Как Factory Analytics окупает каждую вложенную копейку?

Количество подключенных устройств на современных производственных объектах с каждым годом увеличивается в геометрической прогрессии. Ожидается, что к концу 2020 года число производственных подключений на базе Интернета вещей превысит 5,4 млрд. .

Технология Интернета вещей явно вводит отрасли в цифровую эпоху, что приводит к появлению новой группы интеллектуальных отраслей. По мере того, как Индустрия 4.0 и Промышленный Интернет вещей достигают нового уровня межсетевого взаимодействия и телематики, когда производственное оборудование постоянно получает и обменивается данными, для компаний стало зачаточным использование возможностей аналитики и обработки данных.

Различные устройства и компоненты IoT работают вместе для сбора важных данных с машин и активов завода. Эти аппаратные части отвечают за подключение устройств и получение данных от них, что делает простоту и надежность важным аспектом их установки и использования.

Biz4Intellia предоставляет комплексные комплексные системы Интернета вещей, которые позволяют легко устанавливать сенсорные устройства на ваше оборудование и собирать с них полезную информацию.

Свяжитесь с нами сейчас и свяжитесь с нашим внутренним экспертом по IoT! Связаться

Надежное решение Biz4Intellia IoT для производственной аналитики

Первоклассные сенсоры и счетчики Biz4Intellia позволяют собирать необходимые данные с конечных точек. Для широкомасштабного подключения требуется только один шлюз, способный собирать данные с сенсорных устройств в радиусе 1200 футов.

Шлюз и другие аппаратные части подключены через безопасную сеть, изолированную от любого общедоступного Интернета, что помогает вам собирать всю необходимую информацию о вашем заводе, исключая вероятность внешней кибератаки на вашу сеть IoT. Затем данные передаются через шлюз в облако, где они хранятся и обрабатываются с помощью различных модулей.

Собранные данные со всего завода компилируются, оцениваются и анализируются с помощью аналитических механизмов и инструментов обработки данных для получения полезной и важной информации. Используя эти аналитические данные, вы получаете возможность принимать более эффективные решения для повышения эффективности, оптимизации использования ресурсов или повышения общей эффективности оборудования (OEE).

Имея это в виду, вот список приложений для аналитики Интернета вещей, которые помогут вам быстро окупить инвестиции.

1) Профилактическое обслуживание:

Чтобы ограничить поломки и время простоя, заводы требуют надлежащего режима технического обслуживания. Использование аналитики IoT помогает анализировать закономерности, связанные со сбоями и поломками оборудования, что помогает прогнозировать поломки машин в будущем. Таким образом, можно предотвратить сбои и отказы оборудования, что позволит оптимизировать задачи проверки и технического обслуживания и снизить вероятность недоступности оборудования.

2) Более качественное тестирование:

Повышение качества — еще одна окупаемость инвестиций в заводскую аналитику, и это тоже очень важно. Аналитика обеспечивает мгновенный расчет данных, собранных с конечных точек, на основе предварительно введенных формул и выражений. Дефекты на миллион возможностей (DPMO) и другие сложные расчеты производительности процесса также могут быть выполнены для получения параметров, определяющих качество производственных товаров.

3) Снижение энергопотребления:

Использование аналитики также помогает снизить потребление энергии. Количество энергии, используемой различными активами и оборудованием на заводе, при регулярном мониторинге и обработке с помощью аналитических систем помогает выявить узкие места, которые приводят к потерям энергии. Следовательно, такие аспекты, как простои машин и время простоя оборудования, могут быть устранены, чтобы максимизировать использование энергии и снизить потребление энергии.

4) Повышение производительности:

Аналитические системы на основе IoT вместе с системами мониторинга приводят к более разумным производственным процессам, что в свою очередь приводит к увеличению производительности. Тенденции и закономерности, генерируемые системами аналитики, помогают выявить неэффективность и неадекватность. Устранив эти проблемы, можно значительно повысить эффективность фабричного оборудования, уровень производительности рабочих цеха и коэффициент использования машин.

Когда ожидать окупаемости инвестиций в аналитику Интернета вещей?

Поняв преимущества внедрения систем Интернета вещей с расширенной аналитикой на заводе, важно знать время, за которое вы сможете окупить инвестиции.

Окупаемость системы аналитики может варьироваться в зависимости от размера и сложности устройства, в которое интегрирована система IoT. Время достижения ROI также может варьироваться в зависимости от цели, которую пытается достичь отрасль. Например, механизм аналитики может дать некоторые данные о мониторинге энергопотребления в течение нескольких месяцев, в то время как для получения информации о профилактическом обслуживании может потребоваться более 6 месяцев, поскольку требуется больше времени для точного анализа данных для определения переменных поломки.

Большинство производителей рассчитывают получить значительную прибыль в течение первых нескольких месяцев после установки интеллектуальных производственных систем. Хотя в некоторых случаях это видение мгновенно становится реальностью, в других обстоятельствах может пройти некоторое время, прежде чем будет достигнута какая-либо отдача.

Для малых и средних предприятий период окупаемости обычно составляет от 3 до 6 месяцев после установки системы сбора и обработки данных. Однако в долгосрочной перспективе эти системы, несомненно, окупятся.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ:

Устройства IoT, используемые в Biz4Intellia, поддерживают агностицизм, что означает, что они могут быть подключены к машине любой марки, типа или модели; начиная от устаревшего оборудования и заканчивая современным оборудованием. Это позволяет системам аналитики беспрепятственно собирать данные и обрабатывать их в режиме реального времени для разработки необходимых тенденций и шаблонов для различных целей.

Аналитические и вычислительные функции — это будущее систем Интернета вещей. поскольку они позволяют компаниям извлекать ценность из данных в виде графиков, чисел, диаграмм и показаний. Эти IoT-системы plug-and-play упростили для компаний получение преимуществ с точки зрения повышения эффективности и производительности с первого дня внедрения.