Arquitetura de referência de IA industrial para manufatura

Integração e processamento de dados

Sistemas industriais (ERP, sensores, equipamentos) alimentam dados brutos através do DataOps para a arquitetura de medalhão baseada em nuvem, onde são limpos e enriquecidos através das camadas Bronze, Prata e Ouro para diferentes casos de uso.

• Análise e inteligência: Dados processados alimentam painéis de inteligência de negócios para métricas de produção (OEE, conformidade, contagens em tempo real) e treinam modelos de IA para manutenção preditiva, controle de qualidade e otimização de desempenho
• Agentes de IA e implantação na borda: Agentes avançados de IA lidam com recomendações de serviço de campo e controle de produção autônomo, com modelos implantados em dispositivos de borda próximos aos equipamentos para tomada de decisões em tempo real, com baixa latência e controles de segurança

Fluxos de dados

A seguir, estão as descrições dos fluxos de dados mostrados no diagrama de arquitetura de IA industrial.

1. Os padrões de ingestão se dividem em duas categorias:
   1. ERP, dados de mercado e manuais de produtos fornecem contexto sobre a configuração do ativo ou produto
   2. O DataOps industrial conecta a fonte de dados no Nível 3 e abaixo dentro do Modelo Purdue para a nuvem para visibilidade para o Databricks
2. Os dados são ingeridos via Lakeflow Connect na arquitetura de medalhão camada Bronze juntamente com metadados (namespace unificado), aproveitando leituras e gravações incrementais eficientes para tornar a ingestão de dados mais rápida, escalável e mais econômica, enquanto seus dados permanecem frescos para consumo a jusante.
3. Limpe e enriqueça dados heterogêneos de forma escalável usando os Pipelines Declarativos Lakeflow para pipelines de dados em lote e em streaming para tabelas Prata (modelos de dados de manufatura). As tabelas Prata são frequentemente usadas como entradas de treinamento para modelos de IA para manutenção preditiva, inspeção de qualidade, etc., melhorando assim o desempenho do ativo e a qualidade do produto em processos de produção complexos.
4. Para inteligência de negócios e relatórios, os dados podem ser agregados dentro das tabelas Ouro para suportar análises em tempo real da eficácia geral do equipamento (OEE), incluindo conformidade (passaporte de carbono) e contagens de produção em tempo real. Além disso, interfaces de linguagem natural como AI/BI democratizam o acesso ao desempenho da rede de fábricas globais e ferramentas avançadas de controle de processos.
5. O Mosaic AI Agent Framework pode treinar, servir e auditar modelos de IA agentes, como um agente de serviço de campo que recomenda ações de reparo e orientações para solução de problemas ou um controle de produção autônomo que simula cenários de produção e substitui cronogramas de produção com base em condições econômicas, matérias-primas ou condições ambientais.
6. Agentes de IA e modelos de aprendizado de máquina são implantados na borda para funcionar localmente perto do equipamento para controle de baixa latência e fins de segurança.

Benefícios

Os benefícios de usar a Plataforma Databricks para arquitetura de IA industrial incluem o seguinte.

• Estabeleça a melhor arquitetura de práticas para casos de uso de IA industrial
• Saiba quais integrações são possíveis e como elas diferenciam a Databricks como líder do setor