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行业4.0–16技术改变生产

数字技术改变了我们的生活方式!

事实上,技术不仅改变了我们的生活方式,而且它也改变了我们对世界的看法和察觉世界的方式!

从通信到健康,社会中没有一个领域不受这个时代数字景观的影响。

商业和制造业也是如此看到数字化的影响.

通常被称为工业4.0,采用现代技术,其中大部分是智能技术,以增强业务的各个方面,并使当今的许多工业系统实现自治,不再被视为一种营销手段,而是一种正在改变公司运营方式的现实。

当我们说业务的每一个方面时,我们指的是每一个方面,包括生产。

工业4.0与制造业

什么是制造和生产所做的4.0个?

  • 这使它更容易收集和分析数据在各种机器上。
  • …制造的生产过程更快、更高效、更灵活。
  • 增加工业增长.
  • 增强全球经济.
  • 创建了一个新的竞争格局.
  • 改变了员工工作.

…而这一版本的技术革命才刚刚开始!

工业4.0与以前的以自动化为中心的版本不同,因为它以大数据、持续的连接和人机交互为中心。

这些焦点使自主制造系统成为大规模的全球规模的现实。

推动第四次工业技术革命的技术是什么?

这些技术是如何特别先进的生产和制造系统和程序,并改变了当今企业的劳动力状况?

16个技术进步这有助于工业制造业进入新的现代化,并在企业生产产品和在特定行业内竞争的方式上产生了不可逆转的变化。

这16种技术的范围和应用经常重叠,因为我们将它们设计为彼此完全集成,以产生一个内聚的制造单元。

1. 5G网络

最新的移动通信技术是5G,它以更大的数据容量、数据速度和更低的网络延迟(延迟数据)超过了它的前身4G。

这对消费者和行业都有好处。

5G网络覆盖已经开始今年(2020年),但它将如何影响各个行业将利用这一优势仍有待观察。

然而,我们期待它在其中几个中掀起了一股新的创新服务。亚博ag真人app下载网址

5 g连接

就制造业而言,5G将改变无线通信的传统角色,因为以前大多数工厂、工厂和仓库所经历的有限连接将成为过去。

低延迟,更大的物联网

由于5G将提供更可靠和一致的连接,几乎没有延迟,制造工厂现在可以依赖自主机器不间断地履行职责。

最终,这不间断连接将考虑到更高的生产水平,需要很少的监督如果有的话,可以定期进行保养检查。

此外,5G将促进物联网(IoT),使所有机器、计算设备和通信设备不断相互连接。

同样,随着5G将提供更一致和持续的互联网连接,生产线和制造工厂将采用越来越多的现代技术,利用物联网使他们的系统更快、更高效和更安全。

将从5G中获益的一些特定制造领域包括:

  • 库存监测
  • 自主机器人生产
  • 环境感觉系统

虽然5G刚刚在西方的工业中推出,但一些东方国家正在寻求5G来改造其国内的关键行业。

具体地说,非洲和中东他们已经在使用5G技术进一步推进他们的智慧城市和农业产业。

更快的速度,降低延迟水平和大规模的通信网络不仅可以改变行业和生产流程和能力,而且还可以改变产业和生产流程,也是全球各国的全部经济潜力。亚博最新网站

2.制造业的应用

可以真正移动应用程序使制造工厂更有效率?

10位ceo中有8位认为移动技术对他们的公司具有重要的战略意义运营效率.

制造设施混乱不堪。

大量库存,许多汇编线员工各种各样的检查人员和技术人员都集中在一个大型生产中心,尽最大努力组织一切,并按计划进行。

定制的移动应用程序可以通过促进来帮助最大限度地减少这种混乱数据收集和资产跟踪,这将最终提高生产率,并使生产工厂运行更平稳。

而这只是制造应用程序加速生产设施运营的众多方式中的两种。

这项技术还有其他几种可能的帮助:

客户关系管理软件(CRM)

