Drei führende Beispiele für fortschrittliche Fertigungstechnologie

Digitale Transformation mit fortschrittlicher Fertigungstechnologie vorantreiben

Fabriken vergangener Tage waren sehr statische Umgebungen. Sie hatten das Gebäude, die Ausrüstung, die Arbeiter und das Soll. Stempeln Sie die Zeitkarte, erfüllen Sie das Tagesziel und gehen Sie zum Abendessen nach Hause. Obwohl revolutionär in ihrer Zeit, schneidet diese Art von Fabrik in der modernen Kultur mit ständig schwankenden Anforderungen, einer Erwartung an Geschwindigkeit und heftigem Wettbewerb und Zusammenarbeit gleichermaßen schlecht ab. Dinge bewegen sich jetzt schneller – Informationen, Güter, Maschinen. Alles.

Traditionelle Hersteller implementieren fortschrittliche Fertigungstechnologie, um agil zu bleiben. Sie bietet ihnen Vielseitigkeit, die Fähigkeit, sich an Marktanforderungen anzupassen und anzupassen, und ihre Ressourcen effektiver und effizienter zu nutzen. Diese Strategie reduziert Risiko – ein starriges Unternehmen könnte im Angesicht einer Krise oder reduzierter Nachfrage auseinanderfallen, während ein fortschrittlicher Hersteller sich anpassen kann, was auch immer die Welt ihnen entgegenwirft.

Welche Technologien nutzen diese fortschrittlichen Hersteller, die ihnen einen solchen Vorteil verschaffen? Obwohl es viele gibt, sind unten drei wichtige Puzzleteile.

Machine Learning

Machine Learning kommt fortgeschrittenen Herstellern im Grunde auf jeder Geschäftsebene zugute, von der Bedarfsprognose über Betrieb und Produktion bis hin zur Wartung und allem dazwischen.

Machine Learning analysiert Daten, um Muster zu finden, die es dann lernt und kontextualisiert.

Es kann die erwartete Nachfrage präzise vorhersagen, um Produktionsziele zu setzen, die Effizienz der Maschinenauslastung zu steigern, Maschinendaten zu analysieren, um zu bestimmen, wann Teile kaputtgehen werden, bevor ein menschlicher Bediener es bemerken kann, und mehr. Machine Learning, ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, ist zu einem Grundpfeiler jedes wirklich wettbewerbsfähigen, datengesteuerten fortgeschrittenen Herstellers geworden.

Edge Computing

Edge Computing löst das Problem, viel zu viele Daten zu haben, um sie zuverlässig und zeiteffizient in ein Rechenzentrum zur Analyse zu übertragen. Durch das Bereitstellen von Geräten am „Rand“ eines Systems, die einen gewissen Grad an Filterung und Berechnung bieten können, bevor die relevanten Informationen zur weiteren Analyse in die Cloud gesendet werden, können Hersteller schnellere Reaktionszeiten erreichen, besonders in Anlagen, die viele industrielle IoT-Geräte nutzen.

Edge Computing macht die in smarten Fabriken verwendete Technologie auch skalierbar. Selbst mit massivem Datendurchsatz bieten Edge-Geräte beispiellose Skalierbarkeit, was Edge-Analytics-Anwendungsfälle ermöglicht.

Diese Technologie wird für eine Vielzahl von Fertigungsanwendungsfällen eingesetzt, einschließlich zustandsbasierter Überwachung, prädiktiver Wartung, Präzisionsüberwachung und -steuerung, virtueller Realität in Produktionsanlagen und Manufacturing-as-a-Service.

Hochfrequenz-Datenerfassung

Traditionelle – wenn man es so nennen kann – IoT-Sensoren erfassen Daten, aber mit einer Geschwindigkeit, die nicht immer das ganze Bild zeigt, wenn es Zeit für die Analyse ist.

„Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, ein neues Stück auf dem Klavier zu lernen, aber die Notenblätter haben nur eine von zehn Noten. Wäre das nicht ziemlich schwer?

So ist es, zu lernen, was Ihre Maschine tut, mit Daten, die nur ein paar Noten vom gesamten Stück spielen.“ – Lou Zhang, MachineMetrics

Hochfrequenz-Datenadapter hingegen ermöglichen eine Datenerfassungsrate von 1000 Punkten pro Sekunde (1 kHz). Mit dieser Granularität können Daten weit vorhersehbarere Trends zeigen, besonders in Kombination mit Machine-Learning-Technologie.

Im Gegensatz zu traditionellen IoT-Sensoren kann dieser sensorlose Datengerät feindlichen Fertigungsumgebungen standhalten, wie sie ätzende Chemikalien oder fliegende Trümmer beinhalten. Während ein Sensor aufgrund von Variablen, die in praktisch jeder Fertigungsumgebung vorhanden sind, neu kalibriert werden muss, nutzt dieser Typ von Hochfrequenz-Datenadapter Informationen direkt vom Computer der Maschine und unterliegt nicht der Notwendigkeit zur Kalibrierung, zum Austausch oder zum Erlöschen der Garantie teurer Fertigungsausrüstung. Diese Alternative ist skalierbar, zuverlässig, präzise und kosteneffektiv, während herkömmliche IoT-Sensoren keines davon sind.

Der MachineMetrics Hochfrequenz-Datenadapter ist einfach per DIY zu installieren und nutzt Edge-Computing-Geräte und, wo relevant, Machine Learning, um die größte Bedeutung aus Ihren wichtigsten Daten abzuleiten. Diese skalierbare Lösung kann auf Dutzende von Ausrüstungsstücken angewendet werden, die alle nur ein Edge-Gerät nutzen. Dieser Technologie-Stack ermöglicht prädiktive Wartung, Werkzeugoptimierung, Diagnose und Qualitätsoptimierung in einer erschwinglichen Lösung. Die vollständige MachineMetrics industrielle IoT-Plattform bietet Schübe für Prozessoptimierung und Produktionsüberwachung. Möchten Sie sehen, wie es für Sie funktionieren könnte? Demo buchen.