IOT制造业:终极指南

Scienceoft首席技术官

发布:

更强大的定制需求,提高客户期望,全球供应链的复杂性 - 这些和许多其他挑战都鼓励制造商寻找仍然具有竞争力的新的,更具创新性的方法。试图提高生产力改进,并揭示加强制造和供应链运营的新方法,企业对数字化转型。 

工业互联网 (IIot)是制造业中数字转型的一种方式。工业IOT采用传感器网络来收集关键生产数据,并使用云软件将这些数据转换为关于制造操作效率的有价值的见解。

IOT制造业

IIT在制造业中采用

主要的采用司机 工业物联网解决方案 include:

  • 降低成本。由于资产和库存管理(因此,降低库存携带成本和搜索时间),减少了机器停机,更敏捷的操作,更有效的能源使用,公司降低运营成本并创造新的收入来源。例如,智能连接产品允许从销售产品转移到销售经验 - 产品使用和售后服务。 
  • 较短的上市时间。更快,更高效的制造和供应链操作允许 reducing 产品循环时间。例如,Harley-Davidson杠杆式IoT重新配置其约克,PA制造设施并管理 减少时间产生摩托车需要从21天开始 to 6 hours.
  • 大规模定制。大规模定制过程需要各种产生的SKU剧烈增加,导致库存上升并变得更加多样化。制造业务也变得更加复杂 - 20件商品的SKU X可以立即生产10件SKU Y.跟踪库存和制造业务变得繁重,在某些情况下,不可行。 Iiot通过成为所需的实时数据来源来促进大规模定制周到预测,车间调度和路由.
  • 改善安全。 IIOT有助于确保更安全的工作场所。与可穿戴设备配对,IIT允许 监测工人的健康状态和危险的活动这可能导致伤害。除了确保工人的安全之后,IIT会解决潜在危险环境中的安全问题。例如,在石油和天然气工业中,由于它通过管道网络传播时,IITE将用于监测气体泄漏。

IIT在数字中采用:

CGI的研究报告称,62%的受访制造企业已经在执行数字转型飞行员和方案。

 

BSQUARE年度IIOR成熟度调查报告称,86%的制造商已经采用了IIT解决方案,其中84%的人发现IIOR非常有效。

     

麦肯锡估计,预计制造业的IOT应用预计将每年在2025年生成1.2至37万亿美元的经济价值。

IIOT影响的三个维度

物联网技术正在转换生产系统的建立和运行,推动数码变换的三个主要尺寸的改进:

  • 维度1。进入车间和现场运营的可视性
  • 维度2。进入制造供应链的可视性
  • 维度3。远程和外包业务的可见性。 

在随后的部分中,我们将仔细研究每个数字转换维度,并从IIT应用程序的角度探索它们。 

维度1.在车间的可见性和顶层的现场操作

工业IOT提供革命性的可见性进入商店地板和现场运营,以及方便控制企业资源的可能性。 IITIOT技术填补了像ERP和MES这样的领导系统的差距:依赖手动数据输入和无法使用详细信息(实时设备状态记录,库存项目的位置等)

通过为制造商提供具有二秒二秒的车间数据,IIOT允许企业大大提高制造过程生产力。 IBM报告称,使用IIOT洞察的制造过程优化可能会导致产品数量提高20%来自同一生产线.

允许制造商获得更高级别的垂直可见性的IOT应用程序分为两组:

  • 支持制造业务的应用
  • 促进工业资产管理的应用。

IOT驱动的制造业务

据AnIDC研究此外,到2025年,由物联网申请驱动的运营的改善可能每年价值超过470亿美元。 IOT申请制造应对这些操作作为监控和优化设备性能,生产质量控制和人机交互。

监控设备利用率

作为ITIF研究报告称,监测机器利用的IOT应用程序可以将制造生产率提高10%至25%,并在全球经济价值上产生高达1.8万亿美元的全球经济价值。监控机器利用的IOT解决方案提供了具有实时设备利用率指标的业务,从而提供了详细的在生产过程的各个点处发生的观点。 

机器利用监控

监控机器利用率从传感器,SCADA或DCS系统中拉动有关机器操作参数的相关数据,例如运行时间,实际操作速度,产品输出等。数据是实时收集的,并将其传输到云以进行处理。云汇总数据并将其发展为有关设备的信息洞察力利用kpis.(Teep,Oee,设置和调整时间,空转和次要停止等)。分析数据后,结果通过用户应用程序(Web或移动)可视化并显示给工厂工作者。

我们部署了一种机器利用监控解决方案,帮助我们 提高生产力,优化计算机数控(CNC)机器的利用。我们部署的IIOT解决方案使用设备传感器的实时数据来提供计算机循环时间的报告,产生的零件数量,停机时间和其他利用指标。

