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2023年12月13日 星期三

 


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智慧工廠 —— 很多廠商都很熟悉的名詞。智能工廠是工業 4.0 的核心,但它們是什麼?智慧製造有哪些優勢?我們在本報導中為你總結了最重要的幾點。繼續閱讀以深入了解與智慧工廠相關的挑戰、技術和流程。

 

什麼是智慧工廠?

智慧工廠是高度數位化和網絡化的製造工廠。它以智慧製造為基礎,旨在創建完全自組織和優化的生產設施。

它們包括製造工廠以及物流系統、規劃環境和產品開發。這些過程以最少的人工交互發生,運行在人工智慧 (AI)、機器人技術、大數據和物聯網 (IoT) 等技術上。

 

智慧工廠有什麼好處?

在智慧工廠的核心,製造是它的技術。例如,透過使用感測器和機器人,可以收集和處理智能數據。這些數據為生產設施提供了許多優勢。其中包括:

提高生產力

即時數據顯示當前生產所需的內容。例如,供應商可以根據庫存數據輕鬆調整訂單。這樣,只交付智慧工廠中實際需要的東西。因此,由於缺少零件和浪費而導致的停機時間大大減少,這通常會降低生產成本並通過更快的交貨時間提高客戶滿意度。

提高產品品質

通過優化生產力節省的成本可以投資於產品開發。智慧製造數據分析可幫助您回答以下問題:

  1. 客戶需求在哪裡?
  2. 更高質量的新產品有哪些機會?

能源效率

一段時間以來,氣候目標一直是製造業的一個重要問題。透過減少浪費,智慧製造可以減少碳足跡。透過智慧製造獲得的能源節約,也有助於實現更好的能源平衡。減少能源浪費也會對商品價格產生影響,使最終消費者更能負擔得起。

智慧監控維護

一旦設備、電機或軸承需要維護,系統就會發送預防性警告消息。理想情況下,它會直接通知負責維修的維護團隊。因此,可以提前防止重大生產中斷。

使用 SDV(自動駕駛車輛)進行安全高效的運輸

感測器技術使 SDV 在智慧工廠內,運輸產品更安全、更高效。它會自動檢測到意外的障礙物,並立即啟動規避動作。避免事故或不必要的彎路可確保生產以最佳狀態運行。

根據應用的不同,智慧工廠還有更多優勢。

智慧工廠面臨哪些挑戰?

要成功實現智能工廠之路,轉換策略和未來適應性是最重要的要求。除其他外,該戰略應考慮以下挑戰:

數據整合

海量數據的處理是智慧工廠面臨的最大挑戰之一。沒有大數據策略,就無法為機器創造決策依據,也就無法建立理想的網路化工廠,或數位化交付網路。企業 架構可幫助你制訂新策略,因為它提供了公司及其技術的整體概覽。 

費用

這一點也可以成為智慧製造成功實施的優勢之一。但要建設智慧工廠,就必須提前對數位技術進行投資。如果成功實施,這些投資將在長期內獲得回報,因為營運將更加可靠和高效,並且能夠更快地對市場變化做出反應。由於最初的成本很高,為了在盡可能短的時間內充分利用智慧製造的潛力,前瞻性策略非常重要。

網路安全

智慧製造中技術使用的增加,也為潛在的攻擊者提供了更多機會。聯網的不僅僅是生產工廠中的機器,還有外包流程、供應商和部門等。這增加了對網路安全的需求。為避免經濟損失,強化網路安全實踐是任何成功的智慧工廠的關鍵基本要求。

智慧工廠內的技術和流程

使用的技術和流程因每個設施而異。 因此,整合和應用沒有黃金法則。 智慧製造中最重要的核心技術包括:

智慧感測器

透過生產商品、機器和其他裝置上的感測器,可以即時監控整個工廠的生產品質。 將中央工藝參數與樣品值進行比較。如果這些值存在偏差 —— 例如在生產期間 —— 則有可能及早干預並啟動對策。

