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工业4.0 - 16技术改造生产

数字技术已经改变了我们的生活方式!

事实上,技术不仅改变了我们的生活方式,还改变了我们思考和感知世界的方式!

从通讯到健康,社会的每一个领域都受到了这个时代数字景观的影响。

商业和制造业也是如此看到数字化的影响

通常被称为4.0行业在美国,采用现代技术(其中大部分是智能技术)来提高商业的方方面面,并使许多当今工业系统实现自动化,已不再被视为营销噱头,而是正在改变公司运营方式的现实。

当我们说一个企业的方方面面时,我们指的是每一个方面,包括生产。

工业4.0与制造业

工业4.0为制造业和生产带来了什么?

  • 这样更容易收集和分析数据在各种机器。
  • 使生产过程更快、更高效、更灵活。
  • 增加工业增长
  • 增强全球经济
  • 创建了一个新的竞争格局
  • 改变了员工工作

这个版本的技术革命才刚刚开始!

工业4.0与制造业相关,不同于以往以自动化为中心的版本,因为它以大数据、持续连接和人机交互为中心。

这些焦点使得自主制造系统在全球范围内成为现实。

哪些技术刺激了第四次工业技术革命?

具体来说,这些技术是如何推动生产和制造系统和程序的发展,并改变了当今企业的劳动力结构?

16个技术进步这有助于开创工业制造的新的现代化,并在企业生产产品的方式和在特定行业内竞争的方式上产生了不可逆转的变化。

这16种技术的范围和应用经常重叠,因为我们设计它们彼此充分集成,以产生一个有凝聚力的制造单元。

1.5 g网络

最新的移动通信技术是5G,它超越了其前身4G,具有更大的数据容量、数据速度和更低的网络延迟(延迟数据)。

这对消费者和行业都有好处。

5G网络覆盖已经开始今年(2020年),但它将如何影响将利用这一优势的各个行业部门还有待观察。

然而,我们预计它将在其中几个国家激起一波新的和创新的服务浪潮。

5 g连接

就制造业而言,5G将改变无线通信的传统角色,因为过去大多数工厂、工厂和仓库经历的有限连接现在将成为过去。

低延迟,更大的物联网

由于5G将提供更可靠和一致的连接,几乎没有延迟,制造工厂现在可以做到依靠自动机器不受干扰地履行职责。

最终,这不间断的连接将允许更高的生产水平,几乎不需要监督如果有的话,可以定期进行维护检查。

此外,5G还将促进所有机器、计算设备和通信设备之间不断连接的物联网(IoT)。

再次,由于5G将提供更一致和持续的互联网连接,生产线和制造工厂将采用越来越多的现代技术,利用物联网使其系统更快、更高效和更安全。

将从5G中受益的一些特定制造领域包括:

  • 库存监控
  • 自主机器人生产
  • 环境感知系统

尽管5G刚刚在西方的一些行业铺开,但一些东方国家正期待通过5G来改造本国的关键行业。

具体地说,非洲和中东已经在使用5G技术进一步推进他们的智慧城市和农业产业。

更快的速度、更低的延迟水平和一个庞大的通信网络不仅将改变工业和生产过程和能力,而且还将改变全球各国的整个经济潜力。华体会电子体育平台

2.制造业的应用

手机应用程序真的可以让制造工厂更有效率?

80%的ceo认为移动技术对他们的公司具有战略重要性运营效率

生产设施混乱不堪。

大量的库存,很多流水线的员工各种检查员和技术人员都挤在一个大的生产中心里,尽他们最大的努力使一切井井有条,按计划进行。

定制的移动应用程序可以帮助最小化这种混乱数据收集和资产跟踪,这将最终提高生产力,使生产工厂运行更加顺畅。

这些只是制造应用程序加快生产设施运行的众多方式中的两种。

这项技术还可以帮助解决以下几个问题:

客户关系管理软件(CRM)

