IoT v procesní výrobě
Internet věcí (IoT) umožňuje zvýšit efektivitu zařízení, podnítit kvalitu výroby a zajistit inteligentní dodavatelské řetězce pro výrobce z oblasti ropy a plynu, zemědělství a procesní výroby.
Azure IoT pro procesní výrobu
Dosáhnete vysoké kvality provozu v rámci procesů, maximalizujete výrobní výnosy při omezení odpadu a monitorováním integrity majetku zabráníte závažným a nákladným prostojům.
IoT umožňuje snížit provozní náklady a nastartovat růst vaší firmy.
Prozkoumejte tyto časté příklady použití IoT v procesní výrobě a představte si, jak by vám nové řešení Azure IoT pomohlo při podnikání.
Vysoká kvalita provozu
Shromažďováním dat ze zařízení a továren a jejich následnou konsolidací a analýzou získáte dokonalý přehled o svém provozu a lépe vyhovíte potřebám svých zákazníků. Když svým zaměstnancům poskytnete správná data ve správný čas, pomůžete jim činit lepší a rychlejší rozhodnutí, zdokonalit efektivitu provozu a rozhodování a předvídat poruchy. Akcelerátor řešení Azure IoT pro propojenou továrnu vám umožní dosáhnout vysoké kvality provozu.
Propojená logistika
Dokonalý přehled o příchozí a odchozí logistice umožňuje snížit rizika v dodavatelském řetězci a zajistit kvalitu a autentičnost přepravovaných produktů. Sledováním polohy materiálů a monitorováním spotřeby zdrojů pomocí senzorů IoT zapojených do celého dodavatelského řetězce vylepšíte bezpečnost a zvýšíte efektivitu. Propojenou logistiku vám umožní realizovat služby Azure Sphere, Azure Maps a Azure Blockchain.
Precizní hospodaření
Investováním do chytrých systémů hospodaření zajistíte bezpečnost a kvalitu zboží od sklizně až po uskladnění. Sdílením geografické polohy a dat ze senzorů můžete sledovat zemědělské výnosy napříč dodavatelským řetězcem a spolupracovat s jinými výrobci a dodavateli potravin a nápojů. Služby Azure Maps, Azure IoT Edge a akcelerátor řešení Azure IoT pro vzdálené sledování vám umožní dosáhnout precizního hospodaření.
Předpisová údržba
Propojením svých zařízení a aplikováním pokročilé analýzy a strojového učení můžete předvídat výpadky a zmírnit tak přerušení výroby a poskytování služeb. Podrobné přehledy a automatické výstrahy aktivované výrobními daty zajistí provozuschopnost výroby. Tyto pokroky vám umožní dosáhnout akcelerátor řešení Azure IoT pro předpisovou údržbu.
Spolupracujte s důvěryhodným dodavatelem IoT řešení
Kontaktujte násZvýšení spolehlivosti zařízení pomocí předpisové údržby
Díky řešení předpisové údržby, které je postavené čistě na produktech Azure IoT, můžete zjistit potenciální problémy dříve, než k nim dojde. V této ukázce je vidět, jak analyzovat streamovaná data ze senzorů a zařízení, shromažďovat data v průběhu času a aplikováním strojového učení předpovědět a zabránit závadám zařízení a nákladným prostojům.
Řídicí panel
Souhrn klíčových ukazatelů výkonu
Upozornění a varování
Podrobnosti o prostředku
Řešení upozornění
Vzdálené monitorování v reálném čase
Operátoři na řídicím panelu vidí umístění jednotlivých prostředků a stav celé infrastruktury v reálném čase.
Zobrazení stavu a umístění jednotlivých prostředků
Pochopení stavu prostředků je velice důležité, protože incidenty se ztrátou času mohou být kvůli výpadkům výroby a dodavatelským smlouvám velice nákladné.
Dozor nad vzdálenými umístěními
Pracoviště, která se dřív navštěvovala jednou za šest měsíců z důvodů rutinní údržby, je teď možné sledovat v reálném čase.
Sledování obchodních metrik v reálném čase
Na základě kritických provozních a výrobních dat se generují důležité obchodní klíčové ukazatele výkonu, které se během dne nebo výrobního intervalu sledují a porovnávají s cíli a prahovými hodnotami.
V reálném čase získáte výsledky z prostředků, které se tradičně celé dny, týdny nebo měsíce nemonitorovaly.
