实施智能制造实践为我们的车间和运营中心带来了显着的效益。从手动流程到数字流程的转变，以及我们陆防系统平台制造部门内无线通信和人工智能 (AI) 的集成，提高了速度、精度和安全性。
我们的智能制造集成方法强调整体、端到端的增强，以实现无缝运营和最高效率。 |
工业物联网 (IoT) 改变了我们的游戏规则，使我们能够获取有关运营的有用见解。借助材料跟踪系统 (MTS) 等基于物联网的解决方案，我们可以访问实时数据，从而增强可追溯性、优化物流并简化工作流程管理。
通过利用集成到 SAP 企业系统中的射频识别技术和支持物联网的扫描仪，我们的材料管理团队增强了对材料使用和移动的跟踪。以前，物料处理人员必须单独扫描物品，但有了 MTS，他们现在可以一次扫描整个箱子，每天最多可节省 4.75 个工时。这种互连性还为我们的运营中心提供了现场活动的实时可视化，增强了供应链的可见性并缩短了交货时间。
随时访问数据和实时分析从根本上改变了我们的决策和运营管理方法，改进了传统方法，简化了战略规划，并重新定义了运营效率。
其核心是操作执行系统 (OES)，它集成到我们的工业物联网设备中，用于监控生产过程的每个阶段 - 从板材切割和制造到机械加工、装配和最终质量保证。 OES 跟踪生产绩效数据，例如交货时间、制造过程数据、质量数据以及人员和机器利用率等信息。然后，管理人员可以利用通过数据分析获得的见解来做出优化运营的明智决策。此外，OES 大幅减少了手动任务更新，每天为我们的运营节省了多达 15 个工时。
为了支持这一整体数字架构，我们在运营中心开发了一个集中式数据仓库来存储生成的所有结构化数据。这里收集的数据驱动的见解使我们能够做出简化流程、提高效率、增强生产可持续性并确保更高质量的决策。
机器学习和人工智能，特别是生成式人工智能，为创新带来了无数机会。例如，我们针对加工操作实施的预测性维护模型使用机器学习来检测异常和潜在缺陷，促进先发制人的维护，从而最大限度地减少生产中断造成的延迟和成本。这为我们的生产工程师提供了宝贵的见解，以增强运营可持续性并为我们的客户提供更大的价值。
如今，人工智能驱动的机器人技术和自动化使我们能够在动态制造过程中提高生产力。我们的人工智能扫描到路径应用程序根据我们工程师输入的参数自动生成机器人运动，从而简化焊接协作机器人和机器人喷砂系统的编程。
除了使用人工智能进行机器数据分析之外，我们还利用视频分析在车间进行智能监控，以帮助查明任何安全合规问题，例如在起重操作期间验证技术人员的防护装备是否正确。这样可以立即采取纠正措施，并大大提高工作场所的安全性。此外，我们正在与人工智能专家合作开发 GenAI 工具，例如用于知识管理的聊天机器人。
在我们探索其他有前途的技术时，我们的制造团队仍然专注于巩固我们在大数据和人工智能方面的基础。我们的智能制造集成方法强调整体、端到端的增强，以实现无缝运营和最高效率。这一迈向智能制造的旅程强调了我们对利用技术和创新的承诺，凸显了数字化的变革力量。
随着我们不断采用和拥抱先进功能，我们的目标是在工作中树立新标准，并进而为客户提供更大的价值。
