3 ярких примера передовых передовых производственных технологий

Проведение цифровой трансформации с помощью передовых производственных технологий

Фабрики прошлых дней были очень статичными средами. У вас было здание, оборудование, рабочие и квоты. Пробейте табель, выполните дневную норму и отправляйтесь домой ужинать. Будучи революционным в свое время, этот тип фабрик плохо себя чувствует в современной культуре с постоянно меняющимися требованиями, ожиданием скорости, жесткой конкуренцией и сотрудничеством. Теперь все движется быстрее — информация, товары, машины. Все.

Традиционные производители внедряют передовые технологии производства, чтобы оставаться гибкими. Это дает им универсальность, возможность гибкости и гибкости в соответствии с требованиями рынка, а также более эффективное и действенное использование своих ресурсов. Эта стратегия снижает риск:жесткая компания может развалиться перед лицом кризиса или снижения спроса, тогда как передовой производитель может адаптироваться ко всему, что бросает ему мир.

Какие технологии используют эти передовые производители, что дает им такое преимущество? Хотя их много, ниже приведены три важные части уравнения.

Машинное обучение

Машинное обучение приносит пользу передовым производителям практически на всех уровнях бизнеса, от прогнозирования спроса до операций, производства, обслуживания и всего, что между ними.

Машинное обучение анализирует данные, чтобы найти закономерности, из которых затем извлекает уроки и контекстуализирует их.

Он может точно прогнозировать ожидаемый спрос, чтобы устанавливать производственные цели, повышать эффективность использования машин, анализировать данные о машинах, чтобы определять, когда детали могут сломаться до того, как человек-оператор сможет это заметить, и многое другое. Машинное обучение, подмножество искусственного интеллекта, стало одним из основных продуктов любого действительно конкурентоспособного передового производителя, ориентированного на данные.

Пограничные вычисления

Пограничные вычисления помогают решить проблему наличия слишком большого объема данных для надежной и быстрой передачи в центр обработки данных для анализа. Размещая устройства на «периферии» системы, которые могут предложить некоторую степень фильтрации и вычислений перед отправкой соответствующей информации в облако для дальнейшего анализа, производители могут добиться более быстрого времени отклика, особенно на объектах, которые используют много промышленных устройств IoT. .

Пограничные вычисления также делают технологии, используемые на умных фабриках, масштабируемыми. Даже при большой пропускной способности периферийные устройства обеспечивают беспрецедентную масштабируемость, что позволяет использовать периферийную аналитику.

Эта технология используется в различных производственных сценариях, включая мониторинг состояния, профилактическое обслуживание, точный мониторинг и контроль, виртуальную реальность на производственных объектах и ​​производство как услугу.

Высокочастотный сбор данных

Традиционные — если это можно так назвать — датчики IoT собирают данные, но со скоростью, которая не всегда позволяет получить полную картину, когда приходит время для анализа.

«Представьте, что вы пытаетесь выучить новую мелодию на фортепиано, но в нотах есть только одна нота из каждых десяти. Разве это не сложно?

Это похоже на изучение того, что делает ваша машина с данными, которые воспроизводят только несколько нот из всего произведения». – Лу Чжан, MachineMetrics

Однако высокочастотные адаптеры данных обеспечивают скорость захвата данных 1000 точек в секунду (1 кГц). При таком уровне детализации данные могут показывать гораздо более предсказуемые тенденции, особенно в сочетании с технологией машинного обучения.

В отличие от традиционных датчиков IoT, это бездатчиковое устройство обработки данных может выдерживать неблагоприятные производственные условия, например, при наличии едких химикатов или летающих обломков. В то время как датчик может нуждаться в повторной калибровке из-за переменных, присутствующих в любой производственной среде, этот тип высокочастотного адаптера данных использует информацию непосредственно с компьютера машины и не подлежит калибровке, замене или аннулированию гарантии дорогостоящего оборудования. производственное оборудование. Эта альтернатива масштабируема, надежна, точна и экономична, в то время как датчики IoT старой школы не имеют ничего из вышеперечисленного.

Адаптер высокочастотных данных MachineMetrics прост в установке своими руками и использует периферийные вычислительные устройства и, при необходимости, машинное обучение, чтобы извлечь максимальную пользу из ваших самых важных данных. Это масштабируемое решение можно развернуть на десятках единиц оборудования, каждое из которых использует только одно периферийное устройство. Этот стек технологий обеспечивает профилактическое обслуживание, оптимизацию инструментов, диагностику и оптимизацию качества в одном доступном решении. Полнофункциональная платформа промышленного Интернета вещей MachineMetrics предлагает возможности для оптимизации процессов и мониторинга производства. Хотите увидеть, как это может работать на вас? Закажите демонстрацию.