一些制造厂和仓库如此之大,以至于需要高尔夫球车从一个地方到另一个地方而不致筋疲力尽。

这使得订单处理和完成成为一项困难和耗时的任务。

移动应用程序可以帮助弥补这一差距通过与CRM软件的集成,使客户与工厂工人、经理和官员之间保持不断的沟通,从而更容易以更及时、更灵活的方式处理订单。

订单完成

传统上,制造厂的员工会使用各种手持扫描仪和设备来处理订单和跟踪库存。

然而,移动订单履行应用程序已经让对多种跟踪和处理设备的需求过时了。

订单履行应用程序可以通过单个设备(智能手机,笔记本电脑或平板电脑)访问,可以处理所有制造任务。

这样的任务包括:

  • 履行命令
  • 参加虚拟会议
  • 发送和检查邮件
  • 在库存

最棒的是,虽然所有这些任务都可以通过一台设备轻松完成,但该应用程序将自动更新工厂的数据库、公司的跟踪软件和网站。

报价

为潜在客户提供准确的报价有多重要?

一些制造商索赔70%销售转化率当他们提供过程中或推销或客户查询后立即报价。

配置价格和报价(CPQ)应用程序允许销售代表在与潜在客户接触时获得准确的价格报价,从而增加销售机会。

生产管理

缩短生产时间可提高客户满意度和收入。

通过移动应用程序和物联网软件集成,现在可以从远程位置编程生产运行。

你所要做的就是输入模型制造数据通过您的智能手机或平板电脑进入您的应用程序,它将立即将信息转发到生产工厂的IOT设备,在生产工厂立即开始。

公司甚至可以对这种加速生产运行收取额外费用,以增加其底线。

机器维护,监控和维修

移动应用程序可以立即通知任何故障设备或离线机器的制造设施维护团队,以减少由于停机而导致的任何损失。

制造应用程序也可以扫描服务和维护更新使用物联网设备上安装的传感器设备。

这有助于确保所需的维护,并在制造工厂的所有机器的服务正在按计划进行减少磨损和提前退休。

3. IOT&IIT

工业4.0和物联网(IOT)已经成为我们同时使用引用的影响技术正在对现代工业,也影响“智能”技术正在对制造短语。

虽然它们不是一回事,但如果没有物联网,工业4.0就不可能实现。

IOT.

物联网使用互联网网络和感知设备来实现使机器多连接等工作更自主,更有效。

想想房子里的智能恒温器吧,它在每个房间都使用传感器,可以通过你的智能手机通过互联网连接相互传递信息。

工业4.0是指通过制造技术驱动的机器,设备,应用程序和软件流程的自动化和数据通信。

然而,这两者是如何联系在一起的呢?为什么其中一个要完全依赖另一个才能正常工作呢?

物联网连接九项技术自动化整个工业4.0制造过程。

作为构成这一九种核心技术的所有机器人,工具和设备都有传感器和数据处理和收集功能,我们可以通过IoT技术连接它们亚博最新网站把它们放在一个和谐的循环中.

其结果是形成了一个能够实时响应所服务市场需求的大型内聚制造网络。

IIoT

虽然物联网和工业物联网指的是同一种技术,但需要明确的是,物联网指的是消费品,工业物联网指的是工业物联网工业过程如制造.

物联网和工业物联网的主要观点是,通过互联网连接的智能机器将成为未来几年制造商的标准。

我们预计全球制造商将投资700亿美元物联网解决方案明年(2020年)。

目前,工业物联网正在经历一个数字化过程,我们预计随后将出现预测性维护和预测性或智能生产等“智能”能力。亚博最新网站

连接整个制造网络机器、工具和设备的发展并非没有障碍,但从长远来看,它提供的机会远远超过了困难。

工业物联网究竟能提供哪些机遇?

  • 能源效率
  • 更高的产值/质量
  • 预测维护
  • 减少停机时间
  • 智能和自动化决策

哈雷戴维森,最初发现它很难改造其生产工厂内的IIoT传感器,但一旦他们的全功能的物联网生产设施已完成了3-4%,可以降低他们集结到订单周期,提高生产效率。

4.机器人(Cobots)

在制造业中使用机器人技术并不是一个新概念。

我们用了根工业设置从1954年开始增加生产,生产更高质量的产品,并取代人类工人。

然而,什么是新的机器人,通常被称为合作机器人或Cobots,这填补了机器人和人类工人之间的差距。

制造业中的机器人

并不总能满足自动机器人或“笼罩”工人的某些制造活动。这是Cobots进来的地方。

他们比他们的自动化生产线的同行较小,因此可以与人工劳动者工作,并协助他们,而不是取代它们。

Cobots旨在以4种不同的方式帮助人类在制造工厂中:

  • 功率和力限制:Cobots可以检测人员可以承受多少力量和力量,并且当它们超过极限时,Cobot会自动关闭活动,直到问题纠正。
  • 安全监控停止:Cobots有传感器,可以检测人类的近距离。如果太接近,Cobot自动关闭以避免任何潜在的误区。
  • 速度和分离监测:当人类离眼镜蛇越来越近时,眼镜蛇会降低它们的活动速度。
  • 手引导功能:具有手动引导功能的合作机器人协助精细的生产。他们可以通过感知操作者的实际握力和移动速度来学习如何在不造成物体损坏的压力和速度下握住和移动物体。

福特汽车公司自2016年以来,该公司一直在德国的制造工厂使用合作机器人,为汽车安装和插入减震器。

通过这样做,他们不仅提高了员工的满意度,而且还提高了生产产量和工厂空间效率。

5.可穿戴设备

可穿戴技术,顾名思义,就是你可以穿戴的技术。

智能手机、眼镜、手表或衣服现在都可以包含芯片或应用程序给我们实时数据不需要我们去寻找它。

我们使用了消费者和娱乐的可穿戴物,但是工业用途对于这种技术,我们正在进一步探索。

由于制造厂是一个我们需要尽快获得实时数据以确保效率和安全的环境,因此能够使用能够提醒员工相关信息的技术是非常宝贵的。

可穿戴设备可以用于以下安全情况提供警报:

  • 产品线故障和故障
  • 有毒气体警报
  • 员工事故

以下是一些可穿戴计算机目前使用情况的例子:

“智能”眼镜

用户可以使用这个设备来定位数据和检测损坏的传感器,而不需要搜索它——它就在他们的视野里!

智能眼镜正在设计用于实时流式传输视频和音频。

这将提高维修能力,技术人员可以提供详细的指导,生产线上的员工戴眼镜,而不必在他们旁边这样做。

这种技术还可以传递有关仓库零件、提货和其他库存警报的实时数据,而无需员工去任何地方或访问任何设备来检索。

感觉装置

我们现在可以佩戴感觉装置作为贴片根据运动,手势和身体比例识别员工生产水平。

这是一个精彩的工具,在确定人工人员何时需要休息才能刷新并更强大地重新获得更有效且有效地完成任务。

服装

全世界是在制造工厂中使用的一些服装技术包括温度控制它可以根据需要冷却或加热用户的身体。

这种技术不仅可以为生产线和制造厂的工人提供持续的舒适,而且还可以检测危险的冷热水平因此,保护​​用户免受潜在的伤害。

服装技术对制造商的另一种应用形式是外骨骼.

制造业的外骨骼是最容易获得的技术在里面可穿戴机器人协会(Wearable Robotics Association)的约瑟夫·希尔特(Joseph Hilt)博士表示。

外骨骼制造商提供了三个明显的优势:

  • 降低工伤
  • 较低的工作疲劳
  • 增加工作时间

它们有助于减少医疗费用,提高生产力,并优化员工潜在的工作生活。

有些穿戴式外骨骼的主要类别包括:

  • Tool-Holding:用来举起重物的弹簧臂。
  • 无形的椅子这些外骨骼被穿在工作服上,有助于减少疲劳。
  • 护背:弯曲时有助于减轻背部肌肉的负荷。
  • 驱动的手套:帮助工人更好地抓住沉重的工具,并帮助残疾工人无法打开他们的手指和手的最大程度。
  • 全身套装:提供身体支持和额外的力量,以完成沉重和困难的任务。
  • 多余的机器人:提供额外的双手,将工具和其他材料放在合适的位置。

许多大牌品牌已经使用上述可穿戴设备来提高生产力,促进其植物内的工人安全,但BMW已经将这项技术进一步浏览了新的虚拟工厂质量控制员可以指向工厂的任何部分,并通过使用可穿戴设备分析和记录缺陷。