BC加工LLC,a 金属零件制造商

基于条件监控的产品质量控制

监控生产的商品的质量可以通过两种方式进行:通过在通过生产周期中或通过监测制造产品的机器的状况和校准时检查WIP(正在进行的工作)。虽然基于检查WIP的质量控制提供了更准确的结果(它有助于揭示零件对齐的不准确性),但有一定的限制阻碍了该方法的使用情况:

  • 基于WIP检验的质量控制仅适用于离散制造。 
  • 它是昂贵的,时间和劳动密集型的,因为手动检查。
  • 因此,很少可以检查每个WIP,因此,该方法提供了分数视图。

基于监测机器的状况和校准的第二种方法,在范围内提供较少的分化 - 它提供简单的二进制分类“好”和“不好”。然而,它有助于检测制造操作中的瓶颈,识别严重调整和/或表现不佳的机器,及时防止机器损坏等。 

基于条件监控的产品质量控制

为了监控生产过程的质量,监测设备校准,机器条件(速度,振动等)和环境条件(温度,湿度等)的参数以识别它们超出正常阈值。如果传感器读数接近可能导致潜在产品缺陷的阈值,则质量监测解决方案针对问题的来源,触发警报并建议修复或调整机器并最大限度地减少低质量产品的措施。 。

We 转向物联网发展,以监测生产的纸张的质量。我们 推出温度和振动传感器网络,以监测压力辊的条件,对生产的纸张的质量特别关键,这有助于该公司最大限度地减少低质量产量。

Maastricht Mill,一家造纸公司

监控安全

在各种工业部门,包括采矿,石油&天然气,运输等,工人收到RFID标签,可以收集其位置和可穿戴传感器的数据,收集有关其心率,皮肤温度,电流性皮肤响应和其他参数的数据。传感器数据中继到云,在那里它被分析到上下文数据(例如来自环境传感器,传统工作计划系统,天气源等)来检测不寻常的行为模式(例如,突然垂直运动,不寻常的心率等。 ),并防止工人从跌倒,过度伤害和其他伤害,并及时报告安全威胁。

IOT安全监测

例如,高皮肤温度,凸起的心率和大约一分钟的运动模式的组合可以表明人们遭受过热。每当识别出这样的情况时,IOT解决方案通过移动应用程序向员工的负责人(工人的经理,医生等)通知。

确保我们的 workers’ safety, we leverage 安全监测解决方案 由IBM的Watson IoT提供支持。该解决方案使用一系列传感器,包括加速度计来测量工人的运动,并检测落下,热传感器和心率测量装置,以帮助检测过热和疲劳。通过安全监测解决方案,我们设法减少了工作场所伤害的数量,减少了他们的严重程度,更不用说利润率的增加至少40%。

国家废物,Inc。,废物处理公司

IOT应用工业资产管理

随着提高制造业务的有效性,产品互联网应用于制造业以确保适当的资产使用,延长设备使用寿命,提高可靠性,并提供最佳资产回报。促进工业资产管理的IOT应用包括:

  • 工业资产跟踪
  • 库存管理
  • 预测性维护(基于条件监测)。
工业资产跟踪

根据Zebra 2017年制造视觉研究,基于RFID和IOT的智能资产跟踪解决方案将在2022年以上超越基于电子表格的方法。通过提供有关企业资产的准确实时数据,其状态,位置和移动,基于IOT的资产管理解决方案删除了​​跟踪来自员工的负担(释放最多18小时的工作时间)并消除与手动数据输入方法绑定的错误。 

要启用制造的资产跟踪,IOT与RFID一起使用。每个资产 - 都是磁定位器或起重机 - 用RFID标记标记,该标签用作资产标识符。每个标记都有一个唯一的ID,它与关于特定资产的数据链接。 ID和相应的资产数据都存储在云中。资产数据可能包括资产的物理参数,成本,序列号,型号,分配的员工,使用区域等。

一旦资产说,一旦起重机,离开设备存储码,安装在院子入口处的RFID读者,扫描附加到起重机上的标签,并将记录保存有关将院子的资产的记录保存到云内数据库。同样,当起重机进入施工站点时,施工站点入口处的RFID读取器扫描标签并更新数据库中的数据。在整个资产的旅程中记录此类数据允许技术人员看到资产的动作。 

资产跟踪物联网

除此之外,GPS跟踪可用于说明可动资产的位置,例如,用于建筑的机器。对于可移动物品,还用于计算利用率的资产跟踪解决方案。例如,看到每个可移动的长度(例如,推土机)正在使用中,技术人员可以定位空转或未使用的机器并安排预防性维护。 

