تصمیم گیری مبتنی بر داده، تبدیل اتوماسیون کارخانه با فعال کردن عملیات کارآمد تر و دقیق تر است.با تجزیه و تحلیل داده های جمع آوری شده از ماشین آلات و فرآیندها، تولید کنندگان می توانند تولید را بهینه سازی کنند، خرابی را کاهش دهند و کیفیت را بهبود بخشند.این مقاله نمونه های دنیای واقعی از چگونگی تأثیر داده ها بر تصمیم گیری در محیط های کارخانه را بررسی می کند.

پیش بینی نگهدارنده

بسیاری از کارخانه ها از سنسور ها برای نظارت بر سلامت تجهیزات در زمان واقعی استفاده می کنند.داده های جمع آوری شده از این سنسورها به پیش بینی زمانی که دستگاه ها ممکن است شکست بخورند کمک می کند.این روش اجازه می دهد تا تعمیر و نگهداری به طور فعال برنامه ریزی شود، کاهش خرابی های غیرمنتظره و به حداقل رساندن خرابی های خرابی.

به عنوان مثال، یک کارخانه تولیدی ممکن است داده های ارتعاش و دما را از موتور تجزیه و تحلیل کند، اگر داده ها نشان دهنده ناهنجاری باشد، تیم های تعمیر و نگهداری هشدار می دهند که قبل از وقوع شکست، تجهیزات را بازرسی یا تعمیر کنند.

کیفیت کنترل بهینه سازی

فاکتورها داده ها را در طول تولید جمع آوری می کنند تا کیفیت محصول را نظارت کنند. تجزیه و تحلیل این داده ها به شناسایی الگوهای یا انحراف هایی که می توانند منجر به نقص شوند کمک می کند. تعدیل ها سپس می توانند در زمان واقعی برای حفظ استانداردهای کیفیت ساخته شوند.

به عنوان مثال، یک سازنده نوشیدنی ممکن است داده های سنسور را از خطوط پر کننده تجزیه و تحلیل کند، اگر داده ها سطوح پر ناهمگونی را نشان دهند، اپراتورهای می توانند بلافاصله مداخله کنند تا فرآیند را اصلاح کنند، زباله ها را کاهش دهند و اطمینان از سازگاری محصول را تضمین کنند.

بهینه سازی فرآیند

تجزیه و تحلیل داده ها کارخانه ها را قادر می سازد تا گردش کار و استفاده از منابع را بهینه سازی کنند.با بررسی داده های تولید، مدیران می توانند تنگناها و ناکارآمدی ها را شناسایی کنند.

یک مثال یک کارخانه مونتاژ ماشین است که زمان چرخه را برای ایستگاه های مختلف تجزیه و تحلیل می کند. Insights از این داده ها منجر به تنظیمات فرایندی می شود که به طور کلی از طریق خروجی و کاهش زمان چرخه بهبود می یابد.

روش های Data Collection

  • سنسور ها و دستگاه های IoT
  • ماشین آلات Data logs
  • سیستم های بازرسی کیفیت
  • نظارت بر تولید Software