Πρόκληση

Το εργοστάσιο παρήγαγε telemetry υψηλού όγκου για θερμοκρασία, δονήσεις, throughput και κατανάλωση ενέργειας, αλλά τα insights ήταν απομονωμένα. Οι μηχανικοί συνέκριναν spreadsheets ενώ οι επόπτες δεν είχαν προγνωστική ορατότητα σε bottlenecks ή drift μηχανημάτων.

Πώς βοηθήσαμε

Σχεδιάσαμε event-driven data pipelines που κανονικοποιούν τα feeds αισθητήρων, εκπαιδεύσαμε προγνωστικά μοντέλα για να σηματοδοτούν ανωμαλίες και δημιουργήσαμε dashboards για executives και operators. Η λύση χαρτογραφεί τη ροή του χαλκού end-to-end, επισημαίνοντας σταθμούς που κινδυνεύουν να επηρεάσουν το performance πριν εμφανιστούν προβλήματα στην παραγωγή.

• Υλοποίηση Azure IoT Hub και Stream Analytics για ενορχήστρωση ingest και μετασχηματισμού σε πραγματικό χρόνο.
• Ανάπτυξη μοντέλων machine learning σε Python που προβλέπουν drift εξοπλισμού και προτείνουν παρεμβάσεις.
• Δημιουργία custom Power BI και React dashboards για leadership, process engineers και line managers.

Αποτέλεσμα

Οι ομάδες πλέον ιεραρχούν τη συντήρηση χάρη σε alerts των μοντέλων, εστιάζοντας στις διαδικασίες μεγαλύτερου ρίσκου για το throughput. Ο χρόνος για insights έπεσε από μέρες σε λεπτά, κρατώντας την ηγεσία ευθυγραμμισμένη στις επενδύσεις.

Ο παραγωγός επέκτεινε τη λύση σε νέα εργοστάσια χρησιμοποιώντας τα playbooks της Coders για ενοποίηση πηγών δεδομένων και συνεχή βελτίωση προγνωστικής ακρίβειας.