通过 IoT 实现互联工厂的潜能

确定数字化目标

我可以看到自己位于世界各地的每台设备的状态。我从来没有同时看到过这么多的操作数据,我还可以构建自己的模型进行更深入的数据挖掘。

数字技术正在改变制造业。你可能并不明确自己的最终目标或者数字化对组织的意义,但务必确定数字化可以支持的业务目标类型,这一点非常重要。

数字化就是利用最新技术实现生产作业的转型,这往往是从连接工厂车间设备开始的。在过去的几年里,支持这种连接性的组件的成本已大幅下降。现在,只需要非常低的费用即可在产品中包含像 RFID 标签这样的消耗品。传感器越来越实惠,内置传感器功能的新设备的销量大增,而旧设备则能以更低的价格得以改装或启用 IoT。同时,在云和高级分析等技术的帮助下,现在还可以收集和分析大量由传感器和设备生成的数据。

数字化转型意味着利用这些功能获得见解,而使用这些见解可以提高生产作业的速度、效率和灵活性。数字化制造的好处包括:

  • 提高整个生产作业过程的可见性:通过实时了解操作状况,做出更精明的决策
  • 提高利用率:利用中央监控和管理所需的可见性,最大限度地提高资产性能和运行时间
  • 减少浪费:凭借对关键生产指标的见解,更快地采取行动,以减少或防止某些形式的浪费
  • 有针对性地节约成本:衡量资源使用情况并识别低效的资源使用,为改善运营提供支持
  • 提高质量:通过提高发现和解决设备问题的速度来检测和预防质量问题

除了解这些可能性以外,确定业务目标也很重要。这有助于为业务案例奠定基础,并作为证明价值的基准。从小处着手和确定具体的着手点也很重要

使用数据源进行试验

此模拟实时显示在位于世界各地的工厂运行的数据。这令人印象深刻。

对允许模拟的解决方案进行试验,可以让你以一种无风险的方式了解数字化可以实现的目标。模拟不需要连接任何实际设备,也不会影响你的操作。

虽然从理论上讲,数字化转型大有可为,但它实际上也富有挑战性。那是因为前进的道路往往是不明确的。这样的想法很常见:“我看到了数字化和工业 4.0 的整体价值,而且我知道自己需要做出改变,但我不知道从哪里着手。”

好消息是不需要包罗万象的项目范围或者精确的最佳起点就可以开始。关键在于从一个有重点的初始项目的某处开始,进行试验和循环访问

互联设备模拟可以帮助你在低风险环境中探索你的选择。模拟可以让你自由地探索数字化变化可以提供的价值,比如在不影响操作的情况下提供更好的可见性。

通过研究模拟界面和仪表板,你可以了解如何全面查看世界各地的设备,包括性能的总视图和对各设备状态的详细见解。即使连接全球各地的操作是一个较后期的步骤,直接看到模拟结果也有助于调整目标,更好地了解可能实现的操作

在决定支持这项工作的解决方案时,选择能够快速、轻松地设置模拟和真实资产的技术十分重要。例如,通过 Microsoft Azure IoT 互联工厂解决方案,你能够快速生成模拟环境,并且可以在数分钟内完成部署。

在对理论上的可能性有了较好的了解后,下一步就是连接现实世界中的设备来进行试验。

无中断地连接设备

我可以一次连接几台设备以查看工作状况,并且我的操作不会受到影响。我可以从小处着手。

数字化不必一下子全部完成。连接一组特定的设备可以让你以自己的进度进行小规模的试验,它们都不会造成操作中断。这就为在你准备就绪时在组织范围内进行构建和横向扩展奠定了基础。

看到模拟数据是一回事,连接自己的设备并查看有关自己的操作的实时数据和见解又是另一回事。幸运的是,在适当技术的帮助下,向连接自己的设备转型可以很简单

用于模拟的技术解决方案也应提供连接自己的设备和处理设备生成的数据的方式。连接设备相对比较简单,基本包括:

  1. 确定设备使用的通信协议
  2. 将设备连接到可以跨计算机合并数据的网关设备
  3. 将网关连接到云,以提供对状态和关键性能指标的可见性

在这以后,就可以开始浏览来自设备的实时数据了。

请记住,安全灵活的技术解决方案是使这一过程简单无忧以及最大限度降低潜在风险和干扰的关键。例如,Microsoft Azure IoT 互联工厂解决方案使用设备上现有的软件进行连接,设备本身并未新装任何软件

使用正确的解决方案,无需脱机也能连接设备,还能按照自己的进度连接个别设备,无需同时连接所有设备。想尝试现在连接一台机器,从下周开始连接整个装配线吗?你应该具有这样做的灵活性。想要快速连接每个设备并尽快开始获得见解吗?技术不应成为导致速度放缓的理由。

将制造性能情境化和可视化

我可以看到自己位于世界各地的每台设备的状态。我从来没有同时看到过这么多的操作数据,我还可以构建自己的模型进行更深入的数据挖掘。

使用互联设备可以获得更深入的操作状态、异常情况、趋势以及其他性能见解。这种可见性是进行广泛的操作改进的基础。

互联设备的价值在于它生成的数据。连接设备后,就将开始获益于实时可见的关键性能指标。可以很快获得许多见解,例如:

  1. 每个组件的压力和温度是多少?
  2. 消耗的电流量有多大,最近是增加还是减少了?
  3. 设备的当前状态如何?是联机还是脱机?

