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Entwerfen und Optimieren einer Fabrik für IoT und Fertigung

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Die Fertigung im 21. Jahrhundert ist wohl einfacher als je zuvor. Eine Vielzahl neuer Technologien bedeutet jedoch auch, dass moderne Hersteller Alleskönner sein müssen, um die Konkurrenz zu schlagen.

Die moderne Fabrik wird zunehmend dadurch definiert, wie gut sie mit dem enormen Datenvolumen umgeht, das sie produziert. Die Geschwindigkeit und Komplexität der Daten, die Produktionsanlagen produzieren, ist im Vergleich zu den vergangenen Jahren astronomisch. Die Digitalisierung der Fertigung hat es vielen ermöglicht, Wettbewerbsvorteile gegenüber älteren Werkzeugen und Methoden zu erzielen.

Wenn sich in der modernen Fabrik alles in Richtung Digitalisierung bewegt, bedeutet dies, dass alles auch Daten produziert. Mit diesen Daten sind Analysefunktionen verbunden, die es Herstellern ermöglichen, intelligentere und klügere Entscheidungen über ihre Prozesse zu treffen. Diese Datenerfassung erfolgt über das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), ein Begriff, den wir an dieser Stelle wahrscheinlich alle kennen.

Da alle unsere Fertigungswerkzeuge jetzt als Datenproduzenten fungieren, geht es bei der Verwaltung einer Fabrik nicht mehr nur darum, das beste Werkzeug für die Fertigung zu kennen, sondern auch darum, wie Daten genutzt werden können, um den besten Prozess zu bestimmen.

Wenn dieser Datenfluss durch IoT und andere intelligente Fertigungstechnologien zunimmt, stellt sich die Frage, wie wir als Werksleiter, Betreiber oder nur kleine Hersteller unsere Big Data und unseren Mehrwert verwalten, der sich auf unser Endergebnis auswirkt.

Umgang mit Big Data in einer Fabrik

Die Verwendung von Big Data in der Fertigung kann überwältigend sein, ohne das richtige Verständnis für die Verwaltung. Die Daten können in vielen Formen vorliegen, von harten, strukturierten Daten wie Fertigungsdateien bis hin zu völlig unstrukturierten Daten wie Fehlerprotokollen und Maschinenprotokollen.

Wir können die in der modernen Fabrik erzeugten Daten auf drei Arten definieren: strukturiert, unstrukturiert und halbstrukturiert in Echtzeit.

Strukturierte Daten sind Daten, die in Tabellen passen und bereits so formatiert sind, dass Erkenntnisse leicht gewonnen werden können. Es ist einfach zu verwalten und zu behalten. Strukturierte Daten können beispielsweise unsere in Datenbanken gespeicherten Fertigungsdaten sein.

Unstrukturierte Daten sind die Art von Big Data, die wir aus nicht standardmäßigen Quellen erhalten. Dies sind Dinge wie Schichtprotokolle für Bediener oder Bilder der Anlage oder Maschinen. Alle diese Daten sind vorhanden, müssen jedoch dekodiert und organisiert werden, bevor ein Wert daraus extrahiert werden kann.

Halbstrukturierte Daten sind Daten, die nicht den Standarddatenmodellen entsprechen, jedoch Überschriften, Tags und Markierungen aufweisen, die die verschiedenen Teile davon in semi-interpretierbare Dokumente unterscheiden. Beispiele für halbstrukturierte Daten umfassen Sensoren an Maschinen, RFID-Informationen, Bewegungssteuerungsdaten und ähnliches.

Das Organisieren, Verwalten und Extrahieren nützlicher Informationen aus den verschiedenen Arten von Daten, die aus mehreren Quellen und in mehreren Staaten verfügbar sind, war einst eine unmögliche Aufgabe. Die heutigen IoT- und Datenverwaltungsplattformen machen dies jedoch nicht nur möglich, sondern auch relativ einfach und skalierbar.

