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物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)如何重塑整個制造業(yè)?

e08F_cqwu023 ? 來源:互聯(lián)網(wǎng) ? 作者:佚名 ? 2017-12-21 07:34 ? 次閱讀
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物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)正在重塑整個制造業(yè),在自動化基礎(chǔ)上融合新一代信息化技術(shù),實現(xiàn)生產(chǎn)線的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

從工廠的層面來看,萬物互聯(lián)浪潮發(fā)展簡化了設(shè)備維護的流程;從客戶服務(wù)方面來說,物聯(lián)網(wǎng)幫助企業(yè)實現(xiàn)了更全面的服務(wù)。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將為制造創(chuàng)造巨大的收入,制造商開始在自己的產(chǎn)品里嵌入一些傳感器來收集相關(guān)信息,包括監(jiān)控產(chǎn)品材料、性能和在使用過程的實時信息,用來幫助企業(yè)調(diào)整產(chǎn)品計劃和優(yōu)化產(chǎn)品性能。

從飛機到汽車發(fā)動機和醫(yī)療設(shè)備,例如將在開發(fā)產(chǎn)品時將傳感器內(nèi)置在零部件里,從而提升產(chǎn)品性能,讓產(chǎn)品變得更安全,可以獲得更長久的使用等。

制造商能在問題出現(xiàn)前實現(xiàn)預(yù)測性維護,從根本上減少停機時間和維護成本。物聯(lián)網(wǎng)的使用提高了客戶的智商,新一輪以智能制造為核心的生產(chǎn)模式正在快速逼近。據(jù)相關(guān)機構(gòu)預(yù)測,到2020年全球物聯(lián)網(wǎng)支出將達到700億美元。

實時診斷提升產(chǎn)品質(zhì)量

一件產(chǎn)品從設(shè)計到生產(chǎn)再到用戶使用,其整個生命過程都處于監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集的過程。通過嵌入式傳感器和控制器可以幫助客戶發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品潛在的問題,然后反饋給設(shè)計和生產(chǎn)部門,使得產(chǎn)品在設(shè)計、材料選型和生產(chǎn)過程合理避過一些誤區(qū)。同時,廠商可以通過信息收集了解客戶使用的具體情況。

通常設(shè)備廠商不知道他們設(shè)備在現(xiàn)場運行會發(fā)生什么事,直到用戶打電話來反饋才知道。有些廠商每隔一段時間做一次客戶調(diào)查,才能了解產(chǎn)品使用的真實情況。除非在產(chǎn)品內(nèi)部安裝監(jiān)控傳感器,否則制造商和銷售不會意識到設(shè)備哪里出問題,只能等客戶投訴。

許多廠商有同樣的問題,對于安裝在客戶現(xiàn)場的產(chǎn)品運行情況知之甚少。而在物聯(lián)網(wǎng)時代,有關(guān)設(shè)備的溫度、風(fēng)扇運行時間和能源消耗的信息都可以通過網(wǎng)絡(luò)報告給制造商,廠商可能考慮商業(yè)應(yīng)用中實時診斷。

利用傳感器遠程監(jiān)測

基于設(shè)備數(shù)據(jù)的接收和分析,制造商可以幫助客戶避免故障和提高機器效率。這些公司也可以收集技術(shù)數(shù)據(jù),從而調(diào)整產(chǎn)品和部件的設(shè)計,使其性能更好,更耐用。

首先是在設(shè)計中避免問題,其次是在生產(chǎn)后采取糾正措施,如修理、維護或更換。

制造商可以在幾乎所有的制造工序中進行數(shù)據(jù)采集,這些數(shù)據(jù)有助于優(yōu)化生產(chǎn)計劃安排,指引企業(yè)如何利用資源設(shè)施,讓企業(yè)更好地利用閑置設(shè)備和機器。在產(chǎn)品中內(nèi)置傳感器,可以幫助公司實現(xiàn)產(chǎn)品離開工廠后的數(shù)據(jù)采集,通過記錄設(shè)備數(shù)據(jù),比較設(shè)備在不同的環(huán)境下的表現(xiàn),通過這些過程可以挖掘出運營效率低下的問題,從而避免了致命性失敗。

通過分析或利用數(shù)據(jù),制造商可以進行更合適的預(yù)防性維修和保修計劃,而不是等到設(shè)備出錯時才去處理。傳感器的數(shù)據(jù)可以幫助廠商提前得到預(yù)警,確定哪些是必須維護的,從而根據(jù)設(shè)備的性能配置合理的參數(shù)以獲得最佳性能。

遠程狀態(tài)監(jiān)測(RCM)是一個基本的服務(wù),也是影響客戶服務(wù)質(zhì)量的一個重要因素。在售后服務(wù)支持中,實時訪問產(chǎn)品狀態(tài)信息的能力是非常有用的,特別是因為它能更有效的從根本原因分析上解決產(chǎn)品的問題。遠程狀態(tài)監(jiān)測的下一步顯然成為預(yù)測性維護,使用傳感器如熱成像、聲波和超聲波振動分析,在問題發(fā)生之前檢測出來。物聯(lián)網(wǎng)為企業(yè)改善客戶服務(wù)和推動銷售量提供了一個很好的方式。

