4 Möglichkeiten, wie das IoT die Effizienz der Metallherstellung verbessert

Das Internet der Dinge (IoT) hat enorme Veränderungen in der Funktionsweise von Handelssektoren bewirkt. Dank industrieller IoT-Technologien können Unternehmen viele Herausforderungen meistern und die Vorteile eines verbesserten Betriebs genießen.

Unabhängig davon, ob Sie bereit sind, dasselbe zu tun, können Beispiele dafür, was in einer bestimmten Branche möglich ist, dazu ermutigen, den Sprung in Technologieinvestitionen zu wagen. Hier ist ein genauerer Blick darauf, wie das IoT die Effizienz der Metallherstellung verbessern kann.

1. Anzeigen von Schweißqualitätsparametern und anderen wertvollen Besonderheiten

IoT-Lösungen zeichnen sich durch das Sammeln von Echtzeitdaten in allen Phasen des Metallherstellungsprozesses aus. Der Arbeitsablauf wird insgesamt effizienter, da die Mitarbeiter prüfen können, welche Aspekte die erwarteten oder gewünschten Ergebnisse haben und wo Verbesserungsbedarf besteht.

Die IoT-basierte Schweißüberwachung ermöglicht es den Menschen, sich von Tabellenkalkulationen und manueller Dokumentation zu entfernen, um Qualitätsmetriken zu bewerten. Stattdessen sammelt die datengesteuerte Schweißnahtüberwachung mit IoT-Sensoren Schweißnahtdaten zur Verarbeitung und Analyse fast ohne Verzögerung zwischen Erfassung und Verfügbarkeit. Personen können die zugehörigen Informationen zur einfachen Anzeige auch an Mobilgeräte senden.

Diese Einstellungen können oft mehr als nur Schweißqualitätsdetails liefern. Sie können die Anzahl der verwendeten Schweißstationen, ihre Parameter und die Bediener, die während einer bestimmten Schicht in der Werkstatt arbeiten, bestätigen. Das macht es einfacher, sich einen hilfreichen Überblick über die Gesamtleistung der Einrichtung zu verschaffen.

Einige Schweißunternehmen bieten sogar IoT-Lösungen für Kunden an, die die Effizienz der Metallherstellung verbessern möchten. ESAB hat mit Technologiepartnern zusammengearbeitet, um drei Cloud-basierte Produkte zu entwickeln, die Schweißbetrieben dabei helfen, die Gründe für verringerte Produktivität zu identifizieren.

Einer von ihnen, der zum Metall-Inertgasschweißen verwendet wurde, verhalf den Kunden zu einer durchschnittlichen Steigerung der Geräteauslastung um 20 %. Es erhöhte die Zeit, die die Arbeiter mit dem Schweißen verbrachten, im Vergleich zu anderen Aufgaben. Ein weiteres IoT-Tool sendet digitalisierte Anweisungen an jedes Schweißgerät und stellt sicher, dass die Techniker die erforderlichen Parameter kennen, um eine Schweißnaht abzuschließen. Diese Informationen steigerten auch die Produktivität.

2. Verbesserung der Materialauswahl für das Laserschneiden

Einer der ersten Schritte für einen erfolgreichen Metallherstellungsprozess besteht darin, sich der Eigenschaften des Materials bewusst zu sein. Aspekte wie Streck- und Zugfestigkeit, Korrosionsbeständigkeit und Duktilität müssen bei der Auswahl berücksichtigt werden. Sie bestimmen gemeinsam die Eignung des Metalls für die Fertigung und wie das Ergebnis aussehen und funktionieren wird.

Laserschneider werden oft als eines der vielseitigsten Fertigungswerkzeuge angesehen, da sie eine Reihe von Materialien verarbeiten können. Diese Maschinen bearbeiten neben Metall auch Holz, Kunststoff und Papier. Forscher am MIT haben kürzlich gezeigt, wie das IoT das Selbstvertrauen von Bedienern von Laserschneidern verbessern kann, wenn sie mit verschiedenen Materialien arbeiten. Sie schufen eine mit Sensoren gefüllte Plattform mit dem passenden Namen SensiCut. Es ist ein Add-on für herkömmliche Laserschneider.

Die Innovation kombiniert vernetzte Sensoren, Deep Learning und eine optische Analysetechnik namens Speckle Sensing, die es einem Laser ermöglicht, kleinste Details auf der Oberfläche eines Materials zu erfassen. Das Team sagte, ihre Lösung könne Abfall reduzieren und den Menschen spezifische Anweisungen zur Arbeit mit einem bestimmten Material geben. Es nimmt auch automatisch kleinere Anpassungen vor, um unerwünschte Ergebnisse zu vermeiden.

