Революция в автопроизводстве: преодоление вызовов с помощью IoT-решений

Решение сложных проблем автопроизводства с помощью IIoT

Автопроизводство должно оставаться гибким для удовлетворения спроса динамичного рынка. Операционные вызовы будут продолжать возникать в сложной глобально-конкурентной среде, а заводы, поддерживающие множество автомобильных моделей с опциональной кастомизацией, потребуют гибких рабочих процессов.

Это означает, что производственные процессы станут менее линейными и более модульными. Одноцелевые стационарные станки должны обретать гибкость задач для разных партий в производственной среде, а время на настройку и демонтаж будет жестко ограничено и быстрым. Кроме того, коллаборативные роботы должны быть достаточно умными для безопасного взаимодействия с людьми на разных этапах производства, а остановки линии (line-down), когда оборудование неожиданно требует ремонта, могут негативно повлиять на эффективность всего завода.

Автопроизводители обращаются к Промышленному интернету вещей (IIoT) среди других решений Индустрии 4.0 для решения этих сложных задач.

IoT и цифровые двойники

Внедрение автомобильной IoT-стратегии для повышения эффективности автоматизации завода должно подходить комплексно. Его нужно рассматривать в контексте существующей инфраструктуры, человеческих ресурсов, качества, улучшения процессов и операционного принятия решений. Целевой подход можно применить к тем зонам производства, которые требуют наибольших улучшений эффективности. Для правильной архитектуры IoT-системы для автопроизводства сначала нужно начать с конца в виду, ответив на два фундаментальных вопроса. Во-первых, какую проблему или реакцию нужно решить? Во-вторых, какие предикторы нам нужны для решения? Это определит архитектуру дизайна сверху вниз.

Интеграция IoT-системы может вводиться слоями по мере необходимости для инициатив ROI. Однако полный дизайн в начале откроет необходимые сенсорное оборудование, ПО и аналитические модели для максимизации продуктивности. Дашборд с аналитикой завода может выявить разрывы между исполнением и идеальной моделью завода.

На уровне станка, цифровой двойник актива включает детальные инженерные данные для симуляции функции единицы оборудования. Из этой симуляции анализ может извлечь инсайты о реальном поведении. Его способность обеспечивает данные о производительности во множестве операционных контекстов в собственной производственной среде. Один из лучших кейсов использования цифрового двойника актива — сбор данных надежности для лучшего понимания потенциальных отказов, чтобы их можно было прогнозировать и управлять предсказуемым образом.

Цифровая реплика всего автозавода может выявить зоны улучшения, показывая идеальную оптимальную производительность многих сложных систем. Весь процесс может быть поддержан симуляцией корпоративного цифрового двойника, который сравнивается в режиме близком к реальному времени с измеренными результатами. Данные этой симуляции дадут инсайты не только в логистическую эффективность, но и в оптимизацию станков через гибкие адаптации для тонкой настройки операций.

Автомобильное качество

Качество работы в автопромышленности вторым то быть не может. Оно не может быть постфактум, а должно быть заложено в архитектуре дизайна автопроизводства. С требованием ультра-низкого уровня дефектов, где 1 ppm (дефект на миллион) можно улучшить, качество на всем производственном процессе имеет первостепенное значение. Это диктует не только качество входных материалов, но и оптимизацию станков и процессов при сборке. Мониторинг активности станков в IoT-инфраструктуре позволяет реализовать улучшения процессов в реальном времени с рабочими процессами, дающими инсайты для действенных улучшений качества. Это, в свою очередь, приведет к более качественной продукции на всей производственной платформе.

Инсайты для принятия решений

Автопроизводители могут испытывать трудности в поиске квалифицированных кадров для поддержки все более сложного оборудования. Обслуживание больше не может основываться на модели «работай до поломки», а требует непрерывной оптимизации. Хотя программы стажировки по обслуживанию расширяются, сетевые датчики на станках могут предсказывать свое собственное обслуживание и предлагать решения для операционных улучшений. Предиктивное обслуживание и проактивная прескриптивная оптимизация могут быть нацелены с помощью аналитических моделей, сравнивающих реальную активность с цифровой симуляцией. Стратегия, реагирующая на вчерашнюю смену, больше не может быть оптимальной. Проактивные решения от внедрения IoT для улучшения завтрашней активности будут управляться инфраструктурой, генерирующей проницательную информацию от станков и операционных данных.

Беспроводное соединение для устаревшего оборудования

Практическая автоматизация на заводе должна приносить осмысленный возврат инвестиций, имеющий бизнес-смысл для предприятия. Для устаревшего оборудования новое внедрение IoT не всегда является лучшим путем во всех областях бизнеса. Цель IoT — достичь лучшего способа работы, а не просто развернуть новые корпоративные системы. Однако существующее автооборудование не должно быть препятствием для внедрения новой IoT-стратегии. Беспроводная инфраструктура для нового оборудования теперь может накладываться поверх устаревших корпоративных систем без нарушения надежных проводных коммуникаций. Бесшовное взаимодействие между старым и новым достигается с правильным IoT-оборудованием и сетевой стратегией.

IoT-решения для автопроизводства

Автомобильная IoT-стратегия потребует платформы, использующей экспертизу, уже имеющуюся на заводе. Сотрудники с практическим знанием уже знают, как выглядит плохая производительность станка. Инсайты от IoT-решения должны расширять этот опыт для команды, чтобы извлечь лучшие инсайты. Промышленная IoT-платформа MachineMetrics интегрирует инструменты анализа, преобразующие сырые сенсорные данные станков с временными рядами аналитических моделей. Эти знания можно усвоить, чтобы превратить инсайты в системы, управляемые данными, а не только людьми с личным опытом.

Дашборды MachineMetrics интуитивны для размещения перетаскиванием в среде. Обучение строит логические связи с тем, что уже пережито на производственном полу. Триггеры оповещений для менеджмента, мастеров цеха и рабочих позволяют принимать решения на всех уровнях иерархии. Алгоритмы моделей данных дополнительно обучаются на новых входах для быстрейшего сходимости на решениях в будущем. Модели данных становятся экспертами операции по мере накопления дополнительной интеллектуальной информации о реальном поведении. MachineMetrics интегрирует полную промышленную IoT-платформу для мониторинга станков, мониторинга состояния, предиктивного обслуживания и оптимизации процессов для действенных инсайтов в автопроизводстве.

Узнайте, как MachineMetrics помогает автопроизводителям использовать данные станков для принятия лучших, более быстрых решений в реальном времени.