Три ведущих примера передовых производственных технологий

Драйв цифровой трансформации передовыми производственными технологиями

Фабрики прошлого были очень статичными средами. У вас было здание, оборудование, рабочие и квота. Пронзи таймкард, выполни дневную квоту и иди домой на ужин. Пока революционные в своё время, этот тип фабрики плохо справляется в современной культуре с постоянно флуктуирующими спросом, ожиданием скорости и яростной конкуренцией и коллаборацией alike. Всё движется быстрее сейчас — информация, товары, машины. Всё.

Традиционные производители внедряют передовые производственные технологии для сохранения гибкости. Это даёт им универсальность, способность гнуться и пригибаться к рыночным требованиям и более эффективно и эффективно использовать свои ресурсы. Эта стратегия снижает риск — жёсткая компания может развалиться лицом к лицу с кризисом или сниженным спросом, в то время как передовые производители могут адаптироваться к чему угодно, что мир бросает на них.

Какие технологии эти передовые производители используют, давая им такое преимущество? Хотя их много, ниже три важных куска уравнения.

Машинное обучение

Машинное обучение бенефицирует передовых производителей практически на каждом уровне бизнеса, от прогнозирования спроса к операциям к производству к обслуживанию и всем между. Машинное обучение анализирует данные для нахождения паттернов, которые оно затем учит и контекстуализирует.

Оно может точно предсказывать ожидаемый спрос для установки производственных целей, бустить эффективность утилизации станков, анализировать машинные данные для определения, когда детали собираются сломаться до того, как оператор-человек способен заметить, и больше. Машинное обучение, подмножество ИИ, стало основой любого действительно конкурентоспособного, данные-драйвен передового производителя.

Edge-вычисления

Edge-вычисления помогают решить проблему наличия слишком много данных для надежного и время-эффективного перевода в дата-центр для анализа. Развёртывая устройства на «краю» системы, которые могут предложить некоторую степень фильтрации и вычислений перед отправкой релевантной информации в облако для дальнейшего анализа, производители способны достичь более быстрых времен отклика, особенно в объектах, использующих много промышленных IoT-устройств.

Edge-вычисления также делают технологию, используемую в умных фабриках, масштабируемой. Даже с массивной пропускной способностью данных, Edge-устройства предлагают беспрецедентную масштабируемость, позволяя edge analytics use cases.

Эта технология используется для разнообразия производственных use cases включая мониторинг на основе состояния, предиктивное обслуживание, прецизионный мониторинг и контроль, виртуальную реальность в производственных объектах и Manufacturing-as-a-Service.

Высокочастотный сбор данных

Традиционные — если можно так назвать — IoT-сенсоры собирают данные, но со скоростью, которая не всегда показывает полную картину когда приходит время для анализа.

«Представьте, вы пытаетесь выучить новую мелодию на пианино, но ноты имеют только одну ноту из каждых десяти. Не было бы это довольно сложно?

Так это и есть, узнавать что делает ваш станок с данными, играющими всего несколько нот из целого произведения». — Лу Чжан, MachineMetrics

Высокочастотные адаптеры данных, однако, позволяют скорость захвата данных 1000 точек в секунду (1 kHz). С этим уровнем гранулярности данные могут показывать гораздо более предсказуемые тренды, особенно в паре с технологией машинного обучения.

В отличие от традиционных IoT-сенсоров, этот безсенсорный датчик данных может выдерживать враждебные производственные среды, такие как те, включающие едкие химикаты или летящий обломки. Тогда как сенсор может нуждаться в рекалибровке из-за переменных, присутствующих в почти любой производственной среде, этот тип высокочастотного адаптера данных использует информацию прямо из компьютера станка и не подлежит необходимости в калибровке, замене или аннулировании гарантии дорогого производственного оборудования. Эта альтернатива масштабируема, надежна, точна и стоимо-эффективна, тогда как старомодные IoT-сенсоры — ни то, ни другое.

Адаптер высокочастотных данных MachineMetrics прост для DIY-установки и использует Edge-вычислительные устройства и, когда релевантно, машинное обучение для извлечения максимального смысла из ваших самых важных данных. Этот масштабируемый стек технологий включает предиктивное обслуживание, оптимизацию оснастки, диагностику и оптимизацию качества в одном доступном решении. Полная промышленная IoT-платформа MachineMetrics предлагает бусты к оптимизации процессов и мониторингу производства. Хотите увидеть, как это может сработать для вас? Забронируйте демо.