BlueScope Steel crește utilizarea învățării automate – Proiecte – Software


BlueScope Steel perfecționează o serie de modele de învățare automată care sunt puse în funcțiune îmbunătățind calitatea și reducând deșeurile în operațiunile sale de fabricație.

Compania a declarat în raportul său de sustenabilitate[[pdf]că utilizarea învățării automate și a inteligenței artificiale are loc în contextul unei apăsări interne mai largi pentru a-și susține capacitățile digitale.

Potrivit acestuia, piloții digitali actuali acoperă, de asemenea, domenii precum automatizarea proceselor robotizate, internetul obiectelor și modelarea informațiilor despre construcții.

"Anul acesta am testat o serie de oportunități pentru a stimula eficiența producției, inclusiv simulări digitale pentru a ajuta la optimizarea operațiunilor și analize avansate și automatizarea proceselor robotizate (RPA) pentru a reduce deșeurile și a îmbunătăți costurile de fabricație", a spus BlueScope.

„Aceste proiecte, și multe altele, sunt împărtășite în mod regulat prin intermediul rețelei noastre de excelență în producție și sunt acum la scară globală.

„Continuăm să testăm oportunități de adăugare de valoare pentru lanțul nostru de aprovizionare și să susținem implicarea clienților.”

În ceea ce privește utilizarea analizei avansate, BlueScope a spus că un caz de utilizare timpurie constă în „reducerea defectelor și a degradărilor” la calitate, despre care a spus că „poate avea [a] impact semnificativ asupra livrării satisfacției clienților, rezultând în același timp economii reale datorate pretențiilor de calitate redusă și prelucrării ineficiente și risipitoare. ”

„În producerea următoarelor noastre produse acoperite, am identificat marcajele metalice ca o zonă cheie pe care am putea să o îmbunătățim, concentrându-ne inițial în unitățile de producție din Australia”, a spus BlueScope.

„Folosind tehnici de analiză avansate, inclusiv învățarea automată [and] instrumentele avansate de vizualizare combinate cu investițiile în noi sisteme de inspecție a suprafeței (SIS) și procesele îmbunătățite au redus pretențiile de calitate și au permis generarea unor economii semnificative. ”

Un alt caz de utilizare identificat pentru învățarea automată este „optimizarea” cantității de acoperire cu zinc „aplicată” [to steel products] în timpul procesului de producție ”.

BlueScope a declarat că scopul său a fost „de a reduce la minimum consumul de resurse și deșeurile, menținând în același timp promisiunea noastră de înaltă calitate pentru clienți”.

„Dezvoltăm modele de învățare automată pentru a prezice masa de acoperire mai precis prin aplicarea algoritmilor de învățare pe termen lung care se adaptează automat cu cele mai recente date, rezultând economii semnificative de acoperire metalică”, a spus acesta.

„Folosirea și extinderea dezvoltării acestor instrumente și capabilități de analiză avansată către rețeaua globală de linii de acoperire prezintă oportunități semnificative de a reduce în continuare amprenta deșeurilor menținând în același timp serviciul nostru către clienți și optimizând activele noastre de producție.”



Source link

Lasă un răspuns