Wenn ich einen Moment zurücktrete, wird mir klar, dass all diese Daten nicht von Natur aus bedeuten, dass wir ihren Wert verstehen, aber sie können sicherlich viel Wert haben. Maschinendaten - Vorschubgeschwindigkeiten, Werkzeugverbrauch, Drehzahlen usw. - hängen direkt oder indirekt mit Ertrag und Qualität zusammen. Wenn ein Bediener einer CNC-Maschine alle 1 von 10 Teilen einen Fehler bei der Bearbeitung protokolliert, können wir dies durch die Erfassung großer Datenmengen nicht nur mühelos erfassen, sondern mithilfe verschiedener Tools zur Problemlösung, wie z. B. der Ursachenanalyse, auch den Kern beheben Problem.

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Wenn das Erkennen des Werts in Big Data der erste Schritt ist, ist der nächste Schritt der eigentliche Umgang damit. Der nächste Schritt besteht darin, all diese Daten in verschiedenen Formaten zu verwalten und den Benutzern (Betriebsleitern) die Visualisierung ihrer Verwendung zu ermöglichen. Im Kern handelt es sich hierbei um ein massives Problem der Datenstruktur und der Datenwissenschaft.

Ich werde nicht zu viel Zeit damit verbringen, mich mit den Lösungen und Tools zu befassen, die für die Analyse und Interpretation von Daten in diesem Beitrag verwendet werden, da dies eine eigene, viel umfassendere Forschung und Diskussion erfordert. Ich werde feststellen, dass es dort eine Vielzahl von IoT-Tools gibt, wobei Intel wohl einer der führenden Hersteller intelligenter Fabriken ist.

Wir haben das Problem identifiziert, die Verwaltung von Big Data. Wir haben erkannt, warum es wichtig ist: Erkenntnisse und kontinuierliche Verbesserung. Wir haben kurz erwähnt, dass es vorhandene Datentools gibt, mit denen all diese Daten verwaltet werden können. Als nächstes müssen wir einige Zeit damit verbringen, die Komplexität und die Erkenntnisse zu verstehen, die wir durch die Verwendung von Big Data in intelligenten Fabriken gewinnen können.

Analytics sind der Schlüssel zum Verständnis der Vorteile intelligenter Fabriken

Ich könnte den ganzen Tag damit verbringen, über die hochrangigen Vorteile intelligenter Fabriken zu sprechen, aber ich würde argumentieren, dass all das fast jedem Nicht-Manager, der dies liest, durch die Ohren fliegen würde. Ich denke, es ist weitaus praktischer (und nützlicher), aktuelle Fallstudien und Anwendungsfälle im Zusammenhang mit der Implementierung von Big-Data-Analysen zu untersuchen, um unsere Fabriken zu verbessern.

Ich werde zunächst auf einen Anwendungsfall aus der Intel-Fertigung verweisen. Denken Sie jedoch wie bei allem daran, dass es im Interesse von Intel liegt, Sie über IoT zu verkaufen, insbesondere angesichts ihrer Beteiligung an der Branche. Trotzdem spüre ich, dass der Anwendungsfall steht.

Intel wollte einen Weg finden, um die Anzahl der falsch-negativen Anzeigen zu verringern, die von einer Maschine erzeugt wurden, mit der festgestellt wurde, ob Teile gut oder schlecht waren. Es war die Aufgabe dieses Geräts, das als Automated Test Equipment (ATE) bezeichnet wird, Tests an Geräten durchzuführen, um deren Fähigkeiten auf Pass / Fail-Basis zu bewerten.

Das Problem war, dass die ATE gute Einheiten oft fälschlicherweise als fehlerhaft einstufte, was sich auf die Gesamtausbeute der Fabrik auswirkte. Das Wegwerfen guter Geräte ist offensichtlich ein Problem, das Sie nicht haben möchten. Intel wollte daher feststellen, ob es eine Möglichkeit gibt, festzustellen, ob die Testmaschine einen Defekt oder Fehler aufweist, der dazu führt, dass gute Geräte als fehlerhaft gekennzeichnet werden.

