OT SI 利用流程自動化開創新契機
營運技術（OT）系統整合商必須整合硬體、軟體和雲端服務供應商，為客戶提供完整、端對端的解決方案。因此，部署 AI 支援的預測維修系統對於 OT SI 而言遙不可及，對於製造商而言卻是不可或缺的。
他們與 Arrow Electronic 等解決方案集合商合作，就能克服這些挑戰，找到新契機。Arrow 與頂尖技術供應商合作，提供完整全套的解決方案。解決方案集合商耗費許多資源和時間尋找、採購、測試並整合所有系統要素，為此奠定基礎。
其中一個例子是 Senseye PdM AI 支援的預測維修解決方案。Arrow 與 Senseye 合作，建立邊緣到雲端解決方案，其中包括預先設定的硬體、感應器與分析軟體，以及專家設定與支援。
預測分析縮短作業停機時間
Arrow 選擇 Senseye，不僅是因為 Senseye 擁有領先業界的 AI 技術，也因為其非常擅於將預測性維修作業融入終端客戶的現有作業流程。
Arrow 智慧型解決方案業務技術主任 Andy Smith 表示：「對於成功的專案而言，將解決方案整合客戶流程十分重要，其重要程度不亞於技術的重要程度。「Senseye 與企業和營運團隊合作，爭取其認同與支持，接著深入洞悉其完整工作流程，目標是以可測量和永續的方式實現高投資報酬率。此流程十分穩固可靠，共有八個步驟，可由 Senseye 或系統整合商提供。他們愛不釋手，因為他們正在透過數位轉型流程幫助客戶，更為其提高價值。」
全球領先的鋁產品製造廠商 Alcoa Corporation 是 Senseye 的合作客戶。Alcoa 的業務目標是採用設備維修最佳作法，包括從規劃性維修轉向預測性維修。
起初，Alcoa 在冰島東部偏遠的鋁冶煉廠實施 Senseye 解決方案，作為全球部署第一個廠址。此廠址以零廢棄物填埋計劃為設計，是第一座環境永續的鋁冶煉廠。
PdM 解決方案與現有維修系統相連，可在發生功能性故障前分析機器條件指標，並提供自動警示與診斷。例如，該系統可以提早警告現場工作人員鋸床裡有元件鬆脫，避免造成問題。該工廠已減少 20% 的非計畫性停機時間，改善作業效率並降低維修成本。
運用邊緣 AI 實現製造流程自動化
在工廠生產線上，AI 支援的 PdM 工業邊緣電腦利用現有的嵌入式流程控制器和 PLC 資料來源，收集即時分析資料。製造商也可以為缺少 PLC 元件的設備新增新的感應器，讓管理員可以收集機器溫度、震動、目前的負載等其他詳細資訊。
在 Intel® OpenVINO™ 工具組的協助之下，系統軟體可使用 AI 推斷來預先篩選資料，並將資料從專有格式轉換為雲端就緒的通訊協定。搭載 Intel® 處理器的機器專為應用於嚴苛的工業環境而設計，可將資料回傳至 Senseye 平台。此雲端型平台能將不同來源的資料結合至分析報告和可自訂儀表板，讓製造商可以輕鬆地在多個廠址間擴展解決方案。
AI 演算法未必皆相同。大多數預測維修解決方案皆會從掃描感應器資料異常開始，接著標示出異常情況，提醒操作人員注意該機器。Smith 表示：「這種方法的問題在於，即便有相同類型的馬達和傳動裝置，幾乎所有機器都有不同的簽章。」
Senseye 採用指紋法，這種方法更能區分出細微差別，可識別出不同機器間的差異。AI 系統可以在任何裝置運轉一段時間後建立其個別設定檔圖片，即所謂的「指紋」，代表其未來健康情況的模型。當機器偏離其指紋模型，系統就會發出警報，代表該機器需要進行維修。
Smith 表示：「Senseye 花費了數年研究並讓此方法更臻完善，創造出差異化優勢，並為其解決方案帶來更高的價值。」
OT SI 開創新契機
Arrow 與 OT SI 生態系統合作，確保這些合作夥伴能從加速上市與新商機中獲益，同時其製造商客戶也能改善作業、節省支出。
隨著電腦視覺和私有 5G 網路等相鄰技術的出現並對製造業造成影響，Arrow 也會持續提供新的解決方案，改善異常偵測功能、確保工作者安全無虞並維護網路安全。
Smith 表示：「我們已經明確看見，整體市場需要能運用 OT SI 創造解決方案的角色。隨着製造業邁向數位轉型，我們還有許多工作要做，我們將持續創新。」