6.预测性维护

我们提到了早期部分的预测维护,作为IOT技术的主要好处。

然而,正在这里再次提到其对制造业的影响不应该被低估。

预测性维护本身并不是一项技术,而是一套通过技术大大增强的技术。

预测维护(PDM),使用机器数据发现提醒维护的特定模式制造工人注意可能发生的问题。

这种技术的主要好处是维护人员不必等到机器突破以修复它,因为它们可以进行微小的调整在重大问题发生之前,特别是在计划的停机时间,这几乎总是需要更低的成本。

辅助PdM的主要技术是工业物联网(IIoT)。

将这样的技术整合到生产设备中来改进预测维护将投资回报率提高了10倍,降低了30%的维护成本,减少了35-45%的停机时间,并降低了70%以上的设备故障。

7.深度学习(机器学习)

深度学习,通常被称为机器学习,是工业4.0最重要的技术因素之一,因为它使数据的收集和存储变得简单而廉价。

不仅如此,智能机器还可以自我分析数据以更低的成本创造更高质量的产品–制造业最重要的目标!

深学习机密切与AI(人工智能),我们将在后面的章节中进一步讨论并列。

目前,重点将是机器学习如何提高生产力,提高产品质量并确保员工安全。

预测质量与安全分析

我们已经讨论了很多关于工业4.0的预测性维护方面的内容,但是这项技术革命给世界各地的制造工厂带来的另一个好处是预测质量和安全通过计算机分析。

智能机器可以准确地预测质量恶化,同样也可以通过预测性维护分析防止不必要的停机。

一旦机器通过分析其收集的产品数据“了解”到产品质量即将进入下降螺旋,它可以停止生产在再次重新启动之前,这些产品和提供解决方案。

员工安全也是如此。

这些机器安装了传感器,能够检测来自环境的数据,并评估是否有潜在的危险正在逼近。

机器用两种主要方法学习相关数据:监督和无人监督。

监督机器学习:这里目标已经定义好了——输入和输出数据&期望的结果是已知的。机器需要做的唯一一件事就是将两者匹配起来,为所需的场景做出必要的预测。

非监督机器学习:通过这种深度学习,机器可以自由地收集和分析数据,因为输入、输出和结果都是未知的。

这两种类型的机器学习的结果是:

  • 延长剩余使用寿命(RUI):机器可以分析设备行为,以提高性能和保持健康。
  • 更好的供应链管理机器使用库存数据来更好地监控和同步生产流程。
  • 更好的质量控制:机器可以欣赏洞察力产品质量通过分析过去的生产性能和预测它的未来。
  • 人机协作:机器学习能力允许机器更好地与人类一起亚博最新网站工作,并在发生之前预测任何危险情况(对于人类工人)。
  • 消费者制造:随着市场上的数据需求变化,机器相应地响应并开发新的产出,以增加或降低需求。

该机在行动学习的一个很好的例子是西门子;德国企业集团,在形式使用机器学习神经网络即无监督机器学习,以监控并提高钢铁厂的效率。

西门子表示,其在机器学习的投资网络是它可以提高燃气轮机排放有度的主要原因 -比任何人都能做得更好据该集团称。

该公司继续投资于机器学习和人工智能技术,以改善其制造设施,并表示将在过去十年中已投资于美国软件公司的100亿美元基础上继续追加投资。

8.认知制造业

认知制造指的是认知计算如何处理人工智能、物联网等新技术带来的大数据“负荷”。

认知制造业

处理,分析和优化制造数据的旧方法与行业4.0技术无关。它不能“跟上”,更不用说“扩展”,越来越多的数据智能机器可以收集和存储。

这就是认知计算的用武之地。

认知技术,它建立在IOT的基础上,可以充分利用许多系统,流程和设备的大量数据来提出进入整个供应链的洞察 - 从设计开始,以客户支持为止。

认知制造技术可以通过三种方式做到这一点:

  • 智能设备:这包括传感器,分析软件和认知计算机,可以自行检测和诊断问题。
  • 认知过程与操作:包括设计用于分析工作流、生产流程和环境的亚博最新网站计算能力,以提高操作的质量和效率。
  • 智能资源:合并来自不同来源的数据–工人、管理层、不同地点、专家和过去的机器使用情况,以优化劳动力、能源和工厂的整个劳动力。