这些简单却关键的数据点意义重大,有助于更好地理解操作、做出更好的决策并提高响应能力。但是只有数据是不够的。见解必须能轻松通过直观的可视化仪表板收集,且必须随时可供可以根据它们采取行动的相关人员(比如车间技师和工厂主管)使用。

和前几个阶段一样,这有助于试验。有了可靠的技术解决方案,就可以快速地识别要收集的数据点,以便进行 KPI 计算和根本原因分析。在某些情况下,你可能会发现正在收集不需要或无法提供见解的数据,这时请进行相应的调整。借助基于云的解决方案,可以轻松地对采集的信息进行微调。例如,使用 Azure IoT 互联工厂解决方案,可以控制收集到的数据,而无需实际将某人派到设备前。

来自互联设备的数据也是发现趋势和模式的基础。例如,收集和分析历史数据使你能够跨相似的设备和工厂建立自己的性能基准。通过比较实时数据和基准,你可以不断地监测一台设备是否在正常范围内运行,并识别随时间推移而出现的细微异常。

操作可见性的数字化方法提供巨大的潜在价值。一份最近的 Automation World 调查发现,近四分之三的受访者在公司层面使用工厂车间数据,但电子表格是最常用的报告工具。使用互联工厂解决方案,系统能即时自动提供操作智能,以便在工厂和公司层面做出更好、更快的决策

根据数据做出运营变化

我可以随时在我的任何一家工厂安排维修。我可以确定,我们拥有合适的部件和适当的技师,可最大限度减少停机时间。

互联设备在推动变革时终归是有用的。可以快速检测并修复异常。可以优化维护计划,从而最大限度地减少中断。对可实现的数据驱动改进的类型没有限制。

当这些见解驱动操作更改时,连接设备获得的可见性会增加价值。好的可见性和见解使识别问题、更快地做出响应、做出更好的决策以及实施其他操作更改成为可能。

例如,通过实时见解检测异常能更快地进行干预。以一台显示即将发生的故障的迹象(如功耗增加)的设备为例。如果你能通过实时仪表板监视性能,就可以即时知道这些情况发生的时间,并可以迅速派维修技师解决问题。

同样地,对照基准进行监视是一种更主动的方法。想一想以下场景:设备中的轴承温度正在升高。如果已经建立了由设备供应商提供的基准,或通过分析用于相似用途的类似设备的数据建立了基准,你可以准确指出温度超出正常范围的时间并在故障发生之前安排维护。跨行和网站应用这种基准分析和监控方法,抢先解决故障和降低成本的能力将显著增加。

可见性的另一个好处是能够识别表现不佳和表现优异者,并做出相应的改进。例如,一个网站对某台设备的利用率可能特别高,而另一个网站的利用率则特别低。如果能并行查看性能,就可以更容易地找到这些离群值并调查它们背后的原因。你可能会发现设备未以最佳方式运行或维护等问题,也可能发现利用率差异与操作人员不同有关。还可能发现希望更广泛地推广的最佳做法。可以比较不同设备和一段时间的性能时,这些类型的变化会变得更加明显,并且更容易对它们采取措施。

以上只是互联工厂可见性支持的潜在操作更改的一些例子。其他类型的更改可能包括优化生产流程以减少浪费和障碍,添加或更换设备,以及调整人员配备或培训程序。开始自动收集数据并获得可见性之后,寻找机会改进运营并做出相应变化自然是下一个步骤。

启用新方案和扩展

我可以在需要时添加功能,并在全球任何位置优化我的操作。现场技术人员拥有的操作相关数据比以往任何时候都多。

从单个装配线扩展到跨各操作的聚合视图。按照自己的进度添加新的设备和功能。把解决方案作为扩展到预测性维护等方案的起点。

到现在为止,你已经了解了连接设备需要的资源和可以收集到的见解。下一步是扩展项目,例如从连接的装配线转为连接整个工厂,再连接世界各地的多个工厂。借助统一的操作视图,你能更好、更快地获得性能见解,也能比较整个组织范围内的性能。还可以与第三方合约制造商合作,以连接其设备,并深入了解自己的操作以及合作伙伴的操作。

除了扩展到更多设备和工厂之外,还可以选择扩展数字化的功能和范围。对当前性能和历史数据的可见性是其他数字化变化(如预测性维护计划和优化的能源管理方法)的强大基础。

例如,下一步自然是考虑预测性维护。通过将预测分析应用于性能数据,不仅可以确定何时急需维护,而且可以提前准确预测维护需求。这是一个说明如何通过新功能分层提供附加价值的示例,这个案例使用机器学习等预测分析功能来检测一组历史性能数据中细微的模式和变化。

同样地,可以选择将性能数据集成到其他商业应用程序中,例如现场服务系统。在这种情况下,如果检测到异常,系统会自动触发服务警报并自动安排技术人员查看存在潜在问题的设备。

数字化转型可以采取多种形式,对你的操作意义重大。在启用新方案和扩展时,关键是使用分阶段方法继续试验,并随着需求和环境的发展继续调整。

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