De impact van sensoren in de productie

Sinds het begin van de industriële automatisering maakt de maakindustrie gebruik van sensoren. Oorspronkelijk werden ze gebruikt om mechanische reacties op te wekken om handarbeid te verminderen. Naarmate de sensortechnologie evolueerde, werden de apparaten verbeterd om gegevens van individuele machines te verzamelen, zodat bedrijven de gegevens konden gebruiken om productieprocessen te analyseren en verbeterpunten te identificeren.

Gezien de opkomst van machinebewakingsoplossingen en industrieel IoT, zijn handmatige analyse van gegevens en eenvoudige mechanische reacties op sensorinvoer inefficiënt en onnodig geworden. Met exponentiële toename van het vermogen om gegevens te verzamelen en deze met adembenemende snelheid en precisie te analyseren, is sensortechnologie geëvolueerd om het IoT-systeem te voeden in plaats van het stoppunt te zijn voor geautomatiseerde processen.

Tegenwoordig blijven productiesensoren een belangrijk stuk van de puzzel van het IoT en het verzamelen van gegevens. Fabrikanten merken dat hoewel industriële sensoren in de nabije toekomst nodig zullen zijn (vanwege verouderde apparatuur), de vooruitgang in IoT heeft geholpen om hun rol op de fabrieksvloer en bij het verzamelen van gegevens te bepalen.

Wat zijn fabricagesensoren?

Productiesensoren worden gebruikt bij data-acquisitie om fysieke omstandigheden op een machine te meten. Ze bestaan ​​uit een apparaat dat invoer ontvangt of meet en een uitvoer in gegevens genereert. Deze gegevens kunnen worden gebruikt om een ​​machinereactie te activeren, of ze kunnen worden gebruikt om gegevens te verzamelen voor analyse en opslag.

Er bestaan ​​industriële sensoren voor een breed scala aan meettypes. Tegenwoordig kunnen slimme sensoren gegevens naar de rand van de cloud verzenden, waar een intelligent apparaat of platform het kan verwerken en analyseren, voordat het naar de cloud wordt verzonden. Met deze informatie kan vervolgens actie worden ondernomen, of het nu gaat om het vullen van een productiedashboard, het activeren van een onderhoudsverzoek of het eenvoudig verzamelen van gegevens voor historische analyse.

Een voorbeeld van een productiesensor. Deze apparaten kunnen oudere of "domme" apparatuur aansluiten en verschillende machine- en omgevingsomstandigheden bewaken.

Door gebruik te maken van verschillende communicatiemethoden zoals 5G, wifi, een mobiele verbinding en EtherNet, stelt realtime gegevensverzameling het platform in staat inzichten te genereren die helpen bij het verbeteren van productieprocessen, het verlagen van kosten en het mogelijk maken van voorspellend onderhoud. Maar sensoren alleen verzamelen niet genoeg gegevens om inzicht te geven in de totale machinegezondheid. Daarom blijven ze een aanvulling op een complete connectiviteitsoplossing, in plaats van een oplossing op zich.

Sensoren zijn vrij eenvoudige apparaten. Ze helpen bij het ontsluiten van gegevens die nooit bedoeld waren om te worden gedeeld, zoals in het geval van "domme" apparatuur (dwz apparatuur die niet geschikt is voor IoT) of in het geval dat apparatuur niet van nature een datapunt biedt dat een -gebruiker vereist.

Machinegegevensplatforms maken gegevensverzameling mogelijk samen met sensoren om ervoor te zorgen dat onbewerkte gegevens van alle apparatuur worden vastgelegd en gestandaardiseerd in een gemeenschappelijk model om bruikbaarheid mogelijk te maken.

Met alleen sensoren zouden fabrikanten de gegevens handmatig moeten verzamelen en standaardiseren. En analyseer het vervolgens handmatig of bouw applicaties die analyse en actie mogelijk maken.

Soorten sensoren die in de productie worden gebruikt

Wat zijn enkele veelvoorkomende typen sensoren die in industriële omgevingen worden gebruikt?

1. Tri-axiale versnellingsmeters

Er zijn veel draaiende onderdelen in productieapparatuur. Een drieassige versnellingsmeter bewaakt en meet trillingen op roterende onderdelen en apparatuur. Deze slimme sensoren kunnen ook andere variabelen meten, zoals verplaatsing, versnelling en snelheid. In combinatie met geavanceerde IoT-analyses kunnen deze gegevens waardevolle inzichten opleveren om managers en technici te laten weten of een machine in goede staat werkt of dat een afwijking een eenmalige gebeurtenis of een verontrustend patroon is.