IBM调查了140家电子高管在全球范围内看到认知制造业如何影响电子行业。

他们发现的是,许多电子公司已经在全面使用认知制造技术,实际上是更高的生产率带来更高的ROI通过使用这些技术水平。

9.混合生产

混合制造指的是两种技术在一个制造环境中协同工作的组合,即添加剂制造(即3D打印)和减去制造(即计算机数控 - CNC铣削)。

3D打印用于生产的建立阶段数控铣削用于制造和抛光最终产品。

主要的使用这两种技术的好处一起更加统一,精确制造环境在哪里更大的设计自由能够高效地制造出复杂而灵活的零件,无论它们的设计有多么复杂或激进。

混合制造的其他好处包括:

  • 减少处理时间
  • 方便检查
  • 生产所需的资源更少

加法和减法制造的结合带来的设计自由和精度有助于设计更高质量的最终产品。

10.分布式分区技术

分布式账本由分布在广泛地点的数据库组成,以使交易更加透明,从而使它非常网络攻击很难发生因为每个交易都是通过同步网络公开见证的。

除了在同步数据库中进行的核心交易,账本的任何更改都将被注意到,并在瞬间分发给所有感兴趣的各方。

所有感兴趣的各方随时了解什么在任何时候是怎么回事。

区块链比特币是著名的加密货币比特币的主要技术,它是数字账本技术(DLT)的一个例子。

据说,DLT将是所有技术推动行业的驱动力。

为什么?

通过保持整个制造过程可跟踪和透明在美国,生产变得更便宜、更快、更安全。

使用DLT增加了制造过程每个领域的可见性,提高了整个供应链的效率。

增加的制造能见度对于从供应商开始到客户交付结束的所有制造领域,为制造商带来以下具体好处:

  • 提高了供应商订单的准确性
  • 增加跟踪能力
  • 更快的交货时间
  • 提高产品质量

在制造环境中使用DLT的唯一问题是使所有不同的工业4.0技术与所选的分布式账本同步。

目前,为制造商设计的DLT还很少,但有一种尤其有前景。

IOTA是为工业4.0量身定制的记录和执行工厂设备/机器和物联网之间的交易快速和安全。

日本IT公司富士通认为物联网区块链技术将成为缺失的作品,将各个行业4.0技术联系在一起,并在创建未来的智能工厂中发挥不可或缺的一部分。

11.分析

我们这里所说的分析不是一般的数据,而是需要不同分析的生产数据。

制造分析是独一无二的,因为分析此类信息的唯一方法是智能技术,这类行业4.0支持。

传统商业智能(BI)工具的问题

了解机器停机时间和生产计划的影响是很重要的,但要对整个供应链中正在发生的事情有一个完整的了解。

由于许多传统的BI工具有助于为上述情况创建预测措施,因此它们无法实时发现质量缺陷,并为设计团队提供解决方案来纠正这些缺陷。

新的分析,智能分析

什么是新分析?

对于这个问题,什么是智能分析?

对于制造数据,它意味着增强智力谁能在瞬间学习、适应和执行根据环境和市场情况。

这种增强技术包括:

  • 自然语言查询
  • 数据讲故事
  • 数据发现
  • 以上3种能力可以为厂商带亚博最新网站来以下优势:
  • 生产材料预测
  • 生产时间预测
  • 交付能力预测(交付周期预测)

一个这样的BI工具,它可以提供智能分析 - 制造业分析 - 是重组后的IBM软件被称为Cognos.

该软件包括机器学习功能,自动模式检测,简单报告和交互式和智能仪表板。亚博最新网站

12.整体供应链管理

在数据分析和技术连接之前,公司的供应链包括各种独特和独立的部门 - 制造,物流和采购,名称为几个。

每个部门都对整体做出了贡献,但在相互交往和交往中却不是“整体”。

工业4.0技术,特别是物联网和集成数据系统,使供应链更加全面,管理更加容易,不断的信息在部门之间来回传输,这样一个部门的决策不会对供应链的另一部分产生不利影响。

更全面的供应链管理系统的好处包括:

  • 价格平衡
  • 更高的产品价值
  • 产品质量更高
  • 更好的客户服务和支持

从现在开始,8具体技术已被确定为在带来现代生产设施之间的协作性和连接供应链帮助。

它们包括:

  • 人工智能(AI)
  • 先进的分析
  • 数据分类账技术(DLT)
  • 物联网(IoT)
  • 智能机器
  • 聊天机器人
  • 自治机器人
  • 虚拟现实(VR)与增强现实(AR)

