Doskonałość produkcji w przemyśle motoryzacyjnym
W dzisiejszym wymagającym krajobrazie motoryzacyjnym osiągnięcie doskonałości operacyjnej dzięki inteligentnej produkcji wymaga czegoś więcej niż generowania danych. Nasze rozwiązanie Intelligent Production Excellence automatycznie rozwiązuje problemy związane z wydajnością i jakością w czasie rzeczywistym za pomocą czujników, urządzeń brzegowych, IoT (Internet rzeczy), sztucznej inteligencji (AI) i aplikacji niskokodowych, które bezproblemowo ze sobą współpracują.
Tworząc kompletną pętlę komunikacji w zakładzie, producenci samochodów mogą stworzyć samoorganizujące się środowisko produkcyjne, w którym linie produkcyjne mogą zasadniczo zarządzać się same. Procesy te pomagają naszym klientom obniżyć koszty, poprawić wydajność, zapewnić cyberbezpieczeństwo i zapewnić wysoką jakość od uruchomienia do produkcji.
Często zadawane pytania dotyczące inteligentnej doskonałości produkcji
Rozwiązanie Siemens Intelligent Production Excellence umożliwia korzystanie z zaawansowanych technologii, informacji opartych na danych i innowacyjnych praktyk w celu optymalizacji procesów produkcyjnych w branży motoryzacyjnej w celu uzyskania wyższej wydajności, jakości i elastyczności.
Nasze rozwiązanie obejmuje technologie takie jak urządzenia IoT, czujniki, analityka danych, sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, symulacje cyfrowych bliźniaków, robotyka, produkcja dodatków (drukowanie 3D) i zaawansowane systemy automatyzacji.
Wykorzystując dane w czasie rzeczywistym, analizy predykcyjne i automatyzację, inteligentna doskonałość produkcji może identyfikować i eliminować nieefektywności, redukować przestoje, optymalizować planowanie, minimalizować straty i zwiększać wykorzystanie zasobów. Prowadzi to do zwiększenia wydajności produkcji i wyższej wydajności.
Optymalizując procesy i zmniejszając ilość odpadów, inteligentna doskonałość produkcji może prowadzić do bardziej zrównoważonego wykorzystania zasobów, niższego zużycia energii, zmniejszenia emisji i ogólnych przyjaznych dla środowiska praktyk produkcyjnych.
Przykłady obejmują wykorzystanie przez BMW IoT i analizy danych w celu zwiększenia wydajności produkcji oraz wykorzystanie przez Audi technologii cyfrowych bliźniaków w celu usprawnienia procesów produkcyjnych.