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正在將傳感器輸出與現(xiàn)有數(shù)據(jù)源配合使用以提高整體設(shè)備效率(OEE),其資產(chǎn)范圍從注塑機到機器人焊接臂。隨著基于人工智能(AI)的IoT技術(shù)的出現(xiàn),這種方法對于通過使生產(chǎn)線的整體性能和生產(chǎn)率完全透明,從而為制造環(huán)境提供有形的商業(yè)價值變得越來越重要。
也許鮮為人知的是基于AI的IoT解決方案如何幫助簡化生產(chǎn)計劃流程。甚至在材料上線之前,就可以收集與機器性能有關(guān)的數(shù)據(jù),并將其用于分析和評估設(shè)備。一旦生產(chǎn)線投入生產(chǎn),基于AI的邊緣解決方案就可以識別并緩解故障點,性能不佳和人為錯誤。然后,我們可以減少意外的停機時間。
還應(yīng)考慮使用AI和IoT解決方案進行質(zhì)量分析。我們可以準確確定哪些生產(chǎn)線按預(yù)期運行,哪些運行不佳?我們可以收集哪些離線產(chǎn)品的質(zhì)量較低?我們可以找出質(zhì)量問題源于何處?并且我們可以估計可以向一條生產(chǎn)線添加更多的設(shè)備(或者生產(chǎn)線已經(jīng)達到或超過質(zhì)量保證要求)。
汽車行業(yè)利用機器人焊接機和機器人材料處理機。由于意外的停機時間和靜態(tài)維護計劃導致不必要的成本和可避免的服務(wù)時間,整個汽車裝配線上的機器人焊接臂的運行OEE低于預(yù)期(?50%)。對于顯示故障跡象的資產(chǎn)以及這些資產(chǎn)的性能(主要是周期時間),缺乏可見性。生產(chǎn)率和正常運行時間指標不在可接受的水平內(nèi),工廠將可計費的機器小時數(shù)和生產(chǎn)留在桌面上。
通過在邊緣使用AI:
在災(zāi)難性災(zāi)難發(fā)生之前,已經(jīng)發(fā)現(xiàn)并減輕了維護和維修問題。通過以每100毫秒一次的速度從資產(chǎn)中采樣數(shù)據(jù)點,AI處理數(shù)據(jù),了解是否存在異?;蚬收羡E象,并在檢測到利益相關(guān)者時發(fā)出警報。
利用預(yù)測來不斷優(yōu)化維護計劃,以避免不必要的機器維修。
由于以下原因,機器人焊臂裝配線的OEE改善了80%以上:
減少意外停機時間
減少維護工作
更快地識別和修復(fù)關(guān)鍵機器問題,從而提高正常運行時間
機器運行狀況的準確和實時狀態(tài)
優(yōu)化制造流程不再只是停機時間,而是端到端流程,Edge-AI IoT解決方案可以顯著改善這一流程。通過對整個項目進行全面規(guī)劃,制造商可以提高性能并提供更好的業(yè)務(wù)成果。
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