整体供应链管理并不是一个想要实现的想法,而是一个当前的现实,许多公司已经取得了很大的成功。

2007年至2016年间,家得宝将每个门店的物流管理部门统一为一个集中单元,因为他们的员工更忙于管理和补充库存,而不是帮助客户。

该公司现在在其总部内使用先进的数据软件解决方案以以更高效和更有效的方式跟踪和补充其库存水平。

13.机器对机器(M2M)通信

机器对机器(M2M)通信是通过电子传感器从机器收集数据,然后通过网络将这些数据转移到能够准确解释它的特殊软件。

机器和软件之间的数据转移成为人类评估或直接转移到其他机器和流程的直接命令的乘积,以便他们完成其任务。

M2M方法和技术制造业的基石4.0由于在今天的制造设施中收集的数据量往往太大,无法使用传统的数据收集和分析方法和工具来解释。

大量的数据工业4.0所能产生的能量对于人类来说是太多了,这也是如此多的能量没有被使用的原因之一。

制造机器不仅具有收集大量数据的能力,还可以存储、传输和解释这些数据,以便人类能够理解这些数据,并利用这些数据改进生产过程。

通过使用M2M技术,一些主要的生产领域可以变得更加高效和透明,包括:

  • 库存管理
  • 劳动力安排
  • 线可用性
  • 操作序列
  • 生产设备维护与可靠性

最终,M2M技术有两个主要的最终结果:更好的网络通信和增强的人的能力。亚博最新网站

网络通信

传统上,M2M通信是硬有线网络的产物,这限制了数据处理量和数据处理速度接近的网络和缺乏协议.

今天的无线技术和云技术为M2M网络提供了更广泛的连接范围和更标准化的协议。

此外,先进的机器传感设备和软件已将楼层操作与办公室管理连接起来,并允许他们同时实时访问和传输数据,这有助于整个生产线跟踪最近的市场情况。

增强型人类

M2M技术的伟大之处在于,它不是为了取代人类,而是帮助人类提升其创造的可能性。

由于机器现在可以自动收集、监控和解释数据,并自行决定和调整,生产工人将有额外的时间来处理这些问题更好的产品设计、流程和系统.

14.人工智能(AI)

人工智能,也被称为机器学习,在制造环境中包括“智能工具”模式识别软件以及使用传感器收集数据进行分析的机器人。

然而,这样的人工智能技术不仅仅局限于机器人和其他生产机器,因为当今的“智能”工厂已经在其生产流程、制造系统和其他与生产线没有直接联系的任务中使用了各种人工智能技术。

预测分析

以下只是制造商正在使用的一些领域AI-infused技术提高生产效率降低生产成本和生产时间:

研究与发展(R&D)

  • 人工智能可以优化材料的使用和再利用。
  • ai可以计算出来原型的可能性&原型部件故障。
  • 人工智能可以增加制造数据的探索和发现。

生产

人工智能可以通过降低制造成本来帮助优化生产过程。

人工智能可以促进成本优化的各个制造领域是:

  • 维护
  • 产量优化
  • 供应链
  • 故障检测
  • 整体设施运作

预测维护

用一分钟停机时间制造商的成本约为22,000美元,预测性维护对于保持健康的底线更为重要。

前面讨论了很多关于预测性维护的内容,但是应该注意的是,如果没有人工智能,成功地进行预测性维护是不可能的,至少在今天的制造环境中是不可能的。

如果没有智能算法和应用程序的指导和帮助,人类和基于规则的系统无法计算智能机器可以收集的数据量。

基本上,人工智能系统可以捕获整个机器数据链并进行处理,并将其转换为人类消费。

这是增加了正常运行时间,降低了维护成本,减少了维护计划.

供应链管理

毫无疑问,随着每年添加各种产品的各种传感器,系统和小工具,所有制造商的供应链几乎都变得更加复杂。

为了降低增加的供应链的复杂性,我们可以使用人工智能来创建准确的需求预测和预测自动化许多采购活动今天的制造商要求。

质量保证

AI帮助增加的最大领域质量保证(QA),是在目视检查。

如今,最准确的QA度量是视觉识别。机器学习算法现在几乎可以立即发现产品故障,并在低质量产品进入市场之前停止生产。

这种技术不仅有助于改善故障检测但是产品质量.

