Quality 4.0: Использование беспроводных IoT-сенсоров для революции в производственном качестве

Контроль качества фундаментален для любой отрасли, но в производстве он становится гиперкритичным. Нестабильный спрос на рынке, высокая стоимость материалов и производства, а также критически важная природа конечных продуктов заставляют производителей стремиться к безупречному качеству и минимальному проценту брака. С постепенным внедрением Интернета вещей (IoT) в производственную отрасль управление качеством открывает трансформационные возможности.

Вызов управления качеством в обзоре

Эффективное управление качеством опирается на способность постоянно мониторить и контролировать множество параметров оборудования и процессов, влияющих на качество продукции. Чтобы обеспечить стабильность свойств продукта и их соответствие стандартам, регулярно выполняется перекалибровка оборудования по мере возникновения дрейфа процессов и других изменений на производственной линии. Однако с ростом сложности инструментальных систем и технологических процессов многие переменные остаются без внимания из-за ограничений громоздких проводных сетей.

Проводные коммуникации, идеально подходящие для задач автоматизации с высокой пропускной способностью и чувствительными к времени, лишены гибкости и экономической эффективности, необходимых для сбора телеметрических данных в масштабах всего предприятия и за пределами уровня отдельного станка. Обычно такие факторы, как условия окружающей среды, несмотря на их существенное влияние на вариативность качества, часто не изучаются и не контролируются. Например, в автопроизводстве неблагоприятно низкая температура в цехе может снизить качество компонентов, изготовленных 3D-печатью, заставляя их остывать слишком быстро.

Кроме того, большинство промышленных систем на проводной основе, спроектированных в прошлом веке, не предназначены для обмена данными за пределами цеха. Это создает изолированные «острова данных», недоступные для повышения эффективности и пропускной способности производства. Вместо этого оптимизация процессов и управление качеством часто зависят от реактивного, ручного постпроизводственного контроля. Помимо затрат на человеческий труд, это вносит значительную вариативность качества и сопутствующие расходы, а также затрудняет выявление первопричин проблем с качеством.

Вход в Индустрию 4.0: Проактивное управление качеством

Насущная потребность в улучшении видимости процессов говорит об огромном потенциале IoT и его аналога — Индустрии 4.0 — для проактивного управления качеством.

Беспроводные IoT-сети захватывают большое количество детализированных критических точек данных lungo производственной линии. Например, давление, вибрация, температура и влажность. При потенциально тысячах установленных на месте датчиков данные собираются каждые 10–20 секунд и передаются через базовую станцию в предпочитаемую пользователем внутреннюю систему — локальную или облачную. С помощью удаленной IoT-платформы все данные датчиков консолидируются для мониторинга в реальном времени, получения действенных инсайтов и автоматизации процессов. Оповещения могут срабатывать мгновенно при возникновении любых несоответствий в работающем оборудовании и процессах. Это дает производителям беспрецедентный контроль над операциями и выходной продукцией. Помимо реактивного конечного контроля качества, данные IoT позволяют перейти к проактивному подходу к обеспечению качества, диагностировать и предотвращать дефекты на гораздо более ранних этапах для достижения пиковой производительности и повторяемости. Это также ведет к снижению затрат и отходов. Одновременно это обеспечивает ценные инсайты для достижения и поддержания лучших практик.

Пять ведущих приложений для проактивного управления качеством:

1. Мониторинг состояния и предиктивное обслуживание

IoT-сенсоры собирают и передают ключевые показатели здоровья и операционные метрики — давление, вибрацию, температуру, влажность, напряжение — множества станков и оборудования по всему промышленному комплексу (мониторинг состояния). Помимо формирования наглядной картины текущих производственных процессов и производительности активов, эти массивные потоки данных питают аналитические модели для проактивного прогнозирования надвигающихся проблем и планирования спрос-ориентированного осмотра и ремонта (предиктивное обслуживание). Например, высокая влажность в редукторе снижает производительность вращающихся компонентов, вызывая коррозию, ухудшение качества продукции или даже поломку станка. Чрезмерная вибрация двигателей и насосов указывает на возможные дефекты монтажа, несоосность валов и износ подшипников. Благодаря предиктивному обслуживанию отказы можно предотвратить заранее, тем самым максимизируя использование активов и сокращая дорогостоящие потери из-за простоя.

2. Экологический мониторинг

Условия окружающей среды могут играть значительную роль в производстве и управлении качеством. С помощью датчиков среды, измеряющих температуру, влажность и качество воздуха, операторы цехов могут удаленно отслеживать и поддерживать оптимальные условия для различных заводских процессов из своего диспетчерского центра. Например, поддержание идеального перепада воздушного давления предотвращает проникновение пыли в производственную зону, обеспечивая качество продукции в фармацевтической и микроэлектронной отраслях. Процессы клеения и покраски в автопроизводстве могут быть улучшены за счет оптимального уровня влажности. Точно так же точный мониторинг температуры перерабатывающих и складских помещений гарантирует безопасность продукции в пищевой промышленности.

3. Отслеживание и управление активами

IoT-сенсоры, установленные на отдельные активы — инструменты, оборудование, транспортные средства, — собирают и сообщают подробную информацию о их текущем состоянии, а также о том, где и как они используются. Имея целостную картину в реальном времени по активам на разных площадках, операторы могут быстро выявлять недозагруженное оборудование, диагностировать надвигающиеся проблемы и узкие места, а также легко перемещать инструменты и запчасти. В конечном счете применение IoT для управления активами позволяет организациям оптимизировать обслуживание и срок полезного использования активов, устраняя ошибочные ручные записи и избыточные заказы.

