Fabrication industrielle
Internet des objets industriel | Matériaux industriels | Entretien et réparation d'équipement | Programmation industrielle |
home  MfgRobots >> Fabrication industrielle >  >> Manufacturing Technology >> Système de contrôle d'automatisation

La collecte de données avancées alimente la résilience dans l'industrie A&D

La collecte de données avancées alimente la résilience dans l industrie A&D

Le revenu mondial de l'industrie A&D devrait commencer à récupérer cette année après un 2020 difficile, selon Deloitte. Bien que le secteur commercial ait été disproportionnellement plus impacté que le secteur de la défense, le renforcement et la préservation de l'innovation à travers toute l'industrie dépendent de sa volonté continue de s'adapter aux technologies de fabrication intelligente.

Embrasser la transformation numérique est clé pour sortir de la volatilité pendant cette période de reprise — et le succès de l'industrie de la défense avec la technologie Quality 4.0 prouve comment elles soutiennent la résilience face à l'incertitude.

Les événements récents ont boosté les efforts mondiaux de transformation numérique. Cependant, en avançant davantage dans la période de reprise mondiale, ces mécanismes numériques ne sont pas juste une nécessité mais aussi un standard. La valeur démontrée des données est l'un des moteurs primaires de ce changement. Pour l'A&D, il y a de la valeur à créer un fil numérique à incorporer dans le tissu numérique de la chaîne d'approvisionnement qui se connecte à chaque étape du processus de fabrication. Développer cette stratégie par la numérisation débloque des forces qui fournissent de la stabilité face à la disruption.

Les stratégies Quality 4.0 emploient une approche pilotée par les données pour les processus de qualité. Mais ces méthodes nécessitent des données de précision de haute qualité pour être efficaces. Un scanner 3D à lumière bleue de grade métrologique permet la collecte de telles données, fonctionnant comme un numériseur pour les composants aérospatiaux critiques.

Le jumeau numérique résultant fournit des opportunités pour mettre à jour les processus d'inspection antiqués.

Par exemple, les méthodes traditionnelles de mesure d'épaisseur impliquent souvent des techniques destructives coûteuses comme la découpe de pièces de haute valeur, telles que les pales de turbine. La numérisation de ce processus d'inspection économise temps et argent, et les données résultantes créent un enregistrement numérique de la validation de la pièce qui l'accompagne pour la vie.

Les fabricants A&D réussis accélèrent actuellement l'inspection de production en ligne en utilisant des systèmes de traitement par lots qui permettent le transfert robotique automatique de pièces depuis un scanner 3D automatisé intégré avec une station d'interface d'automate programmable. La machine utilise une computation avancée pour déterminer rapidement si les pièces critiques passeront l'inspection.

L'amélioration du processus d'inspection par cette forme d'automatisation réduit le temps nécessaire pour inspecter les composants plus petits.

Cependant, pour les pièces et assemblages plus grands, les fabricants A&D atteignent la même amélioration avec des solutions d'inspection et de scanner 3D automatisées plus grandes ou des véhicules guidés autonomes équipés de systèmes de scanner 3D à lumière bleue.

L'automatisation aide les fabricants à gérer le processus de qualité en réduisant la répétition, créant un processus répétable et éliminant l'erreur humaine.

Les entreprises A&D adoptant des stratégies d'automatisation gagnent des avantages et renforcent le rebond de l'industrie tout en protégeant son futur — en utilisant la technologie pour rester en avance sur la concurrence étrangère.

Les initiatives Quality 4.0 utilisent les données pour mesurer la qualité et analyser, prédire et résoudre les défis business. Par exemple, effectuer une analyse de tendance en utilisant des données de mesure 3D révèle des patterns qui fournissent l'intelligence pour prédire avec précision les tendances pour la planification et la correction des processus de fabrication. Après avoir identifié les tendances, les problèmes d'usinage, défauts de surface et anomalies géométriques, ces données deviennent une documentation numérique qui suit la pièce pour la vie. Les insights exposés incitent à des décisions business réussies.

En suivant les déviations mineures à travers les processus de production et en adressant la cause racine avant de créer des pièces hors spécifications, les fabricants prédisent et résolvent les problèmes avant qu'ils ne surviennent.

L'industrie peut avancer plus intelligemment, avec de meilleures informations dérivées de meilleure technologie. Alors que les avancées dans les processus de qualité continuent de remodeler la relation entre technologie et humains, elles continueront aussi à réduire les coûts. En automatisant les processus fastidieux, la tech Quality 4.0 donne aux humains plus de capacité pour se concentrer sur l'avancement de l'ingénierie, la qualité et la sécurité.

L'adoption de méthodes et stratégies de collecte de données avancées sera un contributeur pertinent à la reprise, la persévérance et la résilience de l'industrie aérospatiale.

Système de contrôle d'automatisation

  1. Pourquoi la mémoire numérique est importante
  2. Fondamentaux de la mémoire numérique : adressage, accès et volatilité
  3. Java 9 : Méthodes factory de collections — List, Set, Map immuables simplifiés
  4. Rockwell Automation et OSIsoft renforcent leur alliance de 15 ans pour booster les insights manufacturiers
  5. Kuka s'associe à Admares pour construire une usine intelligente de nouvelle génération révolutionnant la construction
  6. Centrer l'expérience client dans votre stratégie digitale
  7. Jumeaux numériques expliqués : accélérer l'innovation et réduire les coûts
  8. GE Digital révèle comment les données et l'analytique pilotent l'excellence opérationnelle dans la fabrication
  9. Accélérer la transformation numérique dans la fabrication : insights d'experts et stratégies actionnables