Automotive Productie Revolutie: Productieuitdagingen Oplossen met IoT-oplossingen

Complexe Automotive Productieproblemen Aanpakken met IIoT

Automotive productie moet nimble blijven om de eisen van een dynamische markt te verzadigen. Operationele uitdagingen zullen blijven bestaan in een complexe, wereldwijd competitieve omgeving en fabrieken die meerdere automotive-modellen met aangepaste optionele features ondersteunen, zullen een agile workflow vereisen.

Dit betekent dat productieprocessen minder lineair en meer modulair zullen worden. Enkelvoudige, vaste machines moeten nu taakflexibiliteit hebben voor verschillende batch jobs binnen de productieomgeving en turn-around tijden voor setup en tear-down zullen beperkt en snel zijn. Verder moeten collaboratieve robots intelligent genoeg zijn om veilig met mensen te interacteren op diverse stadia van productie, en line-down situaties, waar apparatuur onverwacht gerepareerd moet worden, kunnen productie-efficiëntie voor een gehele fabriek negatief beïnvloeden.

Automotive fabrikanten wenden zich tot de Industriële IoT, onder andere Industrie 4.0-oplossingen, om deze complexe problemen op te lossen.

IoT en Digitale Tweelingen

Implementatie van een automotive IoT-strategie in de nasleep van verhoogde fabrieksautomatiseringsefficiëntie moet holistisch benaderd worden. Het moet overwogen worden binnen de context van de bestaande infrastructuur, menselijke hulpbronnen, kwaliteit, procesverbeteringen en operationele besluitvorming. Een gerichte aanpak kan genomen worden voor die gebieden van productie die de meeste efficiëntieverbeteringen vereisen. Om een IoT-systeem voor automotive productie correct te architecten, moeten we eerst beginnen met het einde in gedachten door twee fundamentele vragen te beantwoorden. Ten eerste, wat is het probleem of de reactie die opgelost moet worden? Ten tweede, welke voorspeller(s) hebben we nodig om het op te lossen? Dit zal de ontwerp-architectuur van boven naar beneden drijven.

De integratie van een IoT-systeem kan in lagen geïntroduceerd worden zoals nodig voor ROI-initiatieven. Echter, een compleet ontwerp aan het begin zal de sensor-hardware, software en analytische modellen ontdekken die nodig zijn om productiviteit te maximaliseren. Dashboard-bewijs van fabriekanalytics kan de gaten benadrukken tussen uitvoering en een ideaal fabriekmodel.

Op machine-niveau omvat een asset digitale tweeling gedetailleerde engineering data om de functie van een equipment-asset te simuleren. Vanuit deze simulatie kan analyse uitgevoerd worden om inzicht te extraheren in real-world gedrag. De capaciteit ervan kan prestatiedata leveren over veel operatiecontexten binnen hun eigen productieomgeving. Een van de beste use case voorbeelden van een asset digitale tweeling is wanneer het gebruikt wordt om betrouwbaarheidsdata te verzamelen voor een beter begrip van potentiële storingen, zodat ze voorspeld en op een voorspelbare manier beheerd kunnen worden.

Digitale replicatie van een hele automotive fabriek kan verbeteringsgebieden identificeren om de ideale optimale prestaties van veel complexe systemen te tonen. Het gehele proces kan ondersteund worden door een enterprise digitale tweeling simulatie die in near real-time vergeleken kan worden met gemeten resultaten. Niet alleen zal de data van deze simulatie inzichten leveren in logistieke efficiëntie, maar machine-optimalisatie door flexibele aanpassingen kan gemonitord worden voor fijn-afstelling van de operatie.

