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杏鑫注册登录【直属QQ304-724】Sight Machine企业宣布了对其制造生产力平台的突破性改进,这使得工业4.0的智能工厂的承诺触手可及。

新的动态配方不断自动更新规定的生产设置,搜索整个可用的生产历史,以确定导致最佳结果的设置。它们捕捉遇到的每一种条件组合的最佳机器设置,包括原材料的类型和环境条件,以及不同类型的输出。

Sight Machine还引入了一个新的生产力KPI模型,让制造商根据他们自己的首选指标优化生产。这些指标在企业之间差别很大,但通常包括质量、正常运行时间和吞吐量,它们共同构成了整体设备效率(OEE)。生产率kpi为制造商提供了一致的、“苹果对苹果”的比较指标,以跟踪企业所有生产线和工厂的生产率。

动态配方可以优化目标生产力kpi的任何组合,例如最小化成本和最大化吞吐量。规定的建议会随着条件的变化自动调整,配方也会自动改进,以反映新的高性能生产运行情况。

“通过八年对大家平台的持续改进,杏鑫代理大家已经达到了实现真正智能制造的门槛,让制造商能够自动持续改进流程,并能够使用一个共同的标准来管理所有生产资产,”Sight Machine首席实行官和联合创始人乔恩·索贝尔(Jon Sobel)说。“制造商第一次真正能够追踪他们所有机器、生产线和工厂的性能,使用一个统一的衡量标准:资产的表现与其最大潜在性能相比有多好?”

由于其平台的两个基本要素,Sight Machine是唯一一家能够在现实制造环境中提供这些能力的企业。首先是平台独特的数据建模基础。Sight Machine将工厂设备和制造App生成的数十种不兼容的数据类型,生成整个生产过程的数字表示,包括过程、生产线、停机时间和缺陷。

其次,该产品持续实时建模和分析所有生产数据,允许制造商监控和改进当前的性能,杏鑫总代理而不仅仅是分析过去的性能。

Sight Machine的独特基础使其能够分析和优化多阶段的生产过程,如造纸和玻璃制造,在这些过程中,在缺陷产生后的数小时或数天内,输出质量就可以测量出来。瞄准机将成品或批次的质量结果与该批次生产过程中各阶段的条件和机器设置联系起来,识别质量缺陷的原因,并规定减少缺陷频率的设置。

从描述性分析到说明性分析

前几代的视觉机器平台已经被主要用来帮助制造商了解他们的工厂是如何做的,杏鑫招商并分析如何改进他们,使用一个描述分析的大型工具集。新的增强超越了描述性分析,以满足一个更大的挑战:提供健壮可靠的说明性分析,主动推荐在不断变化的条件下实现最高生产力所需的设置和过程。

控制室或车间的操作员使用一种名为“操作员副驾驶”的新应用程序与动态食谱交互。应用程序自动检测当前的条件,并提供推荐的机器设置,以优化所需的结果。


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  • 版权声明:内容来自互联网不代表本站观点,2020-10-22发表于 加入杏鑫栏目。
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