一些制造工厂和仓库太大了,以至于需要高尔夫球车才能从一个地方到另一个地方而不让自己筋疲力尽。

这使得订单处理和执行成为一项困难和耗时的任务。

移动应用程序可以帮助弥合这一差距通过与客户关系管理软件的集成,使客户与工厂工人、经理和官员之间保持不断的沟通,使其更容易以更及时和灵活的方式处理订单。

订单完成

传统上,制造工厂的员工会使用各种手持扫描仪和设备来处理订单和跟踪库存。

然而,移动订单执行应用程序已经淘汰了对多个跟踪和处理设备的需求。

订单执行应用程序可以通过单个设备(智能手机、笔记本电脑或平板电脑)访问,所有的制造任务都可以在这些设备上处理。

这样的任务包括:

  • 完成订单
  • 参加虚拟会议
  • 发送和检查邮件
  • 在库存

最棒的是,虽然所有这些任务都可以在一台设备上轻松完成,但该应用程序会自动更新工厂的数据库、公司的跟踪软件和网站。

报价

为潜在客户提供准确的报价有多重要?

一些制造商声称70%销售转化率当他们在推销或客户询问期间或之后提供报价时。

配置价格和报价(CPQ)应用程序允许销售代表在与潜在客户接触的同时获得准确的价格报价,从而增加销售的机会。

生产管理

更短的生产时间提高了客户满意度和收入。

现在,通过移动应用程序和物联网软件集成,远程编程生产运行成为可能。

你所需要做的就是输入模型制造业数据通过智能手机或平板电脑进入你的应用程序,它将立即将信息中继到生产工厂的物联网设备,在那里生产将立即开始。

公司甚至可以对这种加速生产收取额外费用,以增加其利润。

机器维护、监控和维修

移动应用程序可以立即通知生产设施的维护团队任何故障的设备或离线的机器,以减少任何由于停机的损失。

制造业应用程序也可以扫描服务和维护更新在物联网设备上使用已安装的传感器设备。

这有助于确保生产设施中所有机器的所需维护和服务按时进行减少磨损和提前退休。

3.物联网& IIoT

工业4.0和物联网(IoT)已经成为我们同时使用的短语,用来指技术对现代工业的影响,以及“智能”技术对制造业的影响。

虽然它们不是一回事,但如果没有物联网,工业4.0就不可能实现。

物联网

物联网利用互联网网络和感官设备使机器联式这样就能更自主、更高效地工作。

想想整个房子里的智能恒温器,它们在每个房间都使用传感器,通过互联网连接,可以通过智能手机相互传递信息。

工业4.0是指通过技术驱动的机器、设备、应用程序和软件实现制造过程的自动化和数据通信。

这两者是如何联系在一起的?为什么其中一个几乎完全依赖另一个才能正常工作?

物联网连接9个技术实现整个工业4.0制造过程的自动化。

构成这九项核心技术的所有机器人、工具和设备都具有传感器和数据处理和收集能力,我们可以通过物联网技术将它们连接起来华体会电子体育平台让它们形成一个和谐的循环

其结果是一个大型的内聚制造网络,可以实时响应其所服务的市场的需求。

IIoT

虽然物联网和工业物联网指的是同一种技术,但应该清楚的是,物联网这个术语指的是消费品和工业物联网(工业物联网)工业过程,如制造

物联网和工业物联网的主要观点是,在未来几年里,通过互联网连接的智能机器将成为制造商的常态。

我们预计全球制造商将投资700亿美元物联网解决方案到明年(2020年)。

目前,工业物联网正在经历一个数字化过程,我们预计随之而来的将是预测性维护和预测性或智能生产等“智能”功能。华体会电子体育平台

连接整个制造网络机器、工具和设备的革新并非没有障碍,但从长远来看,它提供的机会远大于困难。

印度工业物联网能提供什么样的机会?

  • 能源效率
  • 更高的生产价值/质量
  • 预见性维护
  • 减少停机时间
  • 智能和自动化决策

哈雷戴维森最初,该公司发现很难在其制造工厂内改造其工业物联网传感器,但一旦他们的全功能物联网生产设施建成,就可以缩短其按订单建造的周期,并将生产率提高3-4%。

4.机器人(Cobots)

在制造业中使用机器人技术并不是一个新概念。

我们用过根工业设置从1954年开始增加产量,生产出更高质量的商品,并取代人力。

然而,新出现的是机器人,通常被称为协作机器人或合作机器人,它们填补了机器人和人类工人之间的空白。

机器人在制造业

用自动化机器人或“关在笼子里”的工人来完成某些生产活动并不总是可能的。这就是合作机器人的用武之地。

它们比自动化生产线上的同类设备更小,因此可以与人类工人一起工作,辅助他们,而不是取代他们。

协同机器人被设计用来在制造工厂以四种不同的方式帮助人类:

