Tantangan Manufaktur Otomotif dan Solusi IoT

Menangani Masalah Manufaktur Otomotif yang Kompleks dengan IIoT

Manufaktur otomotif harus tetap gesit untuk memenuhi tuntutan pasar yang dinamis. Tantangan operasional akan terus melimpah di lingkungan yang kompleks dan kompetitif secara global, dan pabrik yang mendukung beberapa model otomotif dengan fitur opsional yang disesuaikan akan membutuhkan alur kerja yang gesit.

Ini berarti bahwa proses produksi akan menjadi kurang linier dan lebih modular. Mesin tetap tujuan tunggal sekarang harus memiliki fleksibilitas tugas untuk pekerjaan batch yang berbeda dalam lingkungan produksi dan waktu penyelesaian untuk pengaturan dan pembongkaran akan dibatasi dan cepat. Selain itu, robot kolaboratif harus cukup cerdas untuk berinteraksi secara aman dengan manusia di berbagai tahap produksi, dan situasi line-down, di mana peralatan harus diperbaiki secara tidak terduga, dapat secara negatif meningkatkan efisiensi produksi untuk seluruh pabrik.

Produsen otomotif beralih ke IoT Industri, di antara solusi Industri 4.0 lainnya, untuk memecahkan masalah kompleks ini.

IoT dan Digital Twins

Penerapan strategi IoT otomotif dalam mengejar peningkatan efisiensi otomatisasi pabrik harus didekati secara holistik. Ini harus dipertimbangkan dalam konteks infrastruktur yang ada, sumber daya manusia, kualitas, perbaikan proses, dan pengambilan keputusan operasional. Pendekatan yang ditargetkan dapat diambil untuk area manufaktur yang membutuhkan peningkatan efisiensi paling tinggi. Untuk merancang sistem IoT untuk manufaktur otomotif dengan benar, pertama-tama kita harus mulai dengan tujuan akhir dengan menjawab dua pertanyaan mendasar. Pertama, masalah atau tanggapan apa yang perlu dipecahkan? Kedua, prediktor apa yang kita butuhkan untuk menyelesaikannya? Ini akan mendorong arsitektur desain dari atas ke bawah.

Integrasi sistem IoT dapat diperkenalkan berlapis-lapis sesuai kebutuhan untuk inisiatif ROI. Namun, desain lengkap di awal akan menemukan perangkat keras sensor, perangkat lunak, dan model analitis yang diperlukan untuk memaksimalkan produktivitas. Bukti dasbor dari analitik pabrik dapat menyoroti kesenjangan antara eksekusi dan model pabrik yang ideal.

Pada tingkat mesin, kembaran digital aset mencakup data teknik terperinci untuk mensimulasikan fungsi aset peralatan. Dari simulasi ini, analisis dapat dilakukan untuk mengekstrak wawasan tentang perilaku dunia nyata. Kemampuannya dapat memberikan data kinerja di banyak konteks operasi dalam lingkungan manufaktur mereka sendiri. Salah satu contoh kasus penggunaan terbaik dari aset digital twin adalah saat digunakan untuk mengumpulkan data keandalan untuk pemahaman yang lebih baik tentang potensi kegagalan sehingga dapat diperkirakan dan dikelola dengan cara yang dapat diprediksi.

Replikasi digital dari seluruh pabrik otomotif dapat mengidentifikasi area perbaikan untuk menunjukkan kinerja optimal yang ideal dari banyak sistem kompleks. Seluruh proses dapat didukung oleh simulasi kembar digital perusahaan yang dapat dibandingkan secara real-time dengan hasil yang terukur. Data dari simulasi ini tidak hanya akan memberikan wawasan tentang efisiensi logistik, tetapi pengoptimalan alat berat melalui adaptasi yang fleksibel dapat dipantau untuk penyempurnaan operasi.

