Sensor Cerdas:Kelebihan dan Kekurangan Mesin Industri

Sensor sangat penting dalam hal menangkap informasi diagnostik dasar dari mesin dan peralatan industri.

Namun, staf yang bertanggung jawab atas pemeliharaan mesin-mesin ini hampir pensiun dan tenaga kerja baru yang lebih muda terus bertambah.

Meskipun generasi baru ini dapat dengan mudah menyesuaikan diri dengan teknologi manufaktur yang berkembang pesat dan data yang disediakan olehnya, generasi baru ini tidak terbiasa dengan peralatan seperti karyawan lama.

Kenyataannya adalah bahwa produsen hanya dapat berhasil jika dapat menangkap data dalam konteks untuk membuat diagnostik prediktif dan mendapatkan hasil maksimal dari data manufaktur.

Teknologi penangkapan cerdas memenuhi kebutuhan ini dan memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang status mesin industri. Hal ini membantu generasi sekarang dan mendatang untuk mengoptimalkan proses pabrik.

Namun meskipun sensor pintar membuat proses produksi lebih transparan, tidak semua sensor perlu dilengkapi dengan teknologi ini.

Penting untuk mengetahui di mana dan kapan kemampuan sensor pintar harus direalisasikan.

Apa yang Dapat Dibawa oleh Sensor Cerdas ke Dunia Manufaktur?

Untuk memulai, sensor pintar dapat mengoptimalkan proses manufaktur fleksibel yang memerlukan perubahan lini yang sering dengan produk dengan ukuran berbeda.

Konfigurasi manual untuk setiap produk yang diproduksi di sabuk tidak lagi diperlukan karena sensor pintar menyimpan beberapa profil di pengontrol.

Jika perlu, mereka dapat meneruskannya ke sensor untuk mendukung berbagai produk. Ini berarti bahwa waktu yang diperlukan untuk mengkonfigurasi sensor dapat dikurangi dari beberapa menit menjadi beberapa milidetik. Ini memungkinkan Anda untuk mengoptimalkan manufaktur fleksibel Anda.

Sebagian besar aplikasi manufaktur fleksibel mencakup berbagai sensor yang memerlukan pengajaran ulang. Metode konfigurasi sering kali berbeda dari keluarga sensor ke yang lain.

Operator kemudian lebih bertanggung jawab untuk mengetahui proses yang tepat yang diperlukan untuk memperbarui setiap sensor. Diperlukan waktu hingga satu jam untuk mengonfigurasi ulang sensor secara manual pada satu mesin.

Dan meskipun tarif per jam yang diperlukan untuk tugas ini bukanlah faktor yang tidak signifikan, hilangnya satu jam produksi selama konfigurasi adalah masalah sebenarnya.

Bergantung pada biaya produk yang diproduksi, satu kerugian produksi per hari dapat menelan biaya hingga $200.000.

Beradaptasi dengan Tenaga Kerja yang Berubah

Sensor pintar tidak hanya mencegah waktu henti produksi, tetapi juga membantu mengatasi masalah tenaga kerja yang terus berubah.

Seiring bertambahnya usia tenaga kerja dan pensiunan operator senior, banyak pengetahuan yang hilang. Sebagai aturan, hanya satu karyawan baru yang akan dipekerjakan untuk tiga karyawan yang keluar.

Karyawan yang lebih tua terbiasa dengan mesin mereka – mereka tahu setiap keanehan dan tahu cara menanganinya.

Ketika operator berpengalaman ini pensiun, mereka membawa sebagian besar pengetahuan itu bersama mereka. Generasi berikutnya belum tentu akrab dengan keanehan dan solusi.

Karena alasan inilah, sensor pintar dengan berbagai fungsi diagnostiknya merupakan keuntungan bagi perubahan tenaga kerja ini.

Faktor lain yang tidak kalah halusnya adalah konfigurasi otomatis dari sistem sensor cerdas yang terintegrasi selalu memberikan nilai konstan ke sensor.

Hal ini dapat mengurangi kesalahan konfigurasi atau masalah produksi yang mungkin terjadi dengan perubahan parameter manual oleh operator, terutama jika itu adalah orang yang kurang berpengalaman.

Nilai-nilai ini dapat diperiksa oleh mesin dan pabrik pembuat untuk memastikan bahwa setiap mesin dioperasikan dengan pengaturan yang optimal.

Beralih ke sensor pintar tidak akan dievaluasi sampai Anda mengetahui biaya konfigurasi sensor untuk perubahan pada lini produk dan dampak dari perubahan tenaga kerja.

Terima kasih telah membaca artikel kami, tetap dapatkan informasi tentang dunia industri dan Exapro dengan mengikuti kami di Exapro Hub, Facebook, Twitter, dan LinkedIn.