  • 功率和力的限制: Cobot可以检测人类工作者能承受多大的力量和力量,当超过极限时,Cobot会自动关闭一个活动,直到问题得到解决。
  • 安全监控停止合作机器人有传感器,可以检测人类离它们有多近。如果距离太近,合作机器人会自动关闭,以避免任何潜在的事故。
  • 速度和分离监测:当人类靠近机器人时,它们的活动速度会降低。
  • 手头的指导功能:具有手工指导功能的合作机器人协助精细生产。它们可以通过感知操作人员的实际握力和移动速度,学习如何以不造成损坏的压力和速度握住和移动物体。

福特汽车公司自2016年以来,他们一直在德国的制造厂使用合作机器人为他们的汽车安装和插入减震器。

他们这样做不仅提高了员工的满意度,而且还提高了生产产量和工厂空间效率。

5.穿戴

可穿戴技术,顾名思义,就是可以穿戴的技术。

智能手机、眼镜、手表或衣服现在都可以包含芯片或应用程序给我们实时数据不需要我们去找。

我们已经在消费和娱乐方面使用了可穿戴设备工业用途对于这种技术正在进一步探索中。

由于制造工厂是一个需要尽可能快的实时数据以确保效率和安全的环境,穿戴能提醒员工相关信息的技术的能力是无价的。

可穿戴设备可以为以下安全情况提供警报:

  • 产品线故障和故障
  • 有毒气体警报
  • 员工事故

以下是当今可穿戴计算应用的一些例子:

“智能”眼镜

用户可以使用该设备定位数据和检测损坏的传感器,而不必搜索它-它出现在他们的视野!

智能眼镜的设计可以实时流媒体视频和音频。

这将提高维护维修的能力,技术人员可以向佩戴眼镜的生产线员工提供详细的指导,而不必在他们旁边操作。

这种技术还可以传递有关仓库零件、提货和其他库存警报的实时数据,而无需员工去任何地方或访问任何设备来检索这些数据。

感觉设备

我们现在可以把感觉装置作为贴片佩戴根据动作、手势和身体比例确定员工的生产水平。

这是一个很好的工具,可以用来确定一个人什么时候需要休息来刷新自己,然后更强壮地回来更有效地完成他们的任务。

服装

一些服装技术正在世界各地的制造工厂中使用,包括温度控制它可以根据需要冷却或加热用户的身体。

这种技术不仅可以为生产线和制造工厂的工人提供持续的舒适,而且还可以检测冷和热的危险程度从而保护用户免受潜在的伤害。

服装技术对制造商的另一种应用形式是外骨骼

用于制造的外骨骼最容易获得的技术这是可穿戴机器人协会的约瑟夫·希尔特博士的结论。

外骨骼为制造商提供了三个明显的优势:

  • 降低工伤
  • 较低的工作疲劳
  • 增加工作时间

它们有助于减少医疗费用,提高生产力,优化员工的潜在工作-生活。

外骨骼可穿戴设备的一些主要类别包括:

  • Tool-Holding:用于举起重物的装有弹簧的手臂。
  • 没有椅子的椅子这些外骨骼被穿在工作服外面,有助于减少疲劳。
  • 护背:在弯曲时,有助于减轻背部肌肉的负荷。
  • 驱动的手套:帮助工人更好地抓住沉重的工具,并帮助不能充分张开手指和手的残疾工人。
  • 全身套装:为身体提供支撑和额外的力量,以完成沉重和困难的任务。
  • 多余的机器人:多备一双手,把工具和其他材料放在合适的位置。

许多知名品牌已经在使用上述可穿戴设备来提高生产效率和提高工厂内工人的安全,但宝马将这项技术更进一步,推出了他们的新产品虚拟工厂质量控制员可以指出工厂的任何部分,并通过使用可穿戴设备分析和记录缺陷。