Mustafa Doga Dogan, ein Ph.D. Der Kandidat, der an dem Projekt arbeitete, erklärte:„Durch die Ergänzung von Standard-Laserschneidern mit linsenlosen Bildsensoren können wir visuell ähnliche Materialien, die häufig in Werkstätten zu finden sind, leicht identifizieren und den Gesamtabfall reduzieren. Wir tun dies, indem wir die Oberflächenstruktur eines Materials im Mikrometerbereich nutzen, die ein einzigartiges Merkmal ist, selbst wenn sie einem anderen Typ optisch ähnlich ist. Ohne das müssten Sie wahrscheinlich den richtigen Materialnamen aus einer großen Datenbank erraten.“

Die Forscher verwendeten mehr als 38.000 Bilder, um dem Tool zu helfen, zwischen 30 verschiedenen Bildtypen zu unterscheiden. Das System kann auch Personen markieren, bevor sie versuchen, Materialien zu schneiden, die giftige Flammen erzeugen. Das Team plant, seine Lösung zu erweitern, um die Materialdicke in späteren Phasen seiner Arbeit zu messen.

3. Reduzierung der Maschinenstillstandszeiten

Das industrielle IoT kann auch Probleme verhindern, bei denen Maschinen plötzlich ausfallen und den Arbeitsablauf stören. Eine Studie ergab, dass die Geräteüberwachung die globale Produktivität bis 2025 um bis zu 25 % steigern könnte.

Defekte Metallbearbeitungsmaschinen können dazu führen, dass Unternehmen Termine verpassen oder die Anzahl der Techniker in bestimmten Schichten begrenzen. Je nachdem, welches Problem das Gerät funktionsunfähig macht, müssen die Mitarbeiter dann möglicherweise Tage oder Wochen warten, bis Ersatzteile eintreffen oder spezialisierte Techniker einen Servicetermin vereinbaren.

IoT-Sensoren können diese Herausforderungen verhindern, indem sie Betriebsdetails sammeln, die auf Anomalien hinweisen oder darauf hinweisen, dass eine Maschine gewartet werden muss, um Komplikationen zu vermeiden. Ein Unternehmen hat eine IoT-Lösung, die Gerätedaten in Echtzeit an seine Servicetechniker sendet. Wenn ein Kunde auf ein Problem stößt und technische Unterstützung benötigt, verfügt der Geräteanbieter bereits über einige wichtige Informationen zum Umfang des Problems.

Zudem können Metallbauer anhand von Sensordaten nachvollziehen, welche Maschinen am häufigsten ausfallen oder ob es Muster bei den Problemen gibt. Diese Informationen könnten ihre Entscheidungen darüber beeinflussen, wann Geräte ausgetauscht oder bestimmte Wartungsmaßnahmen häufiger durchgeführt werden müssen, um Geräteausfälle zu vermeiden.

4. Verhindern von Anomalien in der Produktionsumgebung

Ein einzelner Aspekt außerhalb der empfohlenen Parameter könnte die Effizienz der Metallherstellung negativ beeinflussen. Es könnte dazu führen, dass Menschen die Produktion stoppen und das Problem beheben. Das ideale Szenario besteht jedoch darin, dass Einzelpersonen Probleme bemerken, bevor sie den Betrieb einer Fabrik einstellen.

Eine Anwendung des industriellen IoT für die Metallherstellung umfasste ein Unternehmen, das einen Prozess namens Austempering verbesserte. Es härtet Legierungen auf Eisenbasis, indem es sie durch einen heißen Ofen führt. Die Teile, die diesem Prozess unterzogen werden, erweisen sich als widerstandsfähiger gegen Ermüdung und sind widerstandsfähiger gegen Erschütterungen. Daher sind sie gute Kandidaten für Komponenten wie Druckscheiben, die in Fahrzeuggetrieben eingesetzt werden.

Nachdem die Teile den Ofen durchlaufen haben, werden sie in ein Salzbad getaucht, das auf einer genau festgelegten Temperatur bleibt. Nickel-Titan-Bänder transportieren die Teile durch jede Phase. Techniker müssen die Produktion stoppen, wenn die Förderer aus der Ausrichtung geraten, um das Problem zu beheben. Dafür müssen Sie jedoch bis zu 36 Stunden warten, bis die Öfen abgekühlt sind.

Intelligente Sensoren geben Fabrikmanagern Echtzeitwarnungen, wenn die Position eines Bandes außerhalb der Parameter liegt oder andere Anomalien aufweist. Der Erhalt dieser Informationen ermöglicht es ihnen, Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, bevor das Abschalten der Maschinen die einzige Option ist.

Das industrielle IoT kann die Fertigungseffizienz fördern

Zahlreiche Dinge können dazu führen, dass eine Anlage einen kurzen oder längeren Abfall der Metallfertigungseffizienz erfährt. IoT-Sensoren garantieren keine schnelle Lösung. Sie können jedoch eine bessere Sichtbarkeit bieten, sodass Entscheidungsträger Dinge, die die Geschäftsleistung behindern, schneller angehen können. Die Echtzeitdaten könnten ihnen auch dabei helfen, die effektivsten Lösungen zu ermitteln, unabhängig davon, ob es sich um Mitarbeiterschulungen, den Austausch von Geräten, unterschiedliche Wartungspläne oder etwas anderes handelt.