Как датчики трансформируют производственную эффективность и инсайты

С начала промышленной автоматизации производственная отрасль использовала датчики. Изначально они использовались для запуска механических ответов для снижения ручного труда. По мере эволюции технологии датчиков устройства улучшались для сбора данных с отдельных станков, чтобы компании могли использовать данные для анализа производственных процессов и выявления областей для улучшения.

Учитывая рост решений мониторинга станков и промышленного IoT, ручной анализ данных и простые механические ответы на входы датчиков стали неэффективными и ненужными. С экспоненциальными увеличениями в способности собирать данные и анализировать их на захватывающей скорости и точности, технология датчиков эволюционировала для питания IoT-системы, а не быть точкой остановки для автоматизированных процессов.

Сегодня производственные датчики остаются важной частью пазла IoT и сбора данных. Производители находят, что хотя промышленные датчики будут нужны в предвидимом будущем (из-за устаревшего оборудования), достижения в IoT помогли определить их роль на заводском полу и в сборе данных.

Что такое производственные датчики?

Производственные датчики используются в сборе данных для измерения физических условий на станке. Они состоят из устройства, которое получает или измеряет входы и генерирует выход в виде данных. Эти данные могут использоваться для запуска ответа станка, или они могут использоваться для сбора данных для анализа и хранения.

Промышленные датчики существуют для широкого диапазона типов измерений. Сегодня умные датчики могут передавать данные к периферии облака, где интеллектуальное устройство или платформа может обрабатывать и анализировать их, прежде чем они будут отправлены в облако. Эта информация может затем позволять действенность, будь то заполнение производственного дашборда, запуск запроса на обслуживание или просто сбор данных для исторического анализа.

Используя различные методы коммуникации, такие как 5G, Wi-Fi, сотовая связь и EtherNet, сбор данных в реальном времени позволяет платформе генерировать инсайты, помогающие улучшить производственные процессы, снизить затраты и включить предиктивное обслуживание. Но датчики сами по себе не собирают достаточно данных для доставки инсайтов в полное здоровье станка. Именно поэтому они остаются дополнением к полному решению связности, а не решением сами по себе.

Датчики — довольно простые устройства. Они помогают раскрыть данные, которые никогда не предназначались для обмена, например, в случае «глупого» оборудования (т.е. оборудования, не IoT-включенного) или в случае, когда оборудование не нативно предоставляет точку данных, которую требует конечный пользователь.

Платформы машинных данных позволяют сбор данных вместе с датчиками для обеспечения того, что сырые данные захватываются со всего оборудования и стандартизируются в общую модель для обеспечения действенности.

С датчиками в одиночку производителям пришлось бы вручную собирать и стандартизировать данные. А затем вручную анализировать их или строить приложения, которые могут обеспечить анализ и действенность.

Типы датчиков, используемые в производстве

Каковы некоторые из распространенных типов датчиков, используемых в промышленных средах?

1. Трехосевые акселерометры

Во многих производственных станках есть вращающиеся части. Трехосевой акселерометр отслеживает и измеряет вибрацию на вращающихся частях и оборудовании. Эти умные датчики также могут измерять другие переменные, такие как смещение, ускорение и скорость. В сочетании с продвинутой аналитикой IoT эти данные могут дать ценные инсайты, позволяя менеджерам и техникам знать, работает ли станок в хорошем здоровье или отклонение является разовым событием или тревожным паттерном.

2. Температура

Движущееся оборудование генерирует много тепла, и многие отрасли используют дополнительный процессный тепловой пол. Тепло — отличный индикатор общего здоровья станка. Датчики температуры могут помочь выявить износ станка, поврежденные участки и перегрев, ведущий к отказу и проблемам контроля качества.

3. Датчики вибрации

Вибрация не происходит только на вращающихся частях. Датчики вибрации могут использоваться с конвейерами, панелями и другими частями станка, чтобы операторы и техники знали, когда что-то не так.

4. MEMS (Микро-электромеханические системы) датчики

MEMS-датчики — это датчики движения, отслеживающие движение и производительность. В их простейшей форме они детектируют движение и запускают ответ станка для перевыравнивания компонента оборудования. В ЧПУ-обработке они могут быть более сложными, отслеживая наклон, ускорение и гравитацию на оси сетки для помощи в поддержании точной обработки.

5. Датчики крутящего момента

Высокоскоростные моторы могут создавать мощную силу крутящего момента на станке. Эти силы еще более значительны под нагрузкой. Когда датчики крутящего момента мониторят мотор или вал, инсайты могут помочь производителям обеспечить качество, снизить износ станка и устранять проблемы до их возникновения. Эти умные датчики часто комбинируются с другими датчиками для создания высокодетализированного представления здоровья оборудования.

6. Датчики давления

Датчики давления мониторят любой компонент станка, используемый жидкостью или газом, включая гидравлику, воду, химикаты, воздух и азот. Их можно настроить на тревогу системы мониторинга завода при достижении высоких или низких лимитов.

Управление данными для умных датчиков

Умные датчики разблокируют потенциал больших данных, потому что они доставляют данные, нужные для продвинутой аналитики IoT. Однако эти данные требуют контекстуализации и стандартизации для того, чтобы они направляли ценность для пользователей и систем.

