Trois exemples majeurs de technologies de fabrication avancées

Piloter une transformation numérique avec la technologie de fabrication avancée

Les usines d'autrefois étaient des environnements très statiques. Vous aviez le bâtiment, l'équipement, les travailleurs et le quota. Pointez la carte de pointage, atteignez le quota du jour, et rentrez chez vous pour le dîner. Bien que révolutionnaires à leur époque, ce type d'usine se comporte mal dans la culture moderne avec des demandes en constante fluctuation, une attente de vitesse et une compétition féroce et une collaboration tout aussi forte. Les choses bougent plus vite maintenant — l'information, les biens, les machines. Tout.

Les fabricants traditionnels mettent en œuvre la technologie de fabrication avancée pour rester agiles. Cela leur fournit de la polyvalence, la capacité de fléchir et de s'adapter aux demandes du marché, et d'utiliser leurs ressources plus efficacement et efficience. Cette stratégie réduit le risque — une entreprise rigide pourrait s'effondrer face à une crise ou une demande réduite, tandis qu'un fabricant avancé peut s'adapter à ce que le monde leur lance.

Quelles technologies ces fabricants avancés utilisent-ils qui leur donnent un tel avantage ? Bien qu'il y en ait beaucoup, voici trois pièces importantes 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, à la production, à la maintenance et tout le reste.

L'apprentissage automatique analyse les données pour trouver des modèles qu'il apprend ensuite et contextualise.

Il peut prédire avec précision la demande attendue afin de fixer les objectifs de production, augmenter l'efficacité de l'utilisation des machines, analyser les données des machines 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 pilier de tout fabricant avancé véritablement compétitif et piloté par les données.

Edge Computing

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

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

Cette technologie est utilisée pour une variété de cas d'utilisation manufacturiers, y compris la surveillance basée sur l'état, 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 on peut les appeler ainsi — collectent des données, mais à une vitesse qui ne montre pas toujours l'image complète quand vient le temps de l'analyse.

« Imaginez que vous essayez d'apprendre un nouvel air au piano, mais que la partition n'a qu'une note sur dix. Ne serait-ce pas assez difficile ?

C'est comme ça qu'on apprend 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 à 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 montrer des tendances beaucoup plus prévisibles, surtout lorsqu'elles sont associées à la technologie d'apprentissage automatique.

Contrairement aux capteurs IoT traditionnels, cet appareil de données sans capteur peut résister aux 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 des variables présentes dans presque tous les environnements de fabrication, ce type d'adaptateur de données à haute fréquence utilise l'information directement de l'ordinateur de la machine et n'est pas soumis au besoin de calibration, de remplacement ou d'annulation de la garantie d'équipements de fabrication coûteux. Cette alternative est évolutive, fiable, précise et rentable, alors que les vieux capteurs IoT scolaires ne le sont pas.

L'adaptateur de données à haute fréquence MachineMetrics est simple à installer en DIY et utilise des appareils edge computing et, quand pertinent, l'apprentissage automatique pour tirer le plus de sens de vos données les plus importantes. Cette solution évolutive peut être déployée sur des dizaines d'équipements qui utilisent tous un seul appareil edge. Cette pile technologique permet la maintenance prédictive, l'optimisation de l'outillage, le diagnostic et l'optimisation de la qualité en une solution abordable. La plateforme IoT industrielle complète MachineMetrics offre des boosts à l'optimisation des processus et à la surveillance de la production. Voulez-vous voir comment cela pourrait fonctionner pour vous ? Réservez une démo.