6.预见性维护

我们在前面的章节中提到预测维护是物联网技术的一个主要好处。

然而,它在这里再次被提及,因为它对制造业的影响不应被低估。

预测维护本身并不是一项技术,而是一套由技术大大增强的技术。

预测维护(PdM),利用机器数据揭示提醒维护的特定模式制造工人担心可能发生的问题。

这种技术的主要好处是,维修人员不必等到机器坏了才修理它,因为他们可以进行微小的调整在重大问题发生之前特别是在计划停机期间,这几乎总是需要更低的成本。

辅助PdM的主要技术是工业物联网。

将这种技术应用到生产设备中以改进预见性维护投资回报率提高了十倍,维护成本降低了30%,停机时间减少了35-45%,设备故障减少了70%以上。

7.深度学习(机器学习)

深度学习,通常被称为机器学习,是工业4.0最重要的技术因素之一,因为它使收集和存储数据变得简单和廉价。

不仅如此,智能机器还可以自我分析数据以更低的成本创造更高质量的产品——制造最重要的目标!

深度学习机器与AI(人工智能)密切相关,我们将在后面的部分中进一步讨论。

目前,重点将放在机器学习如何提高生产率、提高产品质量和确保员工安全上。

预测质量和安全分析

我们已经讨论了很多关于工业4.0的预测性维护方面的内容,但是这个技术革命给全球制造工厂带来的另一个好处是可预测的质量和安全通过计算机分析。

智能机器可以准确预测质量恶化,就像通过预测性维护分析防止不必要的停机一样容易。

一旦机器通过分析它收集到的产品数据“了解到”产品的质量即将进入下降螺旋,它可以停止生产并在重新启动之前提供解决方案。

员工安全也是如此。

这些机器安装了传感器,能够从环境中检测数据,并评估是否有潜在的危险正在逼近。

机器学习相关数据的方法主要有两种:有监督的和无监督的。

监督机器学习:这里的目标已经定义-输入和输出数据&期望的结果是已知的。机器需要做的唯一一件事就是将两者进行匹配,以得出所需场景的必要预测。

非监督机器学习:通过这种深度学习,机器可以自由地收集和分析数据,因为输入、输出和结果都是未知的。

两种类型的机器学习的结果是:

  • 延长剩余使用寿命(RUI):机器可以分析设备行为,以提高性能和保持健康。
  • 更好的供应链管理:机器使用库存数据来更好地监控和同步生产流程。
  • 更好的质量控制机器可以对…提出见解产品质量通过分析过去的制造业表现并预测未来。
  • 人机协作:机器学习能力允许机器更好地与人类合作华体会电子体育平台,并在危险情况发生前预测(对人类工人来说)。
  • 消费者制造:当市场需求中的数据发生变化时,机器会做出相应的反应,并开发出新的输出,以与不断增加或减少的需求保持一致。

机器学习的一个很好的例子是西门子;一家德国企业集团,使用机器学习的形式神经网络-无监督机器学习-以监测和提高其钢铁厂的效率。

西门子表示,其在机器学习网络上的投资是其能够将燃气轮机排放提高到目前水平的主要原因比任何人类都做得好据该集团称。

该公司继续投资于机器学习和人工智能技术,以改善其制造设施,并表示将继续增加过去10年向美国软件公司投资的100亿美元。

8.认知制造业

认知制造是指认知计算如何处理人工智能、物联网等新技术带来的大数据“负荷”。

认知制造业

处理、分析和优化制造数据的旧方法现在与工业4.0技术无关。它无法“跟上”智能机器收集和存储的不断增长的数据量,更不用说“扩大”了。

这就是认知计算的用武之地。

认知技术,它建立在物联网的基础上,可以充分利用跨越许多系统、流程和设备的海量数据,对整个供应链——从设计到客户支持——提出见解。

认知制造技术可以通过三种方式做到这一点:

  • 智能设备这包括传感器、分析软件和能够自行检测和诊断问题的认知计算机。
  • 认知过程与操作:包括用于分析工作流程、生产过程和环境的计华体会电子体育平台算能力,以提高操作的质量和效率。
  • 智能资源:结合来自不同来源的数据——工人、管理人员、不同地点、专家和过去的机器使用情况,以优化劳动力、能源和工厂的整个劳动力。

