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為什么物聯(lián)網(wǎng)是制造業(yè)的未來?

物聯(lián)網(wǎng) 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)
今天,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)不僅解決了安全、盜竊和浪費等生產(chǎn)問題,而且還可以顯著降低工廠運營成本。它讓今天的生產(chǎn)發(fā)生了什么變化,為什么物聯(lián)網(wǎng)是制造業(yè)的未來?

今天,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)不僅解決了安全、盜竊和浪費等生產(chǎn)問題,而且還可以顯著降低工廠運營成本。它讓今天的生產(chǎn)發(fā)生了什么變化,為什么物聯(lián)網(wǎng)是制造業(yè)的未來?

  • 收集整個工廠的運行信息

想象一下,一家工廠有 150 臺數(shù)控機床需要分析:它們運行了多少小時,生產(chǎn)了多少產(chǎn)品,缺陷的百分比是多少。如果您手動處理所有信息,并將其輸入紙質(zhì)日志,那么您會發(fā)瘋的。

與此同時,僅僅收集信息是不夠的:最好將它與以前的指標進行比較,看看機器是否運行良好,并找出為什么一臺機器不斷發(fā)生故障,而另一臺的產(chǎn)量那么低。

在這種情況下,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIOT )服務(wù)用于自動化整個流程:從收集有關(guān)每臺機器運行模式的信息到顯示任何有趣參數(shù)(停機時間、運行時間、故障)的準確結(jié)果。

  • 處理故障、盜竊和缺陷

工廠通常遵循這樣的原則:如果有東西壞了,那么就去修理它,然后繼續(xù)開始工作,而工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)則允許您從這種被動式維修護轉(zhuǎn)向預測性維護。預測性維護能讓維護經(jīng)理實時監(jiān)測資產(chǎn)狀況數(shù)據(jù),以防故障發(fā)生。未來,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器和軟件不僅可以在機器故障發(fā)生之前進行預測,而且還可以幫助團隊診斷問題并推薦解決方案。這種做法被稱為規(guī)范性維護。

嵌入到制造流程中的連網(wǎng)傳感器可以幫助確定每臺機器的確切工作時間,以及輪班結(jié)束時生產(chǎn)了多少零件。通過基于物聯(lián)網(wǎng)的機器監(jiān)控,員工將無法將工廠設(shè)備用于個人目的,或者這將立即顯示在機器的最終統(tǒng)計數(shù)據(jù)中。

這些傳感器還將有助于解決缺陷問題。它們將提供有價值的數(shù)據(jù),以確定機器設(shè)置中的錯誤,或者所選材料的錯誤是否導致部件出現(xiàn)彎曲。

  • 工廠安全和舒適

微氣候、照明和噪音水平、有害物質(zhì)濃度——所有這些指標都可以通過遍布工廠的環(huán)境傳感器網(wǎng)絡(luò)進行調(diào)節(jié)。

還可能需要根據(jù)工廠的區(qū)域設(shè)置不同的可調(diào)節(jié)溫度,例如,在車間A,溫度可以保持較低,以延長設(shè)備壽命;在車間B,溫度應高于正常溫度;在辦公室,可能需要為員工提供舒適的氣候條件。使用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來監(jiān)測和調(diào)節(jié)工廠所有區(qū)域的溫度有助于節(jié)省供暖和電力開支。

物聯(lián)網(wǎng)還可用于安全和監(jiān)控,在發(fā)生入侵、設(shè)備或材料被盜、未經(jīng)授權(quán)或不當使用機器時觸發(fā)警報…

總而言之,物聯(lián)網(wǎng)使識別和預測各種風險的發(fā)生成為可能,同時考慮到生產(chǎn)流程的所有特征和組織的總體狀態(tài)。該系統(tǒng)持續(xù)監(jiān)測所有重要指標,以確保運營和生產(chǎn)平穩(wěn)高效地運行。在發(fā)生事故時獲得實時通知或警報有助于減少停機時間和質(zhì)量問題。

最后,通過大幅降低風險和故障水平,物聯(lián)網(wǎng)確保了盈利活動,并使工廠在可靠性和生產(chǎn)力方面從競爭對手中脫穎而出。

最后的想法

實施工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案的效果非常明顯。在制造流程中實施正確的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以使其變得智能,有助于提高生產(chǎn)和安全水平。最終,它可以將業(yè)務(wù)增長率提高25%。

盡管有明顯的好處,但許多行業(yè)尚未準備好將物聯(lián)網(wǎng)解決方案集成到其流程中。這可能是由于缺乏相關(guān)專業(yè)知識、員工對新技術(shù)準備不足、不愿意改變流程和培訓人員,但大多數(shù)時候,后進者并不清楚采用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的好處。

責任編輯:華軒 來源: 人工智能與物聯(lián)網(wǎng)
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