當(dāng)然,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)帶來機遇同時也有巨大的挑戰(zhàn),安全和隱私是行業(yè)關(guān)注的重要問題之一。不安全的連接設(shè)備,可能為攻擊都提供了一個后門,不但危害了消費者,也使得工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)提供商蒙受損失。

從被動維修到主動維護

基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的預(yù)測性維護正在逐漸流行,據(jù)分析有1/4的制造商已經(jīng)通過預(yù)測性維護軟件來跟蹤產(chǎn)品的性能。廠家對物聯(lián)網(wǎng)的使用越來越感興趣,經(jīng)營預(yù)測維護市場規(guī)模估計將從2015年5.8億美元增長到2020年的18.8億美元。

制造商正在整理數(shù)據(jù)從資產(chǎn)在價值鏈獲得見解和分析資產(chǎn)利用率、故障預(yù)測與提升資產(chǎn)壽命。例如,當(dāng)資產(chǎn)功能的特定組件或部分最佳資產(chǎn)通過機器數(shù)據(jù)技術(shù)和遠程監(jiān)控應(yīng)用向中央系統(tǒng)發(fā)送所需的信息。

建立一個以客戶為導(dǎo)向的服務(wù)生態(tài)系統(tǒng),需要廠商為其安裝基礎(chǔ)維護數(shù)據(jù)采集產(chǎn)品。實時采集的基礎(chǔ)信息價值大大提高,它們產(chǎn)生了新的客戶、提高了售后服務(wù)和盈利能力。安裝基礎(chǔ)遠程監(jiān)控也創(chuàng)造了提供遠程服務(wù)的可能性。

最重要的是,它會產(chǎn)生一個新的收入來源,同時提高客戶滿意度,使制造商能夠抵消在經(jīng)濟低迷時收入下降的現(xiàn)象。信息化解決了資產(chǎn)管理團隊因檢測不足而導(dǎo)致突然停機或故障的問題,通過物聯(lián)網(wǎng)將實物資產(chǎn)、人和流程無縫連接起來。許多制造企業(yè)都采用物聯(lián)網(wǎng)對生產(chǎn)進行監(jiān)控,從而降低成本,提高安全性,制造更強大的產(chǎn)品和提高整體設(shè)備效率。

在物聯(lián)網(wǎng)時代,工廠可以實現(xiàn)更大的可視化生產(chǎn)車間,提高生產(chǎn)效率,增強盈利能力。預(yù)測性維護可以優(yōu)化正常運行時間和計劃停機時間,客戶的訂單能及時滿足。此外,作為預(yù)測性維修計劃,需要包括使用一個中央數(shù)據(jù)庫標(biāo)識備件、資產(chǎn)狀況和客戶訂單,跟蹤成本和確保適當(dāng)?shù)呢攧?wù)管理。

選擇合適的分析模型

物聯(lián)網(wǎng)正在成為一個強大的變革力量,它是制造企業(yè)設(shè)備維護和增強客戶體驗不可或缺的技術(shù)。而物聯(lián)網(wǎng)趨勢將提高復(fù)合分析模型的使用,制造商也可以選擇傳統(tǒng)的分析模型來實現(xiàn)這些目標(biāo)。

傳統(tǒng)的分析模型區(qū)分可修復(fù)和不可修復(fù)的部分,預(yù)測設(shè)備失效的周期。這些模型利用歷史失效時間數(shù)據(jù)確定零件未來的失敗時間。在這種情況下,制造商從傳感器獲得數(shù)據(jù)詳細信息,這些模型證明特別有用。與復(fù)合模型不同的是導(dǎo)致零件失效也是確定因素,此功能可超出傳統(tǒng)分析模型的一般特征。

對于制造商來說,接下來的問題是哪種模式更適合他們的特定需求。對此,需要考慮幾個問題。

首先,數(shù)據(jù)的可用性是一個重要的因素,當(dāng)數(shù)據(jù)導(dǎo)致零件失效和信息部分失敗事件是可用的,選擇復(fù)合模型更適合。另一方面,當(dāng)只要求數(shù)據(jù)檢索,傳統(tǒng)的模型往往是更合適的。

其他因素影響分析的選擇是部分可修或不可修到故障預(yù)測及零件的生命周期階段完全不同。用正確的模式,制造商可以把他們的預(yù)測性維修工作的升到新水平。隨著越來越多的玩家意識到這一點,我們將在行業(yè)中看到更聰明、更高效的制造企業(yè)。

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原文標(biāo)題:IT與OT融合,物聯(lián)網(wǎng)重塑整個制造業(yè)

文章出處:【微信號:cqwu023,微信公眾號:重慶物聯(lián)網(wǎng)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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