IBM调查了140电子高管看看认知制造是如何影响电子工业的。

他们发现,许多电子公司已经在全面使用认知制造技术,而且实际上是这样因为更高的生产力而获得更高的投资回报率通过使用这些技术来升级。

9.混合生产

混合制造是指两种技术在制造环境中协同工作的组合,即加法制造(即3D打印)和减去制造(即计算机数控- CNC铣削)。

3D打印用于生产的建立阶段,而数控铣用于制造和打磨最终产品。

主要的使用这两种技术的好处在一起是一种更统一的和精确的生产环境中,更大的设计自由能够有效地创造复杂和灵活的零件,无论他们的设计是多么复杂或激进。

混合制造的其他好处包括:

  • 减少处理时间
  • 方便检查
  • 生产所需的资源更少

加法和减法制造相结合带来的设计自由度和精度有助于设计出更高质量的最终产品。

10.分布式分类技术

分布式账本是由分布在各地的数据库组成的,以使交易更加透明,因此非常网络攻击很难发生因为每个事务在整个同步网络中都是公开见证的。

除了在整个同步数据库中进行的核心交易外,账本上的任何更改都会被记录下来,并在短时间内分发给所有相关方。

所有有关各方都随时被告知所发生的事情。

区块链该技术是著名的加密货币比特币背后的主要技术,是数字账本技术(DLT)的一个例子。

据说DLT将很快成为推动工业4.0的所有技术背后的驱动力。

为什么?

通过保持整个生产过程可跟踪的和透明的在美国,生产变得更便宜、更快、更安全。

使用DLT增加了制造过程的每个区域的可见性,提高了整个供应链的效率。

增加制造业的可见性从供应商到客户交付的所有制造领域为制造商带来了以下具体的好处:

  • 改善supplier-order准确性
  • 增加跟踪能力
  • 更快的交货时间
  • 改善产品质量

在制造环境中使用DLT的唯一问题是将所有不同的工业4.0技术与选定的分布式账本同步。

目前,为制造商设计的DLT很少,但有一种尤其显示出巨大的前景。

IOTA是为工业4.0量身定制的记录和执行工厂设备/机器与物联网之间的交易快速和安全。

日本IT公司富士通(Fujitsu)对此深信不疑极微小区块链技术将是连接各种工业4.0技术的缺失部分,并在未来智能工厂的创建中发挥不可或缺的作用。

11.分析

我们在这里所说的分析不是你的普通数据,而是生产数据,这需要不同的分析。

制造分析是独特的,因为分析这些信息的唯一方法是使用智能技术,也就是工业4.0所支持的那种技术。

传统商业智能工具存在的问题

了解机器停机和生产调度的影响是很重要的,但要给出整个供应链中正在发生的事情的一个完整的画面。

由于许多传统的BI工具有助于为上述情况创建预测度量,它们不能实时发现质量缺陷并为设计团队提供解决方案来纠正它们。

新分析,智能分析

新分析究竟是什么?

因此,什么是智能分析?

对于制造业数据,这意味着增强智能哪一个能在一瞬间学习、适应和执行根据环境和市场情况。

这种增强技术包括:

  • 自然语言查询
  • 数据讲故事
  • 数据发现
  • 以上3种能力可以给厂家带华体会电子体育平台来以下优势:
  • 生产材料的预测
  • 生产时间的预测
  • 可交付性预测(交货期预测)

一个这样的BI工具可以提供智能分析-制造分析-是改进的IBM软件称为Cognos

该软件包括机器学习功能,自动模式检测,简单报告,以及交互式和智能仪表盘。华体会电子体育平台

12.整体供应链管理

在数据分析和技术连接之前,公司的供应链由不同的、独立的部门组成,例如制造、物流和采购等。

这些部门中的每一个都对整体做出了贡献,但在相互作用和往来中却不是“整体”。

工业4.0技术,特别是物联网和集成数据系统,使供应链更加整体,管理更容易,不断的信息在部门之间来回反弹,从而使一个部门的决策不会对供应链的另一部分产生不利影响。

更全面的供应链管理系统的好处包括:

  • 价格平衡
  • 更高的产品价值
  • 更高的产品质量
  • 更好的客户服务和支持

从现在开始,8特定技术已被认定为有助于在现代制造设施之间带来更协作和连接的供应链。

它们包括:

  • 人工智能(AI)
  • 先进的分析
  • 数据分类技术(DLT)
  • 物联网(IoT)
  • 智能机器
  • 聊天机器人
  • 自主机器人
  • 虚拟现实(VR) &增强现实(AR)

