3 Contoh Utama Teknologi Manufaktur Canggih Terdepan

Menggerakkan Transformasi Digital dengan Teknologi Manufaktur Canggih

Pabrik-pabrik di masa lalu adalah lingkungan yang sangat statis. Anda memiliki gedung, peralatan, pekerja, dan kuota. Pukul kartu waktu, penuhi kuota hari itu, dan pulanglah untuk makan malam. Meskipun revolusioner pada masanya, jenis pabrik ini kurang baik dalam budaya modern dengan tuntutan yang terus berfluktuasi, harapan akan kecepatan, dan persaingan serta kolaborasi yang ketat. Segalanya bergerak lebih cepat sekarang—informasi, barang, mesin. Semuanya.

Pabrikan tradisional menerapkan teknologi manufaktur canggih agar tetap gesit. Ini memberi mereka keserbagunaan, kemampuan untuk melenturkan dan tunduk pada permintaan pasar, dan memanfaatkan sumber daya mereka secara lebih efektif dan efisien. Strategi ini mengurangi risiko—perusahaan yang kaku dapat runtuh dalam menghadapi krisis atau berkurangnya permintaan, sedangkan produsen yang maju dapat beradaptasi dengan apa pun yang diberikan dunia kepada mereka.

Teknologi apa yang digunakan oleh pabrikan canggih ini yang memberi mereka keuntungan seperti itu? Meskipun ada banyak, di bawah ini ada tiga bagian penting dari persamaan tersebut.

Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin menguntungkan produsen tingkat lanjut pada dasarnya di setiap tingkat bisnis, mulai dari perkiraan permintaan hingga operasi hingga produksi hingga pemeliharaan dan segala sesuatu di antaranya.

Machine learning menganalisis data untuk menemukan pola yang kemudian dipelajari dan dikontekstualisasikan.

Ini dapat secara akurat memprediksi permintaan yang diharapkan untuk menetapkan sasaran produksi, meningkatkan efisiensi penggunaan alat berat, menganalisis data alat berat untuk menentukan kapan suku cadang akan rusak sebelum operator manusia dapat mengetahuinya, dan banyak lagi. Pembelajaran mesin, bagian dari kecerdasan buatan, telah menjadi bahan pokok dari setiap produsen canggih berbasis data yang benar-benar kompetitif.

Komputasi Tepi

Komputasi tepi membantu menyelesaikan masalah memiliki terlalu banyak data untuk ditransfer secara andal dan efisien waktu ke pusat data untuk analisis. Dengan menyebarkan perangkat di "ujung" sistem yang dapat menawarkan beberapa tingkat penyaringan dan komputasi sebelum mengirim informasi yang relevan ke cloud untuk analisis lebih lanjut, produsen dapat mencapai waktu respons yang lebih cepat, terutama di fasilitas yang menggunakan banyak perangkat IoT industri. .

Komputasi tepi juga membuat teknologi yang digunakan di pabrik pintar dapat diskalakan. Bahkan dengan throughput data yang besar, perangkat edge menawarkan skalabilitas yang belum pernah ada sebelumnya, memungkinkan kasus penggunaan analisis edge.

Teknologi ini digunakan untuk berbagai kasus penggunaan manufaktur termasuk pemantauan berbasis kondisi, pemeliharaan prediktif, pemantauan dan kontrol presisi, realitas virtual di fasilitas produksi, dan Manufacturing-as-a-Service.

Pengumpulan Data Frekuensi Tinggi

Tradisional—jika Anda bisa menyebutnya begitu—sensor IoT mengumpulkan data, tetapi dengan kecepatan yang tidak selalu menunjukkan keseluruhan gambar saat waktunya untuk analisis.

“Bayangkan Anda mencoba mempelajari nada baru pada piano, tetapi lembaran musik hanya memiliki satu nada dari setiap sepuluh nada. Bukankah itu cukup sulit?

Seperti itulah rasanya mempelajari apa yang dilakukan mesin Anda dengan data yang hanya memainkan beberapa nada dari keseluruhan bagian.” – Lou Zhang, MachineMetrics

Namun, adaptor data frekuensi tinggi memungkinkan kecepatan pengambilan data 1000 poin per detik (1 kHz). Dengan tingkat perincian ini, data dapat menunjukkan tren yang jauh lebih dapat diprediksi, terutama jika dipasangkan dengan teknologi pembelajaran mesin.

Tidak seperti sensor IoT tradisional, perangkat data tanpa sensor ini dapat bertahan di lingkungan manufaktur yang tidak bersahabat seperti yang melibatkan bahan kimia kaustik atau puing-puing yang beterbangan. Sedangkan sensor mungkin perlu dikalibrasi ulang karena variabel yang ada di hampir semua lingkungan manufaktur, jenis adaptor data frekuensi tinggi ini menggunakan informasi langsung dari komputer mesin dan tidak memerlukan kalibrasi, penggantian, atau membatalkan garansi mahal. peralatan manufaktur. Alternatif ini skalabel, andal, akurat, dan hemat biaya, sedangkan sensor IoT jadul tidak termasuk di atas.

Adaptor Data Frekuensi Tinggi MachineMetrics mudah dipasang sendiri dan menggunakan perangkat komputasi edge dan, jika relevan, pembelajaran mesin untuk mendapatkan makna paling banyak dari data terpenting Anda. Solusi terukur ini dapat diterapkan pada lusinan peralatan yang semuanya hanya menggunakan satu perangkat edge. Tumpukan teknologi ini memungkinkan pemeliharaan prediktif, pengoptimalan perkakas, diagnostik, dan pengoptimalan kualitas dalam satu solusi yang terjangkau. Platform IoT industri MachineMetrics lengkap menawarkan peningkatan untuk pengoptimalan proses dan pemantauan produksi. Ingin melihat bagaimana itu bisa bekerja untuk Anda? Pesan demo.