Internet Industriel des Objets IIOT : Comment améliorer l'efficacité des équipements dans l'industrie des plastiques – TechNative

La volatilité des prix des matières premières, le manque de main-d’œuvre qualifiée, la complexité de la chaîne d’approvisionnement mondiale – ces problèmes et d’autres contribuent à une diminution de l’efficacité du secteur des plastiques On rapporte que l’année dernière, la productivité de l’industrie a diminué de 3,3%. Pour améliorer la situation, un certain nombre de fabricants de plastiques se sont tournés vers les technologies modernes et ont commencé à adopter l'Internet des objets industriel (IIoT) pour surveiller et analyser les performances de l'atelier, l'expérience des premiers utilisateurs pouvant être utile pour les fabricants qui sont au début de leurs voyages IIoT, dans cet article, nous partagerons un exemple de notre pratique de conseil IoT et montrerons comment un fabricant de plastiques américain a tiré parti de l'IIoT pour résoudre le problème de l'efficacité insuffisante des équipements. Nous examinerons également les avantages qu'ils ont obtenus et les difficultés qu'ils ont rencontrées sur le chemin vers un atelier connecté.L'approche axée sur l'IIoT pour surveiller les performances des équipements Avec l'IIoT en place, les fabricants ont la possibilité de consulter les mesures d'efficacité des équipements (par ex. , temps de fonctionnement, temps d'arrêt, temps de cycle, nombre de pièces produites) en temps réel sans accès physique aux machines. Pour cela, les données sur les paramètres de fonctionnement de l'équipement (par exemple, un signal de réinitialisation de la machine, une chute de stylo, une levée de stylo) sont récupérées automatiquement des automates des machines via des interfaces série ou Ethernet.Les données opérationnelles de l'équipement sont relayées vers le logiciel cloud – le cœur de une solution IIoT – pour le stockage et l'analyse. Le module d'analyse du logiciel cloud transforme les paramètres opérationnels de l'équipement en informations informatives sur la disponibilité et les performances des machines (par exemple, temps de fonctionnement, temps d'arrêt, temps de cycle, nombre total de pièces, etc.). Les informations obtenues avec l'analyse sont visualisées et présentées au personnel de l'usine sur demande via des applications Web ou mobiles.Exemple de mise en œuvre Pour illustrer le fonctionnement de l'approche décrite dans la pratique, nous montrerons un exemple de fabricant de pièces en plastique qui a exploité l'IIoT pour surveiller les performances de l'atelier dans trois usines de fabrication réparties géographiquement dans deux divisions de fabrication: la découpe et les plastiques usinés. Le fabricant a déployé une solution IIoT pour résoudre le problème des données de performance des machines non fiables, résultant de la collecte manuelle de données. Ci-dessous, nous décrivons la solution IIoT implémentée du point de vue de la connectivité des machines, de l'analyse des données et de la communication avec les utilisateurs.Connectivité des machines Dans les deux divisions de fabrication, l'entreprise utilise des machines à commande numérique par ordinateur (CNC). Au sein de la division des plastiques usinés, l'entreprise utilise des fraiseuses CNC, des tours CNC et des routeurs CNC. Dans la division de découpe, le fabricant utilise des presses hydrauliques, à tête mobile, à coupe à poutre et à tête reculée, toutes avec commande numérique par ordinateur. L'équipement comprend à la fois des machines anciennes et plus récentes, qui ont des interfaces de connectivité différentes. Cela influence la manière dont les machines sont connectées à la solution IIoT. • Pour les équipements hérités dépourvus de connectivité Ethernet, les données opérationnelles sont envoyées à partir de l'automate d'une machine via un port série (RS-232, RS-422, RS-485) à chaque fois il y a début / fin de cycle, activation / désactivation de la broche, etc. Le port série est connecté au convertisseur série-LAN, qui transmet les données à une plate-forme cloud via une passerelle IoT.
• Pour les machines CNC prenant en charge la communication Ethernet, les données opérationnelles sont envoyées des API des machines au logiciel cloud via un port Ethernet via une passerelle IoT, sur un réseau sans fil. Analyse des données L'entreprise souhaitait voir de manière pratique la disponibilité des équipements et les mesures de performance (par ex. , temps de fonctionnement, temps d'arrêt, nombre total de pièces, etc.) à travers les plastiques usinés et la division de découpe pour des délais variés, et être en mesure de comparer l'efficacité des machines sur les lignes de production et les usines. Parallèlement, le fabricant souhaitait être informé des éventuels problèmes de production critiques, tels que les pannes de machines, dès qu'ils surviennent.
