讓傳感器完成工業 4.0 中的繁重工作

2076857 2022-11-28 | pdf | 178.74KB | 次下載 | 免費

資料介紹

工業 4.0，即第四次工業革命，將自動化機械的力量與互聯網的力量相結合。工業 4.0，即第四次工業革命，將自動化機械的力量與互聯網的力量相結合。高性能處理和數據存儲使智能工業設備的出現成為可能，例如裝配、包裝和檢驗；它能夠實時監控多個傳感器通道并執行復雜的算法，例如高速多軸電機驅動或精確定位。僅這些進步就使制造企業在能力、質量和生產力方面取得了巨大的進步。?? 高性能處理和數據存儲使智能工業設備的出現成為可能，例如裝配、包裝和檢驗；它能夠實時監控多個傳感器通道并執行復雜的算法，例如高速多軸電機驅動或精確定位。僅這些進步就使制造企業在能力、質量和生產力方面取得了巨大的進步。?? 盡管機載功能已經變得極其復雜，但人們普遍認為，機器傳感器數據的價值遠遠超出了基本的監測和控制。云的力量現在提供了釋放這種額外價值的方法。大數據正在進入制造業，并為提高業務績效帶來前所未有的機會。盡管機載功能已經變得極其復雜，但人們普遍認為，機器傳感器數據的價值遠遠超出了基本的監測和控制。云的力量現在提供了釋放這種額外價值的方法。大數據正在進入制造業，并為提高業務績效帶來前所未有的機會。大數據的大機會大數據的大機會有兩個主要的機會領域。首先，云的力量可以在本質上實時的角色中使用，以實現持續的機器優化和動態維護計劃。這可以取代傳統的固定間隔維護，從而有助于降低擁有成本和停機時間，并使設備供應商能夠采用更靈活的“即服務”業務模式。有兩個主要的機會領域。首先，云的力量可以在本質上實時的角色中使用，以實現持續的機器優化和動態維護計劃。這可以取代傳統的固定間隔維護，從而有助于降低擁有成本和停機時間，并使設備供應商能夠采用更靈活的“即服務”業務模式。從長遠來看，歷史分析可以提供基于海量數據的增值服務，利用云中的深度知識和強大的數據分析。與機器甚至企業級計算不同，云可以存儲多年來捕獲的數萬億個樣本中的數據，并運行應用程序來識別連接和趨勢，從而為企業提供前所未有的運營洞察力，以幫助優化資產和流程。從長遠來看，歷史分析可以提供基于海量數據的增值服務，利用云中的深度知識和強大的數據分析。與機器甚至企業級計算不同，云可以存儲多年來捕獲的數萬億個樣本中的數據，并運行應用程序來識別連接和趨勢，從而為企業提供前所未有的運營洞察力，以幫助優化資產和流程。目前市場上的應用程序和服務包括來自各種供應商的實時和歷史分析，例如 Aeris、GE、IBM、Microsoft 等。例如，制造商可以使用歷史工具來搜索和學習以前的機器設置或流程經驗，這些經驗可能是在過去幾年的任何時間在組織的任何地方獲得的。他們還可以比較整個車隊中單個資產的性能以幫助優化。相比之下，專業人士之間分享經驗的傳統機制，如質量圈或應用研討會，可能不可靠、耗時且組織成本高。在跨國組織中，語言差異可能是另一個障礙。而且，目前市場上的應用程序和服務包括來自各種供應商的實時和歷史分析，例如 Aeris、GE、IBM、Microsoft 等。例如，制造商可以使用歷史工具來搜索和學習以前的機器設置或流程經驗，這些經驗可能是在過去幾年的任何時間在組織的任何地方獲得的。他們還可以比較整個車隊中單個資產的性能以幫助優化。相比之下，專業人士之間分享經驗的傳統機制，如質量圈或應用研討會，可能不可靠、耗時且組織成本高。在跨國組織中，語言差異可能是另一個障礙。而且，機載控制和監控智能以及基于云的應用程序共同提出了對指示機器健康狀況和過程性能的傳感器數據的強烈需求。光學傳感器，包括受益于高抗噪性的紅外傳感器，廣泛用于監測機械裝置的狀態和位置，例如插入表面貼裝供料器的帶式供料器（圖 1），用于對傳送帶上的物體進行計數，或驗證物料的內容食品加工或包裝設備中的盒子或瓶子。機載控制和監控智能以及基于云的應用程序共同提出了對指示機器健康狀況和過程性能的傳感器數據的強烈需求。光學傳感器，包括受益于高抗噪性的紅外傳感器，廣泛用于監測機械裝置的狀態和位置，例如插入表面貼裝供料器的帶式供料器（圖 1），用于對傳送帶上的物體進行計數，或驗證物料的內容食品加工或包裝設備中的盒子或瓶子。圖 1：用于驗證正確對準的光學傳感。