A IoT na fabricação por processos

Aumente a eficiência dos equipamentos, impulsione a qualidade da produção e atinja cadeias de fornecedores inteligentes nos setores de combustíveis fósseis, agricultura e fabricantes por processo com a IoT (Internet das Coisas).

Azure IoT para fabricação por processos

Obtenha excelência operacional em seus processos, maximize o rendimento da produção enquanto reduz desperdícios e monitore a integridade dos ativos para evitar tempo de inatividade custoso e crítico.

Reduza os custos operacionais e potencialize o crescimento da sua empresa com a IoT

Explore esses usos comuns da IoT na fabricação por processos e imagine como uma nova solução do Azure IoT poderia ajudar sua empresa.

Excelência operacional

Obtenha uma visão completa de suas operações e atenda melhor às necessidades dos clientes ao coletar dados sobre equipamentos e fábricas, consolidando e analisando-os. Melhore o desempenho operacional e a tomada de decisão, antecipe contratempos e ajude os funcionários a tomar decisões melhores e mais rápidas ao fornecer a eles os dados certos no momento ideal. Obtenha excelência operacional com o acelerador de solução do Azure IoT para fábrica conectada.

Logística conectada

Diminua o risco da cadeia de fornecedores e garanta a qualidade e a autenticidade dos produtos em trânsito com uma pesquisa completa sobre logística de entrada e saída. Melhore a segurança e aumente a eficiência ao acompanhar a localização de materiais e o monitoramento do consumo de recursos com sensores de IoT conectados em toda a sua cadeia de fornecedores. Obtenha logística conectada com o Azure Sphere, o Azure Mapas e o Azure Blockchain.

Agricultura de precisão

Garanta a segurança e a qualidade das mercadorias desde a colheita até a prateleira investindo em sistemas de agricultura inteligente. Acompanhe os rendimentos agrícolas pela cadeia de fornecedores e colabore com outros fabricantes e fornecedores de bebidas e alimentos usando geolocalização compartilhada e dados de sensores. Obtenha agricultura de precisão com o Azure Mapas, o Azure IoT Edge e o acelerador de solução do Azure IoT para monitoramento remoto.

Manutenção preditiva

Reduza os contratempos no serviço e na produção ao conectar seus equipamentos e aplicar análise avançada e machine learning para antecipar interrupções. Garanta tempo de atividade de produção com insights avançados e alertas automáticos disparados pelos dados de fabricação. Obtenha esses avanços com o acelerador de solução do Azure IoT para manutenção preditiva.

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Aumente a confiabilidade dos equipamentos com a manutenção preditiva

Identifique problemas potenciais antes que eles aconteçam com uma solução de manutenção preditiva completamente criada com produtos do Azure IoT. Nesta demonstração, veja como analisar dados de streaming de sensores e dispositivos, coletar dados ao longo do tempo e aplicar machine learning para prever e evitar falhas em equipamentos e tempo de inatividade custoso.

Painel

Resumo de KPI

Alertas e avisos

Detalhes do ativo

Resolução de alertas

Etapa 1 de 3

Monitoramento remoto em tempo real

Os operadores podem ver o local e o status de integridade de toda a infraestrutura em tempo real no painel.

Etapa 2 de 3

Exibir local e status do ativo

Entender a integridade dos ativos é fundamental, pois qualquer incidente que cause perda de tempo pode ter um custo muito alto para os volumes de produção e contratos de fornecimento.

Etapa 3 de 3

Acompanhar locais remotos

Se um local tiver sido visitado uma vez a cada seis meses para manutenção de rotina, seu status poderá ser acompanhado em tempo real.

Etapa 1 de 2

Acompanhar as métricas da empresa em tempo real

Os dados críticos de produção e do local resumem KPIs importantes da empresa, acompanhando e comparando-as a metas e limites ao longo do dia ou período de produção.

