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解決制造業(yè)難題的IoT和AI解決方案——添加在現(xiàn)有設(shè)備上即可將工廠輕松變成智能工廠的傳感器、無線通信和

jf_94163784 ? 來源: jf_94163784 ? 作者: jf_94163784 ? 2024-01-05 05:17 ? 次閱讀
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制造業(yè)的DX(數(shù)字化轉(zhuǎn)型)將為制造業(yè)帶來巨大變革。其中尤為引人注目的是智能工廠。

通常,智能工廠給人的印象是一種近未來的形象:引進協(xié)作機器人或AMR(自主移動機器人),結(jié)合AI技術(shù)和大量分析數(shù)據(jù),實現(xiàn)自動化和省人化(節(jié)省人力)。其實,只需在現(xiàn)有系統(tǒng)中嵌入使用了傳感器無線通信的簡單IoT物聯(lián)網(wǎng))技術(shù),也可以讓工廠變?yōu)橹悄芄S。

實現(xiàn)智能工廠不僅可以提高生產(chǎn)力、品質(zhì)和安全性,還可降低成本、減輕環(huán)境負荷,同時,通過為設(shè)備或裝置另行配備AI芯片,還可實現(xiàn)實時故障預(yù)測、深度修理和更換、降低生產(chǎn)線停轉(zhuǎn)風(fēng)險。

ROHM不僅擁有應(yīng)用了傳感器和無線通信技術(shù)的機器健康相關(guān)產(chǎn)品陣容,還擁有無需無線通信即可獨立工作的基于設(shè)備端學(xué)習(xí)AI芯片的機器健康解決方案。

下面,我們來了解一下智能工廠的潛在可能性以及能夠給企業(yè)和工廠帶來哪些好處。

什么是智能工廠?


什么是智能工廠?

智能工廠是集物理制造流程與先進的數(shù)字技術(shù)于一體的制造系統(tǒng)。通過利用通信技術(shù)收集公司內(nèi)外的制造相關(guān)數(shù)據(jù),并利用模數(shù)融合技術(shù)來實現(xiàn)從產(chǎn)品設(shè)計到制造、檢驗、以及配送的所有流程相互聯(lián)動,可以大幅提高效率。通過融合自動化、數(shù)據(jù)分析、IoT、AI等技術(shù),可以協(xié)助解決工廠中的諸多課題。

智能工廠的優(yōu)勢和未來的可能性

對于制造業(yè)而言,智能工廠能夠為其帶來諸多好處,其中包括提高生產(chǎn)力和安全性、降低制造成本以及改善品質(zhì)管理等。通過實時數(shù)據(jù)分析和遠程操作,可以打造更加高效和可持續(xù)發(fā)展的生產(chǎn)體系。目前,勞動力短缺是制造業(yè)面臨的一大課題,而智能工廠的自動化和省人化則可以解決該課題。

智能工廠的技術(shù)要素


IoT在智能工廠中的作用

智能工廠的核心要素是融合了先進感測和無線通信技術(shù)的IoT(物聯(lián)網(wǎng))技術(shù)。

針對利用感測技術(shù)收集到的數(shù)據(jù),有效運用融入了無線通信技術(shù)的IoT技術(shù),可使制造業(yè)的生產(chǎn)管理更容易,并大幅提高生產(chǎn)力。

利用連接了各種傳感器的IoT設(shè)備,可以實時監(jiān)控生產(chǎn)線的整體情況,并根據(jù)需要進行精密調(diào)整。這不僅會提高生產(chǎn)力和品質(zhì),還能減少錯誤的發(fā)生。

智能工廠不僅僅是“機器人”

智能工廠并不是僅有最先進的機器人和AMR就能實現(xiàn)的。通過在現(xiàn)有制造設(shè)備中嵌入各種傳感器和無線通信技術(shù),即可享受智能工廠的好處,比如提高生產(chǎn)力和安全性、節(jié)省人力、降低制造成本、改善品質(zhì)管理等。

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■加速度傳感器

加速度傳感器可以檢測傾斜、沖擊和振動。ROHM的加速度傳感器具有檢測范圍寬(~64g)、支持的溫度范圍寬(-40~105℃)和小型封裝(2mm×2mm)三大特點,非常適用于工業(yè)設(shè)備應(yīng)用。另外,還與同等的主流通用產(chǎn)品兼容,支持在工業(yè)設(shè)備所要求的更寬頻段范圍的應(yīng)用。

■顏色傳感器

通過識別產(chǎn)品、材料、液體等的顏色,自動分類并檢測異常。例如,在工廠中,可以使用顏色傳感器來判定旋轉(zhuǎn)泵內(nèi)液體的顏色、水槽內(nèi)水的濁度。

電流傳感器

通過測量電機的電流并進行高效的控制以及對過電流等進行監(jiān)測,來提高電源管理和控制系統(tǒng)的安全性和效率。

■照度傳感器

用來測量光的亮度和照度的傳感器裝置。有助于優(yōu)化照明設(shè)備的使用。

通過監(jiān)控光的亮度并調(diào)整照明的照度來提高能效,從而實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的智能工廠。

ROHM還可提供將這些傳感器與Wi-SUN?、無需電池的EnOcean?等無線通信技術(shù)相結(jié)合的解決方案,通過升級現(xiàn)有設(shè)備助力實現(xiàn)智能工廠。

