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工业4.0 - 16技术转型生产

数字技术已经改变了我们的生活方式!

事实上,科技不仅改变了我们的生活方式,也改变了我们思考和感知世界的方式!

从与健康的沟通,真的没有这个时代的数字景观的社会没有区域。

商业和制造业也是看到数字化的影响

通常被称为4.0行业在美国,采用现代技术(其中很大一部分是智能技术)来增强商业的各个方面,让当今的许多工业系统实现自动化,不再被视为一种营销宣传,而是一种正在改变企业运营方式的现实。

当我们说一个企业的每一个方面时,我们指的是每一个方面,包括生产。

行业4.0和制造业

工业4.0为制造业和生产做了什么?

  • 它使它更容易收集和分析数据在各种机器。
  • 制成生产过程更快,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
  • 改变了方式员工工作

......这个版本的技术革命只刚刚开始!

行业4.0,因为它与制造有关,不同于其先前的自动化为中心的版本,因为它以大数据,恒定的连接和人机交互为中心。

这些焦点使得自动制造系统在全球范围内成为现实。

是什么技术刺激了第四次工业技术革命?

这些技术如何特别是先进的生产和制造系统和程序,并改变了当今公司的劳动力概况?

16技术进步这有助于迎来了在工业制造业的新现代化中,并在企业生产其商品的方式创造了不可撤销的变化,并在其特定的行业中竞争。

这16种技术通常在范围和应用上重叠,因为我们将它们设计成完全集成在一起,以生产一个有凝聚力的制造单元。

1.5 g网络

最新的移动通信技术是5G,它超越了其前身4G,拥有更大的数据容量、数据速度和更低的网络延迟(延迟数据)。

这些对消费者和行业都有好处。

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

然而,我们预计,它将在其中几个国家引发一波新的创新服务浪潮。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,因为大多数工厂、工厂和仓库过去有限的连接将成为过去。

低延迟,大物联网

由于5G将提供更可靠和持续的连接,几乎没有延迟,制造工厂现在可以依靠自动机履行职责而没有中断。

最终,这不间断的连接将允许生产水平高,需要的监管少,如果有的话,定期进行维护检查。

此外,5G还将促进物联网(IoT)的发展,使所有机器、计算设备和通信设备保持持续连接。

同样,AS 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,它使用IoT使其系统更快,更高效,更安全。

一些特定的制造领域将从5G中看到好处包括:

  • 库存监测
  • 自主机器人生产
  • 环境感知系统

尽管5G在西方刚刚开始在行业中推广,但一些东方国家正期待通过5G来改造本国的关键行业。

具体来说,非洲和中东已经在使用5G技术进一步推进他们的智慧城市和农业。

更快的速度、更低的延迟水平和庞大的通信网络不仅将改变行业、生产过程和能力,而且还将改变全球各国的整个经济潜力。亚博最新网站

2.制造应用程序

手机应用真的能制造工厂更有效吗?

10个CEO中的8个相信移动技术对他们的战略性重要运营效率

制造设施是混乱的。

大量的库存,很多流水线的员工和各种检查员和技术人员都融入了一个大型生产中心,尽最大努力让所有人都按计划组织和前进。

定制的移动应用程序可以帮助减少这种混乱数据收集和资产跟踪,这将最终提高生产率,并为运行的流畅生产的生产厂。

而这只是制造应用程序加速生产设施运营的诸多方式中的两种。

该技术还可以帮助实现其他几种可能性:

客户关系管理软件(CRM)

有些工厂和仓库太大了,以至于需要用高尔夫球车从一个地方到另一个地方,而不会让自己太累。

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客户与工厂工人、管理人员和官员之间的持续沟通,使其更容易以更及时和灵活的方式处理订单。

订单完成

传统上,制造工厂的员工将使用各种手持扫描仪和设备来处理订单和跟踪库存。

然而,移动订单处理应用程序已经淘汰了对多个跟踪和处理设备的需求。

订单执行应用程序可以通过单一设备(智能手机、笔记本电脑或平板电脑)访问,所有制造任务都可以处理。

这些任务包括:

  • 完成订单
  • 参加虚拟会议
  • 发送和检查电子邮件
  • 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。

价格报价

为潜在客户提供准确的报价有多重要?