Kualitas Otomotif

Kualitas pengerjaan dalam industri otomotif tidak ada duanya. Ini tidak bisa menjadi renungan, melainkan kualitas harus melekat dalam arsitektur desain produksi otomotif. Dengan persyaratan tingkat cacat yang sangat rendah, di mana 1 ppm dapat ditingkatkan, kualitas di seluruh proses manufaktur adalah yang terpenting. Hal ini tidak hanya mendorong kualitas input material, tetapi juga optimalisasi mesin dan proses selama perakitan. Dengan memantau aktivitas kinerja mesin dalam infrastruktur IoT, peningkatan proses waktu nyata dapat diwujudkan dengan alur kerja yang memberikan wawasan untuk peningkatan kualitas yang dapat ditindaklanjuti. Hal ini, pada gilirannya, akan mendorong produk berkualitas lebih tinggi di seluruh platform manufaktur.

Wawasan Keputusan

Produsen otomotif dapat berjuang untuk menemukan bakat terampil untuk mendukung mesin yang semakin kompleks. Pemeliharaan tidak bisa lagi didasarkan pada model run-to-break, melainkan optimasi berkelanjutan. Meskipun program magang pemeliharaan sedang diperluas, sensor jaringan di seluruh alat berat dapat memprediksi pemeliharaan mereka sendiri dan menawarkan solusi untuk peningkatan operasional. Pemeliharaan prediktif dan optimisasi preskriptif berwawasan ke depan dapat ditargetkan dengan model analitis yang membandingkan aktivitas aktual dengan simulasi digital. Strategi yang reaktif terhadap apa yang terjadi pada shift hari sebelumnya tidak bisa lagi optimal. Keputusan proaktif dari penerapan IoT untuk meningkatkan aktivitas masa depan akan didorong oleh infrastruktur yang menghasilkan informasi mendalam dari mesin dan data operasional.

Nirkabel untuk Peralatan Lama

Otomatisasi praktis di dalam pabrik harus mendorong laba atas investasi yang berarti yang masuk akal secara bisnis bagi perusahaan. Untuk peralatan lama yang lama, implementasi IoT baru mungkin tidak selalu menjadi tindakan terbaik di semua area bisnis. Tujuan IoT harus mencapai cara kerja yang lebih baik, bukan hanya untuk menyebarkan sistem perusahaan baru. Namun, peralatan otomotif yang ada tidak perlu menjadi beban untuk menerapkan strategi IoT baru. Infrastruktur nirkabel untuk peralatan baru sekarang dapat berlapis di atas sistem perusahaan lama tanpa mengganggu sistem komunikasi kabel yang kuat. Interaksi mulus antara yang lama dan yang baru dapat dicapai dengan perangkat keras IoT dan strategi jaringan yang tepat.

Solusi IoT untuk Manufaktur Otomotif

Strategi IoT otomotif akan membutuhkan platform yang memanfaatkan keahlian yang sudah ada di dalam pabrik. Karyawan yang memiliki pengetahuan langsung sudah mengetahui seperti apa kinerja alat berat yang buruk saat mereka melihatnya. Wawasan dari solusi IoT harus memperluas pengalaman ini agar staf dapat memanfaatkan tim ahli ini untuk mengekstrak wawasan terbaik. Platform IoT industri MachineMetrics mengintegrasikan alat analisis yang mengubah data sensor mesin mentah dengan model analitik deret waktu. Pengetahuan ini dapat dicerna untuk mengubah wawasan ini menjadi sistem yang didorong oleh data, bukan hanya oleh orang-orang yang telah diberikan pengalaman orang pertama.

Dasbor MachineMetrics intuitif untuk penempatan tipe seret dan lepas di dalam lingkungan. Pelatihan membuat koneksi logis dari apa yang telah dialami di lantai produksi. Pemicu peringatan kepada manajemen, pengawas lantai, dan pekerja pabrik memungkinkan pengambilan keputusan di seluruh hierarki organisasi. Algoritme model data dilatih lebih lanjut dengan input baru untuk menyatukan solusi lebih cepat di masa depan. Model data dapat menjadi ahli operasi karena kecerdasan tambahan diperoleh tentang perilaku dunia nyata. MachineMetrics mengintegrasikan platform IoT industri lengkap untuk pemantauan alat berat, pemantauan kondisi, pemeliharaan prediktif, dan pengoptimalan proses untuk wawasan yang dapat ditindaklanjuti dalam manufaktur otomotif.

Temukan bagaimana MachineMetrics membantu produsen otomotif memanfaatkan data alat berat untuk membuat keputusan yang lebih baik dan lebih cepat secara real time.