Решенные проблемы:масштабируемое производство с использованием технологии IoT

Расширение производства не всегда требует инвестиций в новое или более современное оборудование. Есть еще много чего нужно учитывать, в том числе программное обеспечение. Здесь Мартин Уильямс, управляющий директор эксперта по промышленному программному обеспечению Copa-Data Великобритания, объясняет, как технология Интернета вещей (IoT) помогает производителям эффективно наращивать масштабы.

Увеличение производства может включать в себя вложение огромных сумм денег в заводское оборудование, особенно когда цель состоит в том, чтобы увеличить производство на заводе. Однако для того, чтобы сделать первый шаг к крупносерийному производству, не обязательно потребуется капитальный ремонт оборудования.

Вместо этого успешное масштабирование может быть достигнуто за счет использования технологии IoT. Фактически, любое эффективное увеличение объемов производства в современном производстве зависит от инфраструктуры Интернета вещей, которая была разработана с расчетом на рост вместе с успехом бизнеса. Но как это работает на практике?

Почти каждый производитель будет искать способы улучшить свою прибыль. Однако пространство часто является самой большой проблемой в достижении роста производства. В отличие от расширения производства, новые технологии, такие как датчики и программное обеспечение, позволяют этим производителям производить больше, используя то, что у них уже есть.

Делать больше с меньшими затратами

В промышленном оборудовании интеллектуальные датчики используются для измерения рабочих параметров и сбора информации. Такие данные, как температура, скорость, производительность и энергоэффективность, можно собирать на уровне процесса и отправлять на удаленный контроллер.

Отсюда интеллектуальное управляющее программное обеспечение, такое как zenon Copa-Data, может позволить промышленному оборудованию в цехе автоматически адаптироваться и настраиваться для поддержания оптимального уровня производства.

Подключая датчики, устройства и программируемые логические контроллеры (ПЛК) и визуализируя это на высокоуровневом человеко-машинном интерфейсе (HMI), операторы могут точно видеть, что происходит на их предприятии в отношении ресурсов, потребления энергии, производительности и производительности. Это помогает производителям находить возможности для улучшения своего производства, в первую очередь сокращая отходы.

Если предприятия надеются увеличить объемы производства с помощью оборудования, которое у них уже есть, им необходимо внимательно изучить возможности сокращения потерь от текущих процессов и вернуть эти ресурсы в качестве ценных результатов.

В качестве примера рассмотрим семь производственных отходов. Zenon Copa-Data может помочь производителям выявить эти потери при производстве; перепроизводство, ожидание, транспортировка, ненадлежащая обработка, ненужный инвентарь, избыточное движение и дефекты.

Например, программное обеспечение может анализировать данные с конвейера и обнаруживать, что он регулярно работает без продуктов из-за узкого места в предыдущих процессах. Затем программное обеспечение могло бы показать оптимальное решение для уменьшения этого ожидания и лишних потерь движения. В результате оператор может принять обоснованное решение о том, как максимально использовать имеющееся оборудование, и потенциально определить области для роста производства.

Интеллектуальная синхронизация с Интернетом вещей

Апскейлинг вызван повышенным спросом. Однако один из рисков инвестирования в новое оборудование заключается в том, что этот спрос не будет продолжать расти, и производители останутся с ненужным и дорогим оборудованием, которое не используется.

Например, что, если спрос временно упадет? Или что, если новая машина обнаружит неисправность, и в результате она может выводить только половину нормального объема? Именно здесь программное обеспечение Интернета вещей действительно проявляет себя как инструмент для апскейлинга.

Программное обеспечение для промышленной автоматизации, такое как zenon, может визуализировать координацию и синхронизацию всех полевых устройств, используя данные от ПЛК и интеллектуальных датчиков, чтобы гарантировать, что каждая часть производственной линии работает с правильным выходным уровнем. Например, в приложении для обработки жидкости на заводе по производству напитков данные от расходомеров и измерителей уровня могут быть проанализированы перекрестно, чтобы убедиться, что поток воды, создаваемый насосом, соответствует уровню заполнения резервуара для воды.

По мере увеличения количества устройств IoT с увеличением масштабирования растет и потребность в оптимизированном способе их обслуживания и устранения неполадок. Используя модель на основе Интернета вещей, состояние производительности машины можно увидеть на HMI, что означает, что даже малейшие изменения в машине могут быть обнаружены и действия могут быть предприняты до катастрофических последствий.

Интернет вещей позволит масштабировать предприятия по всему миру, в частности, из-за его концепции «делать больше с меньшими затратами». Будет интересно увидеть быстрое внедрение этого подхода с огромным вниманием к сокращению отходов как средству рекультивации ресурсов. Интернет вещей демонстрирует, что крупносерийное производство не всегда означает полный капитальный ремонт оборудования, а означает использование преимуществ новых доступных технологий.

Автор этого блога - Мартин Уильямс, управляющий директор компании Copa-Data UK, эксперта по промышленному программному обеспечению