4. Удаленный мониторинг трубопроводов и резервуаров

Резервуары и трубопроводы — критические активы во многих процессных отраслях. Перелив или утечка химических продуктов и газов не только ведут к производственным потерям, но и наносят серьезный ущерб окружающей среде и угрозу общественной безопасности. Внедряя датчики уровня, вибрации, расхода и давления, предприятия могут круглосуточно следить за структурным состоянием широко распределенных резервуаров и трубопроводов, одновременно сокращая ручные проверки. Оповещения выдаются о потенциальных проливах, утечках или разрывах, способных привести к катастрофам. Оповещения о низком уровне материала в резервуарах также могут выдаваться для своевременной дозаправки с целью повышения производительности.

5. Управление объектами

IoT обеспечивает оцифрованное управление и защиту критически важных объектов завода. IoT-оснащенные лифты, датчики дыма, пожарные сигнализации и другие ресурсы объектов по всему заводу могут периодически отправлять данные о состоянии своих батарей или статусе «в сети». Это помогает производителям сократить трудоемкие ручные инспекции, сохраняя возможность быстрого реагирования на любые проблемы, способные прервать производственную линию.

Перспективная беспроводная связь для Quality 4.0

Учитывая, что сбор данных является неотъемлемой проблемой в большинстве промышленных сред, внедрение IoT часто может казаться невероятно сложным, дорогим и пугающим. Прогнозируется, что к 2025 году количество активных IIoT-устройств достигнет 36,8 млрд, против 17,7 млрд сегодня. По мере того как все больше компаний стремятся воспользоваться новыми IoT-приложениями, важно учитывать долгосрочную надежность, интегрируемость и управляемость коммуникационной сети по мере ее масштабирования для размещения тысяч подключенных конечных точек. Реальность такова: все сводится к выбору правильной IoT-взаимосвязи для правильного бизнес-кейса.

Беспроводная инструментация не нова для производства, но критические требования к дальности, энергопотреблению и простоте интеграции ограничивают жизнеспособные варианты. Например, промышленные приложения мониторинга могут требовать отправки миллионов сообщений в день от тысяч датчиков. Это требует высокомасштабируемого и энергоэффективного решения, чтобы избежать частой замены и утилизации батарей, что может быстро раздуть совокупную стоимость владения. Также обширные, структурно плотные промышленные объекты требуют надежной беспроводной связи, способной преодолевать большие расстояния и физические препятствия. Традиционное проектирование производственных объектов также создает проблемы. Беспроводные решения должны уметь интегрироваться с устаревшим оборудованием, таким как ПЛК, чтобы разрушить изолированные данные и предоставить доступ к ранее недоступной информации.

Устаревшие беспроводные технологии не могут 따라 за требованиями к дальности, питанию и стоимости в IoT-сенсорных сетях. Традиционная сотовая связь (например, 3G, LTE) и беспроводные локальные сети (Wi-Fi) слишком дороги и энергозатратны для передачи небольших объемов данных от большого числа сенсорных устройств. Другие решения, такие как Bluetooth, Zigbee и Z-Wave, имеют строго ограниченную физическую дальность; и хотя многие из них используют топологию mesh для расширения покрытия, многоходовая ретрансляция потребляет много энергии и влечет сложное планирование и управление сетью. Поэтому mesh-сети пригодны в лучшем случае для среднедальних приложений.

Сети с низким энергопотреблением и широким радиусом действия (LPWAN) уникальны тем, что преодолевают эти подводные камни и предоставляют эффективное, доступное и легко развертываемое решение для массовых IoT-сетей. Привлекательность LPWAN обусловлена двумя её ключевыми особенностями: большой дальностью и низким энергопотреблением. В то время как Wi-Fi и Bluetooth могут передавать сигналы лишь на десятки или сотню метров в лучшем случае, LPWAN способен передавать сигналы до 15 км в сельской местности и до 5 км в городских, структурно плотных районах. Кроме того, легковесные, оптимизированные по энергии протоколы снижают стоимость трансиверов и обеспечивают очень долгую жизнь батареи сенсорных узлов.

Важно отметить, однако, что качество обслуживания (QoS) варьируется между технологиями LPWAN. Это בעיקר связано с двумя причинами — их работой в нелицензируемом спектре и использованием простой асинхронной связи, обычно чистого ALOHA (узел обращается к каналу и отправляет сообщение всякий раз, когда есть данные для передачи). В то время как это приносит значительные энергетические выгоды, некоординированные передачи в асинхронных сетях сильно увеличивают вероятность коллизий пакетов и потери данных. По мере быстрого роста беспроводных IoT-развертываний и радиотрафика в нелицензируемых подгигагерцовых диапазонах, устаревшие LPWAN потенциально несут серьезные проблемы QoS и масштабируемости, вызванные ко-канальными интерференциями. В том же смысле стандартизация и надежная поддержка мобильности — другие критические факторы, которые нельзя упускать из виду.

Заключение

Способность выявлять скрытые паттерны, предсказывать будущие проблемы, прогнозировать использование и затраты, а также извлекать инсайты из данных IoT-сенсоров навсегда изменит промышленные процессы. Хотя сектор уже некоторое время внедряет коммуникационные технологии, новая беспроводная связь, такая как LPWAN, помогает выводить в онлайн гораздо больше точек данных по значительно более низкой цене. Среди нарастающих отраслевых вызовов внедрение IoT может стать поворотным моментом для перевода управления качеством и операционной эффективности на новый уровень и сохранения лидирующих позиций в конкуренции.

Статью написал Вольфганг Тиме, главный продуктовый директор BehrTech (Норт-Йорк, Онтарио, Канада). Для получения дополнительной информации свяжитесь с г-ном Тиме по адресу wthieme@behrtech.com или посетите сайт .