Table des matières
1. Exploitez les données en temps réel pour apporter des améliorations concrètes" >1. Exploitez les données en temps réel pour apporter des améliorations concrètes
2. Garantir la conformité réglementaire et la qualité " >2. Garantir la conformité réglementaire et la qualité
3. Gérer la consommation d'énergie " > 3. Gérer la consommation d'énergie
4. Réduire les pertes de production " >4. Réduire les pertes de production
5. Optimiser les activités de maintenance " >5. Optimiser les activités de maintenance
6. Comprendre les coûts de main-d'œuvre " > 6. Comprendre les coûts de main-d'œuvre
7. Réduire le coût des marchandises " > 7. Réduire le coût des marchandises
Maison Périphériques technologiques IA Quels sont les avantages d'obtenir une visibilité de fabrication en temps réel ?

Quels sont les avantages d'obtenir une visibilité de fabrication en temps réel ?

Apr 12, 2023 pm 07:55 PM
人工智能

Faire face à l'impact de la récession mondiale tout en faisant face aux perturbations continues de la chaîne d'approvisionnement, aux pénuries de main-d'œuvre et à la hausse des coûts de l'énergie, oblige les entreprises manufacturières à explorer des moyens innovants pour relever les défis commerciaux.

Cherchant à améliorer l'efficacité opérationnelle, à assurer une croissance à long terme et à garder une longueur d'avance sur la concurrence, les fabricants investissent davantage dans les technologies numériques telles que MES, SCADA/IHM, la maintenance prédictive, les jumeaux analogiques/numériques et la périphérie du cloud. L’industrie manufacturière bénéficiera des données supplémentaires apportées par ces technologies, fournissant ainsi des informations plus approfondies en vue d’améliorations opérationnelles.

De nombreux fabricants estiment qu'un investissement accru en capital est essentiel pour améliorer la productivité, en particulier dans le processus d'augmentation de la capacité de production, d'amélioration de la qualité et de réduction des coûts. Les fabricants investiront davantage dans les logiciels, les acquisitions, les nouveaux équipements et l’expansion internationale alors qu’ils cherchent à atteindre des objectifs de croissance plus larges, à accélérer la numérisation, à passer à zéro émission nette et à ouvrir de nouveaux marchés mondiaux.

Quels sont les avantages d'obtenir une visibilité de fabrication en temps réel ?

Malgré l'incertitude actuelle, les fabricants reconnaissent que l'investissement est essentiel pour stimuler la croissance, augmenter la productivité et rester compétitifs sur le marché mondial. Ce n’est un secret pour personne que le paysage manufacturier évolue rapidement et que les leaders manufacturiers de demain doivent garder une longueur d’avance dès aujourd’hui. La demande de nouveaux produits et les délais de livraison raccourcis ne montrent aucun signe de ralentissement, les relations clients étant tributaires d'une livraison rapide et efficace « à la demande ».

Les fabricants de classe mondiale mesurent et surveillent un ensemble convenu de KPI et les utilisent pour évaluer les performances de l'entreprise et comme contribution à la prise de décision. Les mesures traditionnelles telles que l’efficacité globale des équipements et les temps d’arrêt sont efficaces mais présentent des limites lorsqu’il s’agit d’évaluer l’efficacité et la productivité globales de la fabrication. Favoriser une amélioration continue tout au long du processus de fabrication nécessite des mesures KPI supplémentaires qui prennent en compte tous les domaines ayant un impact sur la productivité, augmentant ainsi la visibilité.

1. Exploitez les données en temps réel pour apporter des améliorations concrètes

Mesurer le TRS est un élément important de la mise en œuvre d'initiatives d'optimisation numérique et d'amélioration des performances. Les données fournies dans le système de performance doivent être traitées rapidement, sinon il sera difficile pour les responsables de production de découvrir la cause profonde du problème. Les équipes d'atelier sont encouragées à utiliser les données pour découvrir les causes des inefficacités des processus afin de générer des améliorations, créant ainsi une culture d'amélioration continue alors que les opérateurs s'engagent activement dans le système et voient la valeur qui en découle.