一些制造商声称是70%销售转化率当他们在推销或客户询问期间或之后提供报价时。

一个配置价格和报价(CPQ)应用程序可以让销售代表获得准确的价格报价,同时与潜在客户进行接触,从而增加销售的机会。

生产管理

较短的生产时间增加了客户满意度和收入。

通过移动应用程序和IOT软件集成,现在可以从远程位置编程从远程位置进行编程的能力。

您所需要做的就是输入模型制造业数据通过智能手机或平板电脑发送到你的应用程序,它会立即将信息传递到生产工厂的物联网设备,生产将立即开始。

公司甚至可以为这种加速生产收取额外费用,以提高其底线。

机器维护,监控和维修

移动应用程序可以立即通知生产设施维护团队任何故障的设备或离线的机器,以减少任何损失,因为停机。

制造应用程序也可以扫描服务和维护更新在IOT设备上使用已安装的传感器设备。

这有助于确保所需的维护和服务的所有机器在生产设施的进度减少磨损和早期退休。

3.物联网& IIoT

工业4.0和物联网(IoT)已经成为我们用来同时指代技术对现代工业的影响以及“智能”技术对制造业的影响的短语。

虽然他们不一样,但在没有物联网的情况下,行业4.0是不可能的。

物联网

事情互联网使用互联网网络和感官设备使机器多连接所以工作更自主,更有效率。

想想整个房屋的智能恒温器,在每个房间使用传感器,它可以通过互联网连接通过智能手机通过智能手机来回传递消息。

工业4.0指的是通过技术驱动的机器、设备、应用程序和软件实现制造过程的自动化和数据通信。

虽然这两个连接了虽然如何连接,为什么一个人几乎完全依赖于另一个才能正常运行?

物联网连接9个技术自动化整个行业4.0制造过程。

由于构成这九项核心技术的所有机器人、工具和设备都具有传感器和数据处理和收集能力,我们可以通过物联网技术将它们连接起来亚博最新网站将它们携带在和谐的循环中

其结果是形成了一个具有凝聚力的大型制造网络,能够实时响应其服务的市场需求。

IIot.

尽管物联网和工业物联网指的是同一种技术,但应该清楚的是,术语物联网指的是消费品,而工业物联网指的是工业物联网工业过程,如制造

IOT和IIOR的主要观点是通过互联网连接的智能机器将成为厂商的常态。

我们预计全球制造商将投资700亿美元物联网解决方案到明年(2020年)。

截至目前,IIOR正在经历一个数字化过程,我们预期的是“智能”能力,如预测性维护和预测或智能生产。亚博最新网站

连接整个制造网络机器,工具和设备并非没有其障碍,但它在长远来看它的机会远远超过了困难。

Ioiot可以提供什么机会?

  • 能源效率
  • 更高的生产价值/质量
  • 预见性维护
  • 减少停机时间
  • 智能和自动化决策

哈雷戴维森该公司最初发现,在其制造工厂内改造其工业物联网传感器非常困难,但一旦其功能完备的物联网生产设施完工,就可以减少建造到订单周期,并将生产率提高3-4%。

4.机器人(Cobots)

在制造业中使用机器人技术不是一个新的概念。

我们用根在工业设置1954年以来增加生产,生产更高质量的商品,并取代人力。

然而,新出现的机器人,通常被称为协作机器人或合作机器人,填补了机器人和人类工人之间的空白。

制造机器人

用自动化机器人或“关在笼子里”的工人来完成某些制造活动并不总是可能的。这时cobots就派上用场了。

它们比自动化生产线上的同类产品要小,因此可以和人类工人一起工作,帮助他们,而不是取代他们。

Cobots被设计成以4种不同的方式来帮助制造工厂中的人类:

  • 权力和力量限制: Cobot可以检测到人类工人能承受多少能量和力量,当它们超过极限时,Cobot会自动关闭一个活动,直到问题得到解决。
  • 安全监控器停止协作机器人有传感器,可以探测到人类离它们的距离有多近。如果太近,合作机器人会自动关闭以避免任何潜在的事故。
  • 速度和分离监控:当人类靠近机器人时,它们的活动速度会降低。
  • 手工指导功能:具有手工指导功能的Cobots,有助于精致的生产。他们可以学习如何通过感测操作员的实际抓地和运动速度来保持和移动对象并使物体不会造成损坏物品。

福特汽车公司自2016年以来一直在德国制造厂中使用Cobots,以适应并将减震器插入其车辆。

他们不仅通过这样做提高员工满意度,而且还增加了产量和工厂空间效率。

可穿戴

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、手表或服装现在都可以包含芯片或应用程序给我们实时数据不用我们去找。

我们在消费和娱乐的基础上使用可穿戴设备,但是工业用途对于这种技术,正在进一步探索。

作为一个制造工厂,我们需要尽可能快的实时数据,以确保效率和安全,能够佩戴技术,可以提醒员工相关信息的能力是无价的。

可穿戴设备可以为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

今天可穿戴计算技术的应用有以下几个例子:

'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——它就出现在他们的视野之内!

