西门子安贝格电子制作工厂（EWA）是一个怎样的存在？
在这里，每天要完结350次出产切换，产品组合包括约1200种不同产品，每年要出产1700万个Simatic组件。为完结不断优化以确保工厂安稳运转，EWA需求评价并运用5000万条进程与产品数据。此外，工厂还使用了人工智能和工业边际核算等突破性技能及云解决方案，助力完结高度灵敏且十分高效牢靠的出产程序。
在西门子安贝格电子制作工厂（EWA），“工业4.0”已在许多范畴成为实践。
工业边际核算与人工智能助力产能添加
Jochen B nig博士是西门子安贝格电子制作工厂战略数字化部分的负责人。他表明：“使用边际核算，数据能够在它发作的地址，即在工厂里或机器上，被当即处理。”举例来说，在EWA，这项技能已被使用于为分布式I/O组件出产印刷电路板（PCB）的出产线上。
在曩昔，出产并未被充沛优化，而这既不是因为工厂可用性，也不是因为进程质量。瓶颈存在于PCB出产的最终阶段，即X光检测环节。
只要指甲盖巨细的电路板中包括有与功用相关的带有各种联接销的总线联接器。在一项非集成测验中，相关人员要对这些联接销的焊接接头进行X光检测，以检查它们是否能正确地作业。那么，应该花费大约50万欧元再购买一台X光机吗？
另一种方法则是使用人工智能技能。来自传感器的数据经由全集成主动化（TIA）环境被传输至云端。TIA环境包括一个操控器和一台边际设备。专家对根据人工智能和进程参数的算法进行练习。该算法能够学习进程数据是怎么反映焊接接头质量的，并能够对在工厂中的边际使用里运转的一个模型进行操控。
在PCB的出产的悉数进程中，一种由人工智能操控的模型能够供给牢靠信息，用来判别相应PCB存在缺点的可能性。
B nig解说说：“该模型能够猜测PCB上的焊接接头是不是真的存在毛病。换言之，它能够判别是否需求对PCB进行最终阶段的检测。凭借闭环剖析，这些数据能够当即反应到出产中。”
前期预警系统与猜测性保护
闭环剖析和工业边际技能也被使用在铣削中。因为铣削时发作的粉末，为Simatic产品切割PCB的铣床主轴并不会永久都正常运转。可是，起先人们并不清楚问题的本源在哪里。就像在主动X光检测技能中的使用相同，西门子的专家可通过边际核算和人工智能技能来完结猜测性保护。
西门子团队别离出了与非计划性停机存在显着相关的两组参数：铣床主轴的转速以及驱动所需电流。这些数据被输入一台边际设备。在这台设备中，一种现已预先被练习好的算法能够辨认出进程数据中存在的反常与停机时刻之间的彼此关系，并将其反应至出产的悉数进程。
来自西门子工业事务不同部分的专家携手协作，一起推进EWA的数字化转型。
Performance Insight使用程序让运用者能够在根据云的开放式物联网操作系统MindSphere上查询成果。现在，工厂运营人员能够提早12到36小时收到对或许会呈现的系统毛病的提示并据此采纳相应措施。
可是，数据与反常情况等信息并非简略地存储在MindSphere中。为了让取得的成果越来越精确，算法有必要被更好地练习。EWA的物联网专家Florian Meierhofer解说说：“这正是在MindSphere中正在发作的工作。EWA中继续安稳且端到端的数字化环境确保了主动化、工业边际设备以及云核算之间必要的无缝交互。”
数字化双胞胎与概念验证（PoC）
在数字化双胞胎的协助下，Simatic操控器组件能够在方针周期内被出产完结，而这个周期是八秒钟。起先，仿真成果显现周期为11秒。它一起也指出周期时长之所以为11秒是因为为出产线规划的机器在实践出产中并未完结优化运转。
西门子专家在出产的数字化双胞胎顶用更适宜的组件替换了这些机器部件。在接下来的模仿中，方针周期被无缝完结，然后完结了概念验证。
EWA凭借定制化的安全解决方案来最大程度地下降网络基础设施遭受网络进犯的危险。
总结一下，在EWA，硬件与软件解决方案、工业通讯、网络安全与服务以最优化的方法彼此和谐。凭借继续安稳、端到端的横向与纵向集成，出产工序完结了无缝联接。这使EWA成为西门子数字化企业解决方案的模范。这套解决方案将助力西门子与协作伙伴一起迈向数字化转型的未来。