Контекстуальные данные

Контекстуальные данные означают добавление релевантной реальной информации к данным датчиков, отправляемым на IoT-платформу. Без контекста сырые данные могут быть не полезны для конечных пользователей. Например, отслеживание и анализ событий простоя важны для производителей. Но без ввода оператора насчет «почему» за событием простоя, данные менее полезны.

Релевантные данные

Недостаточно просто захватывать данные — собранные данные должны быть релевантными. Это означает, что умные датчики должны выделять информацию высокой ценности и отбрасывать избыточную или ненужную информацию.

Стандартизированные данные

Датчики могут предоставлять данные, но работа IoT-платформы — обеспечить стандартизацию данных по всему оборудованию и устройствам. Без стандартизации данных будет хаос из различных типов данных, который не позволит действенность со стороны стейкхолдеров и других систем.

Действенные данные

Данные оборудования жизненно важны для повышения операционной эффективности и продуктивности, так как они предлагают точное представление производственной производительности, которое может быть доставлено всему цеху как действенные инсайты. Действенные данные с уведомлениями в реальном времени позволяют операторам предпринимать проактивные шаги для снижения простоя и отказа по станкам. Плюс, это дает менеджерам полную операционную видимость.

Как промышленные датчики улучшают производство

Промышленные датчики улучшают производство, интегрируясь с передовыми IoT-платформами для доставки действенных инсайтов на производственный пол и за его пределами. Технология умных датчиков вносит вклад в эту экосистему для обеспечения превосходной видимости условий станков, процессов, производства и большего.

В этой экосистеме промышленные датчики (в сочетании с прямым подключением к машинным данным там, где датчики не нужны) помогают захватывать данные, которые могут улучшить производственные процессы, включить дизайн программ предиктивного обслуживания и снизить операционные затраты.

Применение цифровых датчиков в производстве

Есть много применений цифровых датчиков в производстве, включая:

Инсайты, основанные на данных

Когда комбинированы с передовым IoT, промышленные датчики собирают данные, которые могут быть возвращены пользователям в реальном времени как ценные и действенные инсайты. Это революционизирует завод и цех, позволяя персоналу мониторить, регулировать и улучшать операции.

Безопасность

Потому что они часть системы, глубоко связанной с ИИ-аналитикой, цифровые датчики могут доставлять преимущества безопасности компании. Это может включать точную остановку работы при обнаружении опасности или уведомления в реальном времени экстренному персоналу до кризиса. Например, если режущий инструмент испытывает большую нагрузку, чем нормально, он может быть автоматически остановлен для избежания катастрофического отказа инструмента.

Улучшенные программы обслуживания

IoT с цифровыми датчиками может детектировать отказ оборудования, позволяя персоналу обслуживания начать процедуру до отказа оборудования. Это также может использоваться для планирования обслуживания в оптимальное время.

Точные исторические данные

Многие производственные компании имеют дело с обширным регуляторным соответствием. С данными, возвращенными от технологии умных датчиков и организованными в облаке, точные производственные записи позволяют лучшую прозрачность и цепочку хранения продукта. Это позволяет менеджерам устанавливать точные производственные бенчмарки и прогнозировать производительность.

Уведомления о процедурах и качестве

Многие производственные компании требуют строгого соблюдения SOP. Это особенно верно в отраслях вроде ЧПУ-обработки для медицины и авиации. Потому что эти процедуры могут быть добавлены как контекстуальные данные, датчики могут детектировать, если процедура сбивается с пути, и оповещать менеджеров. То же верно для уведомлений о качестве, особенно важной функции в высокорегуляторных средах.

Улучшение потока информации и рыночной реакции

Сила данных в реальном времени лежит в ее способности предпринимать немедленные и проактивные действия. Это означает, что информация на кончиках пальцев у всех в предприятии. Реакция на рыночные тренды — хорошие или плохие — может помочь компании навигировать быстро меняющиеся условия и оставаться конкурентоспособной.

Будущее датчиков в производстве

Датчики делают действительно подключенную операцию возможной, доставляя диагностические данные в реальном времени, которые позволяют глубокие инсайты от продвинутых аналитических движков в облаке. Это обеспечивает производителям доступ ко всем данным оборудования, даже устаревшим активам, и делает случай, что датчики продолжат играть роль в предвидимом будущем.

Однако датчики в одиночку не способны направлять передовые сценарии использования или эффективный мониторинг станков. Они требуют технических ресурсов для сбора, стандартизации и визуализации данных. Но датчики, вместе с IoT-платформой, помогают обеспечить точный, надежный захват данных по всему цеху.

MachineMetrics обеспечивает прямую интеграцию с управлением станков и предлагает способность добавлять датчики для сбора гораздо большего количества данных в plug-and-play моде, которая немедленно трансформирует данные в общую модель по всему оборудованию. Дальше, мы предлагаем предварительно построенные и настраиваемые отчеты для немедленной действенности из коробки.

Прямое подключение к станкам — критичный компонент системы MachineMetrics, как и трансформация данных. Платформа MachineMetrics превращает машинные и датчики данные в общую модель, на которую стейкхолдеры и системы могут полагаться для лучших, более быстрых решений.

Это обеспечивает производителям эффективный мониторинг своего производства, создавая фундамент для непрерывного улучшения с более передовыми сценариями использования.