IoT a folyamatrendszerű gyártásban

Növelje a berendezések hatékonyságát, javítsa a termelés minőségét, és használja ki az intelligens ellátási lánc előnyeit az olaj- és gázellátás, a mezőgazdaság és a folyamatrendszerű gyártás terén az eszközök internetes hálózatával (IoT).

Azure IoT folyamatrendszerű gyártáshoz

Valósítsa meg a folyamatok tökéletes működését, maximalizálja a termelés hozamát a keletkező hulladék mennyiségének csökkentésével, és figyelje az adatok integritását a kritikus és költséges leállások elkerülése érdekében.

A működési költségek csökkentése és a vállalat növekedésének felgyorsítása az IoT-vel

Fedezze fel az IoT folyamatrendszerű gyártásban történő felhasználásának ezeket a gyakori módjait, és képzelje el, hogyan segíthetné vállalata működését egy új Azure IoT-megoldás.

Kiváló működés

Kapjon teljes áttekintést a vállalat működéséről, és feleljen meg jobban az ügyfelek igényeinek a berendezések és a gyárak adatainak gyűjtésével, majd azok összevonásával és elemzésével. Javítsa a működési teljesítményt és a döntéshozatalt, lássa előre az akadályokat, és segítsen az alkalmazottaknak a jobb és gyorsabb döntéshozatalban a megfelelő adatok megfelelő időben történő hozzáférhetővé tételével. Érjen el kiváló működést az Azure IoT-megoldásgyorsítóval a csatlakoztatott gyárban.

Összekapcsolt logisztika

Csökkentse az ellátási láncból adódó kockázatot, és biztosítsa a beszállított termékek minőségét és eredetiségét a beérkező és kimenő termékek logisztikájának teljes felmérésével. Növelje a biztonságot és a hatékonyságot az anyagok helyének követésével és az erőforrások fogyásának az ellátási láncban elhelyezett IoT-érzékelőkkel történő figyelésével. Valósítson meg összekapcsolt logisztikát az Azure Sphere, az Azure Maps és az Azure Blockchain használatával.

Precíziós mezőgazdaság

Garantálja a termékek biztonságát és minőségét a betakarítástól a polcra kerülésig intelligens mezőgazdasági rendszerekbe való befektetéssel. Kövesse nyomon a mezőgazdasági hozamokat a beszállítói láncban, és működjön együtt más gyártókkal, valamint élelmiszer- és ital-előállítókkal megosztott földrajzi és érzékelő adatok használatával. Valósítson meg precíziós mezőgazdaságot az Azure Maps, az Azure IoT Edge és a távoli monitorozáshoz való Azure IoT-megoldásgyorsító használatával.

Előírt karbantartás

Csökkentse a termelés- és szolgáltatáskiesések számát a berendezések csatlakoztatásával és speciális analitika és gépi tanulás alkalmazásával a leállások előrejelzéséhez. Biztosítsa a termelés folyamatosságát bőséges betekintő adatokkal és a gyártási adatok által kiváltott automatikus riasztásokkal. Ezeket az eredményeket az előírt karbantartáshoz való Azure IoT-megoldásgyorsító használatával érheti el.

Munka az IoT terén élenjáró, megbízható partnerrel

Kapcsolat

A berendezések megbízhatóságának növelése előírt karbantartással

Azonosítsa a lehetséges problémákat, még mielőtt megtörténnének egy teljes egészében az Azure IoT-termékek felhasználásával létrehozott, előírt karbantartási megoldással. Ebből a bemutatóból megtudhatja, hogyan elemezheti az érzékelőkről és eszközökről érkező adatfolyamokat, gyűjthet folyamatosan adatokat, és alkalmazhat gépi tanulást a berendezések hibáinak és a költséges állásidőknek az előrejelzéséhez és megelőzéséhez.

Irányítópult

KPI-összegzés

Riasztások és figyelmeztetések

Objektumadatok

Riasztás utáni hibaelhárítás

3/1. lépés

Valós idejű távoli figyelés

Az operátorok a teljes infrastruktúra valós idejű elhelyezkedését és állapotát láthatják az irányítópulton.

3/2. lépés

Objektumok helyének és állapotának megtekintése

Az objektumok állapotának ismerete kulcsfontosságú, hiszen minden időigényes incidens rendkívül költséges lehet a termelési mennyiség és a szállítási szerződések szempontjából.

3/3. lépés

A távoli helyek figyelemmel kísérése

Míg egy adott helyszínt hathavonta látogattak meg rutinkarbantartás céljából, most valós időben figyelhetik az állapotát.

2/1. lépés

Üzleti metrikák nyomon követése valós időben

A kritikus fontosságú helyi és termelési adatok jelentős üzleti KPI-információkban lesznek összegezve, így összevethetők akár a napi, akár egy termelési időszakon belüli célkitűzésekkel és a küszöbértékekkel is.

Olyan objektumokról nyerhet valós idejű információt, amelyeket eddig napokig, hetekig vagy hónapokig nem monitoroztak.

2/2. lépés

Integráció meglévő rendszerekkel

Az érzékelők valós idejű adatai kombinálhatók más külső forrásokból, vagy akár más vállalati rendszerekből (például CRM vagy ERP-szolgáltatások) származó információkkal is.