2. Temperatuur

Bewegende apparatuur genereert veel warmte en veel industrieën gebruiken extra proceswarmte voor hun fabrieksvloer. Warmte is een uitstekende indicator voor de algehele gezondheid van een machine. Temperatuursensoren kunnen helpen bij het identificeren van machineslijtage, beschadigde secties en oververhitting, wat kan leiden tot storingen en problemen met kwaliteitscontrole.

3. Trillingssensoren

Trillingen komen niet alleen voor op draaiende onderdelen. Trillingssensoren kunnen worden gebruikt met transportbanden, panelen en andere machineonderdelen om operators en technici te laten weten wanneer er iets mis is.

4. MEMS-sensoren (micro-elektromechanische systemen)

MEMS-sensoren zijn bewegingssensoren die beweging en prestaties volgen. In hun eenvoudigste vorm detecteren ze beweging en activeren ze een machinereactie om een ​​onderdeel van de apparatuur opnieuw uit te lijnen. Bij CNC-bewerkingen kunnen ze complexer zijn, waarbij ze de kanteling, versnelling en zwaartekracht volgen op een asraster om de precisiebewerking te behouden.

5. Koppelsensoren

Hogesnelheidsmotoren kunnen een krachtige koppelkracht op een machine creëren. Deze krachten zijn zelfs nog groter onder belasting. Wanneer koppelsensoren een motor of as bewaken, kunnen de inzichten fabrikanten helpen de kwaliteit te waarborgen, machineslijtage te verminderen en problemen op te lossen voordat ze zich voordoen. Deze slimme sensoren worden vaak gecombineerd met andere sensoren om een ​​zeer gedetailleerd beeld te krijgen van de gezondheid van de apparatuur.

6. Druksensoren

Druksensoren bewaken elk machineonderdeel dat wordt gebruikt door vloeistof of gas, inclusief hydrauliek, water, chemicaliën, lucht en stikstof. Ze kunnen worden ingesteld om het fabrieksbewakingssysteem te alarmeren wanneer hoge of lage limieten worden bereikt.

Gegevensbeheer voor slimme sensoren

Slimme sensoren ontsluiten het potentieel van big data omdat ze de gegevens leveren die nodig zijn om de geavanceerde analyses van IoT te laten werken. Deze gegevens vereisen echter contextualisering en standaardisatie om waarde te creëren voor gebruikers en systemen.

Contextueel

Contextuele data betekent het toevoegen van relevante real-world informatie aan sensordata die naar het IoT-platform worden gestuurd. Zonder context zijn onbewerkte gegevens mogelijk niet nuttig voor eindgebruikers. Het volgen en analyseren van downtime-gebeurtenissen is bijvoorbeeld belangrijk voor fabrikanten. Maar zonder input van de operator over het "waarom" achter een downtime-gebeurtenis, zijn de gegevens minder nuttig.

Relevante gegevens

Het is niet voldoende om alleen gegevens vast te leggen - de verzamelde gegevens moeten relevant zijn. Dit betekent dat slimme sensoren hoogwaardige informatie moeten uitkiezen en de overtollige of onnodige informatie moeten weggooien.

Gestandaardiseerde gegevens

Sensoren kunnen gegevens leveren, maar het is de taak van een IoT-platform om ervoor te zorgen dat de gegevens voor alle apparatuur en apparaten worden gestandaardiseerd. Zonder gegevensstandaardisatie zal er een warboel zijn van verschillende gegevenstypen die geen actie mogelijk maken van de kant van belanghebbenden en andere systemen.

Handvatbare gegevens

Apparatuurgegevens zijn van vitaal belang voor het verhogen van de operationele efficiëntie en productiviteit, omdat het een nauwkeurig beeld geeft van de productieprestaties die als bruikbare inzichten aan de hele werkvloer kunnen worden geleverd. Bruikbare gegevens met realtime meldingen stellen operators in staat proactieve stappen te ondernemen om uitvaltijd en uitval van machines te verminderen. Bovendien geeft het managers volledig operationeel inzicht.

Hoe industriële sensoren de productie verbeteren

Industriële sensoren verbeteren de productie door te integreren met geavanceerde IoT-platforms om bruikbare inzichten te leveren aan de productievloer en daarbuiten. Slimme sensortechnologie draagt ​​bij aan dit ecosysteem om superieure zichtbaarheid van machinecondities, processen, productie en meer te bieden.

In dit ecosysteem helpen industriële sensoren (in combinatie met een directe verbinding met machinegegevens waar sensoren niet nodig zijn) gegevens vast te leggen die productieprocessen kunnen verbeteren, het ontwerp van voorspellende onderhoudsprogramma's mogelijk maken en de bedrijfskosten verlagen.

