聯(lián)手亞馬遜云科技?西門子中國首家數字工廠打造產線故障快速診斷知識圖譜

10月9日消息，以數字化為核心的第四次工業(yè)革命推動制造企業(yè)加速邁向云化與智能化。IDC預測，中國制造業(yè)的云化支出比例將從2020年21.6%上升至2025年34%，中國制造業(yè)正在乘云而上。

百年制造企業(yè)西門子在中國的首家數字化工廠——西門子工業(yè)自動化產品（成都）有限公司（以下簡稱：SEWC）正是行業(yè)先行者。該數字工廠通過數字化軟件、套件SIMATIC以及相關硬件實現了研發(fā)、制造、質量、管理系統(tǒng)的整體聯(lián)動，是引領智能制造的燈塔工廠。

在數字化探索中，SEWC充分發(fā)揮云服務帶來的高彈性和海量擴展能力，基于AmazonNeptune圖數據庫構建云邊一體的產線故障知識圖譜應用試點，實現工業(yè)實體、工業(yè)系統(tǒng)、知識經驗、工業(yè)組織和人工操作等元素之間高度復雜關聯(lián)關系的高效分析，為生產現場人員提供自助式查詢服務，快速精準地提供問題定位、故障分析、設備操作和突發(fā)情況應對等知識，實現以數據驅動精益生產。



西門子工業(yè)自動化產品（成都）有限公司信息技術部經理楊健

西門子工業(yè)自動化產品（成都）有限公司信息技術部經理楊健表示，SEWC長期耕耘制造業(yè)數字化建設，數字化的應用和推廣一直是我們的使命。

談及和亞馬遜云科技合作打造的云邊一體產線故障知識圖譜應用，楊健介紹，作為制造業(yè)的核心系統(tǒng)——OEE系統(tǒng)通過收集生產線中各種設備的狀態(tài)信息來判定設備運行狀態(tài)是否正常。每一次宕機就意味著要借助自動化或者人工處理來解決相應的故障。

此前，SEWC更多的是靠人工來解決故障。因為每一次機器設備故障的代碼都不同，比如有嚴重拋料、貼片機的貼頭、吸嘴的堵塞以及物料本身的供應出現故障等等，需要有經驗的資深人員分析故障原因、尋找解決辦法，同時更新維修記錄。

現在，通過引進亞馬遜云科技圖數據庫AmazonNeptune技術，SEWC實現了基于故障的知識體系分析系統(tǒng)，系統(tǒng)能夠對故障給予比較及時和正確的判斷，大大節(jié)省了人工進行判斷的時間?；谶@個圖數據庫工人可以快速定位相應的故障原因，一般的操作人員就可以很快地進行有效處理。

據介紹，亞馬遜云科技圖數據庫AmazonNeptune可以存儲數十億個關系，可將圖數據查詢延遲降低到毫秒級，幫助制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)建工業(yè)知識圖譜或整合產品關系數據以提供數據洞察。

楊健表示：“建設工業(yè)制造系統(tǒng)的數字化需要借助工業(yè)知識圖譜，基于AmazonNeptune，我們初步實現了產線故障知識圖譜，這讓我們具備了云端彈性的計算調度能力和海量擴展的數據處理能力，機器學習功能的加入讓知識圖譜具備了自我進化的能力。”

“在整個生產的生命周期我們都擁有了這樣一個產線故障知識體系后，就能夠真正做到知識的不斷推進。結合亞馬遜云科技圖數據庫AmazonNeptune技術、AmazonS3存儲、計算服務等能夠真正實現基于工廠無縫的、無痛的基礎架構的運維支撐，同時，又能夠享受到高質量基于人工智能、基于圖數據庫的服務?！睏罱⊙a充道。

未來，SEWC將聯(lián)合亞馬遜云科技持續(xù)創(chuàng)新，從研究開發(fā)、生產制造和運行保障三方面，構建智能化的工業(yè)知識圖譜共享服務，不斷進行數據優(yōu)化、算法優(yōu)化、人員經驗的固化，為智能化生產奠定堅實基礎。

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