Раскрытие операционной гибкости в производстве с помощью промышленного Интернета вещей · EMSNow
ДомДом > Новости > Раскрытие операционной гибкости в производстве с помощью промышленного Интернета вещей · EMSNow

Раскрытие операционной гибкости в производстве с помощью промышленного Интернета вещей · EMSNow

Jun 21, 2023

Автор: Дженнифер Рид | 4 августа 2023 г. | Компоненты, Дизайн, Функция, Индустрия 4.0, Интернет вещей, Умная фабрика

Шравани Бхаттачарджи

В быстро развивающейся обрабатывающей промышленности операционная гибкость является решающим фактором успеха. Производители должны быстро адаптироваться к меняющимся требованиям рынка, оптимизировать производственные процессы и оставаться конкурентоспособными.

Традиционно производственные процессы были связаны с длительным временем переналадки, жесткими производственными линиями и отсутствием контроля в реальном времени. Промышленный Интернет вещей (IIoT) решает эти проблемы и открывает новые возможности для эксплуатационной гибкости.

Шравани Бхаттачарджи

Благодаря повсеместному подключению и расширенной аналитике IIoT изменил определение операций на производственных предприятиях. Например, инновации в области дополненной реальности (AR) и виртуальной реальности (VR) предоставили производителям более гибкие способы планирования, моделирования и оптимизации процессов. AR может предоставлять работникам рекомендации в режиме реального времени, упрощая сложные задачи. Используя иммерсивную виртуальную реальность, системные инженеры могут выполнять очень точное моделирование сборки, виртуальное прототипирование и планирование промышленной компоновки, повышая гибкость и эффективность рабочих процессов проектирования и производства.

Цифровые двойники, еще одна технология IIoT, помогают системным инженерам моделировать физические объекты и процессы в цифровом виде, динамически имитируя их свойства. Благодаря информации, получаемой от цифровых двойников в режиме реального времени, производители могут прогнозировать неисправности, быстрее вносить изменения, настраивать дизайн в соответствии с потребностями клиентов и быстрее выполнять итерации.

Внедрение цифровых двойников, дополненной и виртуальной реальности на заводах требует надежных компонентов, таких как дискретные полупроводники, которые работают точно даже в самых суровых условиях.

Подключение IIoT и достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) и робототехники меняют определение автономного производства, открывая новые возможности для операционной гибкости. Производители десятилетиями используют автоматизированное оборудование и процессы. Автономное производство является относительно новым явлением. Благодаря автономному производству производители могут использовать интеллектуальные технологии, основанные на данных, для создания постоянного цикла эволюции в производстве и доставке качественной продукции.

В автономном производстве данные датчиков собираются с подключенных устройств. Системы искусственного интеллекта поглощают эти данные и запускают алгоритмы машинного обучения на основе обработанных данных, которые помогают принимать разумные решения для поддержки всех рабочих процессов.

Например, когда запасы производственных деталей опускаются ниже определенного порога, новые поставки для этой детали заказываются автоматически, не требуя вмешательства человека.

Автономные системы также могут заранее останавливать работу при обнаружении проблемы, адаптироваться к колебаниям спроса за счет увеличения или уменьшения масштаба сборочных линий, динамически прогнозировать сбои оборудования и отправлять оповещения, добавляя гибкость и оперативность производственным операциям.

Достижения в области технологий управления роботами также способствуют быстрому переходу к полной автономности операций. Вместо того, чтобы быть ограниченными в пространстве двигателями и кабелями, роботы теперь могут использовать бесконтактные компоненты от таких поставщиков, как TTI, которые повышают производительность и гибкость.

Прогнозируемое обслуживание — это пример того, как технологии IIoT позволяют производителям внедрять адаптивное планирование для оптимизации производственных циклов. Прогнозируемое обслуживание использует данные датчиков в реальном времени и прогнозную аналитику для выявления потенциальных сбоев оборудования до того, как они произойдут, что сводит к минимуму время простоя. TTI поддерживает более широкое внедрение профилактического обслуживания, поставляя датчики для различных приложений IIoT.

В цифровой экономике, основанной на программном обеспечении, клиенты все чаще склоняются к индивидуальным продуктам, адаптированным к их потребностям. Умные фабрики открывают новые возможности для настройки и персонализации продукции. Используя данные Интернета вещей в режиме реального времени, инженеры предприятий могут адаптировать производственные процессы в соответствии с конкретными требованиями клиентов.

Машины и датчики, подключенные к платформам IIoT, могут использовать автоматизацию, ускоряя реконфигурацию производственных линий, сокращая время переналадки и облегчая производство персонализированных продуктов в больших масштабах. Такая гибкость конструкции и конфигураций позволяет производителям эффективно и экономично удовлетворять требования клиентов.