Tiga Contoh Terdepan Teknologi Manufaktur Lanjutan

Mendorong Transformasi Digital dengan Teknologi Manufaktur Lanjutan

Pabrik dari zaman lalu adalah lingkungan yang sangat statis. Anda memiliki bangunan, peralatan, pekerja, dan kuota. Tempelkan kartu waktu, kuota hari, dan pulang untuk makan malam. Sementara revolusional pada zamannya, jenis pabrik ini buruk dalam budaya modern dengan permintaan yang terus fluktuasi, harapan akan kecepatan, dan persaingan serta kolaborasi yang sengit. Segalanya bergerak lebih cepat sekarang—informasi, barang, mesin. Semuanya.

Produsen tradisional menerapkan teknologi manufaktur lanjutan untuk tetap cepat tanggap. Ini memberikan mereka dengan serbaguna, kemampuan untuk merekah dan merentangkan diri terhadap permintaan pasar, dan menggunakan sumber daya mereka dengan lebih efektif dan efisien. Strategi ini mengurangi risiko—perusahaan yang kaku bisa hancur di tengah krisis atau permintaan yang berkurang, sedangkan produsen lanjutan dapat beradaptasi dengan apa saja yang dilemparkan dunia kepada mereka.

Teknologi apa yang digunakan produsen lanjutan yang memberikan mereka keunggulan seperti itu? Meskipun banyak, di bawah ini adalah tiga bagian penting dari persamaan.

Machine Learning

Machine learning memberikan manfaat bagi produsen lanjutan pada dasarnya setiap level bisnis, dari peramalan permintaan hingga operasi, produksi, pemeliharaan, dan segala di antaranya.

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

Ia dapat secara akurat memprediksi permintaan yang diharapkan untuk menetapkan tujuan produksi, meningkatkan efisiensi utilizasi mesin, menganalisis data mesin untuk menentukan kapan bagian akan rusak sebelum operator manusia dapat memperhatikannya, dan lebih banyak. Machine learning, subset dari kecerdasan buatan, telah menjadi elemen dasar dari produsen lanjutan yang benar-benar kompetitif dan berbasis data.

Edge Computing

Komputasi edge membantu mengatasi masalah terlalu banyak data untuk ditransfer secara andal dan efisien waktu ke data center untuk dianalisis. Dengan men-deploy perangkat di "edge" sistem yang dapat menawarkan beberapa tingkat pemfilteran 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 Industrial IoT.

Komputasi edge juga membuat teknologi yang digunakan dalam pabrik cerdas dapat diskalakan. Bahkan dengan throughput data yang masif, perangkat edge menawarkan skalabilitas yang tidak pernah terjadi sebelumnya, memungkinkan kasus penggunaan analitik edge.

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

Pengumpulan Data Tinggi Frekuensi

Sensor IoT tradisional—jika Anda bisa menyebutnya demikian—mengumpulkan data, tetapi pada kecepatan yang tidak selalu menunjukkan keseluruhan gambar saat waktunya untuk dianalisis.

"Bayangkan Anda mencoba mempelajari lagu baru di piano, tetapi lembar musik hanya memiliki satu nota dari setiap sepuluh. Bukankah itu akan cukup sulit?

Itulah seperti mempelajari apa yang dilakukan mesin Anda dengan data yang hanya memutar beberapa nota dari seluruh potongan." – Lou Zhang, MachineMetrics

Adaptor data tinggi frekuensi, sebaliknya, memungkinkan tingkat pengambilan data 1000 titik per detik (1 kHz). Dengan tingkat granularitas ini, data dapat menunjukkan tren yang jauh lebih dapat diprediksi, terutama saat dipadukan dengan teknologi machine learning.

Tidak seperti sensor IoT tradisional, perangkat pengambilan data tanpa sensor ini dapat menahan lingkungan manufaktur yang hostile seperti yang melibatkan bahan kimia korosif atau puing terbang. Sedangkan sensor mungkin perlu dikalibrasi ulang karena variabel yang ada di hampir setiap lingkungan manufaktur, jenis adaptor data tinggi frekuensi ini menggunakan informasi langsung dari komputer mesin dan tidak tunduk pada kebutuhan untuk kalibrasi, penggantian, atau membuat garansi peralatan manufaktur mahal batal. Alternatif ini dapat diskalakan, andal, akurat, dan hemat biaya, sedangkan sensor IoT kuno tidak ada di antara keduanya.

High Frequency Data Adapter MachineMetrics sederhana untuk diinstal sendiri dan memanfaatkan perangkat komputasi edge dan, saat relevan, machine learning untuk mendapatkan makna paling banyak dari data terpenting Anda. Solusi yang dapat diskalakan ini dapat di-deploy pada puluhan potong peralatan yang semuanya menggunakan hanya satu perangkat edge. Stack teknologi ini memungkinkan pemeliharaan prediktif, optimasi alat, diagnostik, dan optimasi kualitas dalam satu solusi yang terjangkau. Platform Industrial IoT lengkap MachineMetrics menawarkan peningkatan optimasi proses dan pemantauan produksi. Ingin melihat bagaimana ini dapat bekerja untuk Anda? Pesan demo.