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实时机器数据在新的和现有质量系统中的作用


在智能制造时代,制造系统内有许多不断发展的机会来提高生产率。

从机器人到工业物联网(IIoT),工业4.0的关键组件列表继续增长。但支撑所有这些创新和活动的关键要素可以用一个词来描述,至少可以追溯到16世纪40年代:数据。

这个简短的数据分析历史课的重点是:数据真正让世界运转。这一点从未像现在这样清晰,因为我们看到科学家利用数据驱动的洞察力、研究和创新,引领世界应对当今最大的挑战。

同样,数据在质量功能中的重要性怎么强调都不为过。当然,准确的测量数据和高性能的质量体系是有效检验的基础。但是,不仅在增强零件数据方面,而且在挖掘数据驱动的质量体系本身的洞察力方面,都有收获的机会。

随着近年来所有技术的进步,质量体系应该提供更大的价值,而不是简单地提供所需的准确性。实时质量系统监控和数据是推动当今市场竞争力和敏捷性的关键。

实时机器监控平台和自动化质量系统数据收集将帮助您:

· 最大限度减少停机时间

· 提高整体设备效率

· 通过远程定制通知,随时解决质量问题

· 确保质量数据的一致性

为了进一步提高生产率,监控可以跨多个质量系统进行。这不仅能让您更深入地了解更广泛的计量和生产运营,还能帮助您确定闲置产能,从而提高运营效率。

从根本上说,利用这些数据有助于确保您的优质资产针对盈利能力和价值创造进行优化。

那么,您需要利用哪些关键数据点来产生最强大的影响呢?这里有三个开始:

运行时间和常规进度

通过自动生成质量系统运行时间的数据,您可以了解您的质量运营情况。除了更深入地了解单台机器的性能,您还可以使用汇总数据进行分析,以更好地了解您的应用以及如何优化质量操作,从而与您的生产要求无缝配合。

整体设备效率

自动化监控通过生成数据来计算机器可用性、性能和质量,从而使分析OEE变得更加容易。这些是计算总效率的关键衡量标准(你可以了解更多在这个博客里).最终,监控整体设备效率有助于您更深入地了解潜在的维护需求并提高生产率。

环境监测

使用传感器监控质量系统周围的环境有助于简化根本原因分析并确保检验数据的完整性。理想情况下,您希望收集环境温度、湿度和振动变化的数据。此外,一个更有益的监控系统将远程通知您任何状态警报或探测器崩溃;现在,质量系统数据通过使您能够远离质量系统而对生产力产生积极影响。

这些只是你可以监控的质量体系的几个方面,以使制造更智能并提高生产率,但还有更多机会。无论您是想在新机器上实现一个平台还是现有的检测技术,开始监控您的质量系统都相对容易。



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