设施管理

所有的生产设施都需要人力、电力、冷却和加热系统等资源。

然而,通过AI技术可以优化这些资源成本。

例如,谷歌已经给出了他们的建议Deepmind人工智能完全控制数据中心的冷却系统。

这样的信任为公司节省了30%的能源!

产量优化

制造业产量不仅反映了生产率,还反映了生产浪费。

高达70%的材料可以使用废品在制造过程中!

由于AI技术不仅能够收集,而且还可以将来自每个过程和机器的数据组合在生产设施内,它可以使用和关联这种大量的各种数据以降低产量脱渣。

人工智能已经被证明会减少产量减损在半导体行业内,高达30%!

15.网络物理系统(CPS)

信息物理系统(Cyber-Physical Systems, CPS)是指用计算机连接物理世界和通信技术。这些系统本身由计算机算法监测和控制,并通过互联网与最终用户相连。

工业4.0可以被认为是一个信息物理系统,因为技术和产业劳动力都在现代工业设施中被整合和协调。

当CPS模型被用于制造过程时,它就变成了“网络制造”。

采用这种系统的制造商有很多好处,其中一些好处如下:

  • 资产管理
  • 生产力
  • 生产灵活性和可配置性

CPS,或网络制造的主要优点,具有超过传统的生产管理系统(例如,经验为基础的管理系统)是其完全依赖证据保持现实世界和数字世界,以管理资产并评估风险和机会。

CPS的主要驱动技术是基于传感器的通信技术,如监测制造设施环境的无线传感器。

在CP中使用的其他类型的技术包括:

  • 智能电网
  • 过程控制软件/系统
  • 自主机器人

耦合模型是基于CPS的最近制造方法之一。

这个耦合模型的方法制造业在分析算法的帮助下使用基于云的物理机器模拟。

这个模型的美妙之处在于,经理们可以访问所有的模拟和收集的数据来进行分析和未来的预测,即使对真实世界的机器的访问是有限的。

16.网络安全

虽然工业4.0技术让整个制造业变得更好,但它也带来了许多需要解决的曝光问题。

随着更多技术进入制造业,易感性也是如此网络攻击.

自2017年以来,制造业一直是最容易受到网络犯罪的影响。

可能发生数据泄露等网络攻击的主要领域包括:

  • 不受保护的计算机
  • 未受保护的服务器
  • 无保护网络机器(如复印机、打印机、传真机)
  • 电子邮件,智能手机和社交媒体诈骗

而许多制造商则引用了他们已经做到的事实缺乏训练有素的网络安全人员和雇佣他们的预算,有各种低成本和易于实现的安全措施,可以帮助保持敏感数据的安全。

这些措施包括:

  • 设置强密码.
  • 使用几个备份在几个位置。
  • 允许有限的数据访问给员工。
  • 不断地监控公司的网络.
  • 使用加密的数据.
  • 保证工作计算设备的安全永远不要使用公共WiFi如果有可能。

除了数据泄露,网络罪犯还可以通过许多其他方式扰乱生产过程,比如窃取知识产权和工业间谍活动。

智能制造工厂必须优先保护他们的数据,流程,系统和网络与网络安全技术。

如果预算允许,最好的方法之一就是雇佣IT管理服务提供商(MSPs)。

它们提供了一系列网络安全措施,如:

  • 防火墙与病毒防护
  • WAN / LAN监控
  • 基础设施管理
  • 安全的虚拟环境
  • 灾难恢复
  • 现场支持/服务台支持
  • 24/7的安全

结论

工业4.0承诺将彻底改变企业生产产品的方式。

看看上述组成工业4.0的技术、方法和系统,以及与之相伴的真实世界的例子和案例研究,它似乎已经做到了。

这些技术和系统已经整个生产线相互连接从开始完成的方式,从制造工具中的任何成员或部门都可以使用来自各种来源和部门的大量数据来在虚拟环境中进行通信和分析信息,然后将其转换为真实 -世界应用。

其结果是一个更加精简、成本效益高、成本效益高、透明和灵活的制造过程,使客户满意并提高了底线。

关于我们

BuntyLLC从一个合同制造公司,发展成为一个全面服务的定制机械,锻造和铸造金属部件制造企业。我们在南卡罗来纳州格林维尔的总部提供全球解决方案。

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