Проблемы автомобильного производства и решения IoT

Решение сложных проблем автомобильного производства с помощью IIoT

Автомобильное производство должно оставаться гибким, чтобы удовлетворять требования динамичного рынка. Операционные проблемы будут по-прежнему возникать в сложной глобальной конкурентной среде, и заводы, которые поддерживают несколько моделей автомобилей с настраиваемыми дополнительными функциями, потребуют гибкого рабочего процесса.

Это означает, что производственные процессы станут менее линейными и более модульными. Одноцелевые стационарные машины теперь должны иметь гибкость задач для различных пакетных заданий в производственной среде, а время обработки для установки и демонтажа будет ограниченным и быстрым. Кроме того, коллаборативные роботы должны быть достаточно интеллектуальными, чтобы безопасно взаимодействовать с людьми на различных этапах производства, а ситуации с остановкой производства, когда оборудование необходимо неожиданно отремонтировать, могут отрицательно сказаться на эффективности производства для всего предприятия.

Производители автомобилей обращаются к Промышленному Интернету вещей, а также к другим решениям Индустрии 4.0, чтобы решить эти сложные проблемы.

Интернет вещей и цифровые двойники

К развертыванию автомобильной стратегии Интернета вещей в целях повышения эффективности автоматизации производства следует подходить комплексно. Его следует рассматривать в контексте существующей инфраструктуры, человеческих ресурсов, качества, усовершенствований процессов и оперативного принятия решений. Целенаправленный подход может применяться к тем областям производства, которые требуют наибольшего повышения эффективности. Чтобы правильно спроектировать систему Интернета вещей для автомобильного производства, мы должны сначала подумать о конечном результате, ответив на два фундаментальных вопроса. Во-первых, какую проблему или ответ необходимо решить? Во-вторых, какие предикторы нам нужны для ее решения? Это будет управлять архитектурой дизайна сверху вниз.

Интеграция системы IoT может быть реализована поэтапно, если это необходимо для повышения рентабельности инвестиций. Тем не менее, полный дизайн с самого начала позволит обнаружить аппаратное обеспечение датчика, программное обеспечение и аналитические модели, необходимые для максимальной производительности. Доказательства фабричной аналитики на приборной панели могут выявить пробелы между исполнением и идеальной фабричной моделью.

На уровне машины цифровой двойник актива включает в себя подробные инженерные данные для моделирования функции актива оборудования. Из этой симуляции можно провести анализ, чтобы получить представление о поведении в реальном мире. Его возможности могут предоставлять данные о производительности во многих операционных контекстах в их собственной производственной среде. Одним из лучших примеров использования цифрового двойника актива является сбор данных о надежности для лучшего понимания потенциальных сбоев, чтобы их можно было прогнозировать и управлять ими предсказуемым образом.

Цифровая репликация всего автомобильного завода может определить области улучшения, чтобы продемонстрировать идеальную оптимальную производительность многих сложных систем. Весь процесс может поддерживаться корпоративным цифровым двойником, который можно сравнивать практически в реальном времени с измеренными результатами. Данные этого моделирования не только позволят получить представление об эффективности логистики, но и позволят отслеживать оптимизацию машин за счет гибкой адаптации для точной настройки операции.

Автомобильное качество

Качество изготовления в автомобильной промышленности не имеет себе равных. Это не может быть второстепенным, скорее качество должно быть неотъемлемой частью архитектуры дизайна автомобильного производства. При сверхнизком уровне брака, где можно улучшить 1 часть на миллион, качество на протяжении всего производственного процесса имеет первостепенное значение. Это способствует не только качеству исходных материалов, но и оптимизации машин и процессов во время сборки. Отслеживая производительность машин в инфраструктуре IoT, можно реализовать улучшения процессов в реальном времени с помощью рабочих процессов, которые предоставляют информацию для действенных улучшений качества. Это, в свою очередь, повысит качество продукции на производственной платформе.

Информация о принятии решений

Автопроизводителям сложно найти квалифицированных специалистов для поддержки все более сложной техники. Техническое обслуживание больше не может основываться на циклической модели, а может основываться на непрерывной оптимизации. Хотя программы обучения техническому обслуживанию расширяются, сетевые датчики на машинах могут прогнозировать их собственное обслуживание и предлагать решения для улучшения работы. Прогностическое техническое обслуживание и перспективная предписывающая оптимизация могут быть нацелены на аналитические модели, которые сравнивают фактическую деятельность с цифровым моделированием. Стратегия, реагирующая на то, что произошло в смену предыдущего дня, больше не может быть оптимальной. Упреждающие решения по внедрению Интернета вещей, направленные на улучшение работы завтрашнего дня, будут приниматься инфраструктурой, которая генерирует полезную информацию с машин и операционных данных.

Беспроводная связь для устаревшего оборудования

Практическая автоматизация на заводе должна обеспечивать значительную отдачу от инвестиций, которая имеет смысл для предприятия. Для устаревшего оборудования новая реализация IoT не всегда может быть лучшим способом действий во всех сферах бизнеса. Цель IoT должна состоять в том, чтобы добиться лучшего способа работы, а не просто развернуть новые корпоративные системы. Однако существующее автомобильное оборудование не должно быть препятствием для развертывания новой стратегии IoT. Инфраструктуры беспроводной связи для нового оборудования теперь можно размещать поверх устаревших корпоративных систем, не нарушая работу надежных проводных систем связи. Беспрепятственное взаимодействие между старым и новым может быть достигнуто с помощью надлежащего оборудования IoT и сетевой стратегии.

Решения Интернета вещей для автомобильного производства

Стратегии автомобильного Интернета вещей потребуется платформа, которая использует опыт, уже накопленный на заводе. Сотрудники с практическими знаниями уже знают, как выглядит низкая производительность машины, когда они ее видят. Идеи решения IoT должны расширять этот опыт, чтобы персонал мог использовать эту группу экспертов для извлечения лучших идей. Платформа промышленного Интернета вещей MachineMetrics объединяет инструменты анализа, которые преобразуют необработанные данные датчиков машин в аналитические модели временных рядов. Эти знания можно переварить, чтобы преобразовать их в системы, которые управляются данными, а не только людьми, которые получили опыт от первого лица.

Панели мониторинга MachineMetrics интуитивно понятны для размещения типа перетаскивания в среде. Обучение устанавливает логические связи с тем, что уже было испытано на производстве. Триггеры оповещения для руководства, начальников цехов и заводских рабочих позволяют принимать решения по всей организационной иерархии. Алгоритмы модели данных дополнительно обучаются с использованием новых входных данных, чтобы в будущем быстрее сходились решения. Модели данных могут стать экспертами операции по мере получения дополнительной информации о поведении в реальном мире. MachineMetrics интегрирует полную промышленную платформу IoT для мониторинга машин, мониторинга состояния, профилактического обслуживания и оптимизации процессов для получения действенной информации в автомобильном производстве.

Узнайте, как MachineMetrics помогает производителям автомобилей использовать машинные данные для принятия более эффективных и быстрых решений в режиме реального времени.