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深入解读:认知制造及其技术

2018/10/18    来源:e-works    作者:IBM      
关键字:IBM  认知制造  
认知制造使用认知计算、工业物联网和高级分析,以前所未有的方式优化制造流程。它可帮助企业缩短停机时间和降低成本,同时还能改善基本业务指标,例如生产力、产品可靠性、质量、安全性和产量。

认知技术为制造商解决的关键问题

    制造商可使用认知技术解决基本业务挑战,在制造数据中寻找新价值,提高质量,以及改进组织内部的知识管理

    解决业务挑战:认知制造可帮助企业改进基本业务指标,例如生产力、产品可靠性、质量、安全性和产量,同时缩短停机时间和降低成本。应用程序简单便捷,并且收益立竿见影。例如,派去维修机器的现场技术员只需将症状提交至认知引擎,随后该引擎将分析症状并给出一系列按成功概率排序的维修方案选项。此方法可提高首次修复率,从而改进生产效率并降低成本。

    利用制造数据创造新价值:认知技术将深入研究制造流程和商业环境,以获得对于制造商具有切实价值的信息。该流程会考虑新的数据源和非结构化数据,并应用高级分析模型,在数据中寻找之前未显露的重要关系。

    借助认知技术,过去依赖历史数据的预测性维护活动,可通过技术人员日志、维护记录、电子邮件和其他来源中的信息来加以补充。产品检测可通过认知视觉检测系统执行,该系统将从生产产品的图片中学习以识别缺陷,并确定这些缺陷是否与质量问题相关。使用这些技术的企业还可改进工厂运营和绩效,并降低成本。

    提高产品质量:成功的制造商始终致力于打造最优质的产品。例如,IBM在近期对电子设备制造商的调研中发现,三分之二(66%)的公司高管将在生产中最小化缺陷和提高精确度视为其设备的关键性能指标。

    认知制造使企业能够在整个产品开发生命周期中高度关注产品质量—从设计到制造,甚至分销之后的流程。公司必须通过保修和支持计划确保产品质量。此方法可提高产量、降低整体保修成本,同时有助于确保产品生命周期内的客户满意度。

    加强知识管理:认知制造的关键在于利用多种来源的数据——不仅包括设备传感器,也包括日志、手册、员工生物特征监测器或环境。此方法将这些类型的数据源和数据整合到分析流程中,创建出一种持续学习的知识系统。它能够基于对生产条件的全面了解提供有见地的操作建议。

责任编辑:李璐
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