Nachdem sie Daten auf den Maschinen gesammelt hatten, führten sie die Daten durch ein AI-Analysetool, das schließlich 90% der potenziellen Fehler in der Testmaschine vorhersagte, bevor sie auftraten. Dies wiederum reduzierte die Ertragsverluste durch die Ablehnung von guten Teilen um 25 Prozent und sparte so Kosten.

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Weitere Beispiele finden Sie in Fabriken auf der ganzen Welt, in denen IoT- und Big-Data-Management-Tools implementiert sind. In vielen Fällen können die Optimierungen und Verbesserungen, die IoT und Big Data Management ermöglichen, den Fabriken genug Geld sparen, um die Softwarekosten zu decken, und noch einige mehr.

IoT in der modernen Fabrik ermöglicht Produktionssichtbarkeit, Bedienerverbesserungen, reduzierte Kosten für das Qualitätsmanagement, verbesserte Qualität und schnellere Verbesserungszyklen. All dies ist auf die Analyse und die Verarbeitung großer Datenmengen mithilfe von KI zurückzuführen.

All dies kann für Hersteller, die damit nicht vertraut sind, beängstigend klingen. Die heute verfügbaren Tools machen den Prozess jedoch viel einfacher als je zuvor.

Das Letzte, was ich ansprechen möchte, ist die immense Bandbreite, die die moderne Smart Factory benötigt, um effektiv zu arbeiten. In vielen Fällen muss die Datenerfassung in Echtzeit erfolgen, was nur mit schnellen Netzwerken möglich ist. Die Einführung von 5G wird dies einem größeren Netzwerk von Herstellern ermöglichen.

Wie 5G intelligente Fabriken verbessern wird

5G ist im Wesentlichen eine neue Dateninfrastruktur für drahtlose Netzwerke, die im Vergleich zur 4G-Infrastruktur exponentiell schneller arbeiten kann. Datenintensive Technologien wie künstliche Intelligenz und das Internet der Dinge werden wahrscheinlich über 5G in den öffentlichen Raum gebracht.

Das Internet der Dinge ist ein Bereich, der für die 5G-Technologie besonders geeignet zu sein scheint. Derzeit wird IoT im verarbeitenden Gewerbe häufig zum Sammeln von Daten in Fabriken verwendet, wie wir in diesem Artikel erörtert haben, sowie im Transportsektor zum Sammeln von Daten zu Flotten. Smart-Home-Geräte werden auch über das IoT verbunden, aber Heim-WLAN-Netzwerke mit geringerer Leistung haben Probleme, wenn zu viele Geräte mit ihnen verbunden sind.

VERBINDUNG: WIE 5G-TECHNOLOGIE DIE WELT VERÄNDERN WIRD

5G kann schneller sein als jedes kabelgebundene Wi-Fi-Netzwerk und kann praktisch überall verwendet werden - solange Sie ein Signal empfangen können. Das bedeutet, dass mit 5G IoT-Geräte fast überall funktionieren können, ohne auf lokale drahtlose Netzwerke beschränkt zu sein.

Die 5G-Infrastruktur ist eine Möglichkeit, mit der moderne Produktionsanlagen das Internet der Dinge nutzen können, ohne sich um Einschränkungen hinsichtlich Bandbreite und Datengeschwindigkeit sorgen zu müssen.

All diese Infrastruktur fällt natürlich in die übergeordnete Struktur von Industrie 4.0. Letztendlich ist das Erreichen des Smart Factory-Status mithilfe von IoT und 5G ein Sprungbrett für die Schaffung einer neuen Generation von Fertigungsunternehmen. Es ist mit ziemlicher Sicherheit die Richtung, in die sich die Branche bewegt. Daher ist es wichtig, dass wir als Hersteller auf IoT, kontinuierliche Verbesserung und intelligente Fertigung setzen, um den Überblick zu behalten. Die Welt innoviert schneller als je zuvor. Es ist unsere Aufgabe, Schritt zu halten.


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