Uma IA que lê os mesmos dados que o seu MES escreve.
Um modelo só consegue raciocinar sobre aquilo que os seus sistemas realmente registam. Por isso começamos por construir os dados do MES: eventos com timestamp, contexto de lote e master data alinhado entre fábricas. Só depois é que as respostas chegam ao ecrã do operador, onde o turno está a decorrer.
Pergunte-lhe algo que perguntaria a um supervisor de turno.
O Apollo é o nosso assistente de consulta ao MES. Lê as tabelas do TrakSYS ou do AquiWeb onde a sua fábrica já escreve, por isso pode perguntar "porque é que a Linha 3 perdeu 40 minutos ontem?" e obter de volta os motivos de paragem e a árvore de perdas. A consola abaixo funciona com dados simulados de uma linha de embalagem.
O que construímos mesmo, sob a palavra "IA".
O MES tem de estar a funcionar antes de o modelo valer alguma coisa.
A maioria dos pilotos de IA em operações falha nos dados, e o modelo raramente é o problema. Uma única paragem é registada três vezes: uma vez no ERP, uma vez no MES, uma vez no historian do SCADA, cada uma com uma ideia diferente de quando começou. Nada concilia.
Por isso corrigimos isso primeiro: integração ISA-95 de L1 a L4, master data governado de forma centralizada, e cada evento registado uma única vez, referente a uma ordem e a um lote. Só depois é que vale a pena construir o modelo.
Um conjunto de capacidades em maturação.
A manutenção preditiva, a qualidade baseada em visão, o planeamento autónomo e a causa raiz generativa estão em fases muito diferentes. O que consegue pôr em prática depende de quantas das suas máquinas estão ligadas, até onde recua o seu histórico de eventos, e se o seu master data é consistente entre fábricas.
Cada projeto começa por classificar a sua fábrica nas quatro categorias abaixo. Recebe essa classificação por escrito antes de qualquer assinatura.
- Produção hojeInteligência OEE, atribuição de perdas, analítica contextualizada, fluxos de apoio à decisão.
- Em pilotoQualidade preditiva e causa raiz generativa. Avaliamos o âmbito face ao seu histórico de eventos, e avisamos quando é demasiado curto.
- Caso a casoManutenção preditiva à escala da frota, planeamento autónomo, inspeção por visão. Estas precisam de cobertura de sensores e de um histórico de falhas que a maioria das fábricas ainda não tem.
- Necessário em qualquer casoUm MES a funcionar, master data governado e máquinas ligadas via OPC UA ou MQTT. Fazemos isto em todas as fábricas.
Quer uma leitura honesta sobre a prontidão de IA na sua operação?
Um diagnóstico de 30 minutos sobre a espinha dorsal de dados operacionais que tem hoje, e que capacidades de IA pode suportar amanhã.