Pour répondre aux exigences de l'entreprise, la solution IIoT a été adaptée avec deux types d'analyse de données: par lots et quasi-temps réel.Avec l'analyse par lots, les données opérationnelles collectées à partir de l'automate d'une machine via une interface série ou Ethernet sont transmises à un stockage de données dans le cloud, où elles sont agrégées pendant une période appropriée (par exemple, heure, quart de travail, jour, etc.) avant d'être analysées. Par exemple, les paramètres opérationnels d'une fraiseuse CNC sont agrégés pour un quart de travail de 8 heures et analysés à la fin de celui-ci pour générer un rapport d'efficacité de l'équipement par quart de travail comprenant des mesures telles que le temps de mise sous tension total, le temps de mouvement total, le cycle moyen. temps, le nombre total de changements d'outils.L'analyse en temps réel proche implique la collecte et l'analyse des données d'équipement immédiatement après leur génération. L'analyse des données en temps quasi réel est utilisée pour fournir une sortie rapide sous la forme d'une alarme informant le personnel responsable des situations potentiellement critiques, par exemple, une presse à tête mobile qui s'arrête brusquement pendant un cycle d'exploitation Communication avec les utilisateurs Les informations obtenues avec l'analyse sont communiquées à l'atelier et aux directeurs d'usine via des applications web et mobiles. Le résultat fourni par la solution prend la forme de rapports et d'alertes en temps quasi réel. Rapports La solution permet aux responsables d'usine et d'entreprise de générer des rapports de base et étendus. Les rapports de base affichent sur un tableau de bord les données sur les statuts des machines CNC, la disponibilité, les temps d'arrêt, le nombre et la durée des cycles, ainsi que d'autres mesures de disponibilité et de performance pour une période sélectionnée.Les rapports étendus permettent d'explorer l'historique des événements d'une machine entière quelle que soit la période et voyez la dynamique d'efficacité de chaque machine. Par exemple, un COO peut consulter un rapport mensuel de disponibilité et de performance pour la division de découpe et comparer les métriques obtenues avec celles du mois précédent, la dynamique étant facilement visualisée sous forme de graphique linéaire. critique pour les opérations de découpe ou de pressage. Les données opérationnelles des équipements sont analysées en temps quasi réel par rapport aux règles définies par les analystes de données en coopération avec les fabricants. Les règles déterminent les situations potentiellement critiques et les actions respectives qui doivent être prises chaque fois qu'une telle situation se présente. Par exemple, si une fraiseuse CNC refuse de démarrer un nouveau cycle, une alerte est déclenchée et envoyée à un spécialiste de la maintenance et à un responsable d'atelier et via une application web ou mobile. entreprise, dont les plus importantes incluent: – Accès instantané aux données de l'atelier En raison de l'amélioration de la collecte, de l'agrégation et du traitement des données, les rapports d'efficacité des équipements sont mis à la disposition de l'entreprise et des responsables de l'atelier en quelques minutes, afin qu'ils soient toujours fourni avec des KPI précis d'efficacité de l'équipement. – Visibilité précise sur les opérations de l'atelier Au niveau de l'atelier, l'IIoT a permis aux responsables de l'atelier de voir le niveau actuel de disponibilité et de performance des équipements, ainsi que d'être informés des situations potentiellement critiques en presque en temps réel. Au niveau de l'entreprise, la mise en œuvre de l'IIoT a donné aux responsables d'entreprise une visibilité sur les performances de chaque division de fabrication et a fourni l'occasion de voir la dynamique des performances entre les divisions.– Analyses détaillées Les informations obtenues avec l'IIoT vont bien au-delà des informations sur une machine spécifique. temps d'arrêt et de disponibilité. IIoT permet d'afficher des mesures de performance détaillées pour chaque machine, ligne de production, usine et division de fabrication. Par exemple, pour les routeurs CNC, il est possible d'obtenir les données sur le temps de cycle moyen, le dernier temps de cycle, le nombre de changements d'outils, le nombre d'outils utilisés, le nombre de pièces produites, etc. Cela a permis aux responsables d'entreprise de laisser derrière eux le jeu des devinettes et de commencer à prendre des décisions basées sur des données pour améliorer l'efficacité des équipements dans l'entreprise.– La capacité de surveiller l'efficacité du travail En corrélant les données d'efficacité des équipements avec les données sur les opérateurs travaillant sur des machines particulières, il est possible obtenez un aperçu des performances de chaque opérateur et obtenez une meilleure compréhension de l'efficacité globale du travail. Un chef d'équipe peut, par exemple, voir que pendant un quart de travail, John qui utilise le tour CNC X a produit 12 pièces de plus que Jim qui utilise le tour CNC Y. Le défi sur le chemin de l'atelier connecté Un défi qui a considérablement compliqué le déploiement d'une solution IIoT était la nécessité de connecter les équipements existants au logiciel cloud. Certaines des presses à tête hydraulique et descendante de l’entreprise ont été conçues il y a plusieurs décennies et ne prennent donc pas en charge les méthodes de connectivité modernes. Pour faire communiquer les presses avec le cloud, il a été décidé de les équiper de capteurs, qui à leur tour, étaient connectés à un contrôleur externe. Les capteurs collecteraient les métriques opérationnelles (par exemple, mise sous / hors tension de la presse, table élévatrice, etc.) et les transmettraient au logiciel cloud via un contrôleur externe via une passerelle IoT.Résultats et plans futursLa collecte et l'analyse automatiques des équipements Les données ont permis au fabricant de s'attaquer aux problèmes avec lesquels il a été aux prises lors de la collecte et de l'analyse des données d'utilisation des équipements avec des méthodes manuelles – incohérence des données et disponibilité avec des retards. La mise en œuvre d'une solution IIoT pour surveiller l'efficacité des équipements a permis à l'entreprise de voir les performances des machines dans la division de la découpe et des plastiques usinés. L'entreprise a connu des améliorations opérationnelles considérables et prévoit d'étendre la portée fonctionnelle de la solution pour être en mesure de suivre la qualité du rendement.À propos de l'auteurBoris Shiklo, CTO chez ScienceSoft, dirige le département d'ingénierie de l'entreprise et supervise les projets d'importance stratégique. Durant plus de 20 ans dans l'industrie informatique, Boris a acquis une expérience particulièrement approfondie dans le développement d'applications IoT personnalisées pour le secteur manufacturier. Image en vedette: © Mari1408

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