四种认知制造应用将令制造商受益匪浅。此处重点介绍的应用包括资产绩效管理、流程和质量改进、资源优化以及供应链优化。
资产绩效管理——通过更好的可见性、可预测性和运营改进设备和资产的可靠性及性
能制造商可利用认知资产绩效管理(APM)系统,在降低成本的同时改进工厂设备的可靠性与性能。
认知APM用于感知、诊断和交流设备性能问题,从而减少不必要的停机时间。它融合了传统预测性维护的技术(主要基于历史数据),也整合了用于确定某个大规模制造设备组件的整体设备效率(OEE)的全面技术。
认知APM超越了这些实践。它不仅能够预测潜在故障,还可以从相关用户手册或技术员日志中寻找信息,以了解团队之前如何修复类似问题。它使用该信息来提出迫在眉睫问题的具体措施或解决方案。
收益非常显著:在一项应用中,某汽车制造商利用认知技术预测机器故障并提供设备问题的早期预警,以便团队在设备出现故障之前执行预测性维护。这一应用使工厂的停机时间减少了34%。在认知技术的另一汽车行业应用中,某制造商将工厂和设备维护成本降低了约10%。