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10個例子助您了解互聯制造軟件
專欄:行業動態
發布日期:2018-07-12
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10個例子助您了解互聯制造軟件導語工業4.0正在引發軟件和制造業的融合。 您是否知道?企業可以通過多種方式從互聯的機器和設備中受益,從而提高生產流程的效率。 從狀態監測到預測性維護 - 在IoT時代,實例無所不在。不僅如此,軟件還可以幫助提高產品質量或管理任務分配,甚至可以改裝舊的機器。想了解更多么?下面,十個案例為您準備好啦!工業4.01監控液壓閥生產中的潤滑劑和過濾器用于測試液壓閥的油,在使用...
10個例子助您了解互聯制造軟件導語 工業4.0正在引發軟件和制造業的融合。 您是否知道?企業可以通過多種方式從互聯的機器和設備中受益,從而提高生產流程的效率。 從狀態監測到預測性維護 - 在IoT時代,實例無所不在。不僅如此,軟件還可以幫助提高產品質量或管理任務分配,甚至可以改裝舊的機器。想了解更多么?下面,十個案例為您準備好啦! 工業4.0 1 監控液壓閥生產中的潤滑劑和過濾器 用于測試液壓閥的油,在使用后其清潔度必須符合指定的ISO目標值。為了獲得有效的測試結果,我們必須提高油品質量。 我們用物聯網網關和互聯的傳感器對測試臺進行了改造。 這使得現有機器能夠進行通信并執行基于傳感器的測試介質監控。我們與客戶一起創建了一個有章可循的方法來監控油品的ISO清潔度。 現在可以連續監控處理單元并使用自動化系統進行維護工單。 通過這種方法,客戶能夠將手動過程轉變為自動化過程。 優勢:
2 沖壓過程的質量管理 安全氣囊控制單元由機電一體化壓機制造,并通過配型來組裝每個部件。為了更好地了解這些配型過程以及過程參數和產品質量的相關關系,我們從專有的沖壓機控制系統中提取過程數據。這樣我們就能夠監控和演示沖壓過程的強度和位置。 我們使用這些數據來定義模板過程,然后將其作為生產中每臺沖壓機的參考。這樣可以根據原始數據直接評估每一個沖壓過程。在過去,這一過程只能通過下游的質量評估來實現。 優勢:
3 協調擰緊流程 當生產線分散在世界各地時,無論產品在哪里生產,均應保證具有相同質量。我們的一位客戶在提高擰緊流程的整體質量時面臨這個問題。 我們在這個工業4.0項目中的做法是將不同生產地點連接到集中式軟件。這一方案使不同地點應用相同的質量標準成為可能。 優勢:
4 集中監控和工單自動分配 在這個使用案例中,我們與制造商合作開發了一個集中監控解決方案。 由于機器沒有中央管理系統,故障信息只能在人機界面(HMI)上本地顯示。 這意味著工人不得不在機器旁邊等待,并可能忽略其他重要問題。 我們決定設置一個集中系統來記錄和顯示所有機器數據。我們還建立了一個系統,根據具體情況自動創建維修工單并分配工作人員。工作人員使用帶有推送通知的安卓應用程序來訪問此系統。 優勢:
5 電火花加工周期時間監控 這里面臨的挑戰與電火花加工機床的監控有關:工藝參數數據存儲在每天只檢查一次的數據庫中。我們想要使用制造執行系統來評估數據。但是由于機器年代久遠,將它們連接到制造執行系統不是一個高性價比的選擇。 相反,我們使用軟件連接器直接從機器讀取并顯示數據。這樣,我們就能夠評估狀態并在出現偏差時通知員工,也使我們能夠按需檢查和維修機器。 優勢:
6 CNC機床的周期時間監控 監控數控機床狀態是非常困難的。許多大型生產設施面臨的最大挑戰之一是無法從細粒度層面看到發生了什么。換句話說,監控是勞動密集型的,往往只能提供有限的洞察力。員工通常以預先設定的時間間隔檢查機器的振動。這個固定的時間表意味著問題可能會在一段時間內未被發現。計算各種機器的周期時間,并找出性能不佳的機器影響生產的地方也很困難。 我們決定將傳感器連接到每臺機器上以收集有關其運行狀態和性能的信息。這些參數被集中處理并顯示,使我們能夠近乎實時地分析信息。因此,我們能夠利用標準化的機器檢查來優化生產參數。 優勢:
7 冷卻系統的狀態監測 冷卻系統中堵塞的管道可能導致泵故障。 我們在一個冷卻系統有四個冷卻泵的工廠遇到了這個問題。工廠中沒有即時冷卻性能的中央監測。 我們將溫度和流量傳感器連接到冷卻管道以生成數據。然后我們設置了制冷功率和流量的限制。 優勢:
8 切削液的狀態監測 管理切削液涉及測量液體的濃度、劑量和添加量,并記錄測量結果。將它作為一個完全手動的過程并不總是理想的。 優勢:
9 油漆車間的產品質量監控 噴漆是一項艱巨的任務,特別是涉及到汽車擋風玻璃刮水器臂等復雜形狀的物品時,在進行油漆作業時必須應對不同程度的質量問題。 通過將物聯網網關集成到流程中,我們使項目合作伙伴能夠收集生產數據。這有助于確定與產品質量相關的三個參數:溫度、濕度和油漆消耗量。然后,我們定義了閾值,以便在質量參數超出閾值時啟用警報。 優勢:
10 銑床的振動監測 最后一個使用案例是銑床中的振動監控。通過將傳感器放置在機器附近,可以在切割操作(如銑削或鉆孔)中測量振動并收集有關特定振動模式的信息。 通過這種方式大規模收集過程數據,并為每個銑削過程提供獨特的“數字指紋”。通過比較測量的粗糙度和單個“指紋”便可以看到這兩組數據是如何相關的。 優勢:
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