Hoe AI en IoT de Productie Transformeren: 3 Bewezen Strategieën

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

Een groeiend aantal fabrieken adopteert slimme technologie en investeert zwaar in AI-oplossingen. Over de komende jaren zullen een toenemend aantal faciliteiten waarschijnlijk zowel AI als Internet of Things (IoT)-technologie gaan gebruiken om prestaties te verbeteren en locatie-onderhoud uit te voeren.

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

1. Verbeterde Locatiemonitoring met IoT

Een vloot van IoT-sensoren kan worden gebruikt om een faciliteit te monitoren en supervisors real-time inzicht te geven in de stroom van goederen, machineprestaties en werkstromen op de locatie.

Bijvoorbeeld, signalen van RFID-tags die aan pallets zijn bevestigd, kunnen worden getrackt door IoT-sensoren die doorheen een fabriek geïnstalleerd zijn. Dit kan managers een real-time beeld geven van hoe goederen over de vloer bewegen - potentiëel helpend bij het identificeren van problemen die knelpunten kunnen creëren.

Op dezelfde manier kunnen internetverbonden camera's en machine-monitoring oplossingen extern monitoren van een fabriek mogelijk maken, waardoor supervisors de vloer kunnen monitoren zelfs wanneer ze niet op locatie kunnen zijn.

2. Slim Fabrieksmanagement

IoT-apparaten kunnen ook een breed scala aan andere slimme fabrieksoplossingen mogelijk maken. Wanneer data verzameld van een fabrieks IoT-vloot wordt verwerkt met AI-analyses, kan dit gedetailleerde inzichten bieden in de prestaties van fabrieksmachines via een centrale app. Dit helpt managers om 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 monitoren - zoals temperatuur, oliedruk, trilling en machinetiming.

Informatie van deze sensoren wordt ingespeist in een analytische module of big data analytics-platform. Na het vastleggen van basale prestaties, kan een analytisch tool afwijkingen detecteren die kunnen wijzen op een beschadigd onderdeel of verkeerd geconfigureerde machine.

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

Als resultaat kunnen managers proactiever zijn met onderhoud dan met een preventieve benadering die vertrouwt op regelmatige onderhoudscontroles op vaste intervallen. Deze proactiviteit kan een fabriek efficiënter maken door downtime te voorkomen en de machinegezondheid te verbeteren.

In combinatie met regelmatige onderhoudscontroles kan deze benadering fabriekseigenaren 8-12% besparen op onderhoudskosten vergeleken met preventief onderhoud, en tot 40% vergeleken met reactief onderhoud.

Voorspellend onderhoud kan managers ook in staat stellen om machineprestaties in de loop van de tijd te verbeteren. Voldoende data over operationele prestaties kan relaties onthullen tussen zaken als machine-efficiëntie en timing, of temperatuur.

In sommige gevallen kan een AI-management oplossing sommige taken volledig automatiseren. Een geavanceerde voorspellende onderhoudsoplossing kan een machine die ongewone prestaties toont, automatisch uitschakelen, potentiëel schade of uitval voorkomend.

3. Slimme Robotica

AI en IoT hebben ook een nieuw bereik aan robotica mogelijk gemaakt die in staat zijn om complexe taken uit te voeren en met menselijke werknemers te werken met minimale externe input. Bijvoorbeeld, autonome mobiele robots, zoals die gebruikt worden door e-commerce reus Amazon in hun magazijnen, kunnen automatisch een magazijnvloer navigeren, opgeslagen componenten of materialen oppikken en ze leveren aan werkstations zoals nodig.

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 die wordt vastgelegd door een frontale camera kan analyseren. Hierdoor kan het obstakels en navigeerbare vloerruimte identificeren.

Andere robots, genaamd cobots (collaboratieve robotica), gebruiken AI om dicht bij mensen te werken. Naast hun AI, komen deze robots ook met praktische veiligheidskenmerken, zoals krachtbegrenzers en gepolste 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. In de loop van de tijd kunnen de bewegingspatronen van deze robots supervisors extra inzichten geven in fabriekswerkstromen.

Hoe Fabrikanten AI en IoT-technologie Samen Gebruiken

Met de juiste combinatie van AI en IoT kunnen fabrieksmanagers een breed scala aan nieuwe slimme fabrieksmanagementtechnologieën adopteren - inclusief voorspellend onderhoud, extern monitoren en intelligente robotica.

Samen kunnen deze toepassingen de fabrieksefficiëntie verbeteren en grote kosten verlagen, zoals onderhoud en machine-downtime. Fabrikanten zouden er goed aan doen AI en IoT te adopteren om hun processen te stroomlijnen en de golf van de toekomst te rijden. Dit kan helpen om succes en verhoogde winsten te garanderen.