Uitdagingen in de automobielindustrie en IoT-oplossingen

Complexe problemen met de automobielproductie aanpakken met IIoT

De automobielindustrie moet wendbaar blijven om aan de eisen van een dynamische markt te voldoen. Operationele uitdagingen zullen blijven bestaan ​​in een complexe, wereldwijd concurrerende omgeving en fabrieken die meerdere automodellen ondersteunen met aangepaste optionele functies, zullen een flexibele workflow vereisen.

Dit betekent dat productieprocessen minder lineair en meer modulair worden. Vaste machines voor één doel moeten nu flexibele taken hebben voor verschillende batchtaken binnen de productieomgeving en de doorlooptijden voor installatie en afbraak zullen beperkt en snel zijn. Bovendien moeten collaboratieve robots intelligent genoeg zijn om veilig met mensen om te gaan in verschillende productiestadia, en line-downsituaties, waar apparatuur onverwacht moet worden gerepareerd, kunnen de productie-efficiëntie voor een hele fabriek negatief beïnvloeden.

Autofabrikanten wenden zich tot het Industrial IoT, naast andere Industry 4.0-oplossingen, om deze complexe problemen op te lossen.

IoT en digitale tweelingen

De implementatie van een IoT-strategie voor de automobielindustrie om de efficiëntie van fabrieksautomatisering te vergroten, moet holistisch worden benaderd. Het moet worden beschouwd in de context van de bestaande infrastructuur, human resources, kwaliteit, procesverbeteringen en operationele besluitvorming. Een gerichte aanpak kan worden toegepast op die productiegebieden die de meeste efficiëntieverbeteringen vereisen. Om een ​​IoT-systeem voor de automobielindustrie op de juiste manier te ontwerpen, moeten we eerst beginnen met het einde in gedachten door twee fundamentele vragen te beantwoorden. Ten eerste, welk probleem of welke reactie moet worden opgelost? Ten tweede, welke voorspeller(s) hebben we nodig om het op te lossen? Dit zal de ontwerparchitectuur van boven naar beneden aansturen.

De integratie van een IoT-systeem kan naar behoefte in lagen worden ingevoerd voor ROI-initiatieven. Een volledig ontwerp zal echter de sensorhardware, -software en analytische modellen ontdekken die nodig zijn om de productiviteit te maximaliseren. Dashboardbewijs van fabrieksanalyses kan de hiaten tussen uitvoering en een ideaal fabrieksmodel aan het licht brengen.

Op machineniveau omvat een digital twin van een asset gedetailleerde technische gegevens om de functie van een asset te simuleren. Op basis van deze simulatie kan analyse worden uitgevoerd om inzicht te krijgen in gedrag in de echte wereld. Het vermogen ervan kan prestatiegegevens leveren in vele operationele contexten binnen hun eigen productieomgeving. Een van de beste use-casevoorbeelden van een digitale tweeling voor activa is wanneer deze wordt gebruikt om betrouwbaarheidsgegevens te verzamelen voor een beter begrip van mogelijke storingen, zodat ze op een voorspelbare manier kunnen worden voorspeld en beheerd.

Digitale replicatie van een volledige autofabriek kan verbeterpunten identificeren om de ideale optimale prestaties van veel complexe systemen te laten zien. Het hele proces kan worden ondersteund door een enterprise digital twin-simulatie die in bijna realtime kan worden vergeleken met meetresultaten. Niet alleen zullen de gegevens uit deze simulatie inzicht geven in logistieke efficiëntie, maar machine-optimalisatie door flexibele aanpassingen kan worden gemonitord voor fijnafstemming van de operatie.

Automobielkwaliteit

Kwaliteitsvol vakmanschap binnen de auto-industrie is ongeëvenaard. Het mag geen bijzaak zijn, maar kwaliteit moet inherent zijn aan de ontwerparchitectuur van de autoproductie. Met een ultra-laag defectpercentage, waarbij 1 ppm kan worden verbeterd, is kwaliteit in het hele productieproces van het grootste belang. Dit stimuleert niet alleen de kwaliteit van de materiaalinvoer, maar ook de optimalisatie van machines en processen tijdens de montage. Door de machineprestatie-activiteit binnen een IoT-infrastructuur te monitoren, kunnen realtime procesverbeteringen worden gerealiseerd met workflows die inzichten bieden voor bruikbare kwaliteitsverbeteringen. Dit zal op zijn beurt zorgen voor producten van hogere kwaliteit op het productieplatform.