整体供应链管理不是一个想要实现的想法,而是当前的现实,许多公司已经在这方面取得了很大的成功。

从2007年到2016年,家得宝(Home Depot)将每个门店的物流管理部门统一为一个集中的单位,因为他们的员工更忙于管理和补充库存,而不是帮助顾客。

该公司现在在其总部使用先进的数据软件解决方案,以更高效和有效的方式跟踪和补充每个商店的库存水平。

13.机对机(M2M)通信

机器对机器(M2M)通信是通过电子传感器从机器收集数据,然后通过网络将这些数据传输到能够准确解释数据的特殊软件中。

机器和软件之间的数据转移要么成为人类评估的产物,要么成为直接命令,直接转移到其他机器和流程,以便它们完成任务。

M2M方法和技术制造业4.0的基石由于在今天的制造设施中收集的数据量往往太大,无法用传统的数据收集和分析方法和工具来解释。

的数量数据工业4.0所能产生的东西对于人类的消费来说太多了,这也是很多东西没有被使用的原因之一。

制造机器不仅有能力收集大量的数据,还可以存储、传输和解释这些数据,以便人类能够理解它,并利用它来改进生产过程。

利用M2M技术可以提高效率和透明度的一些主要生产领域包括:

  • 库存管理
  • 劳动力安排
  • 线可用性
  • 操作顺序
  • 生产设备的维护和可靠性

最终,M2M技术有两个主要的最终结果:更好的网络通信和增强的人类能力。华体会电子体育平台

网络通信

传统上,M2M通信是硬连线网络的产物,这限制了处理的数据量和数据处理速度,因为网络接近,缺乏协议

今天的无线技术和云技术为M2M网络提供了更广泛的连接范围和更标准化的协议。

此外,先进的机器感应设备和软件将楼层操作与办公室管理连接起来,使两者能够实时同步访问和传输数据,使整个生产线能够及时了解最新的市场情况。

增强的人类

M2M技术的伟大之处在于,它的目的不是取代人类,而是帮助他们提高创造性的可能性。

由于机器现在可以自动收集、监测和解释数据,并自行决定和调整,生产工人就有了额外的时间更好的产品设计、流程和系统

14.人工智能(AI)

人工智能,也被称为机器学习,在制造环境中包括“智能工具”,如模式识别软件还有使用传感器收集数据进行分析的机器人。

然而,这种人工智能技术并不仅仅局限于机器人和其他生产机器,因为今天的“智能”工厂已经在其生产流程、制造系统和其他不直接与生产线相连的任务中使用各种人工智能技术。

预测分析

以下只是一些制造商正在使用的领域AI-infused技术提高生产效率并降低运营成本和生产时间:

研究与发展(R&D)

  • 人工智能可以优化材料的使用和再利用。
  • 人工智能可以计算原型的可能性&原型零件故障。
  • AI可以增加制造业数据的探索和发现。

生产

人工智能可以通过降低制造成本来优化生产过程。

人工智能可以促进成本优化的各种制造领域包括:

  • 维护
  • 产量优化
  • 供应链
  • 故障检测
  • 整体设备操作

预见性维护

用一分钟停机时间预见性维护的成本约为22,000美元,在保持健康的底线方面更为重要。

前面已经讨论了很多关于预测性维护的内容,但应该注意的是,在没有人工智能的情况下,不可能成功地进行预测性维护,至少在今天的制造环境中是不可能的。

没有智能算法和应用程序的指导和帮助,人类和基于规则的系统无法计算智能机器可以收集的数据量。

基本上,人工智能系统可以捕获整个机器数据链,处理并转化为人类消费。

结果是增加正常运行时间,降低维护成本,减少维护计划

供应链管理

毫无疑问,几乎所有制造商的供应链都变得更加复杂,因为每年都会在各种产品中增加各种传感器、系统和小配件。

为了减少增加的供应链的复杂性,我们可以使用人工智能来创建精确的需求预测和自动化许多采购活动今天的制造商要求。

质量保证

这是人工智能帮助增长的最大领域质量保证(QA),是在目视检查。

如今,最准确的QA衡量标准是视觉识别。机器学习算法现在几乎可以立即检测到产品故障,并在低质量产品进入市场之前停止生产。

这种技术不仅有助于改进故障检测,而且产品质量

设施管理

所有的生产设施都需要人力、电力、冷暖系统等资源。

但是,通过人工智能技术可以优化这种资源成本。

例如,谷歌给出了它们的Deepmind人工智能完全控制他们数据中心的冷却系统。

这样的信任为公司节省了30%的能源!

