Siemens nostiprina līderpozīcijas Gartner Industrial AIoT platformu maģiskajā kvadrantā
Mākslīgā intelekta integrācija industriālā lietu interneta platformās pārveido operacionālās tehnoloģijas mūsdienu ražotnēs. Uzlaboti programmatūras rīki tagad tieši savieno lauka līmeņa programmējamos loģiskos kontrollerus (PLC) ar mākoņbāzētām prognozējošās analītikas platformām.
Siemens ir atzīts par līderi Gartner Magic Quadrant for Global Industrial AIoT Platforms novērtējumā. Nozares vērtējumā izcelts Siemens portfelis industriālās automatizācijas, praktiskā mākslīgā intelekta un ar mākslīgo intelektu definētu automatizācijas sistēmu jomā. Izmantojot Insights Hub, Siemens piedāvā uzņēmuma mēroga risinājumus, kas sarežģītus operacionālos datus pārvērš praktiski izmantojamā ražošanas informācijā.
Industriālo datu koordinēšana, izmantojot aģentiskas mākslīgā intelekta arhitektūras
Mūsdienu ražotnes ģenerē milzīgus nestrukturētu telemetrijas datu apjomus no sadalītām vadības sistēmām (DCS), piedziņu blokiem un lauka sensoriem. Lai izmantotu šos datus, nepieciešama programmatūra, kas savieno operacionālo tehnoloģiju (OT) tīklus ar uzņēmuma IT infrastruktūru.
Siemens nodrošina savu industriālo AIoT arhitektūru, izmantojot Insights Hub - industriālā lietu interneta kā pakalpojuma risinājumu viedām operācijām. Insights Hub ietver Intelligence Center X - aģentisku uzņēmuma sistēmu, kas kontekstualizē datus par iekārtām, ražotnes procesiem un inženierijas programmatūru. Specializēti mākslīgā intelekta aģenti un automatizētas darbplūsmas koordinē operācijas, lai optimizētu iekārtu pieejamību, produktu kvalitāti, caurlaidību un ilgtspējas rādītājus.
Ar mākslīgo intelektu definēta automatizācija: ražotnes operacionālās inteliģences pārveide
Rūpnieciskā lēmumu pieņemšana pāriet no reaģējošas problēmu novēršanas uz nepārtrauktu, autonomu optimizāciju. Industriālā AIoT programmatūra ļauj inženieru komandām identificēt iekārtu nolietošanos, termiskās anomālijas un procesu šaurās vietas, pirms rodas dārga dīkstāve.
"Ražotāji ieiet jaunā laikmetā, kurā mākslīgais intelekts kļūst par neatņemamu operacionālo lēmumu pieņemšanas sastāvdaļu," norādīja Ralf Wagner, Siemens Digital Industries Software Insights Hub vecākais viceprezidents. Viņš uzsvēra, ka mērogojama mākslīgā intelekta apvienošana ar ražošanas analītiku dod industriālajiem uzņēmumiem iespēju veidot operacionālo noturību un paātrināt produktu inovāciju.
Eksperta tehniskais komentārs: skatījums no industriālās automatizācijas perspektīvas
No vadības sistēmu perspektīvas mākslīgā intelekta un industriālā lietu interneta konverģence ir nozīmīgs pavērsiens rūpnīcu automatizācijā. Mantotie uzraudzības, vadības un datu iegūšanas (SCADA) tīkli lieliski attēloja reāllaika trauksmes signālus, taču tiem trūka iebūvētu iespēju paredzēt sarežģītu sistēmu mijiedarbību.
Darbinot mākslīgā intelekta modeļus līdzās visaptverošiem digitālajiem dvīņiem Siemens Xcelerator ekosistēmā, operatori var reāllaikā novērtēt procesu izmaiņas, neapdraudot fiziskās iekārtas. Sistēmu integratori, kuri apgūs AIoT platformas, vadīs pāreju uz pašatjaunojošām ražošanas līnijām un augsti autonomām vadības cilpām.
Pielietojuma scenārijs: sadalītu motoru vadības centru prognozējošā apkope
Nepārtrauktas ražošanas rūpnīcā darbojas simtiem mainīgas frekvences piedziņu (VFD) un augstsprieguma asinhrono motoru, kas savienoti ar centrālo DCS. Neplānotas motoru atteices vēsturiski izraisīja dārgas ražošanas līniju apturēšanas un produktu zudumus.
Inženieru komanda integrē Siemens Insights Hub ar ražotnes perifēro infrastruktūru. Intelligence Center X apkopo augstas frekvences vibrācijas, temperatūras un strāvas datus tieši no piedziņu kontrolleriem. Mākslīgā intelekta aģents analizē darbības telemetriju, salīdzinot to ar digitālā dvīņa bāzes parametriem, un identificē nemanāmus gultņu bojājumus vairākas nedēļas pirms katastrofālas atteices. Sistēma automātiski ieplāno apkopi plānotās dīkstāves laikā, novēršot neplānotas apstāšanās un aizsargājot ražošanas izlaidi.
Par autoru
Chen Wei ir vecākais industriālās automatizācijas speciālists ar vairāk nekā 15 gadu tehnisko pieredzi, kas specializējas PLC programmēšanā, DCS arhitektūrā, TSI vibrācijas uzraudzības sistēmās un industriālā mākslīgā intelekta integrācijā. Savas karjeras laikā viņš ir izstrādājis un ieviesis sarežģītas vadības sistēmas elektroenerģijas ražošanas, automobiļu rūpnīcās un smagās pārstrādes uzņēmumos visā Āzijas un Klusā okeāna reģionā. Viņš regulāri raksta tehniskās analīzes un stratēģiskus komentārus globāliem B2B inženierzinātņu izdevumiem.
