IDC研究到2025年,物联网应用推动的运营改善价值每年可能超过4700亿美元。用于制造业的物联网应用程序处理诸如监视和优化设备性能,生产质量控制以及人机交互等操作。

监控设备利用率

ITIF研究 报告称,用于监控机器利用率的物联网应用程序可以使制造业生产率提高10%到25%,到2025年将产生高达1.8万亿美元的全球经济价值。用于监控机器利用率的物联网解决方案为企业提供了实时的设备利用率指标,从而提供了详细的信息。查看生产过程中每个环节的情况。 

物联网用于机器利用率监控

监视机器利用率始于从传感器,SCADA或DCS系统提取有关机器运行参数的相关数据,例如运行时间,实际运行速度,产品输出等。数据被实时收集并传输到云中进行处理。云聚集数据并将其发展为有关设备的信息洞察 利用率关键绩效指标 (TEEP,OEE,设置和调整时间,空转和轻微停止等)。分析数据后,结果将可视化并通过用户应用程序(Web或移动设备)显示给工厂工人。

我们部署了机器利用率监控解决方案,可以帮助我们 提高生产率并优化计算机数控(CNC)机器的利用率。我们部署的IIoT解决方案使用来自设备传感器的实时数据来提供有关机器的周期时间,生产的零件数量,停机时间和其他利用率指标的报告。

BC机械有限公司 金属零件制造商

基于状态监控的产品质量控制

监视生产产品的质量可以通过两种方式进行:通过检查在制品在生产周期中移动的在制品(WIP)或通过监视制造产品的机器的状态和校准。尽管基于检查在制品的质量控制可以提供更准确的结果(有助于发现较小的缺陷,例如零件对齐方式的不准确性),但仍有某些限制因素会妨碍该方法的使用:

  • 基于在制品检查的质量控制仅适用于离散制造。 
  • 由于需要手动检查在制品,因此非常耗时,费力。
  • 几乎不可能检查每个WIP,因此,该方法提供了部分视图。

第二种方法基于监视机器的状态和校准,因此在范围方面差异较小-它提供了简单的“好”和“不好”的二进制分类。但是,它有助于检测制造操作中的瓶颈,识别调试不良和/或性能不佳的机器,及时防止机器损坏等。 

基于状态监控的产品质量控制

为了监视生产过程的质量,将监视设备校准,机器状况(速度,振动等)和环境状况(温度,湿度等)等参数,以识别何时超出正常阈值。如果传感器读数接近可能导致潜在产品缺陷的阈值,则质量监控解决方案将查明问题根源,触发警报并建议采取缓解措施以修复或调整机器,并最大程度地减少低质量产品的产生。

We have turned to IoT 德velopment to monitor the quality of 生产d paper. We rolled out the network of temperature and vibration sensors to monitor the condition of press rolls particularly critical for the quality of 生产d paper, which helped the company to minimize the amount of low-quality yield.

马斯特里赫特造纸厂

监控安全

在各个工业部门,包括采矿,石油&天然气,运输等方面,工作人员会收到RFID标签,这些标签收集他们所在位置的数据,而可穿戴式传感器则收集有关他们的心率,皮肤温度,皮肤电反应和其他参数的数据。传感器数据被中继到云中,然后根据上下文数据(例如来自环境传感器,旧式工作计划系统,天气信息等)进行分析,以检测异常行为模式(例如,突然的垂直运动,异常的心律等) ),并防止工人跌倒,过度劳累和其他伤害,并及时报告安全威胁。

物联网安全监控

例如,皮肤温度高,心律加快以及大约一分钟内没有任何运动模式的组合可能表明一个人患有过热。每当发现这种情况时,IoT解决方案就会通过移动应用程序通知员工的负责人(工人的经理,医生等)。

为了确保我们 workers’ safety, we leverage 安全监控解决方案 由IBM的Watson IoT提供支持。该解决方案使用一系列传感器,包括用于测量工人运动并检测跌倒的加速度计,热传感器和心率测量设备,以帮助检测过热和疲劳。通过安全监控解决方案,我们设法减少了工伤人数并减轻了工伤严重程度,更不用说将利润率提高了至少40%。

废物处理公司Nation Waste,Inc.

用于工业资产管理的物联网应用

除了提高制造操作的效率外,物联网还用于制造中,以确保正确使用资产,延长设备使用寿命,提高可靠性并提供最佳的资产回报率。促进工业资产管理的物联网应用包括:

  • 工业资产追踪
  • 库存管理
  • 预测性维护(基于状态监视)。
工业资产追踪

根据 Zebra的2017年制造业愿景研究,预计到2022年,基于RFID和IoT的智能资产跟踪解决方案将取代基于电子表格的传统方法。通过提供有关企业资产,其状态,位置和移动的准确实时数据,基于IoT的资产管理解决方案将消除跟踪减轻员工负担(每月最多释放18个小时的工作时间),并消除与手动数据输入方法有关的错误。 

为了能够跟踪制造资产,IoT与RFID协同工作。每个资产(无论是磁定位器还是起重机)都带有RFID标签,该标签用作资产标识符。每个标签都有一个唯一的ID,该ID链接到有关特定资产的数据。 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,使用范围等。

