Proses üretiminde IoT

Nesnelerin İnterneti (IoT) ile donanım verimliliğini artırın, üretim kalitesini sağlayın ve petrol ile gaz, tarım ve proses üreticileri için akıllı tedarik zincirleri oluşturun.

Proses üretimi için Azure IoT

Süreçlerinizde işlem mükemmelliği elde edin, üretim verimini en üst düzeye çıkarırken atıkları azaltın ve kritik ve maliyetli arıza sürelerini önlemek üzere varlık bütünlüğünü izleyin.

IoT ile işletim maliyetlerini azaltın ve işletmenizin büyümesini hızlandırın

Proses üretiminde bu yaygın IoT kullanımlarını keşfedin ve yeni bir Azure IoT çözümünün size nasıl yardımcı olabileceğini hayal edin.

İşlem mükemmelliği

Donanımlar ve fabrikalardan veri toplayarak, sonra bu verileri birleştirip analiz ederek işlemlerinizin tam görünümünü elde edin ve müşterilerinizin gereksinimlerini daha iyi karşılayın. İşlem performansını ve karar alma sürecini iyileştirin, kesintileri önceden tahmin edin ve çalışanlara doğru verileri doğru zamanda vererek daha iyi, daha hızlı kararlar almalarına yardımcı olun. Bağlı fabrika için Azure IoT çözüm hızlandırıcısı ile işlem mükemmelliğine ulaşın.

Bağlı lojistik

Tedarik zincirindeki riskleri azaltın, gelen ve giden lojistik üzerinde eksiksiz bir araştırma yaparak taşınma halindeki ürünlerin kalitesini ve orijinalliğini koruyun. Tedarik zinciriniz boyunca bağlı IoT sensörleri ile malzemelerin konumunu takip ederek ve kaynak tüketimini izleyerek güvenliği iyileştirin ve verimliliği artırın. Azure Sphere, Azure Haritalar ve Azure Blockchain ile bağlı lojistiği elde edin.

Hassas uygulamalı tarım

Akıllı tarım sistemlerine yatırım yaparak hasattan raflara kadar ürünlerin güvenlik ve kalitesinden emin olun. Tedarik zinciri ile tarım verimini takip edin ve ortak coğrafi konum ile sensör verilerini kullanarak diğer üreticiler ve yiyecek içecek tedarikçileri ile işbirliği yapın. Azure Haritalar, Azure IoT Edge ve uzaktan izlemeye yönelik Azure IoT çözüm hızlandırıcısı ile hassas uygulamalı tarımı gerçekleştirin.

Kurallara dayalı bakım

Donanımlarınızı bağlayarak ve kesintileri öngörmek amacıyla ileri düzey analiz ve makine öğrenimi uygulayarak üretim ve hizmet kesintilerini azaltın. Zengin içgörüler ve üretim verilerinin tetiklediği otomatik uyarılar sayesinde üretimin daha uzun süre devam etmesini sağlayın. Kurallara dayalı bakıma yönelik Azure IoT çözüm hızlandırıcısı ile bu ilerlemeleri kaydedin.

Güvenilir bir IoT lideriyle çalışın

Bizimle iletişim kurun

Kuralcı bakım ile ekipman güvenilirliğini artırın

Tamamen Azure IoT ürünlerinden oluşturulmuş kuralcı bir bakım çözümü ile olası sorunları gerçekleşmeden önce belirleyin. Bu tanıtımda sensör ve cihazlardan gelen akış verilerini analiz etme, zaman içinde veri toplama ve donanım hataları ile maliyetli arıza sürelerini öngörüp önlemek üzere makine öğrenimi uygulama hakkında bilgi edinin.

Pano

KPI Özeti

Uyarılar ve İkazlar

Varlık Ayrıntıları

Uyarı Çözümü

Adım 1/3

Gerçek zamanlı uzaktan izleme

Operatörler panoda tüm altyapının gerçek zamanlı konumunu ve uygunluk durumunu görebilir.

Adım 2/3

Varlık konumunu ve durumunu görüntüleyin

Zaman kaybına neden olan olaylar, üretim hacimleri ve tedarik sözleşmeleri üzerinde yüksek maliyetli etkiler oluşturabileceğinden varlıkların işlevsel durumunu anlamak çok önemlidir.

Adım 3/3

Uzak konumları takip edin

Bir site düzenli bakım için altı ayda bir kere ziyaret edilebildiğinden, sitenin durumu artık gerçek zamanlı olarak izlenebilir.

Adım 1/2

İş ölçümlerini gerçek zamanlı olarak izleme

Kritik iş sahası ve üretim verileri, önemli iş KPI’lerini özetlemek, gün boyunca veya üretim süresi boyunca onları hedef ve eşiklere karşı izlemek için toplanır.

