Варианты использования
РАСШИРЕННЫЙ МОНИТОРИНГ И АВТОКОРРЕКЦИЯ
Мониторинг с возможностью самообучения делает производственные процессы более предсказуемыми и контролируемыми, снижает число задержек, дефектов и отступлений от заданных параметров, приводящих к росту затрат. В рамках производственного процесса доступно огромное количество данных, которое можно использовать в ходе интеллектуального мониторинга
ПРЕДИКТИВНОЕ ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБСЛУЖИВАНИЕ
Прогнозная аналитика позволяет обрабатывать данные сенсоров в ходе производственных процессов и использования оборудования, что дает возможность выявить намечающиеся проблемы с оборудованием, которые в ближайшем будущем могут привести к поломкам. Эта модель может использоваться в дальнейшем для прогнозирования вероятности сбоя оборудования до наступления очередного срока техобслуживания, а также позволяет выяснить, необходимо ли решить проблему сейчас или позже.
УПРАВЛЕНИЕ ЦЕПОЧКОЙ ПОСТАВОК
Чтобы максимально использовать все открывающиеся возможности как на производстве, так и в цепочке поставок, всем сторонам необходимо обладать нужными технологиями и быть готовыми к тесному сотрудничеству. Только самые крупные поставщики и производственники, обладающие всеми необходимыми ресурсами, способны выдерживать нужный темп. Управление цепочкой поставок позволяет определить, где именно возникают крупнейшие риски сбоя и какое влияние они окажут на работу. Прогнозная аналитика также может использоваться для прогнозирования спроса, что позволяет улучшить логистику, а также своевременно договариваться с поставщиками.
ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ
В производственных отраслях уже началось внедрение интеллектуального анализа данных и прогнозной аналитики в центрах управления предприятиями. Основываясь на данных сенсоров, описывающих как сам производственный процесс, так и поступление сырья, соответствующие модели помогают определять оптимальные параметры процессов в реальном времени, что позволяет оптимизировать качество, повысить пропускную способность или обеспечить то и другое одновременно.
КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА
Прогнозные модели используют данные, описывающие производственный процесс, и объединяют их с данными сенсоров, описывающими текущее состояние каждого отдельного элемента, с целью прогнозирования качества конечного результата.