一旦资产(例如起重机)离开设备存储场,在场入口处安装RFID阅读器,扫描附着在起重机上的标签,并将有关离开场的资产记录保存到云数据库中。同样,当起重机进入某个建筑工地时,建筑工地入口处的RFID阅读器将扫描标签并更新数据库中的数据。在资产的整个旅程中记录此类数据,使技术人员可以查看资产的动向。 

物联网追踪

除此之外,GPS跟踪还可用于说明可动资产的位置,例如建筑中使用的机器。对于可移动项目,资产跟踪解决方案也用于计算利用率。例如,查看每个活动装置(例如推土机)使用了多长时间,技术人员可以查明空转或未充分使用的机器并安排预防性维护。 

我们将物联网开发用于 实行 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其所有资产的位置。管理人员可以看到工作现场有多少工具和设备,以及由谁操作。借助有关工具使用和位置的实时数据,我们可以 达到了更高的资产可见性和责任感,并为我们的员工节省了以前在手动跟踪和搜索工具上花费的大量时间。 

VerHalen Inc.,建筑公司

企业库存管理

物联网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,确保对单个库存物品的状态和位置的持续可见性,并优化提前期(库存订单到其交付之间的时间)。由于这些改进,智能库存管理解决方案 被报道 节省20%至50%的企业库存存货成本。 

在制造环境中应用的库存管理解决方案基于IoT和RFID技术。每个库存项目都标有一个 无源RFID标签。每个标签都有一个唯一的ID,该ID携带有关该标签附加到的商品的数据。为了从标签中获取数据,使用了RFID阅读器。读取器捕获标签的ID,并将其中继到云中进行存储和处理。为了确定扫描的标签的位置和移动以及标签的ID,有关RFID读取器位置和读取时间的数据将中继到云中。云可以精确定位每个项目的位置和状态,可视化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。和我们一样 produce 泡沫成品,它们带有RFID标签。这使我们可以实时查看库存水平,找到特定的库存项目并自动执行以前手动处理的库存跟踪过程。 

积水Alveo AG,高性能聚烯烃泡沫材料制造商

预测性维护,状态监控

根据 德勤,基于工业物联网的预测性维护解决方案有望到2025年将工厂设备维护成本降低40%,每年创造6300亿美元的经济价值。该解决方案引领物联网的应用– 55%的企业至少在试点预测性维护项目。从技术角度来看,这就是实现方式。

预测性维护依赖于获得的见解 连续设备状态监测。一件设备会获得传感器,这些传感器会收集决定其运行状况和性能的各种参数的数据,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将传输到云中,传感器的读数将与元数据(设备的模型,配置,操作设置等),设备使用历史以及从ERP,维护系统获取的维护数据结合在一起和其他来源。整个数据经过分析,可视化,并通过仪表板或移动应用程序呈现给车间工人。 

但是,仅仅报告和可视化仍然离预测还很远。为了能够进行预测, 数据集通过机器学习算法运行 查明可能导致设备故障的异常模式。 

物联网的预测性维护

数据科学家使用公认的数据模式作为创建预测模型的基础。对模型进行训练,测试,然后用于识别是否发生任何初期问题,预测机器何时可能发生故障,查明导致故障的机器运行状况和机器使用模式等。

例如,机器的状态参数(例如温度,振动等),操作参数(例如速度,压力等)和环境参数(例如湿度,温度等)都在正常阈值之内。但是,将这些参数组合起来,并根据预测模型分析合并的数据集,有助于揭示正常情况下单独组合的参数组合可能会导致机器引擎故障。一旦识别出潜在的故障,预测性维护解决方案就会向维护专家发送通知,通知他们潜在的降级并建议采取缓解措施。

我们有 实施了支持IIoT的预测性维护解决方案,以提高运输车的可靠性并避免过多的维护活动。我们使用来自与潜在故障点(滚子轴承,制动盘等)相连的传感器的数据来实时了解铁轨和机车车辆的状况,并识别出初期故障的根本原因。  

铁路公司VR集团

维度2.整个制造供应链的可见性

目前, 52%的供应链经理,端到端供应链的可见性似乎仍然遥不可及。但是,采用物联网驱动的制造供应链管理解决方案的前景非常乐观:正如IDC预测的那样,到2020年,预计80%的供应链交互将发生在基于云的网络中。同一消息人士指出,向智能,支持物联网的供应链管理解决方案的过渡预计将使供应链生产力提高15%,成本效率提高10%。

智能供应链管理解决方案为制造商提供了制造供应链中任何环节的每个对象的位置,状态和状况的实时洞察力(无论是货架上的单个库存物品还是运送物品的卡车)。 

物联网用于制造业供应链优化的更大价值在于它可以实现 从知道是否有特定的SKU到知道该SKU的每个项目的状态的转变。

例如,使用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:

仓库3中有1,435个SKUX。

在制造供应链中使用物联网时,企业可以获得有关SKU每个项目的位置和属性(例如生产日期,保质期等)的数据。例如:

仓库3中有1,435个SKU X,其中:

  • 1,000 items were 生产d 12 days ago.
  • 435 items were 生产d 22 days ago.