Integrace se stávajícími systémy
Data ze senzorů v reálném čase se mohou kombinovat s informacemi z jiných externích zdrojů nebo dokonce jiných podnikových systémů, jako jsou CRM nebo služby ERP.
Upozornění a varování v reálném čase
Upozornění se v reálném čase eskalují, aby jim operátor věnoval pozornost. Na havárie se dá rychle reagovat prostřednictvím portálu nebo vypnutím strojů pomocí příkazů odeslaných z řídicího panelu.
Predikce selhání dřív, než k nim dojde
Důležité je, že některá upozornění jsou předpokládaná. Údržbu je možné provést dřív, než dojde k selhání, pokud data ukazují na situaci nebo trend, který předpovědní model považuje za problematické.
Vyřešení potíží dřív, než eskalují
Operátor může vybrat kritickou chybu s nejvyšší prioritou, která se ještě neřeší nebo nesleduje.
Analýza datových kanálů v reálném čase
Řídicí panel ingestuje data v reálném čase. Na této úrovni je možné monitorovat skutečný stav a produkční výkon jednotlivých prostředků.
Možnost reagovat
Tato data umožňují příslušným pracovníkům naplánovat plánovanou (nebo neplánovanou) práci, organizovat časová období údržby nebo předpovídat produkční výstupy z prostředků, které mohou být na vzdálených pracovištích.
Provedení údržby dřív, než prostředek selže
V tomto příkladu jde o kritické predikované varování od ventilátoru. Během několika dnů selže a způsobí vypnutí příslušného prostředku. Spadá také do období standardní životnosti tohoto dílu. Operátor může vybrat konkrétní díl, se kterým bude něco dělat.
Provedení akce a vyřešení situace
Podrobnosti o upozornění na řídicím panelu poskytují operátorovi konkrétní informace o příslušném dílu a zjištěném problému. Zahrnují sériové číslo, číslo dílu a dokonce i inventární číslo a umístění náhradních dílů.
Analýza obchodních dopadů
Předpokládané selhání uvádí, že ventilátor vzduchového filtru selže dřív, než je pro tuto jednotku naplánovaná rutinní údržba. Výsledkem bude vypnutí prostředku s prostoji.
Analýza dat v reálném čase
Ze zařízení v terénu se ingestují data v reálném čase a zobrazí se na portálu. Operátor může monitorovat datový kanál v reálném čase a ověřit, že upozornění a poskytnuté informace jsou správné. Zobrazí se také prahová hodnota pro příslušné upozornění, takže si uživatel může snadno prohlédnout situaci v porovnání s běžným provozem.
Vytvoření lístků služby
Operátor může vytvořit lístek pro údržbáře, aby tento díl vyměnili, a zajistit tak provozuschopnost příslušného prostředku. Má také k dispozici informace a data pro provedení obchodních analýz a případně i provozních změn na základě jejich výsledku.
Vytvoření lístků služby
Operátor může vytvořit lístek pro údržbáře, aby tento díl vyměnili, a zajistit tak provozuschopnost příslušného prostředku. Má také k dispozici informace a data pro provedení obchodních analýz a případně i provozních změn na základě jejich výsledku.
IoT nabízí zpracovatelům úžasné možnosti
Bühler využívá IoT a strojové učení ke snížení spotřeby energie a plýtvání surovinami, zatímco vyrábí bezpečnější potraviny.
Stuart Bashford, ředitel pro digitální technologie, Bühler Group"We set this target to reduce energy consumption and waste by thirty percent in our customers' value chains and digitalization is an enabler of that."
Syngenta zvyšuje výnosy pomocí přehledů propojeného hospodářství získaných z údajů o pěstování.
Prabal Acharyya, celosvětový ředitel analýzy IoT, OSIsoft"We are embarking on a subscription-based software-as-a-service model for the agriculture industry and industrial agriculture customers."
Ecolab řeší globální problémy s vodou pomocí cloudových technologií.
Christophe Beck, prezident, Nalco Water, skupina Ecolab"We can capture any data, anywhere, and transmit that information around the world very rapidly. We can now harness the power of this platform to serve many more customers, measuring many more flows at many more plants than we could even conceive of in the past."
Díky systémům precizního hospodaření zajišťuje Tetra Pak bezpečnou dodávku potravin a nápojů z farmy až na stůl.
Johan Nilsson, viceprezident, Tetra Pak Services"When you have plants around the world, the service knowledge we gain from one plant comes to benefit another."
