Die interessanteste Anwendung von Industrie 4.0 ist die Prognose

Industrie 4.0 und das Internet der Dinge (oder das industrielle Internet der Dinge, wenn Sie es vorziehen) sind so eng miteinander verbunden, dass wir die Begriffe auch synonym verwenden können. Jeden Tag scheint es Neuigkeiten über das Internet der Dinge zu geben und wie es alles verändern wird – vernetzte Autos, vernetzte Menschen und sogar vernetzte Waschmaschinen. Doch diese Verbindungen bedeuten nicht viel ohne echte Anwendungsfälle – ja, es ist jetzt möglich, dass Ihr Kühlschrank mit Ihrem Telefon spricht, aber das beantwortet eine Frage, die niemand stellt, und löst ein Problem, das niemanden interessiert (obwohl ich es bin bereit, meine Worte in 5 Jahren zu essen, wenn wir alle unsere Kühlschrankstatistiken auf dem heißesten Kühlschrank-basierten sozialen Netzwerk teilen).

Als Branche hat die Fertigung einige sehr genau definierte Probleme – Kunden wollen Waren schnell, zu geringeren Kosten und in hoher Qualität. Werden diese Anforderungen wegen ungeplanter Stillstände nicht erfüllt, sind die Folgen teuer. Es ist einfacher, für den Einsatz von IoT-Technologie zur Lösung dieser Probleme zu plädieren; Beispielsweise kann eine bessere Nachverfolgung von Lieferungen mithilfe von RFID-Tags dazu beitragen, Verzögerungen in der Lieferkette zu reduzieren und die Qualität zu verbessern. Aber es ist nicht das, was wirklich ist interessant .

Da die Datenspeicherung billig ist, die Bandbreite ständig zunimmt und die Kosten für Sensorgeräte stetig sinken, während ihre Fähigkeiten zunehmen (in der Lage sind, direkt in die Cloud zu pushen, in der Lage zu sein, mehr als eine Sache gleichzeitig zu erfassen usw.), ist dies der Fall Intelligente Dinge mit Maschinendaten, die über grundlegende Analysen hinausgehen, werden immer praktikabler.

Wenn ein produzierendes Unternehmen nicht produziert, wenn es sein muss, erfüllt es seinen Zweck nicht – es verdient kein Geld. Indem Sie Diagnose- und Prognosetechniken auf Maschinendaten anwenden, können Sie aufzeigen, wie Maschinen derzeit arbeiten (Diagnose) und wie sie in Zukunft funktionieren werden – werden sie in der Lage sein, zu produzieren, wenn sie es sein müssen (Prognose)? Wie wir bereits erwähnt haben, ist die vorgeschriebene, kalenderbasierte Wartung eine großartige Möglichkeit, unnötig Geld auszugeben – die vorausschauende Wartung ist die intelligente Art, Geld zu sparen.

Prognose – die Wissenschaft der Vorhersage, wann eine Maschine ihre beabsichtigte Funktion nicht mehr erfüllen kann, ist ein direkter Wegbereiter für vorausschauende Wartung. Die Daten Ihrer Maschinen, die von der richtigen Anwendung verarbeitet werden, können Ihnen sagen, wann Ihre Maschinen ausfallen, sodass Sie sie vor diesem Zeitpunkt warten und sich vor Ausfallzeiten bewahren, Ihre Kunden enttäuschen und mehr ausgeben müssen, als Sie sollten, um die Leistung der Maschine aufrechtzuerhalten . Dieses Wissen darüber, wann eine Maschine ausfallen wird, wird als Remaining Useful Life (RUL) berechnet.

Mit einer genauen RUL-Vorhersage können Instandhalter besser priorisieren, welche Maschinen in welchem ​​Zeitrahmen gewartet werden müssen; Dadurch wird das Risiko eines Maschinenausfalls erheblich reduziert und eine kostspielige Überwartung vermieden. Betrachten Sie es als ein weiteres Werkzeug, um die Effektivität von Betreuern zu steigern.

Prognosemodelle, die RUL angeben, waren traditionell schwer zu berechnen und erforderten talentierte Datenwissenschaftler, um sie effektiv auf maßgeschneiderter Basis zu implementieren. Die hohen Kosten dieses Ansatzes haben der breiten Akzeptanz geschadet. Zum Glück werden Prognosen mit dem Aufkommen von fortschrittlichem maschinellem Lernen und kostengünstigem Cloud-Computing immer zugänglicher, und die vorausschauende Wartung wiederum erreicht Skalierbarkeit.

Sicherheit, Compliance, Integration, Prozessbewusstsein und Verbesserung sind alles wichtige Dinge, die Industrie 4.0 ermöglicht. Doch nichts davon ist ohne effektive Maschinen wichtig, die einen zuverlässigen Durchsatz und minimale Ausfallzeiten liefern – alles ermöglicht durch Prognosen.

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