除了监视对象的位置和属性外,IoT还用于监视条件,在这些条件下存储和交付对象。在物联网开始发挥作用之前,只有在货物到达交货点时才能对其进行监视。现在,可以在途中监视材料,组件和商品的状况,这对于易碎易腐物品(例如药品,食品,玻璃器皿,现代纳米材料等)的制造商尤其重要。 

考虑一个制药公司通过第三方物流服务提供商将订单运送到配送中心的示例。连接到容器的传感器监视容器内部的温度。假设由于冷却系统故障,容器内部的温度开始升高。装在容器内侧的温度传感器“检测”到建议阈值的偏差。物联网解决方案通知制造商违反交货条件,并警告驾驶员,使冷却系统复位,从而防止运输药品变质。

物联网供应链管理

维度3.远程和外包操作的可见性

高昂的物流成本,对定制的需求不断增加,全球供应链的复杂性以及缺乏本地人才(因此需要外包)要求车间作业进行分布。 

当企业在不同城市,州或国家建造或购买制造设施时,仍然必须维持其制造和生产标准(材料测试,工业自动化,预测性维护等)。无法使用传统方法进行监控, 可以通过IoT监控对生产标准的遵守情况

例如,基于IoT的预测性维护和对潜在故障的及时预测可以提前安排维护活动,而无需保持本地维护团队。同样,物联网驱动的利用率监控解决方案可帮助制造商关注制造操作的效率(通过提供实时设备效率指标),而无需直接进入车间。 

物联网如何促进分布式运营的另一个例子是 工业智能互联产品(SCP). 智能互联产品 是包含硬件,传感器,连接性,嵌入式智能和云软件的复杂系统。 

例如,位于德克萨斯州一家制造分支机构的工业智能互联产品使企业管理人员(例如,加利福尼亚州)可以访问有关广泛范围内SCP运行的实时数据(例如,应答器温度变化,极高的旋转速度)铣床主轴的转速等)和条件(例如温度,振动等)。管理人员会被告知可能出现的过载情况和破损,以及违反标准操作程序的情况。 

远程和外包操作的可见性

中小企业机会均等

通过推动业务和制造流程的改进,物联网为中小企业提供了平等的转型机会。 
例如,类似于一家在美国和墨西哥拥有数家分支机构的大公司,一家在伊利诺伊州和德克萨斯州拥有分支机构的中型企业在地理上分布,因此面临着分布式制造的类似挑战。由于依靠云计算和通用的,经常是开源的软件,物联网使中小企业可以进行数字化转型。 

我们有 实施了基于IoT的状态监控解决方案,以监视工业机器人的健康状况和性能。 解决方案 监视机器的状况并警告技术人员机器是否可能发生故障。这使我们能够预测潜在的设备故障,并及时缓解它们以进行24/7生产。 

拥有50名员工的注塑公司

物联网应用的挑战

根据一个 BCG调查(2016),美国企业面临的最严峻挑战是启动基于IoT的数字转型计划,包括投资回报率,数据安全性和隐私问题的不确定性,缺乏合格的员工以及与旧系统的集成。其他重大问题包括无法进行快速实验以及缺少物联网标准。让我们来看看主要的挑战:

  • 大量的投资需求和投资回报率的不确定性。物联网举措 几种投资类别 - spending 有关硬件(传感器,网关),连接性,云存储,管理人员和技术支持的信息。企业必须考虑推出新解决方案的速度,以及解决方案开始产生收入所需的速度。
  • 资料安全性问题 。 58%的IIoT采用者认为IIoT正在增加网络攻击的风险(但有一半的IoT采用者声称他们没有防止可能的安全威胁造成损失的计划)。随着物联网设备变得越来越普遍,物联网安全威胁的数量有望增加。加特纳 预言 25%的攻击将涉及物联网,而物联网安全性支出将达到5.47亿美元。 
  • 缺乏合格的员工。 Inmarsat发现 72%的企业 在管理方面缺乏物联网经验的人员短缺。另有80%的员工报告说,员工在IoT部署方面缺乏技能。另一项研究 发现 缺乏的特定技能,包括分析专业知识和大数据,嵌入式软件开发,嵌入式电子,IT安全和人工智能方面的经验。 
  • 与运营技术和旧系统的集成。在制造生态系统中推出物联网解决方案的困难在于将IT和OT集成在一起,而不会造成数据丢失和安全性不一致的情况。由于过去系统具有不同的目标,因此确保IT和OT之间的无缝融合是困难的,因此,它们是基于不同的技术和网络构建的。如今,机器级以太网协议的迅速采用和基于Web的用户界面的快速普及正在逐步简化集成过程,但是挑战仍然有待解决。

总结一下

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来帮助制造企业最大化生产率。利用物联网数据,制造商可以更好地了解制造和供应链流程,改善需求预测,缩短上市时间并增强客户体验。但是,考虑到工业物联网计划的规模和复杂性,成功地采用IIoT需要在IIoT应用程序设计和执行部分中进行周密的编排。