产量优化

制造业产量不仅反映了生产率,也反映了生产浪费。

多达70%的材料都可以浪费和报废在制造过程中!

由于人工智能技术不仅能够收集,而且还能够组合生产设施中每个工序和机器的数据,它可以使用和关联如此大量的各种数据,以减少产量的减损。

人工智能已经被证明可以减少产量减损在半导体行业内高达30% !

15.Cyber-Physical系统(CPS)

网络物理系统(CPS)是指连接物理世界和计算机和通信技术。这些系统本身由计算机算法监视和控制,并通过互联网与最终用户连接。

工业4.0可以被认为是一个信息物理系统,因为技术和工业劳动都在现代工业设施中融合和协调。

当CPS模型被用于制造过程时,它就变成了“网络制造”。

采用这种系统的制造商有许多好处,其中一些如下:

  • 资产管理
  • 生产力
  • 生产灵活性和可配置性

CPS或网络制造相对于传统制造管理系统(例如,基于经验的管理系统)的主要优势是它完全依靠证据保持现实世界和数字世界的联系,以管理资产和评估风险和机会。

驱动CPS的主要技术是基于传感器的通信技术,如监视生产设施环境的无线传感器。

CPS所使用的其他技术包括:

  • 智能电网
  • 过程控制软件/系统
  • 自主机器人

耦合模型是基于CPS的一种较新的制造方法。

耦合模型的方法制造业在分析算法的帮助下,使用基于云的物理机器模拟。

这个模型的美妙之处在于,管理人员可以访问所有的模拟和收集的数据,用于分析和未来预测,即使访问现实世界的机器是有限的。

16.网络安全

虽然工业4.0技术已经使整个制造业游戏变得更好,但它也带来了许多需要解决的暴露问题。

随着越来越多的科技进入制造业,对网络攻击

自2017年以来,制造业成为最容易受到网络犯罪影响的行业。

数据泄露等网络攻击可能发生的主要领域包括:

  • 不受保护的计算机
  • 不受保护的服务器
  • 未受保护的网络机器(即,复印机、打印机、传真机)
  • 电子邮件、智能手机和社交媒体诈骗

尽管许多制造商表示他们已经做到了缺乏训练有素的网络安全人员和雇佣他们的预算,有各种低成本和易于实现的安全措施可以帮助保持敏感数据的安全。

这些包括:

  • 设置强密码
  • 使用几个备份在几个位置。
  • 允许有限的数据访问给员工。
  • 不断地监视公司的网络
  • 使用加密的数据
  • 保证工作计算设备的安全和绝不使用公共WiFi如果可能的话。

除了数据泄露,网络犯罪分子还可以通过许多其他方式扰乱生产过程,如窃取知识产权和工业间谍活动。

智能制造工厂必须优先利用网络安全技术保护其数据、流程、系统和网络。

如果预算允许,最好的方法之一是雇用IT托管服务提供者(MSPs)。

他们提供了一系列的网络安全措施,例如:

  • 防火墙和病毒防护
  • 广域网/局域网监控
  • 基础设施管理
  • 安全的虚拟环境
  • 灾难恢复
  • 现场支持/帮助台支持
  • 24/7的安全

结论

工业4.0承诺将彻底改变公司生产产品的方式。

看看以上构成工业4.0的技术、方法和系统,以及伴随它们的真实世界的例子和案例研究,它似乎是有。

这些技术和系统已经连接整个生产线这样一来,来自不同来源和部门的海量数据现在可以被制造工厂中的任何成员或团队使用,在虚拟环境中进行通信和分析信息,然后将其转换回现实世界的应用程序。

其结果是一个更精简,成本效益,成本效益,透明和灵活的制造过程,让客户满意,提高底线。

关于我们

从一个合同制造公司,BuntyLLC发展成为一个全方位服务的定制加工,锻造和铸造金属零件制造企业。我们在位于南卡罗来纳州格林维尔的总部提供全球解决方案。

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