3/1. lépés

Valós idejű riasztások és figyelmeztetések

A riasztások valós időben lesznek jelentve, így nem kerülik el az operátor figyelmét. A leállásokra gyorsan reagálhat az egyéni portálon vagy a gépek leállításával, amit az irányítópultról küldött parancsok segítségével végezhet el.

3/2. lépés

Meghibásodások előrejelzése

Fontos körülmény, hogy a riasztások egy része előre van jelezve. A karbantartás még a meghibásodás előtt elvégezhető, ha az adatok olyan helyzetre vagy trendre utalnak, amelyeket a prediktív modell problémásként azonosít.

3/3. lépés

A problémák megoldása, mielőtt súlyossá válnának

Az operátor kiválaszthatja azt a legmagasabb prioritású kritikus hibát, amely még nem lett megoldva és nincs figyelve.

3/1. lépés

Valós idejű adatcsatornák elemzése

Az irányítópult valós időben tölti be az adatokat. Ezen a szinten az egyes objektumok tényleges termelési teljesítménye és állapota monitorozható.

3/2. lépés

Megalapozottabb döntéshozatal

Ezeknek az adatoknak a használatával a döntéshozók megtervezhetik a beütemezett (vagy akár az ezen kívüli) feladatokat, megszervezhetik a karbantartási időszakokat, és előre jelezhetik a távoli helyszíneken lévő objektumok termelési eredményeit is.

3/3. lépés

Karbantartás elvégzése még az objektum meghibásodása előtt

Ebben a példában egy ventilátorra vonatkozó előrejelzett figyelmeztetés szerepel. Napokon belül meghibásodik, ami az objektum leállásához vezet majd. Ez még jóval az alkatrész várható élettartamán belül történik. Az operátor itt kiválaszthatja a konkrét alkatrészt, hogy intézkedni tudjon.

5/1. lépés

Intézkedés és problémaelhárítás

Az irányítópulton a riasztás adatai konkrét információt nyújtanak az operátor számára az alkatrésszel és az azonosított problémával kapcsolatban. Ezek közé tartozik például a sorozatszám, az alkatrész száma, sőt még a leltárról és a cserealkatrészek hollétéről is kap információt.

5/2. lépés

Üzletre gyakorolt hatás elemzése

A meghibásodás előrejelzése azt is tartalmazza, hogy a légszűrő ventilátor még az előtt fog meghibásodni, mielőtt a rutinkarbantartás esedékes lenne. Ez az objektum időveszteséggel járó leállásához vezet.

5/3. lépés

Adatok elemzése valós időben

A terepen lévő eszközökből az adatok valós időben lesznek beolvasva, és megjelennek a portálon. Az operátor a valós idejű tényleges adatcsatorna figyelésével ellenőrizheti, hogy a riasztások és a rendelkezésére bocsátott információk helytállóak-e. A riasztás küszöbértéke ugyancsak megjelenik, így a felhasználó egyszerűen összevetheti a figyelési adatokat a normál működéssel.

5/4. lépés

Szolgáltatási jegyek létrehozása

Az operátor szolgáltatási jegyet is létrehozhat, amelynek alapján a karbantartó személyzet kicserélheti az adott alkatrészt, és így fenntartható az objektum működőképes állapota. Ezen kívül olyan adatok is rendelkezésre állnak, amelyek üzleti elemzésekhez használhatóak, és amelyekkel az eredmény függvényében változtatások végezhetőek a működésben.

5/5. lépés

Szolgáltatási jegyek létrehozása

Az operátor szolgáltatási jegyet is létrehozhat, amelynek alapján a karbantartó személyzet kicserélheti az adott alkatrészt, és így fenntartható az objektum működőképes állapota. Ezen kívül olyan adatok is rendelkezésre állnak, amelyek üzleti elemzésekhez használhatóak, és amelyekkel az eredmény függvényében változtatások végezhetőek a működésben.

A folyamatrendszerű gyártást alkalmazó vállalatok nagyszerű eredményeket mutatnak fel az IoT alkalmazásával

A Bühler IoT-t és gépi tanulást használ az energiafogyasztás és az élelmiszer-pazarlás csökkentésére és az ételbiztonság növelésére.

"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."

Stuart Bashford, digitális igazgató, Bühler csoport
Buhler

A Syngenta növeli a hozamokat a kapcsolódó mezőgazdasági betekintő adatok növények adataiból történő kinyerésével.

"We are embarking on a subscription-based software-as-a-service model for the agriculture industry and industrial agriculture customers."

Prabal Acharyya, globális IoT-analitikai igazgató, OSIsoft
Syngenta

Az Ecolab a globális vízügyi kihívásokra kínál megoldást felhőalapú technológiákkal.

"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."

Christophe Beck, elnök, Nalco Water, az Ecolab vállalata
Ecolab

A Tetra Pak precíziós mezőgazdasági rendszerekkel tartja fenn az élelmiszer és az italok biztonságos eljutását a termelőktől az asztalig.

"When you have plants around the world, the service knowledge we gain from one plant comes to benefit another."

Johan Nilsson, alelnök, Tetra Pak Services
Tetra Pak

Vágjon bele egy IoT terén élenjáró, megbízható partnerrel

Kapcsolat