장비 유지 보수 및 수리
스마트 팩토리의 스마트한 이점은 널리 알려져 있지만 처음부터 이를 구축하는 조직은 거의 없습니다. 더 똑똑해지기를 원하는 대부분의 제조업체는 기존 사이트와 다양한 기계 환경에서 여정을 시작하고 있습니다.
이 영화에서 Senseye의 Alexander Hill과 Rob Russell은 Manufacturing Technology Center의 Hannah Edmonds 박사와 Make UK의 Jim Davison과 함께 더 똑똑해지려는 제조업체가 이 작업에 접근할 수 있는 방법에 대해 논의합니다. 레거시 시스템 현대화, 데이터 수집 및 분석을 위한 모범 사례, 공장에서 정보를 실행하는 방법에 대해 설명합니다.
Rob Russell, Senseye:스마트 팩토리 운동은 근본적으로 연결 수준에서 다른 유형의 기회를 가져오고 생산 라인을 훨씬 더 연결하고 더 나은 기계의 상태에 대한 이해와 더 깊은 통합을 추진할 기회를 제공합니다.
그것은 도구, 예비품에 대한 수요에 통합되거나 생산 프로세스 내에서 높은 수준에 있는 전반적인 위험을 평가하는 것일 수 있습니다.
Jim Davison, Make UK:새로운 공장으로 이전하는 것은 엄청난 기회를 제공하는 황금 티켓입니다. 현실은 현대 시스템과 현대 기술을 통해 훨씬 더 배포 가능성이 높기 때문에 프로세스 내에 스마트 기능을 도입할 수 있다고 생각합니다. 근거리 통신망에 연결할 수 있고 무선 기술을 사용하여 기계와 센서를 연결할 수 있습니다.
Hannah Edmonds 박사, 제조 기술 센터:새 기계에 반드시 투자할 필요는 없습니다. 데이터를 수집하기 위해 센서를 장착하여 기존 기계를 업그레이드하면 됩니다. 이 경우에도 혜택을 받을 수 있습니다.
많은 투자를 하지 않고도 기존 생산 장비를 향상시킬 수 있는 많은 신제품이 시장에 출시되고 있습니다. 가장 적절한 데이터가 무엇인지, 데이터 수집을 통해 최고의 가치를 얻을 수 있는 부분을 고려하고 기존 사이트에서 전환 여정의 관점에서 시작하세요.
Jim Davison, Make UK:EMI 음악 시절로 돌아가서 이 작업을 수행했지만 기계를 네트워크에 물리적으로 연결하기 위해 수 킬로미터의 전기 끈을 깔아야 했습니다. 우리의 작업장 데이터 캡처 시스템과 계획 시스템. 지금의 장점은 훨씬 더 빠르고 비용 효율적이며 더 간단하게 수행할 수 있다는 것입니다.
Alexander Hill, Senseye:레거시 시스템을 현대화하는 것이 가치가 있는지 또는 완전히 새로운 시스템을 설치하는 것만으로도 이점을 얻을 수 있는지 이해하려면 항상 비용-편익 분석이 있어야 합니다. .
이러한 기계의 수명은 유한하지만 종종 수명이 상당히 길 수 있습니다. 특정 환경에서 20년 또는 25년 이상 작동된 기계를 보는 것은 드문 일이 아닙니다. 물론 설치 당시에는 예측 유지 관리와 같은 작업을 가능하게 하는 종류의 데이터 수집이 없었습니다.
따라서 다음 사항을 이해해야 합니다. 이 자산이 가치가 있습니까? 우리는 그것들로 충분합니까? 센서 설치 비용은 오류를 방지하거나 처리량을 개선하거나 품질을 개선하는 것으로 볼 수 있습니까?
회사가 이점을 얻을 수 있는 또 다른 방법이 있습니다. 바로 새 라인을 설치하는 것입니다. 우리는 새로운 장비를 설치하는 회사가 10년 안에 수집할 수 있을 것으로 회사가 생각하는 것 이상의 데이터 수집 기능이 있어야 한다고 명시하는 것을 점점 더 많이 보고 있습니다.
내가 의미하는 바는 새 장비를 구입하는 회사가 현재 수집할 용량의 최소 10배, 15배에 해당하는 데이터 수집 시스템을 지정한다는 것입니다.
장비 유지 보수 및 수리
구성품 및 소모품 라즈베리 파이 2 모델 B 오렌지색 PI도 가능 × 1 Xbee × 1 Arduino UNO × 1 앱 및 온라인 서비스 Microsoft Azure 이 프로젝트 정보 소개 MediaTek Linkit을 사용하여 스마트 홈 시스템을 설정하는 데 필요한 사항을 살펴보겠습니다. 여기에 센서 데이터를 읽기 위한 하드웨어 연결에 대해 안내하는 전문가가 많이 있기 때문에 api를 만들고 모든 센서 데이터를 캡처하
Scott Lowen이 학교에 온 지 오래되었지만 그는 여전히 과학 프로젝트를 하고 있습니다. 이것이 Lowen이 농담으로 부품을 측정하고 결과 데이터가 터닝 센터, 밀 또는 기타 공작 기계에 자동으로 공급되는 수정 사항을 결정하도록 하는 개념 증명 프로젝트라고 불렀습니다. Lowen의 소프트웨어 및 액세서리 제품 관리자인 미시간주 Wixom의 Zeiss Industrial Quality Solutions에서 진행 중인 과학 프로젝트는 계측 데이터가 완전히 자동화된 가공 수정을 쉽게 생성할 수 있다는 가설을 완전히 지지하지 않았을