IoT i prosessproduksjon

Øk effektiviteten på utstyr, driv produksjonskvaliteten framover og utnytt intelligente forsyningslinjer for olje og gass, landbruk og prosessproduksjon med Tingenes Internett (IoT).

Azure IoT for prosessproduksjon

Oppnå høy kvalitet på drift på tvers av prosesser, maksimer hva du utretter i produksjon mens du reduserer sløsing, og overvåk integritet på utstyr for å unngå kritisk og dyr nedetid.

Reduser driftskostnader og styrk veksten i bedriften med IoT

Utforsk vanlig bruk av IoT i prosessproduksjon, og forestill deg hvordan en ny Azure IoT-løsning kan hjelpe din bedrift.

Oppnå solid drift

Få en komplett oversikt over driften og dekk kundenes behov bedre ved å samle data fra utstyr og fabrikker for dernest å konsolidere og analysere dem. Forbedre ytelse på drift og treff avgjørelser fortere, forutse forstyrrelser, og hjelp ansatte med å treffe bedre og raskere avgjørelser ved å gi dem de riktige dataene til det riktige tidspunktet. Oppnå høy kvalitet på drift med Azure IoT løsningsakselerator for tilkoblede fabrikker.

Tilkoblet logistikk

Reduser risiko i forsyningskjeden og sikre kvaliteten og autensiteten til produkter i transport med en full undersøkelse av innkommende og utgående logistikk. Forbedre sikkerheten og øk effektiviteten ved å spore plasseringen av materialene og overvåke ressursforbruk med IoT-sensorer koblet til hele forsyningskjeden. Oppnå tilkoblet logistikk med Azure Sphere, Azure Maps og Azure Blockchain.

Presisjonslandbruk

Bli trygg på sikkerheten og kvaliteten på varene fra innhøstning til butikkhylle ved å investere i smarte systemer for landbruk. Spor landbruksvarer gjennom forsyningskjeden og samarbeid med andre produsenter og leverandører av mat og drikke ved å dele data om geolokasjon og fra sensorer. Oppnå presisjonslandbruk med Azure Maps, Azure IoT Edge og Azure IoT løsningsakselerator for fjernovervåking.

Forebyggende vedlikehold

Forhindre forstyrrelser i produksjon og tjeneste ved å koble til utstyret og bruke avanserte analyseverktøy og maskinlæring for å forutse nedetid. Sikre oppetid i produksjon med detaljert innsikt og automatiske varsel utløst av produkjsonsdata. Gjør disse forbedringene med Azure IoT løsningsakselerator for forebyggende vedlikehold.

Arbeid med en pålitelig IoT-leder

Kontakt oss

Øk utstyrets pålitelighet med forebyggende vedlikehold

Identifiser potensielle problemer før de skjer, med en forebyggende løsning for vedlikehold bygd ene og alene med Azure IoT-produkter. I denne demoen kan du se hvordan du kan analysere data fra sensorer og enheter, samle data over tid og bruke maskinlæring til å forutse og forhindre feil på utstyr og dyr nedetid.

Instrumentbord

KPI-sammendrag

Varsel og advarsel

Ressursdetaljer

Varselløsning

Trinn 1 av 3

Fjernovervåking i sanntid

Operatører kan se lokasjonen og tilstanden til hele infrastrukturen i sanntid på instrumentbordet.

Trinn 2 av 3

Vis lokasjonen og statusen til ressursene

Forståelse av tilstanden til ressursene er avgjørende da problemer som forårsaker produksjonsforsinkelser, kan være enormt kostbare for produksjonsvolumer og leveransekontrakter.

Trinn 3 av 3

Hold et øye med eksterne lokasjoner

Hvor et anlegg tidligere fikk rutinemessig vedlikehold hvert halvår, kan statusen nå spores i sanntid.

Trinn 1 av 2

Spor forretningsmåledata i sanntid

Kritiske anleggs- og produksjonsdata samles for å gi et sammendrag over forretning-KPI-er hvor de spores opp mot målsetninger og grenser i løpet av hele dagen eller produksjonsperioden.