這減少了生產錯誤和由此產生的浪費。在預測性維護方面,感測器提供有關機器何時應維修的精確資料。可以避免因機器故障或高維護成本而導致的生產中斷。

數位雙胞胎

數位雙胞胎代表機器、工具、生產商品、機器人,甚至工廠建築等物理屬性和物體的幾乎即時的數位影像。 基於資料分析,可以使用數位雙胞胎生成可能場景的模擬。

在這個虛擬世界中,可以在不影響智慧工廠實際生產的情況下做出結果預測。這節省了寶貴的時間,並保護物理過程免受可能的錯誤。

援助制度

自主運輸系統或機器人解決方案等輔助系統,已經廣泛用於工業生產。作為精益方法的延伸,它們目的在解決員工的身體和時間壓力,特別是在日常任務中,以便他們能夠專注於更高層次的決策。

大數據分析

在智慧工廠中,有大量的資料流 —— 機器、產品、部門和其他潛在的外部來源,以各種格式生成資料。使用這些資料是上述技術的基礎。因此,處理大數據的策略非常重要。資料必須在決策過程中得到處理、分析和智慧使用。 換句話說:大數據必須轉化為智慧資料。

成功過渡到智慧工廠是什麼樣子?

如前所述,智慧製造的道路因公司而異。同樣,每個智慧工廠的結構也會不同。 然而,如果成功實施,有五個元件對每個人都是一樣的:

1. 資料和演算法

智慧工廠以資料為生。 在數位雙胞胎的幫助下,您可以控制所有流程,做出決策,警告錯誤,並做出主動預測。建立、收集、管理、儲存,最重要的是分析資料流的策略和手段,然後對其做出反應,是智慧製造成功之路的基本要求。隨著時間的推移,這些資料集越來越大,涵蓋了越來越多的流程。

在擴充智慧工廠時,分析、儲存和管理能力應始終適應需求。即時資料視覺化可以透明地呈現捕獲的資料。 這使公司能夠做出更準確的決定。 

2. 技術

智慧工廠最重要的特徵之一是連線性。只有這樣,智慧製造才能發揮作用。完整的工廠以及各個機器、產品和其他裝置相互連線,並有一個中央控制系統相互通訊。例如,這可以實現供應商和客戶之間的即時資料交換,或生產和產品開發之間的更有效的合作。

然而,根據應用情況,也應考慮人工智慧、擴增實境或新增劑製造等其他技術。智慧工廠的基礎技術和軟體的數量可以迅速增加。應用程式組合管理可幫助你追蹤。你可以節省投資組合中未使用技術的任何成本,避免可能的法律侵權,並確保應用可以儘可能輕鬆地整合到當前的 IT 環境中。

透過智慧技術風險管理,你還可以確定每個 IT 元件的功能適應性和業務關鍵性,並建立跨區域和跨設施標準。 

3. 過程和控制

自我最佳化、自我適應和自主生產營運,是最佳化和敏捷的智慧工廠的核心特徵之一。許多決策是由機器在沒有人類干預的情況下做出的。這從根本上改變了傳統流程和管理任務。 這些必須相應地調整。

與供應商、客戶和其他工廠建立更緊密的網路,還需要新的控制模型和流程最佳化。必須重新思考和重新設計決策過程,以便以最佳方式應對這些變化。業務能力對映為討論和規劃奠定了基礎,顯現需要採取哪些措施,來滿足當前和未來的要求。

4. 員工

即使智慧製造意味著許多流程由機器自動控制,員工仍然是營運的關鍵。然而,角色和職責會改變。一些職位將不再需要,因為它們將被自動化和人工智慧所取代。其他職位可以透過增強現實或資料視覺化等新功能來增強。

員工角色和責任的變化需要適應性變革管理,以激勵、發展和培訓員工,並創造創新的招聘方法。

5. 網路安全

上述網路安全挑戰應從一開始就作為實施智慧工廠策略的優先事項。特別是在擴大到工廠層面之外時,技術安全路線圖極其重要。

始終採用方法:大思維,從小開始,快速擴充。實施可以像概念本身一樣敏捷和靈活。無論你是從單個工廠還是幾個連線點開始,都取決於你。然而,建議從一個系統開始,以便在可管理的測試環境中提前檢查該概念。然後,積極的結果可以轉移到其他工廠。

結論

智慧工廠是未來,如果不是現在的話。為了長期保持競爭力,公司現在應該開始漫長的轉型或重新設計過程。一開始,就有一個願景和從中衍生的策略,它一步一步地通向目標。始終關注對 IT 日益成長的需求很重要。

隨著技術的使用增加,以及生產站點與供應商和客戶的日益聯網,需要一個全面的策略,以最佳方式連線所有元件,並確保系統的未來適應性。

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