2. Garantir la conformité réglementaire et la qualité

Une visibilité en temps réel sur les problèmes de qualité, tels que les événements de non-conformité ou la perte de contrôle des processus, est essentielle pour augmenter les rendements, réduire les déchets de production et éviter les rappels de produits coûteux. L'impact d'un rappel de produit sur la réputation d'une marque peut être énorme et les coûts/amendes élevées associés peuvent être substantiels, pas seulement pour la production. Comprendre les capacités des processus dans une usine de fabrication est essentiel pour réduire les coûts de mauvaise qualité, promouvoir l'amélioration continue et créer un avantage concurrentiel durable.

3. Gérer la consommation d'énergie

Alors que les coûts énergétiques continuent d'augmenter à des niveaux sans précédent et que les contrats énergétiques sont sur le point d'expirer, les propriétaires d'entreprise se concentreront sur la manière de gérer la hausse des factures d'énergie et de réduire la consommation d'énergie. Mesurez et surveillez la consommation d'énergie en temps réel, plutôt que via des factures d'énergie mensuelles ou trimestrielles, ce qui permet de prendre des mesures correctives complètes.

De plus, contribuez à réduire la consommation d'énergie de manière proactive en intégrant les données sur l'énergie et la production pour identifier les opportunités d'amélioration ! Sans oublier l’importance d’atteindre les objectifs de durabilité et de réduction des émissions de carbone à long terme : un autre avantage de la mise en œuvre des technologies numériques pour soutenir les objectifs de réduction d’énergie.

4. Réduire les pertes de production

Les pertes de disponibilité telles que les temps d'arrêt planifiés ou non planifiés, le temps de configuration des machines, la rotation des stocks et le temps de changement, auront un impact négatif sur l'OEE et les performances. Cependant, des aspects tels que l’impact des tâches non productives, les temps d’arrêt des machines et leur impact sur les autres productions sont difficiles à appréhender. L'identification des inefficacités tout au long du processus de production est essentielle pour fournir les informations en temps réel nécessaires pour prendre des mesures correctives.

5. Optimiser les activités de maintenance

Une maintenance imprévue entraînera des pertes de production, une augmentation des coûts des pièces et une perte de temps pour réparer les problèmes, et le coût est nettement plus élevé que la maintenance planifiée. Adoptez une approche plus proactive en matière de maintenance préventive pour coïncider avec les arrêts de production planifiés, réduisant ainsi considérablement les coûts.

La maintenance préventive doit être contrôlée et gérée efficacement pour garantir que l'équipement continue de produire des produits de haute qualité. La visibilité sur la disponibilité et les performances des équipements peut vous aider à réduire les temps d'arrêt imprévus, à optimiser les activités de maintenance et à tirer le meilleur parti de vos actifs.

6. Comprendre les coûts de main-d'œuvre

Avoir le bon nombre de personnes et un équilibre de compétences dans l'atelier est un énorme défi de jonglerie ! Trop peu peut créer des goulots d'étranglement et conduire à des délais de production manqués, trop peut entraîner des coûts de main-d'œuvre inutiles et avoir un impact sur les bénéfices.

Obtenir des informations détaillées sur la main-d'œuvre, telles que le nombre d'employés nécessaires sur une chaîne de production, les compétences requises et le temps qu'il faut pour terminer un travail, vous aidera à dresser un tableau de vos besoins en main-d'œuvre. De même, comprendre la relation entre les performances des employés et le rendement, la manière dont le travail est rentable et comprendre le coût réel de la main-d'œuvre sont également des considérations importantes pour optimiser les performances de la main-d'œuvre et garantir une productivité maximale.

7. Réduire le coût des marchandises

La plupart des fabricants incluent les matériaux directs, la main-d'œuvre et les frais généraux lors de l'estimation des coûts. Lorsque vous essayez de réduire le coût des marchandises, vous devez comprendre ces trois éléments, qui peuvent aider à atteindre les indicateurs de performance clés de l'entreprise, notamment l'amélioration des marges bénéficiaires, la garantie de la durabilité de l'entreprise et l'amélioration de la satisfaction des clients. Une visibilité accrue grâce à la technologie numérique et à l’analyse des données en temps réel peut réduire le coût des marchandises.

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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

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L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

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Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière

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