智能眼镜正在被设计用来实时传输视频和音频。

这将提高维护维修的能力,技术人员可以提供详细的指导,以佩戴眼镜的生产线员工,而不必在他们旁边。

这种技术还可以传递关于仓库部件、提货和其他库存警报的实时数据,而员工无需去任何地方或访问任何设备来取回这些数据。

感官设备

我们现在可以将感觉设备磨损为贴片根据动作、手势和身体比例确定员工的生产水平。

这是一个很好的工具,可以用来判断工人何时需要休息来恢复精力,何时需要更强地完成任务。

服装

一些服装技术正在世界各地的制造工厂使用包括温度控制它可以根据需要冷却或加热使用者的身体。

这种技术不仅可以为生产线和制造工厂工人提供不断的舒适性,但也可以检测危险水平的热和冷从而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

用于制造的外骨骼最无障碍的技术据可穿戴机器人协会的约瑟夫·希尔特博士说。

外骨骼为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

他们有助于减少医疗费用,提高生产力,优化员工的潜在工作寿命。

外骨骼可穿戴设备的主要类别包括:

  • Tool-Holding:弹簧式臂用于抬起重物。
  • 没有椅子的椅子:这些外骨骼在工作服的顶部佩戴并帮助减少疲劳。
  • 护背:弯曲时有助于减少背部肌肉的负荷。
  • 动力手套:帮助工人对重型工具进行更好的抓地力,艾滋病残疾人工人不能以最大程度地打开手指和手。
  • 全身诉讼:提供身体支撑和额外的力量,以完成繁重和困难的任务。
  • 俄罗斯级机器人:提供额外的手,以便在适当的地方保持工具和其他材料。

许多知名品牌已经在使用上述可穿戴设备来提高生产效率,并在其工厂内促进工人安全,但宝马(BMW)在这项技术上又向前迈进了一步,推出了新款可穿戴设备虚拟工厂如果质量控制器可以指向工厂的任何部分,并且通过使用可穿戴的分析和文件缺陷。

6.预测性维护

我们在前面的章节中提到预测性维护是物联网技术的主要好处。

然而,它在这里再次被提及,因为它对制造业的影响不应被低估。

预测维护本身不是一种技术,而是一套通过技术大大提高的技术。

预测性维护(PdM),使用机器数据发现警报维护的特定模式制造工人可能发生的问题。

这种技术的主要好处是,维修人员不必等到机器坏了才去修理,因为他们可以做一些小的调整在重大问题发生之前,特别是在计划的下降期间几乎总是需要降低成本。

助攻PDM的主要技术是IIOT。

在生产设备中采用这种技术以改进预见性维护已将ROI增加到十倍,将维护成本降低30%,减少停机时间35-45%,减少设备故障超过70%。

7.深度学习(机器学习)

深度学习,俗称机器学习,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和廉价。

不仅如此,但智能机器可以自我分析数据以较低的成本创建更高质量的产品- 制造最重要的目标!

深度学习机器与AI(人工智能)密切相关,我们将在后面的章节中进一步讨论。

目前,重点将放在机器学习如何提高生产率、提高产品质量和确保员工安全上。

预测质量和安全分析

我们已经讨论了很多关于工业4.0的预见性维护方面的内容,但是这个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劣化,通过预测维护分析可以防止不需要的停机时间。

一旦机器“了解”产品的质量即将进入向下螺旋,通过分析它收集的产品数据,它可以停止生产并在重新启动之前提供解决方案。

员工安全也是如此。

机器上安装了传感器,能够检测来自环境的数据,并评估潜在的危险是否正在逼近。

机器主要有两种方法来学习相关数据:有监督的和无监督的。

监督机器学习:这里已经定义了目标——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,从而得出所需场景的必要预测。

