E足够利用工业设备是至关重要的许多企业的成功,和它的失败可以显著影响生产力和利润。优化和维护设备的光滑的业务操作,从而影响他们的规模,和成功。每一项维修调查,全球维护,修理,和操作市场估计价值为6160.1亿美元的2020年,和维护成本估计总生产成本的范围在15%至40%之间。

近年来,已经有越来越多的行业采用4.0用例像预测分析改善工业设备的维护和性能。使用历史数据预测分析、统计算法和机器学习技术来预测未来的结果。通过分析历史数据对设备的性能、维护和使用,预测分析可以确定模式和趋势表明当设备可能会失败或需要维护。这使得企业主动安排维护和维修,减少停机时间,避免昂贵的紧急修理。

大规模产业转型

有几种技术,可以部署在一个制造工厂,可以为物联网提供解决方案和数据管理和分析,但这些技术只创建一个点解决方案,规模爱游戏捕鱼游戏难以超越概念验证(PoC)和技术的示威者。真正的挑战是扩展这些poc,形成普遍的解决方案,并部署在多个植物生成有用的数据来提高业务效率,增加规模。

利用合适的技术大规模部署

通过利用超大型的平台服务平台,企业可以有效地构建预见性维护解决方案,可以部署在植物基准性能在自己和行业标准来识别改进的机会。使用AWS等一个平台可以帮助企业优化操作,降低成本,提高整体性能。优势包括:

• 可伸缩性:AWS平台服务可以很容易地处理大量的来自多个数据源的数据,做出比较和分析设备性能数据跨多个植物或位置更容易。
• 成本有效性:与AWS平台服务,企业可以降低成本相关的存储和处理大量数据的设备性能和维护。
• 实时数据分析:AWS促进采购PLC和植物系统实时数据和分析来自多个数据源的数据,允许企业快速识别问题并采取纠正措施。
• 改进的准确性:通过分析大量的来自多个数据源的数据,设备的解决方案可以提供一个更准确的图片OEE矩阵,允许公司确定需要改进的地方。
• 合作:AWS平台服务允许多个用户访问和分析数据从不同的地点,方便团队协作基准测试活动。

此外,随着规模的增长在不同的植物,把它建立在一个平台服务使流程自动化。制造商不需要担心缩放、维护和任何特定的机械的正常运行时间。

加速工业设备的数字化

Cyient与AWS一起工作在工业数据结构作为解决方案。工业数据结构解决方案的集合从AWS和合作伙伴技术平台服务,包括HighByte和元素。它允许数据来自车间机器和企业系统(OT和It系统)和更符合实际的使用企业层次结构提供一个统一的视图对齐到企业域模型。

有多个从AWS平台服务,帮助数据管理、见解,仪表板,数字的双胞胎。AWS Sitewise允许组织模型他们想要管理和监控,资产定义的层次结构排列,维护时间序列信息的各种传感器和数据对应的资产。该平台结合了图形数据库、关系数据库和时间序列数据库为一个服务管理通过AWS和缩放。这里有一些用例,帮助实现一个健壮的预测性维护准确的设备管理平台解决方案:

• AWS Sitewise流数据集从OT系统到企业资产层次结构。
• AWS Twinmaker使3 d可视化和双胞胎创建和连接与PLC数据和警报到时间序列或sitewise采购。
• Grafana Quicksight和管理使创建操作指示板连接到摄入或分析数据。
• 亚马逊寻找设备使一个异常检测解决方案基于训练模型从历史数据和实时数据的推理。
• 亚马逊Sagemaker提供了多个AI / ML算法来创建模型,做hyperparameter调优,创建推论api实时数据。

这些平台服务还允许用户建立一个解决方案,遵循一个没有代码/低/最小的代码范例。它不是要建立一个应用程序或接口但消费和集成服务,以实现业务目标。因此,上市时间推出一个用例和规模的能力更多的用例平台相同的堆栈是我们其他标量值推导出基于技术。

工业数据结构解决方案从而证明堆栈的技术和平台服务,可用于构建的基础数据收集从OT和IT系统和开发平台上的多个用例。这些用例可以扩展,成为工业设备性能基准测试的一个强大的工具。通过提供可伸缩性、成本效益、实时数据分析,提高准确性,和协作功能,超大型技术可以帮助企业识别的机会改善和优化操作。爱游戏娱乐网

关于作者

Jitendra Thethi Cyient云平台解决方案主管。他已经27岁了年的经验为客户提供技术创新跨多个行业。ayx爱游戏平台在他目前的角色,他负责构建数字平台解决方案利用云,数据和人工智能。