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自動(dòng)化如何支持工廠的信息控制

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2022-03-24  來源:網(wǎng)絡(luò)  瀏覽次數(shù):315
核心提示:強(qiáng)大的信息控制可以提高自動(dòng)化水平,幫助制造商做出更好的決策在自動(dòng)化過程中注入人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML),以開發(fā)閉環(huán)控制

強(qiáng)大的信息控制可以提高自動(dòng)化水平,幫助制造商做出更好的決策

在自動(dòng)化過程中注入人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML),以開發(fā)閉環(huán)控制,可以釋放更多價(jià)值

機(jī)器視覺還可以幫助制造商發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的瑕疵或缺陷

工業(yè)自動(dòng)化和信息化正在以飛快的速度發(fā)展。無論是協(xié)作機(jī)器人、自主移動(dòng)機(jī)器人(AMR),還是高速生產(chǎn)線,全球的工廠都在需要提高效率、優(yōu)化工作流程、增加安全性和提高生產(chǎn)率。

然而,在工廠中,自動(dòng)化有一個(gè)常常被忽視的好處 —— 信息。如果使用得當(dāng),那么在產(chǎn)品生產(chǎn)過程中獲得的數(shù)據(jù)可以幫助工程師做出深思熟慮、更明智的決策。

問題是,許多工廠沒有適當(dāng)?shù)淖詣?dòng)化或控制機(jī)制,將產(chǎn)品從步驟 A轉(zhuǎn)移到步驟 Z。這常常減少了在產(chǎn)品生命周期中收集到的信息。

更好的自動(dòng)化意味著更好的流程、更多的制造信息

如果在工廠生產(chǎn)線上沒有利用自動(dòng)化技術(shù),收集到的數(shù)據(jù)只能與當(dāng)前的人工的過程相同。一步步地收集信息意味著失去了對(duì)產(chǎn)品在其過程中實(shí)時(shí)演變的可視性。生產(chǎn)團(tuán)隊(duì)幾乎很難甚至不可能理解潛在的挑戰(zhàn)或缺陷,因?yàn)樗麄冎魂P(guān)注客戶的要求。

這種遺留過程或全面質(zhì)量管理,能夠確保生產(chǎn)團(tuán)隊(duì)得到以下問題的基本答案:

在這個(gè)步驟中,你做了什么?

產(chǎn)品是如何滿足規(guī)格的?

我們遵守要求了嗎?

雖然滿足客戶的要求是優(yōu)先考慮的,但如果沒有自動(dòng)化,生產(chǎn)團(tuán)隊(duì)就會(huì)錯(cuò)失可以幫助提高產(chǎn)量、減少不必要的工作、減少停機(jī)時(shí)間和浪費(fèi)的大量數(shù)據(jù)流。

制造應(yīng)用中的數(shù)據(jù)流

幫助提供生產(chǎn)線洞察的數(shù)據(jù)往往以不同的數(shù)據(jù)包、大小和形狀出現(xiàn)。收集到的第一組數(shù)據(jù)與制造階段的質(zhì)量和產(chǎn)品性能相匹配,其他超出了產(chǎn)品屬性的信息,能幫助回答以下重要問題:

制造產(chǎn)品花了多長(zhǎng)時(shí)間?

在這個(gè)特定的項(xiàng)目上花了多少小時(shí)?

是否使用了正確的工具?

制造產(chǎn)品的正確組件和材料清單是什么?

這一層信息來自于整個(gè)控制線,有助于生產(chǎn)團(tuán)隊(duì)堅(jiān)持標(biāo)準(zhǔn)操作程序,并確保根據(jù)基于周期時(shí)間及其他領(lǐng)先標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)范生產(chǎn)產(chǎn)品。

同時(shí),全自動(dòng)生產(chǎn)線也能使工程師獲得比人工或半自動(dòng)生產(chǎn)線更多的性能反饋。這是因?yàn)樾畔⒖刂仆ㄟ^自動(dòng)化的工具,傳遞產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)可以在監(jiān)視器上被捕捉并看到。例如,生產(chǎn)團(tuán)隊(duì)可以在產(chǎn)品緊固件上看到扭矩值等步驟,以確保在組裝過程中(而不是之后)滿足要求。

全自動(dòng)生產(chǎn)線還可以更輕松地將關(guān)鍵信息傳遞給客戶。例如,對(duì)于醫(yī)療器械來說,自動(dòng)化數(shù)據(jù)收集能夠讓生產(chǎn)團(tuán)隊(duì)以準(zhǔn)確、及時(shí)、高效的方式記錄并向客戶交付防水、測(cè)試、密封及其他關(guān)鍵因素的信息。對(duì)于汽車等其他有嚴(yán)格要求的行業(yè)同樣如此。

