3 manieren waarop AI en IoT de productie verbeteren

Industrie 4.0-technologie heeft een grote impact op de productiesector. Kunstmatige intelligentie (AI) en slimme apparaten hebben een reeks nieuwe technologieën, onderhoudsstrategieën en beheertechnieken mogelijk gemaakt.

Een groeiend aantal fabrieken adopteert slimme technologie en investeert fors in AI-oplossingen. In de komende jaren zal waarschijnlijk een toenemend aantal faciliteiten afhankelijk worden van zowel AI als Internet of Things (IoT)-technologie om de prestaties te verbeteren en site-onderhoud uit te voeren.

Deze drie toepassingen van Industrie 4.0-technologie laten zien welke impact AI en IoT hebben op de productie - en hoe de sector in de nabije toekomst waarschijnlijk zal transformeren.

1. Verbeterde sitebewaking met IoT

Een reeks IoT-sensoren kan worden gebruikt om een ​​faciliteit te bewaken en supervisors realtime inzicht te geven in de goederenstroom, machineprestaties en werkstromen op de locatie.

Signalen van RFID-tags die aan pallets zijn bevestigd, kunnen bijvoorbeeld worden gevolgd door IoT-sensoren die in een fabriek zijn geïnstalleerd. Dit zou managers een realtime beeld kunnen geven van hoe goederen zich over de vloer bewegen, wat hen mogelijk helpt bij het identificeren van problemen die knelpunten kunnen veroorzaken.

Op dezelfde manier kunnen met internet verbonden camera's en machinebewakingsoplossingen bewaking op afstand van een fabriek mogelijk maken, waardoor supervisors de vloer kunnen bewaken, zelfs als ze niet ter plaatse kunnen zijn.

2. Slim fabrieksbeheer

IoT-apparaten kunnen ook een breed scala aan andere slimme fabrieksoplossingen mogelijk maken. Wanneer ze worden verwerkt met AI-analyse, kunnen gegevens die zijn verzameld van een IoT-fabrieksvloot via een centrale app gedetailleerd inzicht geven in de prestaties van fabrieksmachines. Dit helpt managers hun gebruik te optimaliseren en downtime te voorkomen.

Een van de meest voorkomende toepassingen van industriële IoT-technologie en AI is voorspellend onderhoud. Fabrieksmanagers installeren IoT-sensoren die verschillende indicatoren van machineprestaties en -gezondheid bewaken, zoals temperatuur, olievatdruk, trillingen en machinetiming.

Informatie van deze sensoren wordt ingevoerd in een analysemodule of big data-analyseplatform. Nadat de basisprestaties zijn vastgesteld, kan een analysetool iets ongewoons detecteren dat kan wijzen op een beschadigd onderdeel of een verkeerd geconfigureerde machine.

Wanneer een machine buiten het normale prestatiebereik komt, kan het systeem automatisch het onderhoudsteam van de fabriek waarschuwen. Dit stelt hen in staat om operaties indien nodig stop te zetten of problemen op te lossen voordat ze leiden tot ernstigere problemen, zoals schade of storingen.

Als gevolg hiervan kunnen managers proactiever zijn met onderhoud dan met een preventieve aanpak die berust op regelmatige onderhoudscontroles die met vaste tussenpozen worden uitgevoerd. Deze proactiviteit kan een fabriek efficiënter maken door stilstand te voorkomen en de gezondheid van de machine te verbeteren.

In combinatie met regelmatige onderhoudscontroles kan deze aanpak fabriekseigenaren ook 8%-12% besparen op onderhoudskosten in vergelijking met preventief onderhoud, en ze besparen tot 40% in vergelijking met reactief onderhoud.

Voorspellend onderhoud kan managers ook in staat stellen de machineprestaties in de loop van de tijd te verbeteren. Voldoende gegevens over operationele prestaties kunnen verbanden leggen tussen zaken als machine-efficiëntie en timing, of temperatuur.

In sommige gevallen kan een AI-beheeroplossing sommige taken volledig automatiseren. Een geavanceerde oplossing voor voorspellend onderhoud kan een machine die ongewoon presteert automatisch uitschakelen, waardoor schade of storingen mogelijk worden voorkomen.

3. Slimme robotica

AI en IoT hebben ook een nieuwe reeks robotica mogelijk gemaakt die in staat is om complexe taken uit te voeren en met menselijke werknemers te werken met minimale input van buitenaf. Autonome mobiele robots, zoals de robots die door e-commercegigant Amazon in zijn magazijnen worden gebruikt, kunnen bijvoorbeeld automatisch door een magazijnvloer navigeren, opgeslagen componenten of materialen verzamelen en deze indien nodig naar werkstations afleveren.

Deze robots bieden de typische voordelen die robotica zonder AI biedt, zoals consistente en nauwkeurige prestaties. Ze bieden ook extra voordelen, zoals minder behoefte aan menselijke begeleiding. Ze gebruiken AI-technologie genaamd machine vision, waarmee de robot visuele informatie kan afbreken die is vastgelegd door een camera aan de voorzijde. Hierdoor kan hij obstakels en bevaarbare vloeroppervlakte identificeren.

Andere robots, collaboratieve robotica genaamd, gebruiken AI om dicht bij de mens te werken. Naast hun AI hebben deze robots ook praktische veiligheidsvoorzieningen, zoals krachtbegrenzers en gevoerde randen die het risico op letsel voor werknemers verminderen.

Deze autonome robots en cobots kunnen doorgaans op dezelfde manier worden gemonitord als andere IoT-oplossingen. Na verloop van tijd kunnen de bewegingspatronen van deze robots supervisors extra inzicht geven in fabrieksworkflows.

Hoe fabrikanten AI en IoT-technologie samen gebruiken

Met de juiste combinatie van AI en IoT kunnen fabrieksmanagers een breed scala aan nieuwe slimme fabrieksbeheertechnologie toepassen, waaronder voorspellend onderhoud, bewaking op afstand en intelligente robotica.

Samen kunnen deze toepassingen de efficiëntie van de fabriek verbeteren en belangrijke kosten, zoals onderhoud en machine-uitvaltijd, verminderen. Fabrikanten doen er verstandig aan om AI en IoT te gebruiken om hun processen te stroomlijnen en mee te gaan met de golf van de toekomst. Dit kan helpen zorgen voor succes en hogere winsten.