我们转向IoT开发实施智能资产管理解决方案。现在,我们的员工使用移动应用程序来查看所有资产所在的位置。管理者可以看到乔科的工具和设备有多少件,谁操作它们。我们有实时数据,我们有了工具的使用和位置 达到了更高水平的资产可见性和问责制,并保存了我们以前花在手动跟踪和搜索工具的大量时间。 

verhalen Inc.,建筑公司

企业库存管理

IOT驱动的库存管理解决方案可帮助制造商自动化库存跟踪和报告,确保对单个库存项目的状态和位置的持续可见,并优化交付时间(库存令和其交付之间的时间)。由于这些改进,智能库存管理解决方案报道了节省20%至50%的企业库存承载成本。 

在制造设置中应用的库存管理解决方案基于IOT和RFID技术。每个库存项都标有一个被动RFID标签。每个标记都有一个唯一的ID,携带有关标记附加的项目的数据。要从标签获取数据,使用RFID读取器。读者捕获标签的ID,并将它们中继到云以进行存储和处理。要建立扫描标签的位置和动作,以及标签的ID,关于RFID读取器的位置的数据以及读取的时间将转发到云。云定位每个项目的位置和状态,可视化调查结果并将其显示给用户。 

我们实施了基于RFID和IIOT的库存管理解决方案。正如我们 produce 成品泡沫产品,它们用RFID标签标记。这允许我们实时查看库存级别,找到特定的库存项目并自动化先前手动处理的库存跟踪进程。 

SEKISUI ALVEO AG,高性能聚烯烃泡沫材料制造商

预测维护,条件监测

根据德 loitte.,基于工业IOT的预测维护解决方案预计将在2025年将工厂设备维护成本降低40%,并在2025年之前每年产生6300亿美元的经济价值。该解决方案导致物联网收养 - 55%的企业至少是试点预测维护项目。这是如何从技术角度来执行的。

预测维护依赖于所获得的见解连续设备状况监控。一块设备获取传感器,该传感器收集关于确定其健康和性能的广泛参数的数据,例如,温度,压力,振动频率等。 

收集后,来自多个传感器的实时数据被传输到云,其中传感器读数与元数据(设备的型号,配置,操作设置等)组合,设备使用历史和从ERP,维护系统获取的维护数据和其他来源。分析整个数据,可视化,并呈现仪表板或移动应用程序的地板工人。 

然而,仅仅报告和可视化仍然远离预测。启用预测,组合数据集通过机器学习算法运行确定可能导致设备故障的异常模式。 

IOT预测维护

数据科学家使用认可的数据模式作为创建预测模型的基础。该模型培训,测试,然后用于识别是否发生了任何初期问题,预测机器可能会失败,针对导致故障的操作条件和机器使用模式。

例如,机器的条件参数(例如,温度,振动等),操作参数(例如,速度,压力等),以及环境参数(例如,湿度,温度等)在正常阈值范围内。然而,将这些参数组合并分析了针对预测模型的连接数据集有助于揭示参数正常的组合在单独拍摄时可能导致机器的发动机故障。一旦识别出潜在的故障,预测维护解决方案就向维护专家发送通知,通知他们潜在的劣化,并建议缓解行动。在我们的智能工厂演示,您可以看到采取预测的维护功能。

我们有 实现了启用IIOT的预测维护解决方案,以提高车厢的可靠性,避免过度的维护活动。我们使用附加到电位故障点(滚筒轴承,制动盘等)的传感器的数据来获得轨道和滚动库存条件的实时洞察,并识别初始故障的根本原因。  

VR集团,铁路公司

维度2.整个制造供应链的可见性

目前,对于供应链管理人员的52%,端到端供应链可视性仍然似乎遥远。然而,用于采用物联网驱动的制造供应链管理解决方案的预期非常乐观:由于IDC预测,到2020年,预计80%的供应链互动将在基于云的网络上发生。相同的源代码指出了向智能的过渡,启用了IOS的供应链管理解决方案,预计将供应链生产力推动15%,并提高成本效率10%。

智能供应链管理解决方案为制造商提供了实时洞察,进入每个物体的位置,状态和条件(在制造供应链的任何一段的任何一段处都有每个物体的位置,状态和条件或仓库搁置或卡车提供的货物供应的物品)。 

适用于制造供应链优化的IoT甚至更大的IOT值是它启用从知道特定SKU是否可用于了解该SKU的每个项目的状态。

例如,通过传统的供应链管理方法,制造商只能获得有关SKU可用性的一般数据:

1,435项SKU X在仓库3中。

通过IOT在制造供应链中,企业将有关SKU的每个单独物品的位置和属性(例如,生产日,保质期等)获取数据。例如:

1,435项SKU X在仓库3中,其中包括:

  • 12天前生产了1,000件物品。
  • 22天前生产了435件物品。

除了监视对象的位置和属性之外,IOT应用于监视对象存储和传递的条件。在IOT发挥作用之前,只有一旦他们到达交货点,就可以监控货物的状况。现在,可以监测材料,部件和商品的条件,这些条件是对途径的途径,这对于易碎和易腐物品的制造商特别相关(例如药品,食品,玻璃器皿,现代纳米材料等)。 

