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讓傳感器完成工業(yè) 4.0 中的繁重工作

2076857 2022-11-28 | pdf | 178.74KB | 次下載 | 免費

資料介紹

工業(yè) 4.0，即第四次工業(yè)革命，將自動化機(jī)械的力量與互聯(lián)網(wǎng)的力量相結(jié)合。工業(yè) 4.0，即第四次工業(yè)革命，將自動化機(jī)械的力量與互聯(lián)網(wǎng)的力量相結(jié)合。高性能處理和數(shù)據(jù)存儲使智能工業(yè)設(shè)備的出現(xiàn)成為可能，例如裝配、包裝和檢驗；它能夠?qū)崟r監(jiān)控多個傳感器通道并執(zhí)行復(fù)雜的算法，例如高速多軸電機(jī)驅(qū)動或精確定位。僅這些進(jìn)步就使制造企業(yè)在能力、質(zhì)量和生產(chǎn)力方面取得了巨大的進(jìn)步。?? 高性能處理和數(shù)據(jù)存儲使智能工業(yè)設(shè)備的出現(xiàn)成為可能，例如裝配、包裝和檢驗；它能夠?qū)崟r監(jiān)控多個傳感器通道并執(zhí)行復(fù)雜的算法，例如高速多軸電機(jī)驅(qū)動或精確定位。僅這些進(jìn)步就使制造企業(yè)在能力、質(zhì)量和生產(chǎn)力方面取得了巨大的進(jìn)步。?? 盡管機(jī)載功能已經(jīng)變得極其復(fù)雜，但人們普遍認(rèn)為，機(jī)器傳感器數(shù)據(jù)的價值遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了基本的監(jiān)測和控制。云的力量現(xiàn)在提供了釋放這種額外價值的方法。大數(shù)據(jù)正在進(jìn)入制造業(yè)，并為提高業(yè)務(wù)績效帶來前所未有的機(jī)會。盡管機(jī)載功能已經(jīng)變得極其復(fù)雜，但人們普遍認(rèn)為，機(jī)器傳感器數(shù)據(jù)的價值遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了基本的監(jiān)測和控制。云的力量現(xiàn)在提供了釋放這種額外價值的方法。大數(shù)據(jù)正在進(jìn)入制造業(yè)，并為提高業(yè)務(wù)績效帶來前所未有的機(jī)會。大數(shù)據(jù)的大機(jī)會大數(shù)據(jù)的大機(jī)會有兩個主要的機(jī)會領(lǐng)域。首先，云的力量可以在本質(zhì)上實時的角色中使用，以實現(xiàn)持續(xù)的機(jī)器優(yōu)化和動態(tài)維護(hù)計劃。這可以取代傳統(tǒng)的固定間隔維護(hù)，從而有助于降低擁有成本和停機(jī)時間，并使設(shè)備供應(yīng)商能夠采用更靈活的“即服務(wù)”業(yè)務(wù)模式。有兩個主要的機(jī)會領(lǐng)域。首先，云的力量可以在本質(zhì)上實時的角色中使用，以實現(xiàn)持續(xù)的機(jī)器優(yōu)化和動態(tài)維護(hù)計劃。這可以取代傳統(tǒng)的固定間隔維護(hù)，從而有助于降低擁有成本和停機(jī)時間，并使設(shè)備供應(yīng)商能夠采用更靈活的“即服務(wù)”業(yè)務(wù)模式。從長遠(yuǎn)來看，歷史分析可以提供基于海量數(shù)據(jù)的增值服務(wù)，利用云中的深度知識和強大的數(shù)據(jù)分析。與機(jī)器甚至企業(yè)級計算不同，云可以存儲多年來捕獲的數(shù)萬億個樣本中的數(shù)據(jù)，并運行應(yīng)用程序來識別連接和趨勢，從而為企業(yè)提供前所未有的運營洞察力，以幫助優(yōu)化資產(chǎn)和流程。從長遠(yuǎn)來看，歷史分析可以提供基于海量數(shù)據(jù)的增值服務(wù)，利用云中的深度知識和強大的數(shù)據(jù)分析。與機(jī)器甚至企業(yè)級計算不同，云可以存儲多年來捕獲的數(shù)萬億個樣本中的數(shù)據(jù)，并運行應(yīng)用程序來識別連接和趨勢，從而為企業(yè)提供前所未有的運營洞察力，以幫助優(yōu)化資產(chǎn)和流程。目前市場上的應(yīng)用程序和服務(wù)包括來自各種供應(yīng)商的實時和歷史分析，例如 Aeris、GE、IBM、Microsoft 等。例如，制造商可以使用歷史工具來搜索和學(xué)習(xí)以前的機(jī)器設(shè)置或流程經(jīng)驗，這些經(jīng)驗可能是在過去幾年的任何時間在組織的任何地方獲得的。他們還可以比較整個車隊中單個資產(chǎn)的性能以幫助優(yōu)化。相比之下，專業(yè)人士之間分享經(jīng)驗的傳統(tǒng)機(jī)制，如質(zhì)量圈或應(yīng)用研討會，可能不可靠、耗時且組織成本高。在跨國組織中，語言差異可能是另一個障礙。而且，目前市場上的應(yīng)用程序和服務(wù)包括來自各種供應(yīng)商的實時和歷史分析，例如 Aeris、GE、IBM、Microsoft 等。例如，制造商可以使用歷史工具來搜索和學(xué)習(xí)以前的機(jī)器設(shè)置或流程經(jīng)驗，這些經(jīng)驗可能是在過去幾年的任何時間在組織的任何地方獲得的。他們還可以比較整個車隊中單個資產(chǎn)的性能以幫助優(yōu)化。相比之下，專業(yè)人士之間分享經(jīng)驗的傳統(tǒng)機(jī)制，如質(zhì)量圈或應(yīng)用研討會，可能不可靠、耗時且組織成本高。在跨國組織中，語言差異可能是另一個障礙。而且，機(jī)載控制和監(jiān)控智能以及基于云的應(yīng)用程序共同提出了對指示機(jī)器健康狀況和過程性能的傳感器數(shù)據(jù)的強烈需求。光學(xué)傳感器，包括受益于高抗噪性的紅外傳感器，廣泛用于監(jiān)測機(jī)械裝置的狀態(tài)和位置，例如插入表面貼裝供料器的帶式供料器（圖 1），用于對傳送帶上的物體進(jìn)行計數(shù)，或驗證物料的內(nèi)容食品加工或包裝設(shè)備中的盒子或瓶子。機(jī)載控制和監(jiān)控智能以及基于云的應(yīng)用程序共同提出了對指示機(jī)器健康狀況和過程性能的傳感器數(shù)據(jù)的強烈需求。光學(xué)傳感器，包括受益于高抗噪性的紅外傳感器，廣泛用于監(jiān)測機(jī)械裝置的狀態(tài)和位置，例如插入表面貼裝供料器的帶式供料器（圖 1），用于對傳送帶上的物體進(jìn)行計數(shù)，或驗證物料的內(nèi)容食品加工或包裝設(shè)備中的盒子或瓶子。圖 1：用于驗證正確對準(zhǔn)的光學(xué)傳感。