E级熟练使用工业设备对许多企业的成功至关重要,其失效会严重影响生产率和利润。优化和维护设备从而影响顺畅业务运作、规模和成功维护者调查全球维护、修复和运营市场估计值2020年为616.01亿美元,维护成本估计介于总生产成本的15%至40%之间。

近些年来,越来越多的行业4.0使用案例如预测解析提高工业设备维护性能预测分析使用历史数据、统计算法和机器学习技巧预测未来结果通过分析设备性能、维护使用历史数据,预测分析可识别模式和趋势,显示设备何时可能失效或需要维护这使企业能够主动安排保养和维修,减少故障时间并避免代价高昂的紧急修复

工业规模变换

数项技术可部署于制造厂并能够提供IoT和数据管理分析解决方案,但这些技术只产生点化解决方案,难以超出概念证明和技术演示真正的挑战就是推广这些业务中心,创建遍历式解决方案,并跨多厂部署它们生成可用数据提高企业效率并提升规模

利用右技术大规模部署

通过利用超标平台平台服务,公司可有效构建预测维护解决方案,跨工厂可部署这些解决方案以测试自身性能并参照行业标准确定改进机会使用AWS等平台可帮助公司优化运营,降低成本并提高整体性能长处包括:

• 可缩放性 :AWS平台服务很容易处理多源大量数据,从而更容易比较和分析多厂或多址设备性能数据
• 成本计算有效性:AWS平台服务公司可降低存储和处理大量设备性能和维护数据的成本
• 实时数据分析AWS方便实时从PLC和工厂系统获取数据并分析多源数据,允许公司快速识别问题并采取纠正行动
• 提高精度:通过分析多源大量数据,解决方案可提供设备OEE矩阵的更精确图解,允许公司识别需要改进的领域
• 协作性 :AWS平台服务帮助多用户访问和分析不同地点的数据,使团队更容易协作制定基准活动

此外,随着规模跨厂增长,以平台服务为基础实现流程自动化制造商不必担心任何机器的缩放、维护及恢复时间

加速工业设备数字化

Cyient与AWS联手解决工业数据结构问题工业数据构件解决方案收集AWS和包括高Byte元素等伙伴技术平台服务允许从商店楼面机和企业系统(OT和IT系统)获取数据并用企业层次提供与企业域模型一致的统一视图实现背景化

AWS多平台服务帮助数据管理、洞察力、仪表板和数字双生sitewise允许组织建模资产管理监控,定义层次排列,并维护与资产相对应的各种传感器和数据反馈时间序列信息平台将图数据库、关系数据库和时序数据库合并成AWS为您管理并提升服务帮助实施强预测维护平台解决方案实现精密设备管理

• s站式收集OT系统流数据深入企业资产层次
• WS双环机使三维可视化和双胞胎生成并连接PLC数据并提醒流入时间序列或网站
• 快速视觉管理Grafana启动操作仪表板连接到摄取或分析数据
• 亚马逊监视设备法使异常检测法基于从历史数据及其实时数据推理中培训模型
• 亚马逊Sagemaker提供多项AI/ML算法创建模型、多参数调优并推导APIs实时数据反馈

平台服务还允许用户构建求解法则,即无代码/低代码/最小代码范式无关程序或接口建设问题,而是消费和整合服务实现业务目标问题时间到市场推出使用案例和用同平台栈缩放更多案例的能力是基于我们其他标量技术推导值

工业数据构件解决方案证明是技术平台服务堆栈,可用以打基础收集OT和IT系统数据并开发平台多用案例使用案例可缩放并成为产业设备性能基准化的强工具超尺度技术通过提供可扩展性、成本效益实时数据分析、提高精度和协作能力,可帮助公司发现改进和优化操作的机会

关于作者

Jitendra Thethi是Cyient云平台解决方案主管有二十七多年经验为跨行业客户提供技术引导创新以当前角色,他负责构建数字平台解决方案