Skip to content
Representative enterprise scenario

สภาพแวดล้อมการปฏิบัติงานในการผลิต

ผู้ผลิตในภาคอุตสาหกรรมต้องตรวจสอบความถูกต้องของ MES, บริการที่เกี่ยวข้องกับ SCADA และเอเจนต์ที่ขอบเครือข่าย โดยไม่เปิดเผยเครือข่ายการผลิต

การผลิตในภาคอุตสาหกรรมรันเนอร์แบบ on-prem และที่ขอบเครือข่ายโรงงาน
Representative enterprise scenarioการผลิตในภาคอุตสาหกรรม

ความน่าเชื่อถือสำหรับซอฟต์แวร์ในโรงงาน ที่ทุกนาทีของการหยุดทำงานคือต้นทุน

ภาพรวมสถานการณ์
อุตสาหกรรม
การผลิตในภาคอุตสาหกรรม
สภาพแวดล้อม
การปฏิบัติงานในโรงงาน, MES และระบบอุตสาหกรรมที่ขอบเครือข่าย
ความท้าทายหลัก
จุดเชื่อมต่อที่เปราะบางระหว่างระบบที่เกี่ยวข้องกับ OT และระบบ IT
ความสามารถของ Zof
รันเนอร์ที่ขอบเครือข่ายพร้อมฟลีตที่ทำงานแบบออฟไลน์ได้
รูปแบบการนำไปใช้งาน
รันเนอร์แบบ on-prem และที่ขอบเครือข่ายโรงงาน
บริบทการดำเนินงาน
โปรไฟล์บริษัทแบบไม่ระบุตัวตน

ผู้ผลิตระดับโลกดำเนินการโรงงานต่างๆ ด้วยระบบควบคุมการผลิต (MES), เวิร์กโฟลว์ด้านคุณภาพ และตัวเก็บข้อมูลที่ขอบเครือข่ายซึ่งเชื่อมต่อกับ ERP และระบบวิเคราะห์ขององค์กร

สภาพแวดล้อมการดำเนินงาน

โปรโตคอลเดิมที่ผสมผสานกัน, เครือข่ายในพื้นที่ผลิตที่มีการแบ่งแยกอย่างเข้มงวด และการอัปเดตซอฟต์แวร์เป็นระยะที่ประสานกับหน้าต่างการบำรุงรักษา

ความท้าทายด้านความน่าเชื่อถือ

ข้อบกพร่องปรากฏในรูปแบบของสายการผลิตที่หยุดชะงักหรือปัญหาคุณภาพที่หลุดรอด การทดสอบในระบบการผลิตจริงเป็นสิ่งที่ยอมรับไม่ได้ ขณะที่สภาพแวดล้อมในห้องทดลองก็คลาดเคลื่อนจากการตั้งค่าจริง

เหตุใดการทดสอบแบบดั้งเดิมจึงล้มเหลว

การทดสอบที่ผู้จำหน่ายจัดเตรียมให้ครอบคลุมเฉพาะส่วนประกอบ ไม่ใช่เวิร์กโฟลว์ตลอดทั้งสายการผลิต การทดสอบเบื้องต้นแบบแมนวลก่อนหน้าต่างการปิดระบบก็ไม่ครบถ้วน

รูปแบบการปรับใช้งาน Zof
รูปแบบการปรับใช้งาน Zof

คอนโทรลเพลนของ Zof ทำงานแบบ on-prem ที่สำนักงานใหญ่ ขณะที่แคปซูลที่มีลายเซ็นทำงานบนรันเนอร์ที่ขอบเครือข่ายโรงงาน พร้อมกลไก store-and-forward เมื่อการเชื่อมต่อขาดหาย

การใช้ System Graph

System Graph เชื่อมโยงฟังก์ชันของ MES, อินเทอร์เฟซของอุปกรณ์ และจุดเชื่อมต่อ ERP เข้าด้วยกัน เอเจนต์จัดลำดับความสำคัญของเส้นทางที่ได้รับผลกระทบจากหน้าต่างการเปลี่ยนแปลงตามแผน

การใช้ Testing Fleets

Testing Fleets จำลองการปล่อยคำสั่งซื้อ, การกักด้านคุณภาพ และโฟลว์การตรวจสอบย้อนกลับวัสดุ โดยทดสอบกับสภาพแวดล้อมดิจิทัลทวินเมื่อมีให้ใช้งาน

