IOT et industrie : Comment améliorer l'efficacité des équipements dans l'industrie des plastiques – TechNative

Volatilité des prix des matières premières, manque de main-d’œuvre qualifiée, complexité de la chaîne d’approvisionnement mondiale – ces problèmes et d’autres contribuent à une baisse de l’efficacité du segment des plastiques Il est rapporté que l’année dernière, la productivité de l’industrie a diminué de 3,3%. Pour changer la situation pour le mieux, un certain nombre de fabricants de plastiques se sont tournés vers les technologies modernes et ont commencé à adopter l'Internet industriel des objets (IIoT) pour surveiller et analyser les performances de l'atelier.Comme l'expérience des premiers utilisateurs peut être utile pour les fabricants qui sont au début de leur voyage IIoT, dans cet article, nous allons partager un exemple de notre pratique de conseil IoT et montrer comment un fabricant de plastiques basé aux États-Unis a tiré parti de l'IdO pour résoudre le problème de l'efficacité insuffisante de l'équipement. Nous examinerons également les avantages qu'ils ont obtenus et les difficultés qu'ils ont rencontrées sur le chemin d'un atelier connecté.L'approche de l'IoT pour surveiller les performances de l'équipementAvec IIoT en place, les fabricants ont la possibilité de visualiser les mesures d'efficacité de l'équipement (par exemple, , temps d'exécution, 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 opérationnels de l'équipement (par exemple, un signal de réinitialisation de la machine, la chute du stylet, le levage du stylet) sont récupérées automatiquement à partir des API des machines via des interfaces série ou Ethernet. Les données opérationnelles de l'équipement sont transmises au logiciel cloud 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 disponibilité, temps d'arrêt, temps de cycle, nombre total de pièces, etc.). Les informations obtenues grâce à 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 pratique de l'approche décrite, nous allons montrer un exemple de fabricant de pièces en plastique qui a tiré parti de l'IIoT pour surveiller les performances de l'atelier dans trois usines de fabrication géographiquement réparties 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 performances de machine peu fiables, résultant de la collecte manuelle des données. Ci-dessous, nous décrivons la solution IIoT mise en œuvre 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). Dans la division des plastiques usinés, l'entreprise emploie 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 faisceau et à tête en retrait, toutes à commande numérique par ordinateur. L'équipement comprend à la fois des machines plus anciennes et plus récentes, qui ont différentes interfaces de connectivité. Cela influence la manière dont les machines sont connectées à la solution IIoT. • Pour les équipements hérités ne disposant pas de connectivité Ethernet, les données opérationnelles sont envoyées depuis l'automate de la machine via un port série (RS-232, RS-422, RS-485) chaque fois que il y a début / fin de cycle, broche on / off, etc. Le port série est connecté au convertisseur série-LAN, qui transmet les données à une plateforme 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. , 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 de la machine à travers les lignes de production et les usines. Parallèlement, le fabricant souhaitait être informé des éventuels problèmes critiques de production, tels que les pannes de machine, dès qu'ils surviennent.
Pour répondre aux exigences de l'entreprise, la solution IIoT a été conçue avec deux types d'analyse de données: batch et en temps quasi réel.Avec l'analyse batch, les données opérationnelles collectées à partir de l'automate d'une machine via une interface série ou Ethernet sont transmises à un stockage des données dans le cloud, où elles sont agrégées pendant une période de temps 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 poste de 8 heures et analysés à la fin de celui-ci pour générer un rapport d'efficacité de l'équipement par poste comprenant des mesures telles que le temps total de mise sous tension, 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 tête mobile qui s'arrête brusquement pendant un cycle de fonctionnement. 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. La sortie fournie par la solution prend la forme de rapports et d'alertes en temps quasi réel. Rapports La solution permet aux directeurs d'usine et d'entreprise de générer des rapports de base et étendus. Les rapports de base affichent les données sur les statuts, le temps de disponibilité, les temps d'arrêt, le nombre et la durée des cycles des machines CNC et d'autres mesures de disponibilité et de performances pour une période sélectionnée sur un tableau de bord.Les rapports étendus permettent d'explorer l'historique des événements d'une machine entière. pour n'importe quelle période et voyez la dynamique d'efficacité de chaque machine. Par exemple, un chef de l'exploitation peut afficher un rapport mensuel sur la disponibilité et les performances de la division de découpe et comparer les mesures obtenues avec celles du mois précédent, la dynamique étant facilement visualisée sous la forme d'un graphique linéaire. Les alertes sont générées lorsque les données d'équipement montrent des modèles 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 collaboration avec les constructeurs. 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.Les avantages obtenus avec IIoT La solution a entraîné des améliorations opérationnelles substantielles à travers le entreprise, dont les plus importants incluent: – Accès instantané aux données de l'atelier Grâce à l'amélioration de la collecte, de l'agrégation et du traitement des données, les rapports sur l'efficacité des équipements sont mis à la disposition des chefs d'entreprise et de l'atelier en quelques minutes, afin qu'ils soient toujours fournis avec des KPI d'efficacité de l'équipement précis. – Visibilité précise des opérations en atelier Au niveau de l'atelier, l'IIoT a permis aux responsables d'atelier de voir le niveau actuel de disponibilité et de performance de l'équipement, ainsi que d'être informé des situations potentiellement critiques dans presque en temps réel. Au niveau de l'entreprise, la mise en œuvre de l'IIoT a donné aux chefs d'entreprise une visibilité sur les performances de chaque division de fabrication et a permis de voir la dynamique des performances entre les divisions. – Analyses détaillées temps d'arrêt et de mise en service. IIoT permet de voir 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 chefs d'entreprise de laisser de côté le jeu des devinettes et de commencer à prendre des décisions basées sur les données pour améliorer l'efficacité des équipements dans toute l'entreprise. obtenir des informations sur les performances de chaque opérateur et mieux comprendre l'efficacité globale du travail. Un responsable de quart 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 l'équipement hérité au logiciel cloud. Certaines des presses hydrauliques et à tête rétractable de l'entreprise ont été conçues il y a plusieurs décennies, de sorte qu'elles ne prennent 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, eux-mêmes connectés à un contrôleur externe. Les capteurs rassembleraient les métriques opérationnelles (par exemple, mise sous / hors tension de la presse, élévateur de table, etc.) et les transmettraient au logiciel cloud via un contrôleur externe via une passerelle IoT.Les résultats et les plans futurs La collecte et l'analyse automatiques des équipements Les données ont permis au fabricant de résoudre les problèmes avec lesquels il a lutté lors de la collecte et de l'analyse des données d'utilisation de l'équipement avec des méthodes manuelles – l'incohérence des données et leur 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 dans quelle mesure les machines fonctionnent à la fois dans la division des plastiques découpés et usinés. L'entreprise a connu des améliorations opérationnelles considérables et prévoit d'étendre la portée fonctionnelle de la solution pour pouvoir suivre la qualité du rendement.À propos de l'auteurBoris Shiklo, CTO chez ScienceSoft, dirige le département d'ingénierie de l'entreprise et supervise des projets stratégiquement importants. Pendant 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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