Få sanntidsresultater fra ressurser som tidligere kanskje ikke ble overvåket på flere dager, uker eller måneder

Trinn 2 av 2

Integrer enkelt med eksisterende systemer

Sensordata i sanntid kan kombineres med informasjon fra andre eksterne ressurser, eller til og med andre forretningssystemer, som CRM- eller ERP-tjenester.

Trinn 1 av 3

Varsler og advarsler i sanntid

Varsler eskaleres i sanntid for at operatøren kan foreta tiltak. Svikt i utstyret kan reageres på raskt gjennom den tilpassede portalen eller ved å stenge ned maskiner gjennom kommandoer som sendes fra instrumentbordet.

Trinn 2 av 3

Forutsi svikt i utstyr før det oppstår

Det viktigste er at enkelte varsler forutses. Vedlikehold kan utføres på forskudd før en feil oppstår, der hvor data peker mot en situasjon eller trend som prediksjonsmodellen gjenkjenner som problematisk.

Trinn 3 av 3

Løs problemer før de blir større

Operatøren kan velge den kritiske feilen med høyest prioritet som ikke allerede blir løst eller overvåket.

Trinn 1 av 3

Analyser data i sanntid

Instrumentbordet viser data i sanntid. På dette nivået kan den faktiske produksjonsytelsen og tilstanden til en individuell ressurs overvåkes.

Trinn 2 av 3

Gi beslutningstakere mulighet til å handle

Disse dataene gir også beslutningstakere mulighet til å legge til rette for planlagt (eller ikke planlagt) arbeid, organisere vedlikeholdsvinduer eller forutse produksjonsresultater fra ressurser som kan være på eksterne lokasjoner.

Trinn 3 av 3

Foreta vedlikehold før en ressurs svikter

I dette eksempelet har en vifte en kritisk prediktiv advarsel. Den kommer til å svikte om noen få dager og forårsake nedstenging av ressursen. Den er også enda langt fra serviceintervallet for denne delen. Operatøren kan velge den spesifikke delen for å foreta en handling.

Trinn 1 av 5

Foreta en handling og løs

Varseldetaljene på instrumentbordet gir operatøren spesifikk informasjon om delen og det registrerte problemet. Dette inkluderer serienummer, delenummer og til og med lagerbeholdningen og lokasjonen til reservedelene.

Trinn 2 av 5

Analyser forretningspåvirkningen

Den prediktive feilen registrerer at luftfilterviften vil svikte før enheten er planlagt for rutinemessig vedlikehold. Dette vil føre til en nedstenging av ressursen og tapt produksjonstid.

Trinn 3 av 5

Analyser data i sanntid

Sanntidsdata tas inn fra enheter i felten og vises i portalen. Operatøren kan overvåke i sanntid den faktiske datafeeden for å kontrollere at varslene og informasjonen stemmer. Grensen for varselet vises også, slik at brukeren lett kan se sporingen i forhold til normal drift.

Trinn 4 av 5

Opprett serviceforespørsel

Operatøren kan opprette en forespørsel for å be vedlikeholdspersonale om å bytte ut delen og holde ressursen i drift. De kan også ha informasjon og data for å utføre en forretningsanalyse og foreta driftsendringer basert på resultatet.

Trinn 5 av 5

Opprett serviceforespørsel

Operatøren kan opprette en forespørsel for å be vedlikeholdspersonale om å bytte ut delen og holde ressursen i drift. De kan også ha informasjon og data for å utføre en forretningsanalyse og foreta driftsendringer basert på resultatet.

Ledende selskaper innen prosessproduksjon gjør store ting med IoT

Bühler bruker IoT og maskinlæring for å redusere energiforbruk og sløsing av mat samtidig som de gjør maten tryggere å spise.

"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, Digital Officer, Bühler Group
Buhler

Syngenta øker utbyttet ved å hente innsikt fra plantedata med tilkoblet landbruk.

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

Prabal Acharyya, Worldwide Director of IOT Analytics, OSIsoft
Syngenta

Ecolab løser globale vannproblemer med skyteknologi.

"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, konserndirektør i Ecolab-selskapet Nalco Water
Ecolab

Tetra Pak sørger for at mat og drikke flyter trygt fra gård til kjøkkenbord med systemer for presisjonslandbruk.

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

Johan Nilsson, Vice President, Tetra Pak Services
Tetra Pak

Begynn reisen med en pålitelig IoT-leder

Kontakt oss