IBM验厂服务-您需要的不仅仅是人工分析......

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考虑到高精度制造过程中不合格零件的数量，UMBRAGROUP与IBM和IBM业务合作伙伴Nodes Srl合作，基于IBM?Watson?Studio技术创建了建模和预测解决方案。该平台可帮助识别可能阻碍成功生产运行的先前未知的因素。
不合格库存，不合格利润，没有人喜欢浪费效率和金钱，特别是制造商。在收集必要的原材料，准备严格的标准并终将它们组装成可用的产品所花费的时间，精力和精力的前提下，任何有缺陷或无法使用的设备都可能令人烦恼。甚至更糟的是，在经济上造成损害。
产品越复杂，不合格的生产运行就越令人沮丧。UMBRAGROUP首席信息官Mauro Bernareggi解释说：“我们正在生产高精度的机械零件，例如用于航空航天业的循环滚珠丝杠。” “我们的某些产品可能需要四个月的时间才能完成。而且，如果您在工作数月后仍生产不合格品，那么经济影响就很大。”
特别是，UMBRAGROUP关注这些不合格零件，因为它们出现在生产后期，而价值更重要。“随着这些数字的增加，” Bernareggi继续说道，“它影响了我们业务的利润和价值。作为我们不断改进工作的一部分，我们试图解决此问题，但仍有改进的空间-因此，我们决定采用分析和预测工具采用另一种方法。”
倾注了无数的生产记录和报告后，企业需要将其方法转变为考虑问题的新方法。“大约在三年前，我们次听说了机器学习和人工智能，” Bernareggi补充道。“并且我们看到了一些人如何使用这项技术来分析来自不同来源的数据，以识别对于人类分析而言并不明显的根本原因。我们需要这样的东西。”
了解当前，预测未来长期的IBM客户UMBRAGROUP向该公司寻求帮助，并使制造商与IBM业务合作伙伴节点保持联系。UMBRAGROUP，Nodes和IBM共同合作，产生了初步的概念证明（POC），该概念证明使用Watson?技术从公司的生产数据中获得新的见解和理解。尤其是Nodes团队评估了UMBRAGROUP的各种后台系统，并确定了其ERP和制造执行系统（MES）作为重点。
Nodes销售总监Guillaume Ammassari解释说：“步是要确保我们拥有正确的数据。如果您希望算法正确运行，则需要良好的数据。否则，您将遇到问题。”然后，在确定了适当的系统之后，Nodes团队将清理数据，并将其以可用格式放入分析和预测引擎中。成功的POC之后，UMBRAGROUP与Nodes和IBM合作创建了该平台的更强大的长期版本。Watson Studio是解决方案的核心，它分析并从现有数据中得出结论，并支持构建新模型和预测过程。
“通过分析数据，我们就从未考虑过的过程得出了一些非常出乎意料的结论，” Bernareggi说。“例如，我们发现在设置了特定的工具之后，批生产的产品报告了相对较高的不合格零件百分比。因此，我们改变了运营流程，并取得了巨大的进步。”
他继续说：“我们还注意到，如果我们停止某些机器（允许极小的公差）并在半小时后重新启动它们，则很有可能出现更多不合格零件。现在，我们试图避免由于任何原因在白天停止使用这些机器。因此，我们不停下来吃午餐，而是错开轮班进行连续工作。”
除了进行初步分析外，UMBRAGROUP还将继续使用该解决方案来监视当前的生产工作并减轻未来的浪费。“在工具包中，我们有一种不断进行分析的方法，” Bernareggi补充道。“每周我们都会检查数据，以查看是否还会弹出一些我们没有考虑的其他信息。或者，如果我们计划进行更改，则可以对更改可能造成多少废料进行建模。”