讓工廠生產(chǎn)線達(dá)到這樣的自動(dòng)化和數(shù)據(jù)收集水平需要時(shí)間、規(guī)劃及專業(yè)知識(shí)的支持。

為自動(dòng)化成功設(shè)置生產(chǎn)線

對(duì)于機(jī)器和設(shè)備的自動(dòng)化控制,有兩種選擇。

第一種是可編程邏輯控制器(PLC),可用于同步生產(chǎn)線控制,包括速度,物料進(jìn)出之間的相互作用,以及其他方面的控制。借助PLC,操作員可以坐在裝有機(jī)器視覺攝像頭的傳送帶前。當(dāng)產(chǎn)品被放置在傳送帶上時(shí),攝像頭會(huì)看到并進(jìn)入下一個(gè)周期。盡管PLC能正確地執(zhí)行控制反饋,但在這個(gè)過程中沒有數(shù)據(jù)收集——只是被動(dòng)、半自動(dòng)的進(jìn)行控制。

為了充分地利用自動(dòng)化和相關(guān)數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì),工廠應(yīng)該考慮將工業(yè)PCs (IPCs)與高速自動(dòng)化和傳感器相結(jié)合。這些系統(tǒng)為PLC的邏輯編程提供了先進(jìn)的計(jì)算能力和信息控制。這種設(shè)置也可以由邊緣網(wǎng)關(guān)來支持,以幫助管理數(shù)據(jù)流。

獲取實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)的三個(gè)步驟

企業(yè)在獲取最終實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)之前需要采取的步驟包括:

更好地理解投入——產(chǎn)出機(jī)制

使用合適的傳感器來收集數(shù)據(jù)

通過低代碼/無代碼應(yīng)用啟用閉合循環(huán)控制程序

該智能系統(tǒng)有助于在整個(gè)產(chǎn)品生命周期中進(jìn)行數(shù)據(jù)收集,從而獲得諸多文章上述的優(yōu)勢(shì)。這些數(shù)據(jù)還可以被傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,或者在邊緣(也就是接近機(jī)器的位置)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。在此基礎(chǔ)上,通過將人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)注入自動(dòng)化過程,以開發(fā)閉環(huán)控制,可以釋放更多的價(jià)值。

利用 AI和 ML釋放價(jià)值的五種方法

ML可以從閉環(huán)控制中獲取大量數(shù)據(jù),并將其合成可操作的信息,以便驅(qū)動(dòng)更好的流程和更明智的決策。ML幫助生產(chǎn)團(tuán)隊(duì)將信息用于控制,這些控制可以實(shí)時(shí)調(diào)整生產(chǎn)線上的參數(shù),而無需停止生產(chǎn)。ML還可以用于識(shí)別和消除工作中的非增值方面,例如在一段時(shí)間后對(duì)產(chǎn)品的測(cè)試。

AI和 ML價(jià)值的另一個(gè)驅(qū)動(dòng)因素是視覺。例如,從工業(yè) PC的閉環(huán)系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù),機(jī)器可以檢測(cè)出劃痕等產(chǎn)品上的瑕疵或其他缺陷。這種異常檢測(cè)功能允許系統(tǒng)映射導(dǎo)致這些問題的熱點(diǎn),并能夠標(biāo)記出要檢查的潛在問題區(qū)域。

然而,為了最大程度地利用這些解決方案,考慮以下問題很重要:

1. 由你來構(gòu)建 AI/ML,還是通過第三方購(gòu)買?

2. 跨生產(chǎn)線的可擴(kuò)展性如何?

3. 誰來創(chuàng)建算法和教學(xué)模型?

4.是否有足夠的數(shù)據(jù)科學(xué)家來支持該項(xiàng)目?

5.是否有正確的系統(tǒng)和員工來理解和解釋數(shù)據(jù)?

當(dāng)自動(dòng)化發(fā)揮其最大能力時(shí),它可以執(zhí)行生產(chǎn)過程中的戰(zhàn)略原則。自動(dòng)化是一種受控機(jī)制,它讓機(jī)器對(duì)機(jī)器(M2M)接口以正確的步驟順序驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品,從原材料到轉(zhuǎn)化后的成品。產(chǎn)品性能、質(zhì)量、周期時(shí)間的信息流和管理進(jìn)出工位的材料流也是通過自動(dòng)化同步完成的。當(dāng)自動(dòng)化與AI或ML相結(jié)合,便能夠帶來無限的可能。

 
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