Internet Industriel des Objets IIOT : Aller de l'avant avec l'Industrie 4.0 – Adopter l'IIoT et construire des usines plus intelligentes

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La quatrième révolution industrielle est là et signifie bien plus qu'une simple automatisation de la chaîne de production. Après tout, le volume propulsant des données en temps réel générées dans les usines doit alimenter des analyses de haute qualité, faire des prédictions précieuses et éventuellement trouver des solutions aux pires incohérences dans l'usine. En fait, prévoir les éventuels temps d'arrêt de la chaîne de production et pouvoir effectuer des réparations avant qu'il ne soit trop tard a renforcé la révolution appelée Industrie 4.0. Momentanément, IIoT, (Internet industriel des objets) est le principal symbole de l'emblème de cette époque.
Étant donné que l'adoption de l'IIoT devrait ajouter 1,7 billion USD au PIB américain d'ici 2030, il existe une gamme de cas d'utilisation impressionnants qui ont adopté la technologie avec succès.
Prenons l'exemple de Seebo, l'un des pionniers à avoir maîtrisé le métier de l'analyse de processus en tirant parti de l'IA sur l'ensemble des données de processus et de fabrication. Avec pour mission de construire des usines intelligentes, Seebo permet aux fabricants de prévenir et de prévoir les dommages causés par les systèmes d'IA pilotés par les processus. Cela signifie qu'une solution d'IA industrielle robuste comprenant un prototype numérique de la chaîne de production en fonctionnement est conçue, des algorithmes d'apprentissage machine propriétaires et une interface facile à utiliser qui a été conçue pour l'ingénieur des processus et les opérateurs; qui prédit quand et pourquoi un problème particulier pourrait survenir et la zone exacte sur laquelle retravailler.
Avec une gamme impressionnante d'initiatives de l'industrie 4.0, ils innovent avec des solutions contemporaines aux complexités séculaires des processus de fabrication. Donc, que ce soit l'incompétence dans la gestion des temps d'arrêt ou le contrôle des déchets excessifs, leur expertise dans la mise en œuvre de l'IA sur les processus de fabrication est une représentation pertinente de l'industrie 4.0.
Maintenance prédictive et prédiction de pannes
Tirer le maximum de valeur des machines est au cœur d'une usine réussie et les ingénieurs de fabrication le savent bien. Et la science des données ici peut leur permettre de faire des comparaisons perspicaces des données des capteurs avec les défaillances des machines dans le passé. Quels sont les résultats d'un modèle reconnaissable qui peut suggérer une éventuelle panne? En fait, les ingénieurs peuvent définir rapidement les pièces les plus susceptibles de tomber en panne ou de les remplacer.
Si ces prévisions sont mises à exécution à temps, les fabricants pourraient interrompre la production pendant un certain temps pour effectuer des réparations immédiates. Non seulement des retards considérables à l'avenir sont évités, mais les stocks sont gérés plus efficacement.
Selon l'enquête de maintenance, l'équipement en fonctionnement au point de défaillance était passé de 61% à 57% dans les configurations où la planification de la maintenance prédictive luttait contre les temps d'arrêt imprévus.
Aujourd'hui, en utilisant habilement la modélisation et la simulation de solutions, la récupération de données via l'IoT et en les poussant vers un apprentissage en profondeur et, finalement, une visualisation des données, les techniques de maintenance prédictive peuvent avoir un impact sur les résultats. Cela conduit à une meilleure identification des goulots d'étranglement du processus, à des tests d'unités alternatives et à des taux de débit maximisés. À ne pas manquer, le délai de réparation et le coût de réparation diminuent avec une réorganisation précise des problèmes et des notifications.
Réduction prédictive des déchets
Il n'y a aucun refus aux préoccupations graves concernant les déchets industriels; représentant 11 milliards de tonnes dans le monde entier. Au fil des décennies, les usines ont verrouillé les cornes pour contenir les déchets en les traitant ou en les déversant de manière appropriée. Cependant, aujourd'hui, lorsque la science des données est plus réactive, les systèmes d'apprentissage automatique basés sur les processus ont contribué à produire moins de déchets en premier lieu. Grâce à l'apprentissage automatique, les ingénieurs peuvent effectuer des contrôles de qualité approfondis jusqu'à ce que les normes de débit optimisé soient atteintes.
En identifiant des points spécifiques d'occurrence de pertes répétitives, le système Seebo émet des alertes en temps opportun tout en réduisant les défauts de production et les déchets aux côtés de la sortie finale. Lorsque des données soigneusement analysées provenant de systèmes historiques et d'automates sont transmises aux jumeaux numériques, les algorithmes d'apprentissage automatique sont capables de prédire les pics de déchets de production et les écarts (le cas échéant) dans les paramètres réguliers qui affectent normalement les déchets. Comme la cause première des niveaux de déchets excessifs est soulignée, la simulation prédictive peut enfin guider la retouche dans les paramètres requis.
Qualité prédictive
Avec l'Industrie 4.0, vient la Qualité 4.0, une fonction essentielle pour booster l'excellence opérationnelle, les performances et l'innovation dans la fabrication. Être en mesure de prévoir et de prévenir les erreurs de qualité dans la chaîne de production est le plus récent ajout au mouvement; combinant l'expertise existante en matière d'assurance qualité avec l'analyse prédictive pour réduire les coûts de production.
À l'aide d'un outil de modélisation sans code intuitif, une simulation de qualité prédictive est effectuée pour cartographier visuellement les processus de production. De plus, le modèle est transformé en un jumeau numérique qui capture des données métriques de qualité telles que l'OEE, le premier rendement passé, le taux de rejet, etc. En fin de compte, des alertes de qualité dictées par des règles commerciales sont utilisées pour éliminer l'incertitude tout en accélérant les enquêtes sur les problèmes de qualité.
Compte tenu de cette profondeur perspicace, un système prédictif effectue une analyse des causes profondes tout en faisant des prédictions exploitables et en améliorant le débit de la machine.
Et lorsque les problèmes de qualité de la machine peuvent être prédits avec la plus grande précision, les entreprises bénéficient d'une réduction des rebuts et des coûts d'exploitation.
En fin de compte, c'est l'utilisation et le rendement des actifs qui s'améliorent, exactement ce qui adhère. Capturant une vue holistique de l'ensemble de la configuration de fabrication, le système aide les ingénieurs de production, les responsables qualité et les responsables de ligne de production à améliorer l'efficacité de la machine. Contrairement à la plupart des tentatives, Seebo a eu un passage triomphant pour aligner habilement l'IoT, l'IA et la simulation dans un écosystème industriel. De la maintenance prédictive à la gestion prédictive des déchets, à la qualité prédictive et à l'optimisation de la production, leur système vous permet de rechercher une vue complète de l'usine sur un seul tableau de bord.
Aller de l'avant – Industrie 4.0
C'est une décennie passionnante alors que l'adoption au niveau de l'entreprise des technologies émergentes crée un écosystème plus intelligent. Cependant, les entreprises, en particulier celles du secteur de la fabrication, doivent adopter le déploiement d'appareils de qualité (IoT) et de systèmes logiciels (AI) pour profiter à long terme de la qualité prédictive.

    

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