无监督的机器学习:有了这种深度学习,机器可以自由地收集和分析数据,因为输入、输出和结果是未知的。

两种机器学习的结果是:

  • 延长剩余使用寿命(RUI):机器可以分析设备行为,以提高性能并保持健康。
  • 更好的供应链管理:机器使用库存数据更好地监控并同步生产流程。
  • 更好的质量控制机器能提出对……的深刻见解产品质量通过分析过去的制造性能并预测它的未来。
  • 人体机器人协作机器学习能力使机器能更好地与人类合作,亚博最新网站并能在危险情况发生前(对人类工人)做出预测。
  • 消费者制造:随着市场需求数据的变化,机器会相应地做出反应,并开发新的产量,以满足日益增长或减少的需求。

机器学习的一个很好的例子是西门子;一个德国企业集团,使用机器学习的形式神经网络-无监督机器学习-以监控和提高其钢铁厂的效率。

西门子表示,其在机器学习网络方面的投资是其能够将燃气轮机排放改善到现有水平的主要原因比任何人都做得好根据该集团的说法。

该公司继续投资机器学习和AI技术,以改善其制造设施,并表示将继续加入在过去十年中已投资美国软件公司的100亿美元。

8.认知制造业

认知制造是指认知计算如何处理最近技术所带来的大数据的“负载”,例如AI和IOT。

认知制造业

旧的处理、分析和优化制造数据的方式现在与工业4.0技术无关。随着智能机器收集和存储的数据量不断增加,它无法“跟上”,更不用说“扩大”了。

这是认知计算进入的地方。

认知技术它可以充分利用跨多个系统、流程和设备的海量数据,从而洞察从设计到客户支持的整个供应链。

认知制造技术可以三种方式做到这一点:

  • 智能设备这包括传感器、分析软件和能够自己检测和诊断问题的认知计算机。
  • 认知过程与操作:包括用于分析工作流程、生产过程和环境以提亚博最新网站高运营质量和效率的计算能力。
  • 智能资源:结合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140.电子管理人员看看认知制造是如何影响电子行业的。

他们发现,许多电子公司已经在全力使用认知制造技术,而且确实如此由于更高的生产率而体验更大的投资回报率使用这些技术的关卡。

9.混合制造业

混合制造业是指在制造环境中齐发起作用的两种技术的组合,即加法制造(即3D打印)和减肥制造(即计算机数控-数控铣削)。

3D打印用于建立阶段的生产,而CNC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在一起是一个更统一的和精确的生产环境中,更大的设计自由无论他们的设计如何复杂或激进,都可以有效地创造复杂和灵活的零件。

混合动力车制造的其他好处包括:

  • 减少处理时间
  • 易于检查
  • 生产所需资源更少

添加剂和减法制造的组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.分布式分类技术

分布式账本是由分布在广泛地点的数据库组成的,以使交易更加透明,从而使其非常透明网络攻击难以发生由于每个交易在整个同步网络中都有公开目睹。

除了在同步数据库中进行的核心交易外,对分类帐的任何更改都将被记录下来,并在瞬间分发给所有感兴趣的各方。

所有感兴趣的人都能随时知道正在发生的事情。

区块链是着名的加密货币比特币的主要技术,是数字分类帐技术(DLT)的一个例子。

据说,DLT将很快成为推动工业4.0的所有技术背后的驱动力。

为什么?

通过保持整个制造过程可跟踪的和透明的在美国,生产变得更便宜、更快、更安全。

使用DLT增加了制造过程的每个区域的可见性,提高了整个供应链的效率。

增加制造业的可见性对于以供应商开头的所有制造领域,以客户交付为止,为制造商提供以下特定福利:

  • 改善supplier-order准确性
  • 增加跟踪能力
  • 快速交货时间
  • 改善产品质量

在制造环境中使用DLT的唯一问题是通过选择的分布式分类仪同步,获取所有不同的行业4.0技术。

目前还很少有专为制造商设计的DLT,但有一个特别有前途。

IOTA是为工业4.0量身定制的记录并执行工厂设备/机器与物联网之间的交易快速和安全。

日本IT公司富士通认为iota区块链技术将成为连接各种工业4.0技术的缺失部分,并在创建未来的智能工厂中发挥不可或缺的作用。

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制造数据。

制造业分析的独特之处在于,分析此类信息的唯一方式就是采用工业4.0支持的智能技术。

传统商业智能(BI)工具的问题

了解机器停机时间和生产调度的影响是重要的,但可以提供整个供应链中正在发生的事情的完整画面。

由于许多传统的BI工具有助于为上述情况创建预测措施,因此它们无法实时现场质量缺陷,并为设计团队提供解决方案以纠正它们。

新分析,智能分析

新的分析究竟是什么?

