4 façons dont l'IoT améliore l'efficacité de la fabrication métallique

L'Internet des objets (IoT) a provoqué d'énormes changements dans le fonctionnement des secteurs commerciaux. Grâce aux technologies IdO industrielles, les entreprises peuvent surmonter de nombreux défis et profiter des avantages d'un fonctionnement amélioré.

Que vous soyez prêt ou non à faire de même, obtenir des exemples de ce qui est possible dans un secteur particulier peut vous encourager à franchir le pas avec des investissements technologiques. Voici un aperçu de la manière dont l'IoT peut améliorer l'efficacité de la fabrication métallique.

1. Affichage des paramètres de qualité de la soudure et d'autres détails utiles

Les solutions IoT excellent dans la collecte de données en temps réel à toutes les étapes du processus de fabrication du métal. Le flux de travail devient globalement plus efficace car les utilisateurs peuvent examiner quels aspects ont les résultats attendus ou souhaités et où il y a place à l'amélioration.

La surveillance des soudures basée sur l'IoT permet aux utilisateurs de s'éloigner des feuilles de calcul et de la documentation manuelle pour évaluer les mesures de qualité. Au lieu de cela, la surveillance des soudures basée sur les données avec des capteurs IoT collecte des données de point de soudure pour le traitement et l'analyse avec presque aucun délai entre la collecte et la disponibilité. Les utilisateurs peuvent également envoyer les informations associées aux appareils mobiles pour une consultation facile.

Ces configurations peuvent souvent faire plus que simplement fournir des détails sur la qualité de la soudure. Ils peuvent confirmer le nombre de postes de soudage utilisés, leurs paramètres et les opérateurs qui travaillent dans l'atelier pendant un quart de travail donné. Cela permet d'obtenir plus facilement une perspective utile de la production globale de l'installation.

Certaines entreprises de soudage proposent même des solutions IoT aux clients désireux d'améliorer l'efficacité de la fabrication des métaux. ESAB a travaillé avec des partenaires technologiques pour créer trois produits basés sur le cloud qui aident les ateliers de soudage à identifier les raisons de la baisse de productivité.

L'un d'entre eux, utilisé pour le soudage des métaux sous gaz inerte, a permis aux clients d'enregistrer une augmentation moyenne de 20 % de l'utilisation de l'équipement. Cela a augmenté le temps passé par les travailleurs à souder par rapport à d'autres tâches. Un autre outil IoT envoie des instructions numérisées à chaque machine à souder, garantissant que les techniciens connaissent les paramètres nécessaires pour effectuer une soudure. Ces informations ont également augmenté la productivité.

2. Amélioration des sélections de matériaux pour la découpe laser

L'une des premières étapes d'un processus de fabrication métallique réussi est de connaître les caractéristiques du matériau. Des aspects tels que la limite d'élasticité et la résistance à la traction, la résistance à la corrosion et la ductilité doivent être pris en compte lors du processus de sélection. Ils déterminent collectivement l'aptitude du métal à la fabrication et l'apparence et le fonctionnement du résultat.

Les découpeuses laser sont souvent considérées comme l'un des outils de fabrication les plus polyvalents en raison de la gamme de matériaux qu'elles peuvent traiter. Outre le métal, ces machines travaillent le bois, le plastique et le papier. Des chercheurs du MIT ont récemment montré comment l'IoT pouvait améliorer la confiance des opérateurs de découpe laser lorsqu'ils travaillent avec divers matériaux. Ils ont créé une plate-forme remplie de capteurs, nommée à juste titre SensiCut. C'est un complément pour les découpeurs laser conventionnels.

L'innovation combine des capteurs connectés, un apprentissage en profondeur et une technique d'analyse optique appelée détection de chatoiement qui permet à un laser de détecter les moindres détails à la surface d'un matériau. L'équipe a déclaré que leur solution pourrait réduire les déchets et donner aux gens des instructions spécifiques sur le travail avec un matériau particulier. Il effectue également automatiquement des ajustements mineurs pour éviter des résultats indésirables.