Inzichten in beslissingen

Autofabrikanten kunnen moeite hebben om bekwaam talent te vinden om steeds complexere machines te ondersteunen. Onderhoud kan niet langer gebaseerd zijn op een run-to-break-model, maar op continue optimalisatie. Hoewel de leerprogramma's voor onderhoud worden uitgebreid, kunnen genetwerkte sensoren over machines hun eigen onderhoud voorspellen en oplossingen bieden voor operationele verbeteringen. Voorspellend onderhoud en toekomstgerichte prescriptieve optimalisatie kunnen worden gericht met analytische modellen die de werkelijke activiteit vergelijken met digitale simulatie. Een strategie die reageert op wat er in de dienst van de vorige dag is gebeurd, kan niet langer optimaal zijn. Proactieve beslissingen van een IoT-implementatie om de activiteit van morgen te verbeteren, worden aangedreven door een infrastructuur die inzichtelijke informatie genereert van machines en operationele gegevens.

Draadloos voor oudere apparatuur

Praktische automatisering binnen een fabriek moet een zinvol rendement op de investering opleveren dat zakelijk zinvol is voor de onderneming. Voor oudere gevestigde apparatuur is een nieuwe IoT-implementatie misschien niet altijd de beste manier van handelen op alle gebieden van het bedrijf. Het doel van het IoT moet zijn om een ​​betere manier van werken te bereiken, niet alleen om nieuwe bedrijfssystemen te implementeren. Bestaande auto-apparatuur hoeft echter geen belemmering te zijn voor het implementeren van een nieuwe IoT-strategie. Draadloze infrastructuren voor nieuwe apparatuur kunnen nu bovenop oudere bedrijfssystemen worden gelegd zonder de robuuste bekabelde communicatiesystemen te verstoren. Naadloze interactie tussen oud en nieuw kan worden bereikt met de juiste IoT-hardware en netwerkstrategie.

IoT-oplossingen voor autoproductie

Een automotive IoT-strategie heeft een platform nodig dat gebruikmaakt van de expertise die al in de fabriek aanwezig is. Werknemers met praktische kennis weten al hoe slechte machineprestaties eruitzien als ze het zien. De inzichten van een IoT-oplossing moeten deze ervaring uitbreiden zodat het personeel dit team van experts kan gebruiken om de beste inzichten te verkrijgen. Het industriële IoT-platform van MachineMetrics integreert analysetools die onbewerkte machinesensorgegevens transformeren met analytische tijdreeksmodellen. Deze kennis kan worden verwerkt om deze inzichten om te zetten in systemen die worden aangestuurd door data, niet alleen door mensen die first person-ervaringen hebben gekregen.

MachineMetrics-dashboards zijn intuïtief voor plaatsing van het type slepen en neerzetten in de omgeving. Training maakt logische verbindingen met wat er al op de productievloer is ervaren. Waarschuwingstriggers voor het management, vloersupervisors en fabrieksarbeiders maken beslissingen in de hele organisatiehiërarchie mogelijk. Algoritmen voor datamodellen worden verder getraind met nieuwe inputs om in de toekomst sneller tot oplossingen te komen. De datamodellen kunnen de experts van de operatie worden naarmate er aanvullende informatie wordt verkregen over gedrag in de echte wereld. MachineMetrics integreert een compleet industrieel IoT-platform voor machinebewaking, conditiebewaking, voorspellend onderhoud en procesoptimalisatie voor bruikbare inzichten binnen de automobielindustrie.

Ontdek hoe MachineMetrics autofabrikanten helpt machinegegevens te gebruiken om betere, snellere beslissingen in realtime te nemen.