就此而言,什么是智能分析?

对于制造业数据来说,这意味着增强智能它可以在一瞬间学习,适应和执行根据环境和市场条件。

这些增强技术包括:

  • 自然语言查询
  • 数据讲故事
  • 数据发现
  • 以上3个功能可以为制造商亚博最新网站带来以下优势:
  • 生产材料的预测
  • 生产时间预测
  • 可交付性预测(提前期预测)

其中一个可以提供智能分析——制造分析——的BI工具是改进后的IBM软件Cognos.

该软件包括机器学习能力,自动模式检测,简单的报告,以及交互式和智能仪表盘。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,一个公司的供应链由不同的、独立的部门组成——制造、物流和采购等等。

每个部门都为整体做出了贡献,但在他们相互之间的互动和处理中并不是“整体”。

工业4.0技术,特别是物联网和集成数据系统,使得这条供应链更加全面,管理也更加容易,不断的信息从一个部门反馈到另一个部门,这样一个部门的决策就不会对供应链的另一部分产生不利影响。

更全面供应链管理系统的好处包括:

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

截至目前,8个具体技术已被确定为有助于在现代制造设施之间实现更协作和更互联的供应链。

它们包括:

  • 人工智能(AI)
  • 先进的分析
  • 数据分类账技术(DLT)
  • 事情互联网(物联网)
  • 智能机器
  • 聊天机器人
  • 自主机器人
  • 虚拟现实(VR)和增强现实(AR)

整体供应链管理并不是一个想要实现的想法,而是目前许多公司已经在这方面取得了巨大成功的现实。

在2007年至2016年之间,家居仓库将每个门店的物流管理部门统一为一个集中单位,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使用先进的数据软件解决方案,以更高效和有效的方式跟踪和补充每个门店的库存水平。

13.机器到机器(M2M)通信

机器对机器(M2M)通信是通过电子传感器从机器中收集数据,然后通过网络将这些数据传输到能够准确解释这些数据的特殊软件中。

机器和软件之间的数据转移要么成为人类评估的产物,要么成为直接的命令,直接转移到其他机器和过程,以便它们完成自己的任务。

采用M2M方法和技术制造4.0的基石由于在今天的制造设施中收集的数据量通常太大,不能使用传统的数据收集和分析方法和工具来解释。

的数量数据工业4.0所能产生的能量对于人类的消费来说是太多了,这也是如此多的能量被闲置的原因之一。

制造机器不仅具有收集大量数据的能力,还可以存储,转移和解释这些数据,因此人类可以理解它并使用它来改善生产过程。

采用M2M技术可提高效率和透明度的主要生产领域包括:

  • 库存管理
  • 劳动力安排
  • 线可用性
  • 操作顺序
  • 生产设备维护和可靠性

最终,M2M技术的两个主要结果结果:更好的网络通信和增强的人类能力。亚博最新网站

网络通信

传统上,M2M通信是硬件有线网络的产品,其既有限制处理的数据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将地板操作和办公室管理连接起来,使他们可以同时实时访问和传输数据,这有助于整个生产线了解最近的市场情况。

增强的人类

M2M技术的伟大之处在于,它并不打算取代人类,而是帮助他们提高创造可能性。

随着机器现在可以自动收集,监控和解释数据,并由自己决定和调整,剩余生产工人额外提出更好的产品设计,流程和系统

14.人工智能(AI)

人工智能,也被称为机器学习,在制造业中包括“智能工具”,如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,这种人工智能技术并不仅仅局限于机器人和其他生产机器,因为如今的“智能”工厂已经在其生产过程、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

以下是制造商正在使用的一些领域AI-infused技术更有效地生产并减少运营成本和生产时间:

研究与发展(R&D)

  • AI可以优化材料使用和重用。
  • 人工智能可以计算原型的可能性&原型零件故障。
  • AI可以增加制造数据探索和发现。

生产

人工智能可以通过降低制造成本来帮助优化生产流程。

AI可以提高成本优化的各种制造领域是:

