3 excellents exemples de technologie de fabrication avancée de pointe

Conduire une transformation numérique avec une technologie de fabrication avancée

Les usines d'autrefois étaient des environnements très statiques. Vous aviez le bâtiment, l'équipement, les travailleurs et le quota. Poinçonnez la carte de pointage, respectez le quota de la journée et rentrez chez vous pour le dîner. Bien que révolutionnaire à leur époque, ce type d'usine s'en sort mal dans la culture moderne avec des demandes constamment fluctuantes, une attente de rapidité, ainsi qu'une concurrence et une collaboration féroces. Les choses vont plus vite maintenant – informations, biens, machines. Tout.

Les fabricants traditionnels mettent en œuvre une technologie de fabrication avancée afin de rester agiles. Il leur offre de la polyvalence, la capacité de s'adapter aux demandes du marché et d'utiliser leurs ressources de manière plus efficace et efficiente. Cette stratégie réduit les risques :une entreprise rigide pourrait s'effondrer face à une crise ou à une baisse de la demande, tandis qu'un fabricant avancé peut s'adapter à tout ce que le monde lui réserve.

Quelles technologies ces fabricants avancés utilisent-ils pour leur donner un tel avantage ? Bien qu'il y en ait beaucoup, voici trois éléments importants de l'équation.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique profite aux fabricants avancés à pratiquement tous les niveaux de l'entreprise, de la prévision de la demande aux opérations en passant par la production, la maintenance et tout le reste.

Le machine learning analyse les données pour trouver des modèles dont il tire ensuite des enseignements et les contextualise.

Il peut prédire avec précision la demande prévue afin de fixer des objectifs de production, d'augmenter l'efficacité de l'utilisation de la machine, d'analyser les données de la machine pour déterminer quand les pièces vont casser avant qu'un opérateur humain ne puisse le remarquer, et plus encore. L'apprentissage automatique, un sous-ensemble de l'intelligence artificielle, est devenu un incontournable de tout fabricant avancé réellement compétitif et axé sur les données.

Informatique de périphérie

L'informatique de périphérie aide à résoudre le problème d'avoir beaucoup trop de données à transférer de manière fiable et rapide vers un centre de données pour analyse. En déployant des appareils à la « périphérie » d'un système pouvant offrir un certain degré de filtrage et de calcul avant d'envoyer les informations pertinentes dans le cloud pour une analyse plus approfondie, les fabricants sont en mesure d'obtenir des temps de réponse plus rapides, en particulier dans les installations qui utilisent de nombreux appareils IoT industriels. .

L'informatique de périphérie rend également évolutive la technologie utilisée dans les usines intelligentes. Même avec un débit de données massif, les appareils de périphérie offrent une évolutivité sans précédent, permettant des cas d'utilisation d'analyse de périphérie.

Cette technologie est utilisée pour une variété de cas d'utilisation de fabrication, y compris la surveillance conditionnelle, la maintenance prédictive, la surveillance et le contrôle de précision, la réalité virtuelle dans les installations de production et la fabrication en tant que service.

Collecte de données à haute fréquence

Les capteurs IoT traditionnels (si vous pouvez l'appeler ainsi) collectent des données, mais à une vitesse qui ne montre pas toujours l'image complète au moment de l'analyse.

"Imaginez que vous essayez d'apprendre une nouvelle mélodie au piano, mais que la partition ne comporte qu'une note sur dix. Ne serait-ce pas assez difficile ?

C'est comme apprendre ce que fait votre machine avec des données qui ne jouent que quelques notes de la pièce entière. – Lou Zhang, MachineMetrics

Les adaptateurs de données haute fréquence, cependant, permettent un taux de capture de données de 1000 points par seconde (1 kHz). Avec ce niveau de granularité, les données peuvent afficher des tendances beaucoup plus prévisibles, en particulier lorsqu'elles sont associées à la technologie de machine learning.

Contrairement aux capteurs IoT traditionnels, ce dispositif de données sans capteur peut résister à des environnements de fabrication hostiles tels que ceux impliquant des produits chimiques caustiques ou des débris volants. Alors qu'un capteur peut avoir besoin d'être recalibré en raison de variables présentes dans la plupart des environnements de fabrication, ce type d'adaptateur de données haute fréquence utilise des informations directement à partir de l'ordinateur de la machine et n'est pas soumis au besoin d'étalonnage, de remplacement ou d'annulation de la garantie de coûteux matériel de fabrication. Cette alternative est évolutive, fiable, précise et rentable, alors que les capteurs IoT à l'ancienne ne sont rien de tout cela.

L'adaptateur de données haute fréquence MachineMetrics est simple à installer soi-même et utilise des dispositifs informatiques de pointe et, le cas échéant, l'apprentissage automatique pour tirer le meilleur parti de vos données les plus importantes. Cette solution évolutive peut être déployée sur des dizaines d'équipements qui utilisent tous un seul périphérique périphérique. Cette pile technologique permet la maintenance prédictive, l'optimisation de l'outillage, les diagnostics et l'optimisation de la qualité dans une solution abordable. La plate-forme IoT industrielle complète MachineMetrics offre des améliorations pour l'optimisation des processus et la surveillance de la production. Vous voulez voir comment cela pourrait fonctionner pour vous ? Réservez une démo.