Transformation der IT für die Fertigung am Industrial Edge
Die Zukunft der Fertigung ist vernetzt, automatisiert und digital. Durch die Konvergenz von OT mit IT werden zahlreiche Anwendungsfälle während des gesamten Fertigungszyklus möglich, um Innovationen zu fördern, effizientere Abläufe zu schaffen, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Produktivität der Mitarbeiter zu verbessern.
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HPE unterstützt Fertigungsunternehmen dabei, ihre Prozesse zu optimieren und die Produktqualität und Mitarbeiterproduktivität zu verbessern. Unsere industriellen IoT-Lösungen vom Edge bis zur Cloud ermöglichen:
- Digitale Entwicklung und Simulation: Lösungen für Remote-Visualisierung, CAE und EDA für schnellere, zuverlässigere Entwicklung, Modellierung und Simulation
- Angeleitete Montage: Augmented Reality-Anleitungen helfen den Mitarbeitern, mehrere Produktkonfigurationen und Baugruppen zu meistern, um Fehler zu reduzieren
- Wartung und Reparatur: Dank intelligenter Technologien erhalten Mitarbeiter direkten Kontakt zu Remote-Experten, sodass Geräteprobleme schneller diagnostiziert und gelöst werden
- Videoanalysen: Innovative Videoanalysen erhöhen die Geschwindigkeit und Genauigkeit des Qualitätssicherungsprozesses
- Zustandsüberwachung und vorausschauende Wartung: Überwachen und prognostizieren Sie Wartungsprobleme, bevor sie auftreten, und reduzieren Sie ungeplante Ausfallzeiten
- Digitale Zwillinge: Digitalisieren Sie die Leistung und Prozesse von Anlagen, um die Produktion zu überwachen und anzupassen
Bei Maschinen und Produkten hat die Konnektivität bereits zu Verbesserungen bei Effizienz, Leistung und Produktivität geführt. Die neuesten technologischen Entwicklungen bieten mehr Funktionsvielfalt zur Überwachung und Steuerung von Anlagen, Produkten und sogar der Produktionsprozesse selbst sowie neue Datenquellen aus einer Vielzahl von Betriebsbereichen.
Fortschritte in der IT und niedrigere Gerätekosten ermöglichen es Fertigungsunternehmen, Anlagendaten – Fließbandgeräte, Tools und Betriebssysteme im Fertigungsprozess – in einem gemeinsamen Dashboard zusammenzufassen, um bessere Einblicke in die Betriebsabläufe und die Anlagenleistung zu erhalten.
In den letzten fünf Jahren haben das Internet der Dinge (IoT) und Edge-Computing die Kosten von Machine Vision für Produktionsprozesse gesenkt und zugleich die Geschwindigkeit, den Datenzugriff und die Informationsverarbeitung von industriellen Vision-Systemen verbessert.
Futurum Research erforscht die Auswirkungen der digitalen Evolution auf die Fertigung und die Konvergenz von Operativer Technologie (OT) und Informationstechnologie (IT). Das Dokument befasst sich auch mit Lösungen aus der Praxis von SAP und HPE, um aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen.
DIGITALE TRANSFORMATION DER FERTIGUNG
Wie können Sie die Transformation in eine Digitale Fertigung meistern? Wie schaffen Sie den Weg von Automation zu Autonomie in Ihrer Produktion?
HPE digital manufacturing transformation tour
Die Digital Journey Map by HPE mit integrierten Lösungsbeispielen hilft Ihnen die eigene Roadmap für die Transformation der Fertigung aufzustellen.
Predictive Quality in der Batteriezellenfertigung
Die RWTH Aachen forscht auf dem Gebiet der Engineering- und Produktionsprozesse von Batteriezellen für den Elektromobilitätsmarkt. HPE unterstützt mit Data Fabric und Enterprise Service Bus Technologie.
Digital Foundation für industrielle Daten
Mit einem modernen Data Stack und der HPE Ezmeral Data Fabric für Daten in Ruhe oder Bewegung kann der Data Scientist in der Fertigung einfach effizientes Datenmanagement betreiben.
Distributed Industrial Cloud
Die Weiterentwicklung der Automatisierung von Anlagen zu autonomen end-to-end Fertigungsprozessen mithilfe der Hybrid Cloud Lösung von HPE, Intel und Microsoft über eine nahtlose Verbindung zwischen Edge und Cloud.
Dynamische Produktion mit SAP HANA und Data4Services
Für eine störungsfreie und adaptive Produktion werden in Echtzeit Daten aus dem OT Umfeld zusammengebracht mit Businessdaten aus dem ERP. Dies ermöglicht eine datengesteuerte Fertigung End-to-End.
Distributed Industrial Cloud
Die Weiterentwicklung der Automatisierung von Anlagen zu autonomen end-to-end Fertigungsprozessen mithilfe der Hybrid Cloud Lösung von HPE, Intel und Microsoft über eine nahtlose Verbindung zwischen Edge und Cloud.
Dynamische Produktion mit SAP HANA und Data4Services
Für eine störungsfreie und adaptive Produktion werden in Echtzeit Daten aus dem OT Umfeld zusammengebracht mit Businessdaten aus dem ERP. Dies ermöglicht eine datengesteuerte Fertigung End-to-End.
HPE GreenLake bietet der Fertigungsbranche das Beste der Cloud
Setzen Sie auf das Beste der Cloud für Ihre Apps und Daten, wo immer sich diese befinden. Zentralisieren Sie Ihre Prozesse und fördern Sie Innovationen – mit HPE GreenLake.
Fehlerfreie Fertigung wird Realität – mit KI-basierter Videoanalyse
Um Produktmängel zu reduzieren, verbesserte der Hi-Tech-Hersteller Foxconn in Zusammenarbeit mit HPE und den Ökosystempartnern Relimetrics und NVIDIA die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Qualitätsprüfung mit einer Edge-basierten Videoanalyse- und KI-Lösung für den Fertigungszyklus.
Herausforderung
Manuelle Inspektionen wurden immer anfälliger für Fehler und zeitaufwändiger, da über 1.000 mögliche Produktkonfigurationen für jeden Server validiert werden mussten, der die Produktionslinie erreichte. Infolgedessen nahmen Kundenbeschwerden aufgrund von unmittelbar bestehenden Qualitätsproblemen zu, die Nacharbeiten erforderten.
Die Lösung
In Zusammenarbeit mit HPE und den Partnern Relimetrics und NVIDIA nutzte Foxconn Edge Computing und das IoT, um eine KI-basierte Videoanalyselösung zu implementieren und so den Überprüfungsprozess zu automatisieren und eine bessere Rückverfolgbarkeit von Qualitätsproblemen zu ermöglichen.
„Wir haben jetzt die Möglichkeit, die Konfiguration und Montagequalität unserer Produkte automatisch zu überprüfen und menschliche Fehler in Bereichen zu vermeiden, in denen die Lösung die Verifizierung übernehmen kann.“
Ergebnis
Erhöhte Kundenzufriedenheit durch eine 25-prozentige Reduzierung der Anzahl fehlerhafter Server, die Kunden erreichen. Schnellere Überprüfungszeit um 96 Sekunden pro Server und verringerte Trainingszeit von Deep Learning-Modellen von 3 Wochen auf 2 Tage, was zu verbesserter Produktivität im Werk führt.
Weitere Informationen
Möchten Sie mehr erfahren? Diese Ressourcen zur Fertigungsbranche können für Sie von Interesse sein.