Révolutionner la production automobile : Surmonter les défis de fabrication avec des solutions IoT

Résoudre les problèmes complexes de la fabrication automobile avec l'IIoT

La fabrication automobile doit rester agile pour satisfaire les demandes d'un marché dynamique. Les défis opérationnels continueront d'abonder dans un environnement complexe et mondialement compétitif et les usines qui supportent plusieurs modèles automobiles avec des fonctionnalités optionnelles personnalisées nécessiteront un flux de travail agile.

Cela signifie que les processus de production deviendront moins linéaires et plus modulaires. Les machines à usage unique et fixes doivent maintenant avoir une flexibilité des tâches pour différents travaux par lots dans l'environnement de production et les temps de configuration et de démontage seront contraints et rapides. De plus, les robots collaboratifs doivent être suffisamment intelligents pour interagir en toute sécurité avec les humains à divers stades de la production, et les situations d'arrêt de ligne, où l'équipement doit être réparé de manière inattendue, peuvent négativement affecter l'efficacité de production pour une usine entière.

Les fabricants automobiles se tournent vers l'Internet industriel des objets, parmi d'autres solutions Industrie 4.0, pour résoudre ces problèmes complexes.

IoT et Jumeaux Numériques

Le déploiement d'une stratégie IoT automobile dans la poursuite d'une efficacité accrue de l'automatisation d'usine doit être abordé de manière holistique. Il doit être considéré dans le contexte de l'infrastructure existante, des ressources humaines, de la qualité, des améliorations de processus et de la prise de décision opérationnelle. Une approche ciblée peut être prise pour ces domaines de fabrication qui nécessitent les améliorations d'efficacité les plus importantes. Afin de bien architecturer un système IoT pour la fabrication automobile, nous devons d'abord commencer par la fin en tête en répondant à deux questions fondamentales. Premièrement, quel problème ou réponse doit être résolu ? Deuxièmement, quel(s) prédicteur(s) avons-nous besoin pour le résoudre ? Cela pilotera l'architecture de conception de haut en bas.

L'intégration d'un système IoT peut être introduite par couches selon les besoins pour les initiatives de ROI. Cependant, une conception complète dès le début découvrira le matériel capteur, le logiciel et les modèles analytiques nécessaires pour maximiser la productivité. Les preuves de tableau de bord de l'analytique d'usine peuvent mettre en évidence les écarts entre l'exécution et un modèle d'usine idéal.

Au niveau machine, un jumeau numérique d'actif englobe des données d'ingénierie détaillées pour simuler la fonction d'un actif d'équipement. À partir de cette simulation, une analyse peut être effectuée pour extraire un aperçu du comportement réel. Sa capacité peut fournir des données de performance à travers de nombreux contextes opérationnels au sein de leur propre environnement de fabrication. L'un des meilleurs exemples de cas d'utilisation d'un jumeau numérique d'actif est lorsqu'il est utilisé pour collecter des données de fiabilité pour une meilleure compréhension des pannes potentielles afin qu'elles puissent être prévues et gérées de manière prévisible.

La réplication numérique d'une usine automobile entière peut identifier des domaines d'amélioration pour montrer la performance optimale idéale de nombreux systèmes complexes. Le processus entier peut être soutenu par une simulation de jumeau numérique d'entreprise qui peut être comparée en quasi temps réel aux résultats mesurés. Non seulement les données de cette simulation fourniront des insights sur les efficacités logistiques, mais l'optimisation des machines par des adaptations flexibles peut être surveillée pour l'ajustement fin de l'opération.

