A Siemens vezető pozíciót szerez az ipari AIoT-platformok Gartner-féle Magic Quadrantjában
A mesterséges intelligencia ipari dolgok internetéhez (IIoT) kapcsolódó platformokba történő integrációja átalakítja a működési technológiát a modern gyártóüzemekben. A fejlett szoftvereszközök immár közvetlenül kapcsolják össze a terepi szintű programozható logikai vezérlőket (PLC-ket) a felhőalapú prediktív analitikai motorokkal.
A Siemens vezetőként kapott elismerést a Gartner globális ipari AIoT-platformokra vonatkozó Magic Quadrant elemzésében. Az iparági értékelés kiemeli a Siemens ipari automatizálásra, alkalmazott mesterséges intelligenciára és mesterséges intelligencia által definiált automatizálási rendszerekre épülő portfólióját. A Siemens az Insights Hubon keresztül vállalati szintű megoldásokat kínál, amelyek az összetett működési adatokat hasznosítható gyártási intelligenciává alakítják.
Ipari adatok összehangolása ágensalapú MI-architektúrákon keresztül
A modern gyártóüzemek hatalmas mennyiségű strukturálatlan telemetriai adatot állítanak elő az elosztott vezérlőrendszerekből (DCS), hajtásrendszerekből és terepi érzékelőkből. Ezen adatok hasznosításához olyan szoftverre van szükség, amely áthidalja a működési technológiai (OT) hálózatok és a vállalati IT-infrastruktúra közötti szakadékot.
A Siemens az Insights Hubon keresztül biztosítja ipari AIoT-architektúráját, amely intelligens működésre kialakított, szolgáltatásként nyújtott ipari IoT-megoldás. Az Insights Hub magában foglalja az Intelligence Center X-et, egy ágensalapú vállalati rendszert, amely kontextusba helyezi a berendezésekből, az üzemi folyamatokból és a mérnöki szoftverekből származó adatokat. A speciális MI-ágensek és az automatizált munkafolyamatok összehangolják a működést az eszközök rendelkezésre állásának, a termékminőségnek, az áteresztőképességnek és a fenntarthatósági mutatóknak az optimalizálása érdekében.
Mesterséges intelligencia által definiált automatizálás: az üzem működési intelligenciájának átalakítása
Az ipari döntéshozatal a reaktív hibaelhárítástól a folyamatos, autonóm optimalizálás felé tolódik. Az ipari AIoT-szoftver lehetővé teszi a mérnöki csapatok számára, hogy még a költséges állásidő bekövetkezése előtt azonosítsák az eszközök állapotromlását, a hőmérsékleti rendellenességeket és a folyamatok szűk keresztmetszeteit.
„A gyártók új korszakba lépnek, amelyben a mesterséges intelligencia a működési döntéshozatal szerves részévé válik” - jelentette ki Ralf Wagner, a Siemens Digital Industries Software Insights Hubért felelős vezető alelnöke. Hangsúlyozta, hogy a skálázható MI és a gyártási analitika ötvözése képessé teszi az ipari vállalatokat a működési ellenálló képesség kiépítésére és a termékinnováció felgyorsítására.
Szakértői műszaki kommentár: az ipari automatizálás nézőpontja
Az irányítástechnika szemszögéből az MI és az ipari IoT konvergenciája jelentős mérföldkő a gyárautomatizálásban. A hagyományos felügyeleti vezérlő- és adatgyűjtő (SCADA) hálózatok kiválóan kezelték a valós idejű riasztások megjelenítését, de nem rendelkeztek natív képességekkel az összetett rendszerkölcsönhatások előrejelzésére.
Az MI-modellek átfogó digitális ikrekkel párhuzamos futtatásával a Siemens Xcelerator ökoszisztémájában az üzemeltetők valós időben értékelhetik a folyamatmódosításokat anélkül, hogy kockáztatnák a fizikai eszközök épségét. Azok a rendszerintegrátorok, amelyek elsajátítják az AIoT-platformok használatát, vezető szerepet töltenek majd be az öngyógyító gyártósorok és a nagymértékben autonóm szabályozási hurkok felé történő átmenetben.
Alkalmazási példa: prediktív karbantartás elosztott motorvezérlő-központokban
Egy folyamatos feldolgozóipari gyártóüzem több száz változtatható frekvenciájú hajtást (VFD) és nagyfeszültségű indukciós motort üzemeltet, amelyek egy központi DCS-en keresztül kapcsolódnak egymáshoz. A nem tervezett motorhibák korábban költséges gyártósor-leállásokat és termékveszteséget okoztak.
A mérnöki csapat integrálja a Siemens Insights Hubot az üzem peremhálózati infrastruktúrájával. Az Intelligence Center X közvetlenül a hajtásvezérlőkből gyűjti a nagy frekvenciájú rezgés-, hőmérséklet- és áramadatokat. Egy MI-ágens a működés közbeni telemetriai adatokat az alapul szolgáló digitális iker paramétereivel veti össze, és hetekkel a katasztrofális meghibásodás előtt azonosítja a csapágyak finom sérüléseit. A rendszer automatikusan a tervezett állásidőre ütemezi a karbantartást, megszünteti a nem tervezett leállásokat, és védi a termelési hozamot.
A szerzőről
Chen Wei vezető ipari automatizálási szakértő, több mint 15 év műszaki tapasztalattal a PLC-programozás, a DCS-architektúrák, a TSI rezgésfigyelő rendszerek és az ipari MI-integráció területén. Pályafutása során összetett vezérlőrendszereket tervezett és helyezett üzembe energiatermelő létesítményekben, autóipari üzemekben és nehézipari feldolgozóüzemekben az ázsiai és csendes-óceáni térségben. Rendszeresen ír műszaki elemzéseket és stratégiai kommentárokat globális B2B mérnöki szakkiadványok számára.
