Интернет вещей в непрерывном производстве

Повысьте эффективность оборудования и качество производства, а также внедрите интеллектуальные цепочки поставок для нефтегазовой отрасли, сельского хозяйства и непрерывного производства с помощью Интернета вещей.

Azure IoT для непрерывного производства

Оптимизируйте эффективность всех своих процессов, повысьте выход продукции, сокращая количество отходов, и отслеживайте целостность ресурсов во избежание опасных и дорогостоящих простоев.

Сократите эксплуатационные расходы и стимулируйте рост компании благодаря Интернету вещей

Ознакомьтесь с распространенными применениями Интернета вещей в непрерывном производстве и представьте, как новое решение Azure IoT может помочь вашему бизнесу.

Эффективность операционных процессов

Получите полное представление об операциях и лучше узнайте потребности своих клиентов, собирая данные с оборудования и производственных объектов, а затем консолидируя и анализируя их. Оптимизируйте эксплуатационную производительность и принятие решений, прогнозируйте перебои в работе и помогайте сотрудникам быстро принимать обоснованные решения, предоставляя им нужные данные в нужное время. Повысьте эксплуатационную эффективность благодаря акселератору решений Azure IoT для умного производства.

Интеллектуальная логистика

Снизьте риск в цепочке поставок и обеспечьте качество и подлинность проходящей через нее продукции, проведя полный обзор входящих и исходящих данных логистики. Повысьте безопасность и эффективность, отслеживая местоположение материалов и потребление ресурсов с помощью датчиков Интернета вещей, подключенных на протяжении всей цепочки поставок. Внедрите интеллектуальную логистику с помощью Azure Sphere, Azure Maps и Azure Blockchain.

Точное земледелие

Обеспечьте безопасность и качество продукции, начиная сбором урожая и заканчивая продажей, купив интеллектуальные земледельческие системы. Отслеживайте урожайность через цепочку поставок и сотрудничайте с другими производителями и поставщиками продуктов питания и напитков, используя общие данные геолокации и датчиков. Обеспечьте точное земледелие благодаря Azure Maps, Azure IoT Edge, и акселератору решений Azure IoT для удаленного мониторинга.

Директивное обслуживание

Предотвратите перебои в производстве и обслуживании, подключив оборудование и применяя углубленную аналитику и машинное обучение для прогнозирования отключений. Обеспечьте непрерывную работу производства благодаря подробным аналитическим сведениям и автоматическим оповещениям, основанным на производственных данных. Все это возможно с акселератором решений Azure IoT для директивного обслуживания.

Работайте с надежным лидером Интернета вещей

Связаться с нами

Повышение надежности оборудования за счет директивного обслуживания

Заранее выявляйте потенциальные проблемы с помощью решения для директивного обслуживания, состоящего исключительно из продуктов Azure IoT. В этой демонстрации показано, как анализировать потоковые данные от датчиков и устройств, собирать данные с течением времени и применять машинное обучение, чтобы прогнозировать и предотвращать сбои оборудования, избегая расходов, вызванных простоями.

Панель мониторинга

Сводка КПЭ

Оповещения и предупреждения

Сведения о ресурсе

Устранение проблемы

Этап 1 из 3

Удаленный мониторинг в реальном времени

На панели мониторинга операторы в реальном времени видят местонахождение отдельных объектов и состояние работоспособности всей инфраструктуры.

Этап 2 из 3

Просмотр сведений о местонахождении и состоянии активов

Сведения о работоспособности активов критически важны для компании, так как длительные простои могут очень сильно повлиять на объемы производства и поставки по контрактам.

Этап 3 из 3

Контроль отдаленных производственных объектов

Если раньше плановое обслуживание какого-либо производственного объекта проводилось раз в полгода, то сейчас его состояние отслеживается в реальном времени.

Этап 1 из 2

Отслеживание бизнес-метрик в реальном времени

Критически важные данные об объекте и производственном процессе обобщаются для предоставления ключевых показателей эффективности. Эти данные отслеживаются и сверяются с целевыми показателями и пороговыми значениями в течение всего дня или эксплуатационного периода.

Активы, которые раньше могли не отслеживаться днями, неделями и даже месяцами, теперь можно контролировать в реальном времени.

Этап 2 из 2

Интеграция с существующими системами

Данные, поступающие с датчиков в реальном времени, можно объединить с информацией, получаемой из других внешних источников, включая корпоративные системы управления отношениями с клиентами и службы планирования ресурсов предприятия.