Qualité automobile

La qualité de fabrication dans l'industrie automobile est sans égal. Elle ne peut pas être une réflexion après coup, mais la qualité doit être inhérente dans l'architecture de conception de la production automobile. Avec une exigence de taux de défaut ultra-faible, où 1 ppm peut être amélioré, la qualité à travers l'ensemble du processus de fabrication est primordiale. Cela pilote non seulement la qualité des intrants matériels, mais l'optimisation des machines et des processus pendant l'assemblage. En surveillant la performance d'activité de la machine au sein d'une infrastructure IoT, des améliorations de processus en temps réel peuvent être réalisées avec des flux de travail qui fournissent des insights pour des améliorations de qualité actionnables. Cela, à son tour, pilotera des produits de qualité supérieure à travers la plateforme de fabrication.

Insights pour la prise de décision

Les fabricants automobiles peuvent avoir du mal à trouver des talents qualifiés pour soutenir des machines de plus en plus complexes. La maintenance ne peut plus être basée sur un modèle run-to-break, mais plutôt sur une optimisation continue. Bien que les programmes d'apprentissage de maintenance soient en expansion, des capteurs en réseau à travers les machines peuvent prédire leur propre maintenance et offrir des solutions pour des améliorations opérationnelles. La maintenance prédictive et l'optimisation prescriptive prospective peuvent être ciblées avec des modèles analytiques qui comparent l'activité réelle à la simulation numérique. Une stratégie qui est réactive à ce qui s'est passé lors du quart de travail de la veille ne peut plus être optimale. Des décisions proactives d'un déploiement IoT pour améliorer l'activité de demain seront pilotées par une infrastructure qui génère des informations pertinentes à partir des machines et des données opérationnelles.

Sans fil pour l'équipement existant

L'automatisation pratique au sein d'une usine doit générer un retour sur investissement significatif qui a du sens pour l'entreprise. Pour l'équipement existant, une nouvelle mise en œuvre IoT n'est pas toujours la meilleure ligne de conduite dans tous les domaines de l'entreprise. L'objectif IoT doit être d'atteindre une meilleure façon de travailler, pas simplement de déployer de nouveaux systèmes d'entreprise. Cependant, l'équipement automobile existant n'a pas besoin d'être un fardeau pour le déploiement d'une nouvelle stratégie IoT. Les infrastructures sans fil pour les nouveaux équipements peuvent maintenant être superposées sur les systèmes d'entreprise existants sans perturber les systèmes de communication filaires robustes. Une interaction transparente entre l'ancien et le nouveau peut être réalisée avec le matériel et la stratégie de réseau IoT appropriés.

Solutions IoT pour la fabrication automobile

Une stratégie IoT automobile aura besoin d'une plateforme qui tire parti de l'expertise déjà présente dans l'usine. Les employés avec une connaissance pratique savent déjà à quoi ressemble une mauvaise performance machine quand ils la voient. Les insights d'une solution IoT devraient s'appuyer sur cette expérience pour que le personnel puisse utiliser cette équipe d'experts pour extraire les meilleurs insights. La plateforme IoT industrielle MachineMetrics intègre des outils d'analyse qui transforment les données brutes des capteurs machines avec des modèles analytiques de séries temporelles. Cette connaissance peut être digérée pour transformer ces insights en systèmes pilotés par les données, pas seulement par des personnes qui ont eu des expériences de première main.

Les tableaux de bord MachineMetrics sont intuitifs pour le placement de type glisser-déposer dans l'environnement. La formation fait des connexions logiques à partir de ce qui a déjà été expérimenté sur le terrain de production. Les déclencheurs d'alerte vers la direction, les superviseurs d'atelier et les ouvriers d'usine permettent des décisions à travers la hiérarchie organisationnelle. Les algorithmes de modèle de données sont davantage entraînés avec de nouvelles entrées pour converger vers des solutions plus rapidement à l'avenir. Les modèles de données peuvent devenir les experts de l'opération à mesure qu'une intelligence supplémentaire est acquise sur les comportements du monde réel. MachineMetrics intègre une plateforme IoT industrielle complète pour la surveillance des machines, la surveillance des conditions, la maintenance prédictive et l'optimisation des processus pour des insights actionnables dans la fabrication automobile.

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