Obtenha resultados em tempo real dos ativos que tradicionalmente não podem ser monitorados por dias, semanas ou meses

Etapa 2 de 2

Integrar com os sistemas existentes

Os dados do sensor em tempo real podem ser combinados com informações de outras fontes externas ou até mesmo sistemas empresariais como serviços de CRM ou ERP.

Etapa 1 de 3

Alertas e avisos em tempo real

Os alertas são escalonados em tempo real para o operador. É possível responder rapidamente às falhas por meio do portal personalizado ou pelo desligamento das máquinas usando os comandos enviados pelo painel.

Etapa 2 de 3

Prever falhas antes que elas aconteçam

É importante lembrar que alguns alertas são previstos. A manutenção pode ser realizada antes da falha quando os dados indicam uma situação ou tendência que o modelo de previsão reconhece como problemática.

Etapa 3 de 3

Resolver problemas antes de escaloná-los

O operador pode selecionar o erro crítico de mais alta prioridade que ainda não esteja sendo resolvido ou monitorado.

Etapa 1 de 3

Analisar feeds de dados em tempo real

O painel ingere dados em tempo real. Nesse nível, o desempenho real de produção e o status de integridade de um ativo individual podem ser monitorados.

Etapa 2 de 3

Permitir que os tomadores de decisão executem ações

Esses dados permitem que os tomadores de decisão planejem o trabalho agendado (ou não agendado), organizem janelas de manutenção ou prevejam os resultados de produção de ativos que possam estar em locais remotos.

Etapa 3 de 3

Realizar a manutenção antes de o ativo falhar

Neste exemplo, um ventilador apresenta um aviso crítico previsto. Ele falhará em alguns dias e causará o desligamento do ativo. A peça também está dentro da vida útil padrão. O operador pode selecionar a peça específica para executar uma ação.

Etapa 1 de 5

Executar ação e resolver

O alerta do painel fornece ao operador informações específicas sobre a peça e o problema reconhecido. Isso inclui o número de série, o número da peça e o estoque e local dos itens de substituição.

Etapa 2 de 5

Analisar o impacto nos negócios

A falha prevista mostra que o ventilador do filtro de ar falhará antes que a unidade passe pela manutenção de rotina agendada. Isso causará o desligamento do ativo e perda de tempo.

Etapa 3 de 5

Analisar dados em tempo real

Os dados em tempo real são ingeridos de dispositivos no campo e exibidos no portal. O operador pode monitorar o feed de dados em tempo real para verificar se as informações fornecidas e os alertas estão corretos. O limite para o alerta também é exibido para que o usuário possa ver facilmente o acompanhamento em relação à operação normal.

Etapa 4 de 5

Criar tíquetes de serviço

O operador pode criar um tíquete para que a equipe de manutenção substitua a peça e mantenha o ativo em funcionamento. Eles também têm as informações e os dados para realizar a análise de negócios e fazer alterações às operações com base nos resultados.

Etapa 5 de 5

Criar tíquetes de serviço

O operador pode criar um tíquete para que a equipe de manutenção substitua a peça e mantenha o ativo em funcionamento. Eles também têm as informações e os dados para realizar a análise de negócios e fazer alterações às operações com base nos resultados.

Os fabricantes por processo estão fazendo coisas excelentes com a IoT

A Bühler usa IoT e machine learning para reduzir o consumo de energia e desperdício de alimentos ao produzir alimentos seguros.

“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, Diretor Digital, Grupo Bühler

Assista à história

Buhler

A Syngenta aumenta o rendimento ao receber insights agrícolas conectados dos dados de suas instalações.

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

Prabal Acharyya, Diretor Global de Análise de IoT, OSIsoft

Ler a história

Syngenta

A Ecolab soluciona os desafios hídricos globais com tecnologias de nuvem.

“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, Presidente, Nalco Water, uma empresa Ecolab

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Ecolab

A Tetra Pak mantém os alimentos e as bebidas fluindo de modo seguro da fazenda até a mesa com sistemas de agricultura de precisão.

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

Johan Nilsson, Vice-presidente, Serviços da Tetra Pak

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Tetra Pak

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