การใช้ Remediation Fleets

การแก้ไขจะอยู่ในขั้น staging จนกว่าวิศวกรโรงงานจะอนุมัติ ไม่มีการเปลี่ยนแปลงโดยอัตโนมัติบนเอนด์พอยต์ที่เกี่ยวข้องกับ OT ในระบบจริง

การกำกับดูแลและการอนุมัติโดยมนุษย์

ผู้จัดการโรงงานอนุมัติขอบเขตการตรวจสอบในหน้าต่างการบำรุงรักษา ทีมความปลอดภัย OT ขององค์กรจะทบทวนหมวดหมู่ของเอเจนต์เป็นประจำทุกปี

การผสานการทำงาน

อินเทอร์เฟซ SAP, การส่งออกข้อมูลจาก historian และระบบแจ้งซ่อมบำรุง ป้อนข้อมูลเมตาดาตาของการรีลีสให้กับ Zof

ผลลัพธ์และข้อสรุปสำคัญ
ผลลัพธ์ตัวอย่าง

ทีมงานระบุว่ามีความมั่นใจในการรีลีสเพิ่มขึ้นในเวิร์กโฟลว์การผลิตที่สำคัญ และสามารถระบุการเปลี่ยนแปลงเวิร์กโฟลว์ที่มีความเสี่ยงสูงได้ก่อนหน้าต่างการบำรุงรักษา การลดลงของงานแก้ปัญหาเร่งด่วนหลังการดีพลอยเป็นสิ่งที่พบเห็นได้ทั่วไป

ข้อสรุปสำหรับผู้บริหาร

เชื่อมโยง IT และการปฏิบัติงานในโรงงานเข้าด้วยกัน ด้วยการตรวจสอบที่มีการกำกับดูแลและเคารพขอบเขตของเครือข่าย

สถานการณ์ในองค์กรเพิ่มเติม

ขั้นตอนถัดไป

วางแผนการตรวจสอบที่ปลอดภัยต่อโรงงาน

ทบทวนการดีพลอยรันเนอร์ที่ขอบเครือข่ายและการกำกับดูแลฟลีตสำหรับสภาพแวดล้อมการผลิต

สถานการณ์ตัวอย่างนี้เป็นโมเดลอุตสาหกรรมแบบไม่ระบุตัวตนที่ใช้เพื่ออธิบายว่า Zof AI สามารถปรับใช้งานในสภาพแวดล้อมองค์กรที่คล้ายกันได้อย่างไร โดยไม่ได้ระบุหรือบ่งบอกถึงความสัมพันธ์กับลูกค้ารายใดรายหนึ่งโดยเฉพาะ
01พื้นผิวการปฏิบัติงาน

พื้นผิวเดียวสำหรับดูสถานะ การปฏิบัติงาน และสิ่งที่ต้องให้ความสนใจเป็นลำดับต่อไป

The Zof home is not a marketing dashboard. It is the operational surface engineering, QA, and SRE teams use every day: quality posture, in-flight runs, coverage by module, and the actions a leader should look at next.

KPI การปฏิบัติงาน

  • การรัน
  • ความครอบคลุม
  • ความเสี่ยง

แสดงสดในทุกสภาพแวดล้อมที่คุณปล่อยรุ่นไป

แกนหลักของงาน

  • ข้อกำหนด
  • เทสต์
  • กำหนดการ

ตั้งแต่ข้อกำหนดจนถึงการทดสอบการถดถอยตามกำหนดเวลา

ราวกั้นความปลอดภัย

  • RBAC
  • SSO
  • การตรวจสอบ

ทุกการกระทำสามารถระบุตัวบุคคลที่รับผิดชอบได้

LIVE/console
ศูนย์บัญชาการหน้าหลักของ Zof AI แสดงการรัน 12 ครั้งที่ผ่าน 94% ปัญหาวิกฤตที่เปิดอยู่ 3 รายการ ความครอบคลุม 84% แถบความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับสี่โมดูล ไปป์ไลน์ข้อกำหนด กำหนดการที่จะมาถึง และการดำเนินการถัดไปที่แนะนำ พร้อมแถบด้านข้างแสดงการรันที่กำลังทำงานอยู่
Home view · Checkout Service · Staging · captured live from the product.
  • 01 · RUNS · 24H

    94% pass

    12 runs across staging

  • 02 · COVERAGE

    84%

    Across four modules

  • 03 · ACTIVE RUNS

    3 running

    Live on this branch

  • 04 · NEXT ACTIONS

    Recommended

    Triage gaps, new spec

สถานการณ์ความน่าเชื่อถือของ edge ในงานผลิต | Zof AI