Intervenant : Mo Dewen, directeur principal du département d'ingénierie, division des membranes, Shanghai Putailai New Energy Technology Co., Ltd.
Sujet de la conférence : JMP® Intelligent Manufacturing Data Automated Analysis Application Innovation
résumé:
Le Big Data, l'Industrie 4.0, l'intelligence artificielle (IA), etc. sont devenus des sujets de préoccupation brûlants dans le monde entier, et les innovations d'application dans ce domaine ont commencé à entrer dans la vie des gens en grand nombre. Cependant, dans le domaine industriel, l’innovation et l’application dans ce domaine ne font que commencer. Bien que certaines grandes entreprises aient commencé à appliquer l'intelligence artificielle à l'industrie manufacturière, par exemple en collectant des données sur les équipements, en modélisant logiquement les données commerciales et en réalisant des fonctions de gestion intelligente des équipements telles que la surveillance des équipements en temps réel et la maintenance prédictive, pour un grand nombre de petites et micro-entreprises, il reste encore beaucoup de place à l'amélioration dans l'application de l'informatisation et de la dataisation du processus de fabrication au contrôle qualité et aux services produits. MES, ou Manufacturing Execution System, fournit une plate-forme d'information pour le processus de production, permettant la collecte en temps réel des données de fabrication des produits. La plate-forme JMP fournit des modules d'analyse statistique de données riches pour le traitement des données en temps réel, l'analyse en temps réel et les rapports de visualisation des données. Le cas partagé cette fois-ci consiste à utiliser la plate-forme du système MES pour collecter des données en temps réel sur les équipements de production, les paramètres de fabrication des produits et la qualité des produits, et à stocker les données dans une base de données. JMP se connecte via ODBC pour lire les données mises à jour en temps réel dans la base de données et utilise JSL (JMP Script Language) pour effectuer un développement secondaire sur des outils d'analyse tels que des générateurs graphiques, réalisant ainsi une visualisation des données du processus de fabrication et de la qualité du produit et formant un rapport d'analyse des données de qualité.
