Herausforderungen in der Automobilherstellung und IoT-Lösungen

Bewältigung komplexer Probleme in der Automobilherstellung mit IIoT

Die Automobilherstellung muss flexibel bleiben, um den Anforderungen eines dynamischen Marktes gerecht zu werden. Operative Herausforderungen werden in einem komplexen, global wettbewerbsorientierten Umfeld weiterhin im Überfluss bestehen, und Fabriken, die mehrere Automobilmodelle mit kundenspezifischen optionalen Funktionen unterstützen, erfordern einen agilen Arbeitsablauf.

Das bedeutet, dass Produktionsprozesse weniger linear und modularer werden. Stationäre Einzweckmaschinen müssen jetzt Aufgabenflexibilität für verschiedene Batch-Jobs innerhalb der Produktionsumgebung bieten, und die Durchlaufzeiten für das Auf- und Abbauen werden begrenzt und schnell sein. Darüber hinaus müssen kollaborative Roboter intelligent genug sein, um in verschiedenen Phasen der Produktion sicher mit Menschen zu interagieren, und Stillstandssituationen, in denen Geräte unerwartet repariert werden müssen, können die Produktionseffizienz einer ganzen Fabrik negativ beeinflussen.

Automobilhersteller wenden sich neben anderen Industrie-4.0-Lösungen dem Industrial IoT zu, um diese komplexen Probleme zu lösen.

IoT und digitale Zwillinge

Der Einsatz einer Automotive-IoT-Strategie zur Steigerung der Effizienz der Fabrikautomatisierung sollte ganzheitlich angegangen werden. Es sollte im Kontext der bestehenden Infrastruktur, der Humanressourcen, der Qualität, der Prozessverbesserungen und der operativen Entscheidungsfindung betrachtet werden. Es können gezielt die Bereiche der Fertigung angegangen werden, die die größten Effizienzsteigerungen erfordern. Um ein IoT-System für die Automobilherstellung richtig zu entwerfen, müssen wir zunächst das Ende im Auge behalten, indem wir zwei grundlegende Fragen beantworten. Erstens, welches Problem oder welche Antwort muss gelöst werden? Zweitens, welche(n) Prädiktor(en) brauchen wir, um sie zu lösen? Dies wird die Designarchitektur von oben nach unten vorantreiben.

Die Integration eines IoT-Systems kann nach Bedarf für ROI-Initiativen in Schichten eingeführt werden. Ein vollständiges Design zu Beginn wird jedoch die Sensorhardware, Software und Analysemodelle ermitteln, die zur Maximierung der Produktivität erforderlich sind. Dashboard-Beweise der Fabrikanalyse können die Lücken zwischen der Ausführung und einem idealen Fabrikmodell aufzeigen.

Auf Maschinenebene umfasst ein digitaler Anlagenzwilling detaillierte Konstruktionsdaten, um die Funktion einer Anlagenanlage zu simulieren. Aus dieser Simulation kann eine Analyse durchgeführt werden, um Einblicke in das Verhalten in der realen Welt zu gewinnen. Seine Fähigkeit kann Leistungsdaten über viele Betriebskontexte innerhalb ihrer eigenen Fertigungsumgebung liefern. Eines der besten Anwendungsfälle für einen digitalen Anlagenzwilling ist die Erfassung von Zuverlässigkeitsdaten zum besseren Verständnis potenzieller Ausfälle, damit diese auf vorhersehbare Weise prognostiziert und verwaltet werden können.

Die digitale Replikation einer gesamten Automobilfabrik kann Verbesserungsbereiche identifizieren, um die ideale optimale Leistung vieler komplexer Systeme zu zeigen. Der gesamte Prozess kann durch eine unternehmensweite digitale Zwillingssimulation unterstützt werden, die nahezu in Echtzeit mit gemessenen Ergebnissen verglichen werden kann. Die Daten aus dieser Simulation liefern nicht nur Einblicke in die Logistikeffizienz, sondern die Maschinenoptimierung durch flexible Anpassungen kann zur Feinabstimmung des Betriebs überwacht werden.

Automobilqualität

Qualitätsarbeit in der Automobilindustrie ist unübertroffen. Sie darf kein nachträglicher Einfall sein, sondern Qualität muss der Designarchitektur der Automobilproduktion innewohnen. Bei einer ultraniedrigen Anforderung an die Fehlerrate, bei der 1 ppm verbessert werden kann, ist die Qualität über den gesamten Herstellungsprozess hinweg von größter Bedeutung. Dies fördert nicht nur die Qualität des Materialeingangs, sondern auch die Optimierung von Maschinen und Prozessen während der Montage. Durch die Überwachung der Maschinenleistungsaktivität innerhalb einer IoT-Infrastruktur können Prozessverbesserungen in Echtzeit mit Workflows realisiert werden, die Erkenntnisse für umsetzbare Qualitätsverbesserungen liefern. Dies wiederum wird zu qualitativ hochwertigeren Produkten auf der gesamten Fertigungsplattform führen.

