3 uitstekende voorbeelden van geavanceerde geavanceerde productietechnologie

Een digitale transformatie stimuleren met geavanceerde productietechnologie

Fabrieken van vroeger waren zeer statische omgevingen. Je had het gebouw, de uitrusting, de arbeiders en het quotum. Sla de prikkaart, voldoe aan de dagquota en ga naar huis voor het avondeten. Hoewel revolutionair in hun tijd, doet dit type fabriek het slecht in de moderne cultuur met constant fluctuerende eisen, een verwachting van snelheid en felle concurrentie en samenwerking. Dingen gaan nu sneller:informatie, goederen, machines. Alles.

Traditionele fabrikanten implementeren geavanceerde productietechnologie om flexibel te blijven. Het biedt hen veelzijdigheid, het vermogen om te buigen en in te spelen op de vraag van de markt, en effectiever en efficiënter gebruik te maken van hun middelen. Deze strategie vermindert de risico's:een rigide bedrijf kan uiteenvallen in het licht van een crisis of een verminderde vraag, terwijl een geavanceerde fabrikant zich kan aanpassen aan alles wat de wereld hem te bieden heeft.

Welke technologieën gebruiken deze geavanceerde fabrikanten die hen zo'n voordeel geven? Hoewel er veel zijn, staan ​​hieronder drie belangrijke onderdelen van de vergelijking.

Machineleren

Machine learning is gunstig voor geavanceerde fabrikanten op vrijwel elk bedrijfsniveau, van vraagvoorspelling tot operaties tot productie tot onderhoud en alles daartussenin.

Machine learning analyseert gegevens om patronen te vinden waar het vervolgens van leert en contextualiseert.

Het kan de verwachte vraag nauwkeurig voorspellen om productiedoelen te stellen, de efficiëntie van het machinegebruik te verhogen, machinegegevens te analyseren om te bepalen wanneer onderdelen kapot gaan voordat een menselijke operator het kan merken, en meer. Machine learning, een subset van kunstmatige intelligentie, is een hoofdbestanddeel geworden van elke echt concurrerende, datagestuurde geavanceerde fabrikant.

Edge-computing

Edge computing helpt bij het oplossen van het probleem van het hebben van veel te veel gegevens om op betrouwbare en tijdbesparende wijze naar een datacenter te worden overgebracht voor analyse. Door apparaten in te zetten aan de "rand" van een systeem dat enige mate van filtering en computing kan bieden voordat de relevante informatie naar de cloud wordt gestuurd voor verdere analyse, kunnen fabrikanten snellere responstijden bereiken, vooral in faciliteiten die veel industriële IoT-apparaten gebruiken .

Edge computing maakt de technologie die wordt gebruikt in slimme fabrieken ook schaalbaar. Zelfs met een enorme gegevensdoorvoer bieden edge-apparaten ongekende schaalbaarheid, waardoor gebruiksscenario's voor edge-analyse mogelijk zijn.

Deze technologie wordt gebruikt voor een verscheidenheid aan gebruiksscenario's in de productie, waaronder condition-based monitoring, voorspellend onderhoud, nauwkeurige monitoring en controle, virtual reality in productiefaciliteiten en Manufacturing-as-a-Service.

Hoogfrequente gegevensverzameling

Traditioneel - als je het zo mag noemen - IoT-sensoren verzamelen gegevens, maar met een snelheid die niet altijd het hele plaatje laat zien wanneer het tijd is voor analyse.

"Stel je voor dat je een nieuw deuntje op de piano probeert te leren, maar de bladmuziek heeft slechts één op de tien noot. Zou dat niet behoorlijk moeilijk zijn?

Zo is het om te leren wat je machine doet met data die maar een paar noten van het hele stuk spelen.” – Lou Zhang, MachineMetrics

Hoogfrequente gegevensadapters maken echter een gegevensopnamesnelheid van 1000 punten per seconde (1 kHz) mogelijk. Met dit niveau van granulariteit kunnen gegevens veel meer voorspelbare trends laten zien, vooral in combinatie met machine learning-technologie.

In tegenstelling tot traditionele IoT-sensoren, is dit sensorloze dataapparaat bestand tegen vijandige productieomgevingen zoals die met bijtende chemicaliën of rondvliegend puin. Hoewel een sensor mogelijk opnieuw moet worden gekalibreerd vanwege variabelen die in vrijwel elke productieomgeving aanwezig zijn, gebruikt dit type hoogfrequente gegevensadapter informatie rechtstreeks van de computer van de machine en is er geen noodzaak voor kalibratie, vervanging of het vervallen van de garantie van dure fabricage-apparatuur. Dit alternatief is schaalbaar, betrouwbaar, nauwkeurig en kosteneffectief, terwijl ouderwetse IoT-sensoren geen van bovenstaande zijn.

De MachineMetrics High Frequency Data Adapter is eenvoudig zelf te installeren en maakt gebruik van edge computing-apparaten en, indien relevant, machine learning om de meeste betekenis uit uw belangrijkste gegevens te halen. Deze schaalbare oplossing kan worden ingezet op tientallen apparaten die allemaal maar één randapparaat gebruiken. Deze technologie-stack maakt voorspellend onderhoud, tooling-optimalisatie, diagnostiek en kwaliteitsoptimalisatie mogelijk in één betaalbare oplossing. Het volledige industriële IoT-platform van MachineMetrics biedt een boost aan procesoptimalisatie en productiebewaking. Wil je zien hoe het voor jou kan werken? Boek een demo.