Этап 1 из 3

Оповещения и предупреждения в реальном времени

Оповещения в реальном времени передаются на рассмотрение оператору. На поломки можно быстро реагировать через специализированный портал или посредством отправки с панели мониторинга команды на выключение оборудования.

Этап 2 из 3

Прогнозирование для предотвращения сбоев

Важно отметить, что некоторые оповещения вполне прогнозируемы. Если данные указывают на ситуацию или тенденцию, которую модель прогнозирования считает проблематичной, техническое обслуживание можно провести заблаговременно, до возникновения сбоя.

Этап 3 из 3

Решение проблем до того, как они попадут на стол руководству

Оператор может выбрать критическую ошибку с наивысшим приоритетом, которая еще не устраняется или не отслеживается.

Этап 1 из 3

Анализ данных, поступающих в реальном времени

Данные поступают на панель мониторинга в реальном времени. На этом уровне можно отслеживать фактические производственные показатели и состояние работоспособности отдельного актива.

Этап 2 из 3

Данные для взвешенного принятия решений

Эти данные позволяют принимающим решения лицам инициировать подготовку к плановым (или внеплановым) работам, выбирать периоды обслуживания или прогнозировать объемы добычи для активов, которые могут находится на отдаленных производственных объектах.

Этап 3 из 3

Проведение технического обслуживания до выхода актива из строя

В этом примере система сообщает о критическом состоянии вентилятора. Он выйдет из строя в течение нескольких дней, что приведет к полной остановке актива. Стандартный срок службы этого узла еще не истек. Оператор может выбрать определенный узел, в отношении которого требуется принять меры.

Этап 1 из 5

Принятие мер и устранение проблемы

В окне подробных сведений на панели мониторинга оператор видит информацию о выбранном узле и отчет об обнаруженной проблеме. Здесь можно просмотреть серийный номер и артикул детали и даже узнать о наличии запчасти на складах. Более того, здесь можно найти ближайший склад, где эту запчасть можно получить.

Этап 2 из 5

Анализ воздействия на бизнес

В предупреждении о прогнозируемом сбое сообщается, что вентилятор воздушного фильтра выйдет из строя до того, как начнется его плановое обслуживание. Это приведет к полной остановке актива и потере рабочего времени.

Этап 3 из 5

Анализ данных в реальном времени

На портале отображаются данные, которые в реальном времени передают устройства с производственных площадок. Оператор просматривает эти данные и проверяет правильность отображаемых оповещений и сведений. Здесь также отображается пороговое значение, по достижении которого срабатывает оповещение. Это позволяет пользователю легко сравнить текущее состояние узла со штатным режимом работы.

Этап 4 из 5

Создание запросов на обслуживание

Оператор может создать запрос на обслуживание, чтобы ремонтно-обслуживающий персонал заменил узел и сохранил работоспособность всего актива. Кроме того, у оператора есть все необходимые данные для бизнес-анализа и внесения изменений в регламент работы в зависимости от результатов технического обслуживания.

Этап 5 из 5

Создание запросов на обслуживание

Оператор может создать запрос на обслуживание, чтобы ремонтно-обслуживающий персонал заменил узел и сохранил работоспособность всего актива. Кроме того, у оператора есть все необходимые данные для бизнес-анализа и внесения изменений в регламент работы в зависимости от результатов технического обслуживания.

Компании в отрасли непрерывного производства добиваются превосходных результатов благодаря Интернету вещей

Компания Bühler использует Интернет вещей и машинное обучение, чтобы снизить энергопотребление и количество пищевых отходов, обеспечивая безопасность еды.

"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."

Стюарт Башфорд (Stuart Bashford), директор по цифровым технологиям, Bühler Group

Смотреть видео

Buhler

Компания Syngenta повышает урожайность, анализируя данные с сельскохозяйственных объектов.

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

Прабал Ачарья (Prabal Acharyya), руководитель международного отдела аналитики Интернета вещей, OSIsoft

Узнать больше

Syngenta

Компания Ecolab решает глобальные проблемы с водоснабжением при помощи облачных технологий.

"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."

Кристоф Бек (Christophe Beck), президент, Nalco Water (входит в состав Ecolab)

Узнать больше

Ecolab

Компания Tetra Pak безопасно доставляет молоко с фермы на ваш стол благодаря системам точного земледелия.

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

Джохан Нильсон (Johan Nilsson), вице-президент, Tetra Pak Services

Узнать больше

Tetra Pak

Приступите к работе с проверенным лидером в сфере Интернета вещей

Связаться с нами