Entscheidungseinblicke

Automobilhersteller können Schwierigkeiten haben, qualifiziertes Personal zu finden, um immer komplexere Maschinen zu unterstützen. Instandhaltung kann nicht mehr nach einem Run-to-Break-Modell erfolgen, sondern nach kontinuierlicher Optimierung. Obwohl Ausbildungsprogramme für die Instandhaltung ausgeweitet werden, können vernetzte Sensoren über Maschinen hinweg ihre eigene Wartung vorhersagen und Lösungen für Betriebsverbesserungen bieten. Vorausschauende Wartung und vorausschauende vorgeschriebene Optimierung können mit analytischen Modellen anvisiert werden, die die tatsächliche Aktivität mit der digitalen Simulation vergleichen. Eine Strategie, die auf das reagiert, was in der Schicht des Vortages passiert ist, kann nicht mehr optimal sein. Proaktive Entscheidungen aus einer IoT-Bereitstellung zur Verbesserung der Aktivitäten von morgen werden von einer Infrastruktur vorangetrieben, die aufschlussreiche Informationen aus Maschinen und Betriebsdaten generiert.

Wireless für ältere Geräte

Die praktische Automatisierung innerhalb einer Fabrik muss eine sinnvolle Kapitalrendite erzielen, die für das Unternehmen wirtschaftlich sinnvoll ist. Für ältere etablierte Geräte ist eine neue IoT-Implementierung möglicherweise nicht immer die beste Vorgehensweise in allen Bereichen des Unternehmens. Das Ziel des IoT muss es sein, eine bessere Arbeitsweise zu erreichen und nicht nur neue Unternehmenssysteme bereitzustellen. Vorhandene Fahrzeugausrüstung muss jedoch kein Hindernis für die Einführung einer neuen IoT-Strategie sein. Drahtlose Infrastrukturen für neue Geräte können jetzt auf ältere Unternehmenssysteme aufgesetzt werden, ohne robuste drahtgebundene Kommunikationssysteme zu stören. Mit der richtigen IoT-Hardware und Netzwerkstrategie kann eine nahtlose Interaktion zwischen Alt und Neu erreicht werden.

IoT-Lösungen für die Automobilfertigung

Eine Automotive-IoT-Strategie benötigt eine Plattform, die das Know-how bereits in der Fabrik nutzt. Mitarbeiter mit praktischem Wissen wissen bereits, wie eine schlechte Maschinenleistung aussieht, wenn sie sie sehen. Die Erkenntnisse aus einer IoT-Lösung sollten diese Erfahrung erweitern, damit die Mitarbeiter dieses Expertenteam nutzen können, um die besten Erkenntnisse zu gewinnen. Die industrielle IoT-Plattform von MachineMetrics integriert Analysetools, die rohe Maschinensensordaten in Zeitreihen-Analysemodelle umwandeln. Dieses Wissen kann verarbeitet werden, um diese Erkenntnisse in Systeme umzuwandeln, die von Daten angetrieben werden, nicht nur von Menschen, die Erfahrungen aus der ersten Person gemacht haben.

MachineMetrics-Dashboards sind intuitiv für die Drag-and-Drop-Platzierung innerhalb der Umgebung. Die Schulung stellt logische Verbindungen zu dem her, was bereits in der Produktion erlebt wurde. Alarmauslöser für Management, Produktionsleiter und Fabrikarbeiter ermöglichen Entscheidungen über die gesamte Organisationshierarchie hinweg. Datenmodellalgorithmen werden mit neuen Eingaben weiter trainiert, um in Zukunft schneller zu Lösungen zu gelangen. Die Datenmodelle können zu Experten des Betriebs werden, wenn zusätzliche Informationen über Verhaltensweisen in der realen Welt gewonnen werden. MachineMetrics integriert eine vollständige industrielle IoT-Plattform für Maschinenüberwachung, Zustandsüberwachung, vorausschauende Wartung und Prozessoptimierung für umsetzbare Erkenntnisse in der Automobilfertigung.

Erfahren Sie, wie MachineMetrics Automobilherstellern hilft, Maschinendaten zu nutzen, um bessere und schnellere Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.