Toepassingen van digitale sensoren in productie

Er zijn veel toepassingen van digitale sensoren in de productie, waaronder:

Datagestuurde inzichten

In combinatie met geavanceerde IoT verzamelen industriële sensoren gegevens die in realtime aan gebruikers kunnen worden geretourneerd als waardevolle en bruikbare inzichten. Dit zorgt voor een revolutie in de fabriek en de werkvloer doordat het personeel de activiteiten kan controleren, reguleren en verbeteren.

Veiligheid

Omdat ze deel uitmaken van een systeem dat nauw verbonden is met AI-aangedreven analyses, kunnen digitale sensoren een bedrijf veiligheidsvoordelen opleveren. Dit kan een nauwkeurige stopzetting van het werk zijn wanneer gevaar wordt ontdekt of realtime meldingen aan hulpverleners vóór een crisis. Als een bewerkingsmachine bijvoorbeeld een grotere belasting ondervindt dan normaal, kan deze automatisch worden gestopt om een ​​catastrofale gereedschapsstoring te voorkomen.

Verbeterde onderhoudsprogramma's

IoT met digitale sensoren kan apparatuurstoringen detecteren, waardoor onderhoudspersoneel een procedure kan starten voordat apparatuur uitvalt. Het kan ook worden gebruikt om onderhoud op het optimale moment te plannen.

Nauwkeurige historische gegevens

Veel productiebedrijven hebben te maken met uitgebreide naleving van de regelgeving. Met gegevens die zijn geretourneerd door slimme sensortechnologie en zijn georganiseerd in de cloud, zorgen nauwkeurige productieregistraties voor betere transparantie en product chain of custody. Hierdoor kunnen managers nauwkeurige productiebenchmarks instellen en prestaties voorspellen.

Procedure en kwaliteitsmelding

Veel productiebedrijven vereisen strikte naleving van SOP's. Dit geldt met name in industrieën zoals CNC-bewerkingscentra voor de medische wereld en de ruimtevaart. Doordat deze procedures als contextuele data kunnen worden toegevoegd, kunnen sensoren detecteren of een procedure niet goed loopt en managers waarschuwen. Hetzelfde geldt voor kwaliteitsmeldingen, een bijzonder belangrijke functie in omgevingen met veel regelgeving.

Verbeter de informatiestroom en marktrespons

De kracht van realtime gegevens ligt in het vermogen om onmiddellijk en proactief actie te ondernemen. Dit betekent dat informatie binnen handbereik is van iedereen in de onderneming. Door te reageren op markttrends – goed of slecht – kan een bedrijf navigeren door snel veranderende omstandigheden en concurrerend blijven.

De toekomst van sensoren in de maakindustrie

Sensoren maken een echt verbonden operatie mogelijk door realtime diagnostische gegevens te leveren die diepgaande inzichten mogelijk maken van geavanceerde analyse-engines in de cloud. Dit zorgt ervoor dat fabrikanten toegang hebben tot alle apparatuurgegevens, zelfs legacy-assets, en maakt het aannemelijk dat sensoren in de nabije toekomst een rol zullen blijven spelen.

Sensoren alleen zijn echter niet in staat om geavanceerde gebruiksscenario's of effectieve machinebewaking aan te sturen. Ze hebben technische middelen nodig om gegevens te verzamelen, te standaardiseren en te visualiseren. Maar sensoren, samen met een IoT-platform, zorgen voor nauwkeurige, betrouwbare gegevensverzameling op de werkvloer.

MachineMetrics maakt directe integratie met machinebesturingen mogelijk en biedt de mogelijkheid om sensoren toe te voegen om veel meer gegevens te verzamelen op een plug-and-play manier die gegevens onmiddellijk omzet in een gemeenschappelijk model voor alle apparatuur. Verder bieden we kant-en-klare en aanpasbare rapporten voor onmiddellijke actie, out-of-the-box.

Direct verbinding maken met machines is een cruciaal onderdeel van het MachineMetrics-systeem, net als de gegevenstransformatie. Het MachineMetrics-platform maakt van machine- en sensorgegevens een gemeenschappelijk model waarop belanghebbenden en systemen kunnen vertrouwen voor betere, snellere besluitvorming.

Dit zorgt ervoor dat fabrikanten hun productie effectief kunnen monitoren en tegelijkertijd een basis leggen voor continue verbetering met meer geavanceerde gebruiksscenario's.

Wilt u volledige operationele zichtbaarheid?