Automotive Kwaliteit

Kwaliteitsvakmanschap binnen de automotive-industrie is tweede aan geen. Het kan geen nagedachte zijn, maar kwaliteit moet inherent zijn binnen de ontwerp-architectuur van automotive productie. Met een ultra-laag defecteis, waar 1 ppm verbeterd kan worden, is kwaliteit over het gehele productieproces van cruciaal belang. Dit drijft niet alleen materiaal input-kwaliteit, maar optimalisatie van machines en processen tijdens assemblage. Door machineprestatie-activiteit te monitoren binnen een IoT-infrastructuur, kunnen real-time procesverbeteringen gerealiseerd worden met workflows die inzichten bieden voor actionable kwaliteitsverbeteringen. Dit zal op zijn beurt hogere kwaliteitsproducten over het productieplatform drijven.

Beslissingsinzichten

Automotive fabrikanten kunnen worstelen om getalent te vinden om steeds complexere machinerie te ondersteunen. Onderhoud kan niet langer gebaseerd worden op een run-to-break model, maar eerder continue optimalisatie. Hoewel onderhoudsleerlingenprogramma's uitgebreid worden, kunnen genetworkde sensoren over machines hun eigen onderhoud voorspellen en oplossingen bieden voor operationele verbeteringen. Predictief onderhoud en vooruitkijkende prescriptieve optimalisatie kunnen gericht worden met analytische modellen die daadwerkelijke activiteit vergelijken met digitale simulatie. Een strategie die reactief is op wat er op de vorige dagse shift gebeurde, kan niet langer optimaal zijn. Proactieve beslissingen van een IoT-implementatie om morgenactiviteit te verbeteren, zullen gedreven worden door een infrastructuur die inzichtvolle informatie genereert van machines en operationele data.

Draadloos voor Legacy-apparatuur

Praktische automatisering binnen een fabriek moet betekenisvolle return on investment drijven die zakelijk zinvol is voor het bedrijf. Voor legacy incumbent apparatuur kan een nieuwe IoT-implementatie niet altijd de beste koers zijn in alle gebieden van het bedrijf. Het IoT-doel moet zijn om een betere manier van werken te bereiken, niet slechts om nieuwe enterprise-systemen te deployen. Echter, bestaande automotive apparatuur hoeft geen belemmering te zijn voor het deployen van een nieuwe IoT-strategie. Draadloze infrastructuren voor nieuwe apparatuur kunnen nu gelaagd worden op top van legacy enterprise-systemen zonder robuuste bedrade communicatiesystemen te storen. Naadloze interactie tussen het oude en het nieuwe kan bereikt worden met de juiste IoT-hardware en netwerkstrategie.

IoT-oplossingen voor Automotive Productie

Een automotive IoT-strategie heeft een platform nodig dat de expertise die al in de fabriek zit benut. Werknemers met hands-on kennis weten al hoe slechte machineprestaties eruitzien als ze het zien. De inzichten van een IoT-oplossing zouden op deze ervaring moeten voortbouwen voor het personeel om dit expert-team te benutten om de beste inzichten te extraheren. Het MachineMetrics industriële IoT-platform integreert analysetools die ruwe machine-sensordata transformeren met time-series analytische modellen. Deze kennis kan verteerd worden om deze inzichten te transformeren in systemen die gedreven worden door data, niet alleen door mensen die first-person ervaringen hebben gekregen.

MachineMetrics dashboards zijn intuïtief voor drag-and-drop plaatsing binnen de omgeving. Training maakt logische verbindingen van wat al ervaren is op de productievloer. Alert triggers naar management, vloersupervisors en fabriekswerkers staan beslissingen over de organisatorische hiërarchie toe. Data model algoritmes worden verder getraind met nieuwe inputs om sneller op oplossingen te convergeren in de toekomst. De datamodellen kunnen de experts van de operatie worden naarmate additionele intelligentie wordt verkregen over real-world gedrag. MachineMetrics integreert een compleet industriële IoT-platform voor machine monitoring, conditiemonitoring, predictief onderhoud en procesoptimalisatie voor actionable inzichten binnen automotive productie.

Ontdek hoe MachineMetrics automotive fabrikanten helpt machinedata te benutten om betere, snellere beslissingen in real-time te nemen.