考虑通过第三方物流服务提供商向配送中心运送订单的一个例子。连接到容器上的传感器监控容器内的温度。假设由于冷却系统故障,容器内的温度开始上升。附接到容器内侧的温度传感器检测“偏离推荐阈值”。 IOT解决方案向制造商通知制造商已被侵犯并警告重置冷却系统的驱动器,从而防止运输的药物的腐败。

IOT供应链管理

维度3.进入远程和外包操作的可视性

高物流成本,越来越多的定制需求,全球供应链的复杂性,以及缺乏当地人才(因此,需要外包)要求商店地板运营进行分发。 

当企业在不同的城市,州或国家建造或购买制造工厂时,它仍然必须保持其制造和生产标准(材料测试,工业自动化,预测性维护等)。不可能用传统方法监控,可以使用物联网监控生产标准的遵守情况

例如,基于物联网的预测维护和对潜在故障的及时预测允许提前调度维护活动,并消除保留本地维护团队的需要。同样,IOT驱动的利用监控解决方案有助于制造商对制造业务的效率(通过提供实时设备效率度量),无需直接访问车间。 

IOT如何促销分布式操作的另一个例子是工业智能,连通产品(SCPS). 智能,连接产品是包含硬件,传感器,连接,嵌入式智能和云软件的复杂系统。 

例如,工业智能,连接产品位于德克萨斯州德克萨斯州的制造业会员,例如加利福尼亚州的企业管理人员在加利福尼亚州访问关于各种SCPS的实时数据(例如,转发器温度的变化,致力于高旋转铣床的主轴等的速度等)和条件(例如,温度,振动等)参数。经理人被告知可能的过载条件和破损,以及违反标准操作程序。 

进入远程和外包业务的可见性

平等的中小企业机会

通过推动业务和制造流程的改进,IOT为中小企业提供平等的变革机会。 
例如,类似于美国在美国和墨西哥有几个附属公司的大型公司,一个中型企业,伊利诺伊州和德克萨斯州附属公司在地理上分布,因此面临着分布式制造的类似挑战。由于依赖云计算和通用,通常是开源软件,因此SME的数字转换成为可能。 

我们有 实施了基于物联网的条件监测解决方案,以观察工业机器人的健康和性能。解决方案如果机器可能会失败,请监视机器的状况并提醒技术人员。这使我们可以预测潜在的设备故障并及时减轻它们以进行全天候生产。 

一家注塑公司,拥有50名员工

IIOT采用的挑战

根据A.BCG调查(2016),美国企业面临启动物联网的数字转型举措的最艰难的挑战包括对ROI,数据安全和隐私问题的不确定性,缺乏合格的员工,以及与遗留系统的整合。其他重大问题包括无法做快速实验,并缺少物联网标准。让我们看看关键挑战:

  • 对ROI的大型投资需求和不确定性。 IOT计划招致几个投资类别 - spending 在硬件(传感器,网关),连接,云存储,行政劳动力和技术支持。企业必须考虑他们如何快速推出新的解决方案以及解决方案开始产生收入的快速。
  • 数据安全问题。 58%的IIOT采用者认为IIOR正在增加网络攻击的风险(但是IOT的一半是Apopters声称他们没有计划阻止可能的安全威胁损失)。随着物联网设备变得更加常见,预计IOT安全威胁的数量将上升。 Gartner.预测25%的攻击将涉及物联网,而IoT安全的支出将达到5.47亿美元。 
  • 缺乏合格的员工。 Inmarsat发现了72%的企业 在管理层面缺乏人们,体验IOT经验。另外80%的人报告了物联盟部署中雇员之间的技能。另一个研究成立缺乏的具体技能包括分析专业知识和大数据,嵌入式软件开发,嵌入式电子产品,IT安全和人工智能的经验。 
  • 与操作技术和遗留系统的集成。在制造生态系统中推出IOT解决方案的难度正在集成它和OT,而无需数据丢失和安全不一致。在过去,确保它与OT之间的无缝融合是困难的,因此系统具有不同的目标,因此基于不同的技术和网络构建。如今,在机器级别的快速采用以太网协议和基于Web的用户界面的快速扩散正在逐渐缓解整合过程,但仍有挑战仍有待解决。

把它包起来

工业物联网通过维持生产正常运行时间,降低成本和消除浪费,帮助制造企业提高生产力。利用物联网数据,制造商效果更好地了解制造和供应链流程,提高需求预测,实现更快的市场时间,增强客户体验。然而,考虑到工业物权倡议的规模和复杂性,成功的IIOT采用需要在IIOT应用程序设计和执行部分的整个IIOT申请设计和执行细分中进行体系。