Sztuczna inteligencja w systemach IT

Predykcyjne Utrzymanie Ruchu

Zastosowanie sztucznej inteligencji w systemie EDOCS firmy Żbik Sp. z o.o. polega na wykorzystaniu algorytmów tzw. inteligencji obliczeniowej (ang. Computational Intelligence – CI) do zaawansowanego przetwarzania danych pochodzących z różnych obszarów funkcjonowania systemów produkcyjnych.

Dr inż. Tomasz Żabiński,
Prezes,
Żbik Sp. z o.o.



Algorytmy CI służą do maszynowego (automatycznego) odkrywania wiedzy, tworzenia modeli i systemów wspomagania decyzji na różnych poziomach realizacji procesów produkcyjnych. Dotyczy to zarówno nadzorowania procesów technologicznych w czasie rzeczywistym po wykrywanie związków przyczynowo-skutkowych wspomagających podejmowanie decyzji zarządczych w obszarze organizacyjnym. Aby możliwe było efektywne wykorzystanie algorytmów CI, wymagany jest dostęp do znacznych ilości danych (tzw. big data), które gromadzą różne moduły systemu EDOCS zarówno w obszarze monitorowania zasobów produkcyjnych (OEE, OLE, ciągła rejestracja parametrów pracy maszyn i przebiegu procesów – np. drgania, temperatury, itp.) jak i zarządzania procesami produkcyjnymi (MES), harmonogramowania (APS) oraz integracji z systemami klasy ERP.

W obszarze wspomagania decyzji moduł EDOCS IPDA (ang. Intelligent Production Data Analysis) umożliwia automatyczne wykrywanie związków przyczynowo-skutkowych informujących o zależnościach i przyczynach występowania zarówno pozytywnych jak i negatywnych zjawisk w realizacji procesów produkcyjnych, np. wzrostu bądź spadku wydajności zasobów produkcyjnych, przyczynach problemów jakościowych, „wąskich gardłach” itp. Rezultaty automatycznych analiz są dostępne dla użytkowników w formie zrozumiałych, również dla osób bez wykształcenia informatycznego, reguł jeżeli-to.

Automatycznie odkrywana wiedza jest wykorzystywana w module EDOCS APS w celu tworzenia harmonogramów w taki sposób, aby, między innymi, zwiększać produktywność i zarządzać ryzykiem terminowości dostaw. W systemie EDOCS metody CI są wykorzystywane do budowy modeli predykcyjnych wspomagających realizację strategii Predykcyjnego Utrzymania Ruchu (ang. Predictive Maintenance). Tego typu modele są stosowane w module EDOCS PdM i umożliwiają przewidywanie i zapobieganie awariom, a tym samym unikanie nieplanowanych przestojów zasobów produkcyjnych.

W module EDOCS PCM metody CI są wykorzystywane w celu wykrywania w czasie rzeczywistym anomalii w realizacji procesów technologicznych, które mogą potencjalnie powodować wytwarzanie produktów niezgodnych jakościowo. Metody inteligencji obliczeniowej stosowane w systemie EDOCS mają za zadanie wspierać realizację zaawansowanej strategii zapewnienia jakości. Sztuczna Inteligencja w systemie EDOCS to narzędzie do zaawansowanej analizy danych i wspomagania decyzji umożliwiające zwiększanie efektywności realizacji procesów produkcyjnych poprzez obniżanie kosztów i zwiększanie wydajności przy zachowaniu restrykcyjnych norm jakościowych.

Copyright 2007 – 2018 © Prawa autorskie do strony internetowej oraz jej zawartości przysługują firmie
BPC GROUP POLAND bądź innym podmiotom uprawnionym – i chronione są przepisami prawa powszechnie obowiązującego.
×

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit. Repellat impedit repellendus vero cupiditate suscipit, tempora quae praesentium qui omnis molestias fugiat totam architecto quo ad aliquam excepturi. Quia, id quo.

Trwa ładowanie.. Proszę czekać...

Trwa Ładowanie