Genellikle günlerce, haftalarca veya aylarca izlenmemiş olabilen varlıklardan gerçek zamanlı sonuçlar alın

Adım 2/2

Mevcut sistemlerle tümleştirin

Gerçek zamanlı algılayıcı verileri diğer dış kaynaklardan, hatta CRM veya ERP hizmetleri gibi kurumsal sistemlerden gelen bilgilerle birleştirilebilir.

Adım 1/3

Gerçek zamanlı uyarılar ve ikazlar

Uyarılar, gerçek zamanlı olarak operatörlerin ilgilenmesi için iletilir. Kırılımlar, panodan gönderilen komutlarla kapanmış özel portal veya makine üzerinden hızlı bir şekilde yanıtlanabilir.

Adım 2/3

Hataları meydana gelmeden tahmin edin

En önemlisi, bazı uyarılar öngörülür. Verilerin tahmin modelinin sorunlu olarak tanıdığı bir duruma veya eğilime işaret ettiği bir hata oluşmadan önce bakım gerçekleştirilebilir.

Adım 3/3

Sorunları büyümeden önce çözün

Operatör, hala çözülmeyen veya izlenmeyen en yüksek öncelikli kritik hatayı seçer.

Adım 1/3

Gerçek zamanlı veri akışlarını analiz edin

Pano verileri gerçek zamanlı olarak alır. Bu düzeyde tek bir varlığın gerçek üretim performansı ve uygunluk durumu izlenebilir.

Adım 2/3

Karar verenlerin eyleme geçmelerini sağlayın

Bu veriler, karar verenlerin zamanlanan (veya zamanlanmayan) çalışmalar için plan yapmasına, bakım pencerelerini düzenlemesine veya uzak konumlarda olabilen varlıklardan gelen üretim çıkışlarını tahmin etmesine olanak tanır.

Adım 3/3

Varlık hata vermeden önce bakım gerçekleştirin

Bu örnekte bir fan tahmin edilen bir kritik uyarıyla karşılaşıyor. Birkaç gün içinde hata verecek ve varlığın kapanmasına neden olacak. Ayrıca bu parçanın henüz servis ömrü kapsamının dışına çıkmadı. Operatör, eylem yapmak için belirli parçayı seçebilir.

Adım 1/5

Eyleme geçin ve çözümleyin

Pano uyarısı ayrıntıları, operatöre parça ve tanınan sorunla ilgili belirli bilgiler sağlar. Seri numarası, parça numarası ve hatta yeni öğenin sayım ve konumu da bu bilgilere dahildir.

Adım 2/5

İşletme etkisini analiz edin

Tahmin edilen hata, birim düzenli bakım uygulanmak üzere zamanlanmadan önce hava filtresi fanının hata vereceğini belirtiyor. Bu varlık için kayıp zamanlı bir kapanmaya neden olacak.

Adım 3/5

Verileri gerçek zamanlı olarak analiz edin

Gerçek zamanlı veriler alandaki cihazlardan alınır ve portalda görüntülenir. Operatör, sunulan uyarıların ve bilgilerin doğru olduğunu onaylamak üzere gerçek zamanlı gerçek verileri izleyebilir. Ayrıca kullanıcının normal işlemle ilgili izlemeyi görebilmesi için uyarının eşiği de görüntülenir.

Adım 4/5

Hizmet anahtarları oluşturun

Operatör, bakım personelinin parçayı değiştirip varlığın çalışmasını sürdürmesi için bir bilet oluşturabilir. Ayrıca iş analizi gerçekleştirmek ve sonuca göre işlemlerde değişiklik yapmak üzere bilgi ve verilere sahipler.

Adım 5/5

Hizmet anahtarları oluşturun

Operatör, bakım personelinin parçayı değiştirip varlığın çalışmasını sürdürmesi için bir bilet oluşturabilir. Ayrıca iş analizi gerçekleştirmek ve sonuca göre işlemlerde değişiklik yapmak üzere bilgi ve verilere sahipler.

Proses üreticileri IoT ile harika işler yapıyor

Bühler enerji tüketimini ve gıda atıklarını azaltırken gıdaları yemek için daha güvenli hale getirmek amacıyla IoT ve makine öğrenimi kullanıyor.

"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, Dijital Yönetici, Bühler Group
Buhler

Syngenta tesis verilerinden bağlı tarım içgörüleri elde ederek verimi artırıyor.

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

Prabal Acharyya, Küresel IOT Analizi Direktörü, OSIsoft
Syngenta

Ecolab, bulut teknolojileri ile küresel su sorunlarını çözüyor.

"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, Başkan, Nalco Water, an Ecolab company
Ecolab

Tetra Pak hassas uygulamalı tarım sistemleri ile yiyecek ve içeceklerin çiftlikten masaya güvenli bir şekilde gelmesini sağlıyor.

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

Johan Nilsson, Başkan Yardımcısı, Tetra Pak Services
Tetra Pak

Yolculuğunuza IoT sektörünün lideriyle başlayın

Bizimle iletişim kurun