Orador: Mo Dewen, Gerente Sénior del Departamento de Ingeniería, División de Membranas, Shanghai Putailai New Energy Technology Co., Ltd.
Tema del discurso: Innovación en la aplicación de análisis automatizado de datos de fabricación inteligente JMP®
resumen:
El big data, la Industria 4.0, la inteligencia artificial (IA), etc. se han convertido en temas de gran preocupación en todo el mundo, y las innovaciones en aplicaciones en esta área han comenzado a entrar en la vida de las personas en grandes cantidades. Sin embargo, en el ámbito industrial, la innovación y la aplicación en este ámbito apenas comienzan. Aunque algunas grandes empresas han comenzado a aplicar inteligencia artificial a la industria manufacturera, por ejemplo, recopilando datos de equipos, modelando lógicamente datos comerciales y realizando funciones de gestión de equipos inteligentes como monitoreo de equipos en tiempo real y mantenimiento predictivo, sin embargo, para una gran cantidad de pequeñas y microempresas, todavía hay mucho margen de mejora en la aplicación de la informatización y dataización del proceso de fabricación al control de calidad y los servicios de productos. MES, o Sistema de Ejecución de Manufactura, proporciona una plataforma de información para el proceso de producción, realizando la recopilación en tiempo real de datos de fabricación del producto. La plataforma JMP proporciona módulos de análisis estadístico de datos enriquecidos para el procesamiento de datos en tiempo real, análisis en tiempo real e informes de visualización de datos. El caso compartido esta vez es utilizar la plataforma del sistema MES para recopilar datos en tiempo real sobre el equipo de producción, los parámetros de fabricación del producto y la calidad del producto, y almacenar los datos en una base de datos. JMP se conecta a través de ODBC para leer los datos actualizados en tiempo real en la base de datos y utiliza JSL (lenguaje de script JMP) para realizar un desarrollo secundario en herramientas de análisis como generadores de gráficos, logrando así la visualización de datos del proceso de fabricación y la calidad del producto y formando un informe de análisis de datos de calidad.
