Конфетное облако: Microsoft Azure сладка для нее

Что происходит, когда вы объединяете 123-летнюю компанию, 172-летний продукт и современную облачную технологию? Для компании Херши рецепт был просто восхитительным. Находящийся в Пенсильвании производитель солодки Twizzlers изо всех сил пытался создать постоянный поток красных конфет, когда он выливался из гигантского чана через экструдер (где он в конечном итоге разрезался бы по спирали).

Если машина работала слишком холодно, то было произведено недостаточно солодки. Если машина работала слишком горячо, то получалось слишком много солодки. Когда было произведено слишком много солодки, Херши пришлось отдать эту конфету в убыток. Мы говорим тонны и тонны бесплатных конфет. Для справки: когда экструдер работал слишком горячим, он выдавливал 100 грамм солодки в минуту. Отлично подходит для нас! Плохо для Херши. Чтобы поддерживать постоянный ливень, Херши поручил операторам выполнять ручную регулировку в течение дня, чтобы машина никогда не работала слишком горячей или слишком холодной. Это оказалось минимально достаточным методом для поддержания стабильной продукции; Херши был полон решимости сделать еще лучше.

Компания внедрила Microsoft Azure для расчета, измерения и контроля температуры экструдера. Для тех из вас, кто не знаком с Microsoft Azure, это набор ИТ-приложений, размещенных в облаке Microsoft. Microsoft Azure предлагает инструменты для электронной коммерции, бизнес-аналитики (BI) и даже таких интересных вещей, как разработка игр. Добавив датчики к своему промышленному оборудованию и передав данные в Microsoft, Херши мог лучше понять, когда произойдут отклонения температуры.

Херши хотел предсказать, какой будет вес солодки, не останавливая машину и не взвешивая ее, сказал мне Джордж С. Ленхарт III, старший менеджер IS Disruptive Solutions и IoT в компании Hershey. Используя встроенные в экструдер датчики, которые возвращали данные обратно в Microsoft Azure, Херши смог точно определить, сколько времени понадобилось машине для охлаждения до точной температуры, и сколько времени потребовалось, чтобы машина снова нагрелась.

Результат

После того, как было оценено стандартное отклонение и были сделаны надежные прогнозы относительно того, когда машина превысит удовлетворительные максимумы и минимумы, Херши запрограммировал Microsoft Azure для непосредственного управления экструдером. Используя алгоритмы машинного обучения (ML) Microsoft Azure, которые давали производственному оборудованию автономный контроль за повышением и понижением температуры машины, экструдер настраивался 240 раз в день - без помощи оператора-человека.

После внедрения Microsoft Azure компания Hershey снизила нежелательное выдавливание со 100 грамм в минуту до примерно 25 грамм в минуту. Кроме того, общее количество минут было значительно сокращено (хотя Lenhart не предоставил конкретную информацию о том, сколько времени было сокращено и сколько денег было фактически сэкономлено).

Первый эксперимент - мониторинг максимальных и низких температур - занял у Херши и Microsoft около недели. Совершенствование эксперимента для автоматического управления регулировками температуры заняло несколько итераций в течение шести месяцев. Тестирование безопасности облака, которое позволило экструдеру отправлять данные назад и вперед в Microsoft Azure, заняло около 10 месяцев.

Херши сейчас два года в проекте. Ленхарт сказал, что более новые реализации для других клиентов Microsoft Azure, вероятно, будут намного быстрее благодаря усовершенствованиям технологии Microsoft Azure, а также более новым внутренним интеллектуальным механизмам, которые стали более зрелыми с 2015 года. работает в течение трех-четырех месяцев, - сказал Ленхарт, - а затем, возможно, потребуется еще четыре-пять месяцев, чтобы усовершенствовать его. И когда я говорю, что идеально, я имею в виду, действительно ли все это продумано ».

Когда его спросили, думает ли он, что Херши и Лазурь когда-нибудь дойдут до точки, когда солодка не теряется во время процесса выдавливания, Ленхарт покачал головой. «Мы просто никогда не достигнем нуля», - сказал он.

«Итак, в производстве есть игра под названием изменчивость», - продолжил он. «Мы хотим уменьшить изменчивость. В эту игру всегда играют. Но если вы возьмете разницу, умножьте ее на количество минут на количество часов на количество экструдеров, вы говорите о тоннах солодки». " Штопать!