Mustafa Doga Dogan, un doctorat. candidat qui a travaillé sur le projet, a expliqué :« En complétant les découpeuses laser standard avec des capteurs d'image sans lentille, nous pouvons facilement identifier visuellement les matériaux similaires que l'on trouve couramment dans les ateliers et réduire le gaspillage global. Pour ce faire, nous tirons parti de la structure de surface au niveau du micron d'un matériau, qui est une caractéristique unique même lorsqu'elle est visuellement similaire à un autre type. Sans cela, vous auriez probablement à faire une supposition éclairée sur le nom du matériau correct à partir d'une grande base de données."

Les chercheurs ont utilisé plus de 38 000 images pour aider l'outil à différencier 30 types d'images différents. Le système peut également signaler les personnes avant qu'elles ne tentent de couper des matériaux qui génèrent des flammes toxiques. L'équipe prévoit d'étendre sa solution pour mesurer l'épaisseur du matériau au cours des phases ultérieures de son travail.

3. Réduction des temps d'arrêt des machines

L'IoT industriel peut également prévenir les problèmes où les machines tombent soudainement en panne et perturbent le flux de travail. Une étude a indiqué que la surveillance des équipements pourrait augmenter la productivité mondiale jusqu'à 25 % d'ici 2025.

Les machines de fabrication de métal brisées pourraient faire en sorte que les entreprises ne respectent pas les délais ou limitent le nombre de techniciens travaillant certains quarts de travail. Ensuite, selon le problème qui rend l'équipement inutilisable, les gens peuvent avoir besoin d'attendre des jours ou des semaines pour que les pièces de rechange arrivent ou que des techniciens spécialisés planifient des appels de service.

Les capteurs IoT peuvent prévenir ces défis en recueillant des détails de fonctionnement qui indiquent des anomalies ou qu'une machine a besoin d'entretien pour éviter des complications. Une entreprise dispose d'une solution IoT qui envoie des données d'équipement en temps réel à ses techniciens de service. Si un client rencontre un problème et a besoin d'une assistance technique, le fournisseur d'équipement dispose déjà d'informations essentielles sur l'étendue du problème.

Les fabricants de métaux peuvent également utiliser les données des capteurs pour suivre les machines qui subissent le plus fréquemment des temps d'arrêt ou s'il existe des modèles dans les problèmes. Ces informations pourraient influencer leurs décisions quant au moment de remplacer l'équipement ou d'effectuer certaines mesures de maintenance plus souvent pour éviter les pannes d'équipement.

4. Prévention des anomalies de l'environnement de production

Un seul aspect en dehors des paramètres recommandés pourrait affecter négativement l'efficacité de la fabrication du métal. Cela pourrait amener les gens à arrêter la production et à résoudre le problème. Cependant, le scénario idéal implique que les individus remarquent les problèmes avant d'arrêter les opérations d'une usine.

Une application de l'IdO industriel pour la fabrication de métaux impliquait une entreprise améliorant un processus appelé austempering. Il durcit les alliages à base de fer en les faisant passer dans un four chaud. Les pièces qui subissent ce processus ressortent comme plus résistantes à la fatigue et ont une plus grande résistance aux chocs. Ainsi, ce sont de bons candidats pour des composants tels que des rondelles de butée qui entrent dans les transmissions de véhicules.

Une fois les pièces passées dans le four, elles sont trempées dans un bain de sel qui reste à une température précise. Des courroies en nickel-titane transportent les pièces à travers chaque phase. Les techniciens doivent arrêter la production si les convoyeurs se désalignent pour résoudre le problème. Cependant, cela signifie attendre jusqu'à 36 heures pour que les fours refroidissent.

Des capteurs intelligents donnent aux directeurs d'usine des alertes en temps réel de tous les cas où la position d'une bande sort des paramètres ou montre d'autres anomalies. Obtenir ces informations leur permet de prendre des mesures correctives avant que l'arrêt des machines ne devienne la seule option.

L'IdO industriel peut favoriser l'efficacité de la fabrication

De nombreuses choses peuvent faire en sorte qu'une installation subisse une baisse courte ou prolongée de l'efficacité de la fabrication des métaux. Les capteurs IoT ne garantissent pas une solution rapide. Cependant, ils peuvent offrir une meilleure visibilité, permettant aux décideurs de traiter plus rapidement les problèmes qui entravent la production de l'entreprise. Les données en temps réel pourraient également les aider à déterminer les solutions les plus efficaces, qu'elles impliquent la formation des employés, le remplacement des équipements, différents calendriers de maintenance ou autre chose.