3 Paradebeispiele modernster fortschrittlicher Fertigungstechnologie

Vorantreiben einer digitalen Transformation mit fortschrittlicher Fertigungstechnologie

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

Traditionelle Hersteller implementieren fortschrittliche Fertigungstechnologien, um agil zu bleiben. Es bietet ihnen Vielseitigkeit, die Fähigkeit, sich den Marktanforderungen anzupassen und ihre Ressourcen effektiver und effizienter zu nutzen. Diese Strategie reduziert das Risiko – ein starres Unternehmen könnte angesichts einer Krise oder einer geringeren Nachfrage auseinanderbrechen, während sich ein fortschrittlicher Hersteller an alles anpassen kann, was die Welt ihm entgegenwirft.

Welche Technologien verwenden diese fortschrittlichen Hersteller, die ihnen einen solchen Vorteil verschaffen? Obwohl es viele gibt, sind unten drei wichtige Teile der Gleichung aufgeführt.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen kommt fortschrittlichen Herstellern auf praktisch jeder Geschäftsebene zugute, von der Bedarfsprognose über den Betrieb und die Produktion bis hin zur Wartung und allem dazwischen.

Maschinelles Lernen analysiert Daten, um Muster zu finden, aus denen es dann lernt und sie kontextualisiert.

Es kann die erwartete Nachfrage genau vorhersagen, um Produktionsziele festzulegen, die Effizienz der Maschinennutzung zu steigern, Maschinendaten zu analysieren, um festzustellen, wann Teile brechen werden, bevor ein menschlicher Bediener dies bemerken kann, und vieles mehr. Maschinelles Lernen, eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, ist zu einem festen Bestandteil jedes wirklich wettbewerbsfähigen, datengesteuerten fortschrittlichen Herstellers geworden.

Edge-Computing

Edge Computing hilft bei der Lösung des Problems, dass viel zu viele Daten vorhanden sind, um sie zuverlässig und zeiteffizient zur Analyse an ein Rechenzentrum zu übertragen. Durch den Einsatz von Geräten am „Rand“ eines Systems, die ein gewisses Maß an Filterung und Berechnung bieten können, bevor die relevanten Informationen zur weiteren Analyse an die Cloud gesendet werden, können Hersteller schnellere Reaktionszeiten erzielen, insbesondere in Einrichtungen, die viele industrielle IoT-Geräte verwenden .

Edge Computing macht auch die in Smart Factories eingesetzte Technologie skalierbar. Selbst bei massivem Datendurchsatz bieten Edge-Geräte eine beispiellose Skalierbarkeit und ermöglichen Edge-Analytics-Anwendungsfälle.

Diese Technologie wird für eine Vielzahl von Anwendungsfällen in der Fertigung eingesetzt, darunter zustandsbasierte Überwachung, vorausschauende Wartung, Präzisionsüberwachung und -steuerung, virtuelle Realität in Produktionsanlagen und Manufacturing-as-a-Service.

Erfassung hochfrequenter Daten

Herkömmliche – wenn man es so nennen kann – IoT-Sensoren sammeln 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, eine neue Melodie auf dem Klavier zu lernen, aber die Noten enthalten nur eine von zehn Noten. Wäre das nicht ziemlich schwierig?

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

Hochfrequenz-Datenadapter ermöglichen jedoch eine Datenerfassungsrate von 1000 Punkten pro Sekunde (1 kHz). Mit diesem Grad an Granularität können Daten weitaus vorhersehbarere Trends zeigen, insbesondere wenn sie mit maschineller Lerntechnologie kombiniert werden.

Im Gegensatz zu herkömmlichen IoT-Sensoren kann dieses sensorlose Datengerät feindlichen Produktionsumgebungen wie solchen mit ätzenden Chemikalien oder herumfliegenden Trümmern standhalten. Während ein Sensor möglicherweise aufgrund von Variablen neu kalibriert werden muss, die in den meisten Fertigungsumgebungen vorhanden sind, nutzt diese Art von Hochfrequenz-Datenadapter Informationen direkt vom Computer der Maschine und unterliegt nicht der Notwendigkeit einer Kalibrierung, eines Austauschs oder des Erlöschens der Garantie oder teuer Produktionsanlagen. Diese Alternative ist skalierbar, zuverlässig, genau und kostengünstig, während IoT-Sensoren der alten Schule nichts davon sind.

Der MachineMetrics Hochfrequenz-Datenadapter ist einfach selbst zu installieren und nutzt Edge-Computing-Geräte und, falls relevant, maschinelles Lernen, um aus Ihren wichtigsten Daten die größtmögliche Bedeutung zu gewinnen. Diese skalierbare Lösung kann auf Dutzenden von Geräten eingesetzt werden, die alle nur ein Edge-Gerät verwenden. Dieser Technologie-Stack ermöglicht vorausschauende Wartung, Werkzeugoptimierung, Diagnose und Qualitätsoptimierung in einer kostengünstigen Lösung. Die vollständige industrielle IoT-Plattform von MachineMetrics bietet Impulse für die Prozessoptimierung und Produktionsüberwachung. Möchten Sie sehen, wie es für Sie funktionieren könnte? Buchen Sie eine Demo.