Умната фабрика на Schneider Electric в Пловдив стана „Фабрика на годината“

В оспорван маратон иновативното предприятие за прекъсвачи се отличи сред шест финалисти

BusinessGlobal
BusinessGlobal / 09 December 2022 11:52 >
Умната фабрика на Schneider Electric в Пловдив стана „Фабрика на годината“
Източник: В. "Капитал"
Директорът на Умната фабрика Мартин Йорданов
На церемония на 8 декември предприятието за автоматични прекъсвачи „Шнайдер Електрик България“ в Пловдив завоюва първото място в конкурса „Фабрика на годината". Той е организиран от „Капитал“ в партньорство с Община Пловдив и Trakia Tech. Крайният победител измежду шестте финалисти беше избран от независимо жури, като пловдивското предприятие ще носи титлата до следващото издание на конкурса през 2023 г.

„За „Шнайдер Електрик България“ отличието „Фабрика на годината“ е изключителна чест – за завода в Пловдив и за колегите в София, с които работихме неуморно тази година, за да доставяме устойчивост в няколко направления – технологии, иновации и енергийна ефективност. Хората в екипите ни са онзи значим ресурс, който продължаваме да развиваме и който има водеща роля в Индустрия 4.0.“, сподели на церемонията директорът на Умната фабрика Мартин Йорданов. „За нас тази награда е поредното потвърждение, че развивайки хората, развиваме иновациите и бизнеса устойчиво“, допълва още той.

Още през 2019 г. заводът на Schneider Electric в България получава Smart Factory сертификат – най-високия вътрешен стандарт на групата за индустриално производство, автоматизация и ефективно управление на процесите. Над 70% от процесите в него са изцяло автоматизирани, а екипът не спира внедряването на нови технологии. В момента заводът има персонал от около 800 души, а административният състав е не повече от 7%.

Един от проектите, които „Шнайдер Електрик България“ представи по време на конкурса, е за самообучаващ се контрол върху качеството на спойките за прекъсвачи Debora. На ключови места за производството са инсталирани около 20 самообучаващи се камери, които разпознават евентуални дефекти. За контрол на качеството се прилагат решения на базата на технологията „дълбоко обучение“ (deep learning). Машинното самообучение се използва и за прогнозна поддръжка, а това може да спести значителни разходи.
Exit

Този уебсайт ползва “бисквитки”, за да Ви предостави повече функционалност. Ползвайки го, вие се съгласявате с използването на бисквитки.

Политика за личните данни Съгласен съм Отказ