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

预见性维护

一分钟停机时间制造商的成本约为2.2万美元,预测性维护对于保持健康的底线更为重要。

关于预测性维护的早些时候讨论了很多,但应该指出的是,在今天的制造环境中,至少可以在没有AI的情况下成功进行。

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,AI系统可以捕获整个机器数据和过程并将其转换为人类消费。

结果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,几乎所有制造商的供应链都变得更加复杂,因为每年都有各种传感器、系统和小工具被添加到各种产品中。

为了减少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自动化许多采购活动制造商今天需要。

质量保证

人工智能帮助增长的最大领域质量保证(QA),处于目视检查。

今天,最准确的QA措施是可视识别。机器学习算法现在可以在低质量产品达到市场之前立即检测到产品故障并停止生产。

这种技术不仅有助于改进故障检测,而且产品质量

设施管理

所有制造设施都需要以员工,电力和冷却和加热系统的形式提供资源。

然而,通过人工智能技术,这些资源成本可以得到优化。

例如,谷歌给了他们Deepmind人工智能完全控制数据中心的冷却系统。

这种信任的结果是公司的30%节能!

产量优化

制造产量不仅仅反映了生产率但生产浪费。

高达70%的材料可以是浪费和报废在制造过程中!

由于人工智能技术不仅能够收集,而且还能够结合生产设施中每个流程和机器的数据,它可以使用和关联大量的各种数据,以减少产量减损。

AI已被证明减少产量减损在半导体行业中高达30%!

15.Cyber-Physical系统(CPS)

网络物理系统(CPS)指的是连接物理世界和计算机和通信技术。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连接。

工业4.0可以被认为是一个信息物理系统,因为技术和工业劳动力都在现代工业设施中集成和协调。

当CPS模型用于制造过程时,它变成了“网络制造”。

采用这种系统的制造商有许多好处,如下所示:

  • 资产管理
  • 生产力
  • 生产灵活性和可配置性

CPS或网络制造相对于传统制造管理系统(如基于经验的管理系统)的主要优势在于它完全依靠证据保持现实世界和数字世界的联系,以管理资产和评估风险和机会。

驱动CPS的主要技术是基于传感器的通信技术,如监控制造设施环境的无线传感器。

CPS中使用的其他技术包括:

  • 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的最新制造方法之一。

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。

该模型的美丽是,即使访问现实世界机器有限,管理人员也可以访问所有模拟并收集分析和未来预测的数据。

16.网络安全

虽然工业4.0技术已经改变了整个制造游戏,但它还带来了很多需要解决的曝光问题。

随着越来越多的科技进入制造业,人们对网络攻击

自2017年以来,制造业一直是最容易遭受网络犯罪的行业。

网络攻击等数据泄露的主要领域可能发生:

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

虽然很多制造商都说他们有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施的安全措施,可以帮助保持敏感数据安全。

这些包括:

  • 环境强密码
  • 使用几个备份在几个地方。
  • 允许有限的数据访问给员工。
  • 不断地监控公司的网络
  • 使用加密数据
  • 保持工作计算设备安全和从不使用公共WiFi如果可能的话。

除了数据泄露之外,网络犯罪分子还可以通过许多其他方式破坏生产过程,比如知识产权盗窃和工业间谍活动。

智能制造工厂必须优先考虑使用网络安全技术保护其数据、流程、系统和网络。

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,例如:

  • 防火墙和病毒防护
  • 广域网/局域网监控
  • 基础设施管理
  • 安全虚拟环境
  • 灾难恢复
  • 现场支持/帮助台支持
  • 24/7安全

结论

行业4.0承诺彻底改变公司生产产品的方式。

看着上述技术,方法和制度,构成行业4.0,以及伴随他们的真实示例和案例研究,似乎它有。

这些技术和系统已经发挥了作用连接整个生产线现在,制造设施中的任何成员或团队都可以使用来自不同来源和部门的大量数据,在虚拟环境中沟通和分析信息,然后将其转换回现实应用程序。

结果是更简化,成本效益,经济高效,透明,灵活的制造过程,可让客户快乐,并提升底线。

关于我们

来自合同制造公司,Buntyllc演变成全方位的定制加工,锻造和铸造金属部件制造企业。我们从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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