltérés ebben a tételben?

Melyik berendezés okozza jelenleg a legtöbb leállást?

Milyen alapanyag-tételt használtak ehhez a késztermékhez?

Mely folyamatparaméterek voltak különösen stabilak a legjobb tételekben?

Milyen karbantartási feladatok esedékesek ennél a berendezésnél?

MI-ALKALMAZÁSOK A GYAKORLATBAN

Megoldásaink az ipari folyamatok valós igényeiből születnek.

MI-ASSZISZTENS GYÁRTÁSHOZ ÉS FOLAMATOKHOZ

Egy digitális asszisztens hozzáfér a structured data-hoz az értékáramvonal mentén, és támogatja az elemzést, okfeltárást és döntéshozatalt.

ARANYSZÜRETEK ÉS BIZOTTSÁG ÖSSZEHASONLÍTÁS

A sikeres gyártási tételeket jelenlegi vagy hibás tételekkel hasonlítják össze, hogy feltárják a releváns különbségeket.

ANOMÁLIÁK FELISMERÉSE

A MI felismeri a szokatlan mintázatokat a folyamatértékekben, a gépek állapotában és a gyártási folyamatokban.

MINŐSÉGELEMZÉS

A minőségi adatokat az alapanyagokhoz, receptekhhez, berendezésekhez, folyamatértékekhez és gyártási feltételekhez társítják.

INTELLIGENS KARBANTARTÁS

A gép adatai, eseményei, karbantartási előzményei és műszaki dokumentációi összevonásra és intelligens kiértékelésre kerülnek.

AI-ÜGYNÖKÖK ISMÉTLŐDŐ FELADATOKHOZ

Digitális ügynökök képesek elemezni adatokat, összefoglalni információkat, felügyelni folyamatokat és definiált feladatokat automatizáltan előkészíteni vagy végrehajtani.

A digitális iker az alap

Ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia megértse az összefüggéseket, több jelzésre van szüksége, mint az egyes mért értékek.

A címen. OPDPRO.CARE Létrehozzuk az értéklánc digitális ikertestvérét.

Többek között a következőket kapcsolják össze:

Létesítmények és eszközök
NYERSanyagok ÉS ANYAGOK
MEGBÍZÁSOK ÉS TÉTELEK
RECEPTEK ÉS MENETEKKOR
FOLYAMATÉRTÉKEK ÉS ESEMÉNYEK
MINŐSÉGI ADATOK
KARBANTARTÁSI INFORMÁCIÓK
DOKUMENTUMOK ÉS TUDÁS

Így jön létre egy központi, strukturált és érthető adatbázis, mint Egységes Igazságforrás az Értékfolyamhoz.

NINCS VENDOR-LOCK. NINCS FELSZÜKSÉGES BONYOLULTSÁG.

Mester MI megoldásaink nyitottak és moduláris felépítésűek.

Meglévő rendszereket integrálunk, ahelyett, hogy új, zárt rendszervilágokba kényszerítenénk a vállalatokat.

Lehetséges interfészek és technológiák többek között:

OPC UA · MQTT · REST API · SQL · NoSQL · Neo4j · ERP · SAP · SCADA · SPS · Edge · Docker · n8n · IDTA AAS

A meglévő gépek, berendezések és szoftvermegoldások fokozatosan integrálhatók.

Kinek kell használnia

Nem hiszünk olyan MI-projektekben, amelyeknek nincs világos célja.

Ezért mindig a folyamattal és a döntő kérdésekkel kezdünk:

Hol keletkezik ma költség?

Hol hiányzik információ?

Hol vész el a tudás és a tapasztalat?

Hol keletkeznek minőségi eltérések, leállások vagy felesleges költségek?

Milyen döntések hozhatók meg gyorsabban jobb adatokkal?

Csak ezt követően határozzuk meg közösen a megfelelő AI megoldást.

AZ ÖTLETTŐL A KONKRÉT AI MEGOLDÁSIG

1. FOLYAMAT MEGÉRTÉSE

Együtt elemezzük az értékláncot, a rendszereket, az adatokat és a konkrét kihívásokat.

2. ADATOK LÁTHATÓVÁ TÉTELE

Megvizsgáljuk, hogy milyen információk állnak már rendelkezésre, és hogyan lehet azokat összekapcsolni.

3. HASZNÁLATI ESET DEFINIÁLÁSA

Egy valós alkalmazási esetet választunk, felismerhető többletértékkel.

4. PILÓTA VÉGREHAJTÁSA

A megoldást gyakorlatiasan, egy jól körülhatárolt területen valósítják meg.

5. SKALÁZÁS

A sikeres alkalmazások átültethetők további telephelyekre, gyárakra és folyamatokra.

A VEGYIPAR GYAKORLATÁBÓL

Az Opendenhoff több mint öt évtizedes tapasztalattal rendelkezik az automatizálás és a folyamatipar területén, amelyet digitális ikertechnológiával, modern szoftverekkel és mesterséges intelligenciával ötvöz.

Nemcsak adatformákat és mesterséges intelligenciát ismerünk.

Is ismerjük:

SPS-vezérlések. Mérlegek. Adagolók. Keverők. Nyersanyag-kezelés. Extrudáló berendezések. Gyártási folyamatok. Karbantartás. Minőség. ERP-interfészek. És egy üzem napi működése.

Éppen ezért nem fejlesztjük külön a mesterséges intelligenciát a gyártástól.

Oda visszük, ahol az értékteremtés történik.