我们最近讨论了 MES 软件中缺失的元素，这些元素对于极端自动化和节省成本至关重要，并能够通过实施基于人工智能 （AI ）的工业 4.0 插件添加。简而言之，为了将 MES 从记录数据转移到运行预测，使用预测来引发具有可操作见解的警报并实现极端（近 100%）自动化，必须添加人工智能。
预计到 2027 年，航空航天复合材料市场将达到 633.7 亿美元，因此人们肯定有动力寻找能够提高运营成本效益同时降低相关风险的解决方案。
添加人工智能有什么好处？以下是几个例子：
- 与复合材料相关的制造商使用人工智能层来协调冷柜和热压罐之间的工作，并为满足最后期限所需的适量复合材料解冻。这最大限度地减少了材料浪费，并节省了员工手动协调需求、截止日期、热压罐可用性和供应链因素的开销。
- 人工智能用于最大限度地提高热压罐的产量，在提高利用率的同时节省能源。
- 人工智能层识别并警告与特定模式的偏差，例如错位或“乱序”的情况，从而节省在整个工厂车间寻找工具的时间。
- 人工智能预测特定工作站的问题、即将到期的材料、必须进行维护的机器或工具等，并就需要提前采取的步骤发出具体指示的警报。这可以最大限度地减少返工，这意味着能够在第一时间完成所有工作。
以下基准展示了基于人工智能制造解决方案（例如 Plataine）的智能工业 4.0 解决方案的货币贡献：
Light & Strong的故事
Light & Strong 是一家领先的复合材料零件制造商，由复合材料专家团队创建，最近被 Lohia Group 收购。公司专业生产航空航天和军用碳纤维和玻璃纤维复合材料部件。
该公司协助客户完成制造过程的所有阶段，从规划和开发到工具和模具的生产，再到原型设计和批量生产。
生产团队一直在寻找新的流程自动化手段，以减少材料浪费、改进质量控制并提供跨生产线的实时可见性，以便在问题出现之前得到解决。
由于全球劳动力短缺，该公司热衷于自动化任何可以自动化的流程，以腾出工厂员工从事更高价值的任务。
在此期间，公司管理层决定进一步探索基于人工智能的 IIoT 技术，并在其 MES 解决方案之上实施先进的工业 4.0 层。
Light & Strong 部署了 Plataine 的基于 AI 和 IIoT 的软件，旨在显著减少材料浪费，提高质量保证并缩短生产时间：
初步成果和对未来的期望：
通过添加 AI 层和极端自动化功能获得的主要好处之一是，由于对冷冻储存的复合原材料进行自动化管理，材料浪费和返工显著减少。
- 当材料卷到达工厂时，它们会被贴上 RFID 传感器的标签，提供材料位置的实时记录。
- 软件为每项工作分配最合适的原材料，同时考虑曝光时间和有效期以及余料利用率。下料切割计划是根据生产所需的动态、多部分策略自动创建的。
- 员工不再需要花费大量时间手动计算和报告保质期，消除了人为错误的可能性，并让员工腾出时间从事价值更高和重复性更少的任务。
- 在生产车间增加一个实时可见性层，通过跟踪原材料的实时地图，帮助生产经理在中断或延迟生产之前识别和解决即将发生的问题。
- 对生产计划的持续分析以发现使用余料的机会，从而进一步优化材料产量——如果需要，它能够一次管理数千个生产作业。
- 此外，还维护了一个数字线程。这是整个生产过程的全数字记录。这意味着，如果后来发现某个材料批次存在缺陷，则可以立即识别哪些套件受到影响并将其从生产中移除，从而大幅减少低质量成本（COPQ）并确保它们始终为审核做好准备。
库存管理的自动化以及材料状态监控可最大限度地减少人为错误，并为熟练的技术工人腾出宝贵的时间来完成其他生产任务。
所有可用材料卷的完全可见性，包括它们的除霜状态、每个卷或剩余材料的剩余暴露时间 (ETL)，以及车间的所有生产变量。由于这种可见性，您可以自动计算冷柜的“进出”时间，并为生产作业选择最合适的材料。
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