如何利用物联网提高制造业的质量控制水平?

来源:物联网之家
质量控制是每个行业的基础,在制造业中尤其重要。多变的市场需求、高昂的材料和生产成本,以及最终产品的关键任务性质,促使设备制造商追求一流的质量和最低的废品率。随着物联网(IoT)在制造业中的逐步发展,质量管理被认为是一个充满机遇的领域。

  质量控制是每个行业的基础,在制造业中尤其重要。多变的市场需求、高昂的材料和生产成本,以及最终产品的关键任务性质,促使设备制造商追求一流的质量和最低的废品率。随着物联网(IoT)在制造业中的逐步发展,质量管理被认为是一个充满机遇的领域。

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  质量管理挑战一瞥

  有效的质量管理依赖于不断监测和控制影响产品质量的一系列机器和流程参数的能力。为确保产品性能一致并符合标准,设备会随着流程调整和生产线中的其他变化而不断进行重新校准。然而,随着加工系统和制造流程的复杂性日益增加,再加上有线网络的局限性,许多流程变量都被忽视了。

  虽然有线通信是高吞吐量、时间敏感型自动化任务的理想选择,但它缺乏大规模捕获遥测数据所需的灵活性和经济性。通常,诸如环境条件之类的因素尽管会严重影响质量变异性,但通常不会对其进行研究和控制。例如,在汽车制造中,较低的室温会导致3D打印组件过快冷却,从而降低其质量。

  更重要的是,上世纪末设计的大多数有线工业系统都不支持车间以外的数据交换。这就造成了无法用于提高生产效率和吞吐量的数据孤岛。取而代之的是,流程优化和质量管理通常依赖于被动的、人工的生产后检查。除了昂贵的人工干预之外,这还带来了显著的质量变异性和相关成本,同时也使追踪质量问题的根本原因变得困难。

  工业4.0:主动质量管理

  对提高流程可见性的迫切需要说明了物联网及其工业4.0在主动质量管理方面的巨大潜力。无线设备对制造业来说并不一定是新鲜事物,但是大多数传统解决方案无法满足工业运营的关键要求,如范围、功耗和易集成性等。新一代物联网连接不仅为通信提供了行业级的可靠性和安全性,而且还提供了克服制造业惯性所需的高度可扩展性、成本效益和互操作性。

  无线物联网网络可以捕获生产线上的大量精细化关键数据,使制造商能够对其运营和产品输出进行前所未有的控制。除了反应性的质量检查之外,物联网数据还支持主动质量保证方法,以便在生产过程中更早地诊断和预防缺陷,从而实现更高的生产吞吐量,同时降低成本和浪费。

  通过24/7远程监控,质量管理人员可以立即发现运行中设备和流程中的不合规格情况,这些情况会导致潜在的产品缺陷。快速的质量检查有助于从源头确认问题,并有助于排除故障以防止将来出现缺陷。

  一旦不同的质量问题源得到诊断和验证,制造商甚至可以开发和实施质量控制模型,以进一步优化产品性能。利用不断进行的传感器输入,这种模型可以使机器自动适应环境条件等变量的不必要波动,从而获得最高且一致的产品属性。

  当涉及到制药、食品和饮料等行业时,质量管理并不仅限于生产线。储存过程中的温度、湿度、震动和其他因素都会影响产品的保质期。物联网传感器网络因此可以帮助监测并实现理想的储存条件。

  经得起未来考验的无线连接

  在大多数工业环境中,由于数据采集是一项固有的挑战,因此物联网部署往往显得极其复杂、昂贵且令人生畏。事实是,这一切都归结为为正确的业务案例选择正确的技术。数十年来,速度和超低延迟一直是工业通信的重中之重。(来源物联之家网)然而,随着新一轮物联网遥测应用的兴起,这些应用在自动化之外的许多用例场景中变得无关紧要。相反,真正重要的是通信网络的长期可靠性、可集成性和可管理性,因为它可以扩展以容纳数千个连接的端点。

  MYTHINGS专为满足未来工业网络的此类关键要求而设计。它引入了一个强大、经济高效且可改造的解决方案,以帮助制造商快速将传统资产和设备转变为动态互联系统。同时,它允许您利用新的大量数据,如环境参数,这些数据以前由于传统通信解决方案的高成本和复杂性而未得到解决。

  最终,向下一次工业革命的过渡绝不需要对现有设备进行昂贵且令人生畏的淘汰和更换。恰恰相反,多用途物联网技术应该能够让您以简单明了的方式直接从传统系统中利用工业4.0的价值。

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