Data-driven decision making is transforming factory Automation by enable more efficient and exact operations. 기계 및 프로세스에서 수집 된 데이터를 분석함으로써 제조업체는 생산, 가동 중단을 줄이고 품질을 향상시킬 수 있습니다. 이 문서는 공장 환경에서 데이터 영향 결정의 실제 사례를 탐구합니다.

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많은 공장 사용 센서는 실시간으로 장비 건강을 모니터링합니다. 이 센서에서 수집 된 데이터는 기계가 실패 할 때 예측할 수 있습니다. 이 접근법은 예상치 못한 고장을 줄이고 가동 중단 시간을 최소화 할 수 있도록 유지 보수를 허용합니다.

예를 들어, 제조 공장은 모터에서 진동 및 온도 데이터를 분석 할 수 있습니다. 데이터가 anomaly를 나타냅니다. 유지 보수 팀은 실패가 발생하기 전에 장비를 검사하거나 수리하는 데 경고됩니다.

품질 관리 Optimization

공장은 생산 도중 제품을 감시하기 위하여 자료를 모으습니다. 이 자료 분석은 결점에 지도할 수 있던 본 또는 탈선을 식별하는 것을 돕습니다. 조정은 그 때 질 기준을 유지하기 위하여 순간에서 할 수 있습니다.

예를 들어, 음료 제조업체는 충전 라인에서 센서 데이터를 분석 할 수 있습니다. 데이터가 일관성 채우기 레벨을 보여줍니다면, 작업자는 즉시 프로세스를 수정하고 폐기물을 줄이고 제품 일관성을 보장합니다.

공정 최적화

Data analytics는 워크플로우 및 리소스 사용을 최적화할 수 있도록 합니다. 생산 데이터 검사를 통해 관리자는 병목과 불균형을 식별할 수 있습니다.

1개의 예는 다른 역을 위한 주기 시간을 분석하는 차 집합 식물입니다. 이 자료에서 통찰력은 전반적인 처리량을 개량하고 주기 시간을 감소시키는 조정을 가공합니다.

Data Collection 방법

  • 센서 및 IoT 장치
  • 기계 데이터 로그
  • 품질 검사 시스템
  • 생산 모니터링 소프트웨어