Drie toonaangevende voorbeelden van geavanceerde manufacturing-technologie

Een digitale transformatie drijven met geavanceerde manufacturing-technologie

Fabrieken van vroeger waren heel statische omgevingen. U had het gebouw, de apparatuur, de werknemers, en de quota. De klok stampen, de dagelijkse quota halen, en naar huis gaan voor het diner. Hoewel revolutionair in hun tijd, presteert dit type fabriek slecht in moderne cultuur met constant fluctuerende vraag, een verwachting van snelheid, en feroce concurrentie en collaboratie alike. Dingen bewegen sneller nu - informatie, goederen, machines. Alles.

Traditionele fabrikanten implementeren geavanceerde manufacturing-technologie om vlot te blijven. Het biedt hen veelzijdigheid, de capaciteit om te buigen en te vouwen naar marktvraag, en hun bronnen effectiever en efficiënter te benutten. Deze strategie vermindert risico - een rigide bedrijf kan uiteenvallen in het gezicht van crisis of verminderde vraag, terwijl een geavanceerde fabrikant kan anticiperen op wat de wereld hen toewerpt.

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

Machine Learning

Machine learning bevoordeelt geavanceerde fabrikanten op vrijwel elk niveau van het bedrijf, van vraagvoorspelling tot operaties tot productie tot onderhoud en alles ertussenin.

Machine learning analyseert data om patronen te vinden waar het dan van leert en contextualiseert.

Het kan accurate verwachte vraag voorspellen om productiedoelen te stellen, de efficiëntie van machinebenutting boosten, machinedata analyseren om te bepalen wanneer onderdelen gaan breken voordat een menselijke operator in staat is om het te merken, en meer. Machine learning, een subset van kunstmatige intelligentie, is een vast onderdeel geworden van elke echt competitieve, data-gedreven geavanceerde fabrikant.

Edge Computing

Edge computing helpt het probleem op te lossen van veel te veel data om betrouwbaar en tijdsefficiënt naar een datacenter te sturen voor analyse. Door apparaten te deployen aan de "rand" van een systeem die een graad van filteren en computing kunnen bieden voordat de relevante informatie naar de cloud gestuurd wordt voor verdere analyse, zijn fabrikanten in staat om snellere responstijden te bereiken, vooral in faciliteiten die veel industriële IoT-apparaten gebruiken.

Edge computing maakt de technologie gebruikt in slimme fabrieken ook schaalbaar. Zelfs met massive data-doorvoer, bieden edge-apparaten ongekende schaalbaarheid, wat edge-analytics use cases mogelijk maakt.

Deze technologie wordt gebruikt voor een verscheidenheid aan manufacturing use cases inclusief toestandsgebaseerde monitoring, voorspellend onderhoud, precisiemonitoring en -controle, virtuele realiteit in productiefaciliteiten, en Manufacturing-as-a-Service.

High-Frequentie Dataverzameling

Traditionele - als u dat zo kunt noemen - IoT-sensors verzamelen data, maar met een snelheid die niet altijd het hele plaatje toont wanneer het tijd is voor analyse.

"Stel u voor dat u een nieuw stukje op de piano probeert te leren, maar de bladmuziek heeft maar één noot van elke tien. Zou dat niet best lastig zijn?

Dat is wat het is om te leren wat uw machine doet met data die maar een paar noten van het hele stuk speelt." – Lou Zhang, MachineMetrics

High-frequentie data-adapters daarentegen, staan een dataverzamelingsratio van 1000 punten per seconde (1 kHz) toe. Met dit niveau van granulariteit kan data veel meer voorspelbare trends tonen, vooral wanneer gekoppeld met machine learning-technologie.

In tegenstelling tot traditionele IoT-sensors, kan deze sensorloze data-apparaat vijandige manufacturing-omgevingen weerstaan zoals die bijtende chemicalen of vliegend puin bevatten. Waar een sensor herkalibreerd moet worden door variabelen aanwezig in bijna elke manufacturing-omgeving, benut dit type high-frequentie data-adapter informatie direct van de computer van de machine en is niet onderhevig aan de noodzaak voor kalibratie, vervanging, of het ongeldig maken van de garantie van dure manufacturing-apparatuur. Deze alternatief is schaalbaar, betrouwbaar, accuraat en kosteneffectief, waar old-school IoT-sensors geen van allen zijn.

De MachineMetrics High-Frequentie Data-Adapter is simpel om zelf te installeren en benut edge computing-apparaten en, wanneer relevant, machine learning om de meeste betekenis te halen uit uw belangrijkste data. Deze schaalbare oplossing kan gedeployed worden op tientallen apparatuurstukken die allemaal maar één edge-apparaat benutten. Deze technologie-stack maakt voorspellend onderhoud, tooling-optimalisatie, diagnostiek en kwaliteitsoptimalisatie mogelijk in één betaalbare oplossing. Het volledige MachineMetrics industriële IoT-platform biedt boosts aan procesoptimalisatie en productiemonitoring. Wil zien hoe het voor u kan werken? Boek een demo.