如何让机器更有效和可靠的。
制造商急于跟上最新技术趋势,或许最重要的是在智能工厂。不管你叫它4.0产业,智能制造或工业物联网(IIoT),所有这些举措的共同点是价值最大化的欲望从制造业数据和提高整体生产效率。
与汽车行业的平均净利润率为2.07%,这是不足为奇的汽车制造商是跟风的,利用IIoT为了快速生产,降低成本,日常业务顺利运行。
从机分析到产品分析
行业的重点是机器制造。我们如何提高机器的效率,预测失败,执行维护即时和正常运行时间最大化?IIoT供应商解释说,通过传感器数据和机器日志和应用先进的分析,可以预测失败和主动解决问题之前,影响生产。使用这种技术使我们能够回答这样的问题“什么时候这台机器需要维护吗?”或“我怎样才能使我的线更有效率呢?“这是一个智能制造的核心承诺。
然而,通过进一步IIoT范式,可以从数据和分析创造更多的价值,推动广泛改善产品质量和可靠性,延长的好处从制造商到品牌所有者。
使用术语“工业物联网”时,我们通常指的“东西”的机器。但如果我们用“东西”这个词来指生产的产品吗?如果我们把所有的机器和支持系统的数据用于构建每个产品和使用数字螺纹连接在一起吗?
我们可以配置参数、传感器读数、材料单、返工数据和从每个产品测试和检验数据的移动时,创建一个数码产品的“DNA”。更好,想象一下如果你连接的数据你可以做的所有组件,包括产品到这个数字的线程。
人工智能和机器学习进来吗
将人工智能技术应用于这些数据使我们能够回答许多额外的问题。例如,什么是真正的产品质量?可能性有多大失败时使用的客户?
更具体地说,它允许我们在生产线确定问题的根源和解决工程问题的理解之间的复杂交互组件、耗材和装配过程。
例如,导致部分检查失败的原因是什么?是我的失败相关的特定供应商的原材料或者配置的组装机器?我的供应商提供的组件提供我的产品最好的性能吗?
为了回答这些问题,任何IIoT或大数据分析系统需要构建的重点产品,而不仅仅是在机器上。根据最近的一项研究由IBM和牛津经济学,制造商需要将IIoT产品到位,以减轻产品的可能性,效率低下,缺点,或赔偿。
IIoT产品倾向于使用时间序列数据库存储和分析传感器数据。这些数据库都是很棒的工具来解决常见的时间序列问题,但他们不帮助描述沿时间轴和收集的数据点之间的关系的具体产品,要通过一台机器在任何给定的时间。
重建的DNA的一部分,我们需要一种方法来有效地将传感器读数了当时每个产品经过机器使用时间戳数据产品本身。
例如,让我们来焊接机。一些流程使用焊接连接部分。随着焊接探头债券部分,温度或压力的变化会影响焊接的质量。理解各种物理现象之间的复杂的相互作用的部分粘结是保证稳定的焊接质量的关键。但是你只能理解如果你领带的交互数据收集每个部分详细的检查结果使用一个独特的ID和一部分使用人工智能和机器学习来理解数据。
工业物联网开发产品为中心分析解决方案
所以怎样才能创建一个产品为中心IIoT分析解决方案吗?
工程数据
首先,它需要一个工程的锻炼,所有可能的数据源的数据连接到一个中央存储库和数据清洗和有组织的方式适合复杂的分析。产品和部分标识符需要对齐,这样复杂的零件和产品之间的关系可以理解的系统。整个过程需要由跟踪每一块数据从源,直到达到中央数据存储库和防止数据会误入歧途。
公司经常低估执行这个任务的复杂性,最终难以连接的大型数据集,理解,和分析。许多cio们报告说,他们已经投入巨资建设制造业数据湖泊,但用户发现很难利用数据和证明投资。
数据摄取
其次,数据平台本身必须能够摄取相当量的来自许多不同数据源的数据,并为用户提供工具来快速、轻松地访问这些数据。这样做必须同时考虑每个产品的谱系和制造过程的复杂性。
也,因为IT部门已经在大量的系统和技术,数据平台必须完美地结合其他现有系统,并能够利用数据没有复制它。
创建一个大数据分析的生态系统
第三,它需要提供正确的组合的开箱即用的解决方案,共同生产问题以及自己动手分析工具。常常IIoT平台专注于后者,只提供构建块它需要大量和数据科学努力连接和构建解决方案。这意味着它需要很长时间,直到一个IIoT解决方案开始返回它需要大量的投资。
兼容性与人工智能工具
对于真正复杂的制造问题,平台必须连接到最新、最好的人工智能工具,数据科学家可以构建和训练机器学习模型。数据科学家希望能够使用他们选择的工具,而不是被绑定到一个特定的供应商提供的工具和库。
这些模型然后启用并部署在边缘,以便可以采取行动。例如,对于机器学习算法分类个人产品的质量,防止不良部分航运,它需要被连接到系统MES管理材料的流动。
收获的好处
如果操作正确,价值投资于这些IIoT解决方案和分析平台可以导致更高的销售利润,更大的利润,因此,一个更大的投资回报率。
创建一个产品为中心IIoT解决方案是一个复杂但高奖励任务,与客户报告质量收益50%,高达20%的效率改进,显著加速新产品斜坡由于能够快速分析问题的根源,装配工艺成熟。
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