【炭黑產(chǎn)業(yè)網(wǎng)】7月12日消息，根據(jù)亞馬遜云科技(AWS)最近發(fā)布的案例研究顯示，阿波羅輪胎在實施新的數(shù)字化戰(zhàn)略以轉(zhuǎn)變其制造流程后，已經(jīng)取得了顯著的成效。

AWS在五月份的一份報告中詳細闡述了這個案例。阿波羅輪胎，這家在亞洲和歐洲擁有七家獨立制造工廠的印度輪胎制造商，過去對其設備性能的了解相當有限。雖然阿波羅的機器已經(jīng)裝備了SCADA系統(tǒng)來收集生產(chǎn)能力和其他關(guān)鍵指標的數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)以前都是孤立的，僅能提供對單臺機器性能的洞察，而無法進行跨機器或工廠的比較分析。

然而，據(jù)炭黑產(chǎn)業(yè)網(wǎng)了解，為了改善這一狀況并優(yōu)化生產(chǎn)效率，阿波羅決定與AWS的合作伙伴Deloitte攜手，共同實施一項物聯(lián)網(wǎng)解決方案，旨在將其所有的生產(chǎn)設備連接到一個集中的“數(shù)據(jù)湖”中。Deloitte憑借其在構(gòu)建安全和可擴展的物聯(lián)網(wǎng)解決方案方面的豐富經(jīng)驗，利用AWS IoT SiteWise和AWS IoT Greengrass等多項服務，為阿波羅開發(fā)了一套完整的解決方案架構(gòu)。這一架構(gòu)使得大量來自阿波羅設備的原始數(shù)據(jù)能夠流入AWS的“數(shù)據(jù)湖”中進行處理和分析。

阿波羅輪胎的先進制造全球主管Shibu George表示，在Deloitte的協(xié)助下，他們現(xiàn)在能夠為團隊指明方向，并展示如何利用數(shù)據(jù)來推動改進。AWS的報告進一步指出，該解決方案現(xiàn)在還包括一個配備了集中式儀表板的智能制造平臺，用于可視化設備指標并提供“近乎實時”的數(shù)據(jù)視圖。

為了驗證這一概念，阿波羅首先將其密煉機的數(shù)據(jù)連接到AWS的“數(shù)據(jù)湖”中。通過Amazon Redshift，他們能夠在儀表板上實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，從而對設備性能進行內(nèi)部和跨工廠的比較。這一變革性的舉措使阿波羅能夠識別性能差異并迅速采取糾正措施。

George強調(diào)，當他們開始將數(shù)據(jù)傳輸?shù)紸WS時，便獲得了一個獨特的機會來比較和提升工廠內(nèi)部以及跨工廠的性能。通過無縫訪問密煉機數(shù)據(jù)，阿波羅不僅提高了生產(chǎn)率，還實現(xiàn)了能源消耗的降低。具體來說，生產(chǎn)率提高了9%，而能源消耗則減少了3%。考慮到每臺密煉機的能量負荷約為10兆瓦，這一節(jié)能效果相當顯著。

AWS還指出，僅將這一能源負荷中的二氧化碳排放量減少3%，就相當于減少了4000輛汽車一整年的排放量。隨著項目的進一步推進，阿波羅正在探索利用人工智能和機器學習技術(shù)對其數(shù)據(jù)進行更深入的分析，以預測膠料特性和測試流程改進。此外，他們也開始從其他設備，包括硫化機和輪胎成型機，傳輸數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)了硫化機閑置時間的大幅減少。