「智慧」融入製造急 AI機器學習夯

所羅門發揮大數據能力,在製造場域達到事前預測及事後分析

繼IIoT、工業4.0議題發酵至今,如何有效應用關鍵數據並成功數位轉型,是當前的重要課題。在工業4.0的目標下,工廠智慧化已是大勢所趨,但是對中小企業而言,尤其有著遙不可及的距離,也因為一般認爲智慧化工廠所需的費用過高,多數斷絕了進一步瞭解的念頭。

所羅門自動化事業部指出,數位轉型必須經歷三大階段:第一階段在設備整合上,包含製造端讓PLC資訊整合到中央控制系統中,再將其資料提取出來轉入到MES,並統整到ERP系統;第二階段是善用生產統計資料,使用統計製程控制系統(SPC),透過該系統可提取製程相關數據,藉此達到品質管制;第三階段則透過大數據平台做到預測分析,透過AI製造達到真正的智慧營運,目前許多企業已將基礎聯網建置也就是上述的第一及第二階段建置完善,緊接著為了達到完整的資料轉型,需進行第三階段的推行,因此AIoT的議題隨之發酵。

所羅門表示,許多企業在傳統設備上的預防維護及保養時機,都是利用經驗法則或是老師傅經驗來進行設備故障檢修,但在此運行方式下,設備經常產生停機狀況,抑或是會有過度保養,除了導致額外養護成本開銷。為改善此情況持續發生,企業管理者會希望能夠藉由AI機器學習,讓大數據資料在製造場域達到事前預測及事後分析的作用,以期使「智慧」真正融入企業中,同時這此也是數位轉型最關鍵之因素。

好消息是,引領潮流的業者已針對設備資料探勘為主題,進行如何快速找出設備預防維護時機關鍵數據應用分享。所羅門就提供PTC Thingworx物聯網工業創新平台,該平台使用Automate Analytical Processes技術,讓使用者可輕鬆上手操作,不再需要透過IT人員使用Python相關程式深入開發,畢竟若使用Python相關程式進行開發,所需耗費的人力物力甚多,且曠日廢時,同時還需要與OT人員進行製程確認,而這部分也是流程中最為複雜之一環。更多訊息請上所羅門網站:www.solomon.com.tw

 

 

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