Наиболее интересным применением Индустрии 4.0 является прогнозирование

Индустрия 4.0 и Интернет вещей (или Промышленный Интернет вещей, если хотите) настолько тесно связаны, что мы можем использовать эти термины как синонимы. Кажется, что каждый день появляются новости об Интернете вещей и о том, как он изменит все — подключенные автомобили, подключенных людей и даже подключенные стиральные машины. Тем не менее, эти соединения не имеют большого значения без реальных вариантов использования — да, теперь ваш холодильник может разговаривать с вашим телефоном, но это ответ на вопрос, который никто не задает, решение проблемы, которая никого не волнует (хотя я готовы съесть мои слова через 5 лет, когда мы все делимся статистикой нашего холодильника в какой-нибудь самой популярной социальной сети на основе холодильника).

Как отрасль, у производства есть несколько очень четко определенных проблем:клиенты хотят получить товары быстро, по более низкой цене и высокого качества. Если эти требования не выполняются из-за незапланированного простоя, последствия могут дорого обойтись. Легче обосновать использование технологии IoT для решения этих проблем; например, более эффективное отслеживание поставок с использованием RFID-меток может помочь сократить задержки в цепочке поставок и повысить качество. Но это не то, что на самом деле интересно .

Поскольку хранение данных является дешевым, пропускная способность постоянно растет, а стоимость сенсорных устройств неуклонно снижается, в то время как их возможности увеличиваются (возможность передавать данные прямо в облако, способность воспринимать более одного объекта одновременно и т. д.), выполнение интеллектуальные вещи с машинными данными, помимо базовой аналитики, становятся все более жизнеспособными.

Если производственный бизнес не производит, когда это необходимо, он не выполняет свою задачу — он не приносит денег. Применяя методы диагностики и прогнозирования к машинным данным, вы можете узнать, как работают машины в настоящее время (диагностика) и как они будут работать в будущем — смогут ли они работать тогда, когда это необходимо (прогностики)? Как мы уже упоминали ранее, предписывающее техническое обслуживание на основе календаря — это отличный способ потратить деньги без необходимости, а профилактическое обслуживание — это разумный способ сэкономить деньги.

Прогностика — наука о прогнозировании того, когда машина перестанет выполнять свои функции, является прямым средством профилактического обслуживания. Данные с ваших машин, обработанные нужным приложением, могут сказать вам, когда ваши машины откажут, чтобы вы могли поддерживать их до этого времени и уберечь себя от простоев, подводить своих клиентов и тратить больше, чем вы должны, чтобы поддерживать работу машины. . Это знание того, когда машина выйдет из строя, рассчитывается как оставшийся срок полезного использования (RUL).

С точным прогнозированием RUL специалисты по обслуживанию могут лучше определять приоритеты, какие машины нуждаются в обслуживании и в какие сроки; значительно снижает риск отказа машины и позволяет избежать дорогостоящего чрезмерного обслуживания. Думайте об этом как о еще одном инструменте, помогающем повысить эффективность сопровождающих.

Прогностические модели, дающие RUL, традиционно было трудно рассчитать, и для эффективной реализации на индивидуальной основе требовались талантливые специалисты по данным. Высокая стоимость этого подхода нанесла ущерб его широкому распространению. К счастью, с появлением продвинутого машинного обучения и недорогих облачных вычислений прогнозирование становится более доступным, а профилактическое обслуживание, в свою очередь, обеспечивает масштабируемость.

Безопасность, соответствие нормативным требованиям, интеграция, осведомленность о процессах и улучшения — все это важные вещи, которые обеспечивает Индустрия 4.0. Тем не менее, ничто из этого не имеет значения без эффективного оборудования, обеспечивающего надежную производительность и минимальное время простоя — и все это благодаря прогностике.

Расскажите мне больше!

Хотите узнать больше о prognostics и Sesnseye, нашем простом в использовании продукте для профилактического обслуживания? Закажите демонстрацию и обсуждение здесь: