У процесі автоматизації виробництва, обробки даних є трансформація системи автоматизації виробництва, що дозволяє більш ефективні та точні операції. Аналіз даних, зібраних з машин і процесів, виробники можуть оптимізувати виробництво, зменшити час і підвищити якість. У статті досліджуються приклади реальних результатів, як прийняття рішень на заводських умовах.

Попереднє обслуговування

Багато заводів використовують датчики для моніторингу здоров'я обладнання в режимі реального часу. Дані, зібрані з цих датчиків, дозволяють прогнозувати, коли машини можуть бути непроактивними, зменшуючи несподівані несправності та мінімізації часу.

Наприклад, виробнича станція може проаналізувати коливання та температурні дані від двигунів. Якщо дані вказують на аномалії, то в процесі експлуатації оповіщуються, то ремонт обладнання перед збою відбувається.

Оптимізація контролю якості

Фактори, які збирають дані під час виробництва, щоб контролювати якість продукції. Аналізуючи ці дані, допомагає виявити візерунки або відхилення, які можуть призвести до дефектів. Настроювання може бути зроблено в режимі реального часу для підтримки стандартів якості.

Наприклад, виробник напоїв може проаналізувати дані датчиків з начинок. Якщо дані відображаються невідповідними рівнями наповнення, оператори можуть негайно переходити до виправлення процесу, зменшення відходів та забезпечення консистенції продукту.

Оптимізація процесів

Аналіз даних дозволяє підприємствам оптимізувати робочі процеси та ресурсне використання. За допомогою вивчення даних про виробництво менеджери можуть визначити пляшкові та неефективні матеріали.

Один приклад - це автомобільна установка, яка аналізує час циклу для різних станцій. Висновки з цих даних призводять до технологічних регулювань, які покращують загальний пропускний стан і зменшують час циклів.

Методи збору даних

  • Датчики та пристрої IoT
  • Логи даних машин
  • Системи контролю якості
  • Програмне забезпечення моніторингу продукції