數(shù)據(jù)收集、分析及其運用

在智能工廠中,從IoT設(shè)備收集到的大量數(shù)據(jù)是優(yōu)化生產(chǎn)流程的關(guān)鍵所在。通過AI和先進的數(shù)據(jù)分析技術(shù),這些數(shù)據(jù)將被用在改善品質(zhì)管理、提高生產(chǎn)效率以及預(yù)測性維護等工作中。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動方法可以為制造業(yè)帶來革新性價值,并幫助企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢。

然而,在傳統(tǒng)的系統(tǒng)中,要想用傳感器獲取和傳輸數(shù)據(jù),需要用到很多線纜、電源、計算機和存儲系統(tǒng),而這要花費巨大的成本和大量時間,無疑會提高導(dǎo)入門檻。

針對這一課題,ROHM利用基于EnOcean?的無電池解決方案和即使在工廠內(nèi)也能穩(wěn)定通信的低功耗無線Wi-SUN?,打造出體積小巧、設(shè)置靈活性高、可以大幅減少導(dǎo)入成本和時間的傳感器節(jié)點解決方案。僅需將其安裝在現(xiàn)有設(shè)備上,即可輕松實現(xiàn)支持機器健康的無線傳感器解決方案。

*EnOcean?是EnOcean GmbH的注冊商標。

*Wi-SUN?是Wi-SUN Alliance的注冊商標。

智能工廠面臨的挑戰(zhàn)及其對策


智能工廠利用IoT、AI以及數(shù)據(jù)分析等先進技術(shù),可實現(xiàn)提高生產(chǎn)力、改善品質(zhì)管理、降低成本等目標。

然而,在引進和運用智能工廠的過程中,可能會面臨以下挑戰(zhàn)。

缺乏相關(guān)技能和知識

智能工廠的挑戰(zhàn)之一是缺乏能夠了解新技術(shù)并合理運用的人才。

解決該問題主要有以下三種方法。

第一是加強員工的教育培訓(xùn)和訓(xùn)練。第二是聘用具備相關(guān)技能的外部人才。
第三是通過合理引進和運用IoT、AI等技術(shù)來彌補技能和知識上的不足。

例如,通過使用了傳感器、無線通信和AI的IoT技術(shù)來使現(xiàn)有系統(tǒng)的功能更加智能,這樣無需引進新系統(tǒng)即可實現(xiàn)自動化并節(jié)省人力,同時還可減輕操作員工和技術(shù)人員的負擔(dān)。

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安全風(fēng)險

隨著IoT設(shè)備的引進和數(shù)據(jù)共享的不斷擴展,網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險也隨之增加。要解決這些網(wǎng)絡(luò)安全問題,就需要加強安全策略或引進專門的安全系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)管理和分析方面的問題

智能工廠通常會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),需要合理的數(shù)據(jù)管理和分析才能有效利用這些數(shù)據(jù)。這一問題的有效解決方案是使用先進的分析工具或引進基于AI的數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

引進成本

引進智能工廠不僅需要巨額的初期投資,而且其維護成本也很高,因此很多企業(yè)負責(zé)人對此可能會猶豫不決。在引進工業(yè)機器人和自動搬運等系統(tǒng)時,需要有計劃地引進并計算合理的ROI;而在升級現(xiàn)有的生產(chǎn)系統(tǒng)時,則可以用盡可能低的引進成本來實現(xiàn)工廠的智能化。

法律法規(guī)和標準化方面的課題

在引進智能工廠的過程中,會出現(xiàn)數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)安全、設(shè)備的兼容性等各種法律法規(guī)和標準化相關(guān)的問題。要解決這些問題,就需要施以適當(dāng)?shù)墓芾聿⒘私庀嚓P(guān)的法律法規(guī)。找元器件現(xiàn)貨上唯樣商城

“不聯(lián)網(wǎng)”的智能工廠

另一方面,企業(yè)對于“不聯(lián)網(wǎng)”的智能工廠的需求也越來越大。

例如,ROHM正在開發(fā)的一種能夠在端點進行設(shè)備端學(xué)習(xí)的AI解決方案“Solist-AI?”,它不同于以往的訓(xùn)練和推理均在云端進行的AI系統(tǒng),是一種將AI芯片直接嵌入到各個設(shè)備或傳感器中即可獨立運行的AI解決方案。

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端點型AI的主要優(yōu)勢在于可以減輕網(wǎng)絡(luò)負荷、響應(yīng)時間非常短、以及可以大幅降低功耗。但是,以往的端點型AI很難在設(shè)備端學(xué)習(xí),最終需要依賴經(jīng)由云服務(wù)器的上位機系統(tǒng),這就需要耗費大量的工時和成本。

ROHM的Solist-AI?是一種支持現(xiàn)場學(xué)習(xí)的獨立AI解決方案,因此AI系統(tǒng)可以在設(shè)備端學(xué)習(xí)(分析)不同安裝環(huán)境中每臺設(shè)備的正常狀態(tài)并進行推理。另外,還能輕松地在每臺安裝的設(shè)備上重新學(xué)習(xí)。這會消除對云網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)器的依賴,有助于削減工時、成本和功耗。目前,ROHM正在開發(fā)配備ARM Cortex M0+和設(shè)備端學(xué)習(xí)AI加速器的AI芯片ML63Q2500系列(預(yù)計于2024年提供樣品,2025年量產(chǎn))。

*Solist-AI?是ROHM Co., Ltd.的商標或注冊商標。

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在智能工廠中的解決方案應(yīng)用示例

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利用IoT和AI優(yōu)化應(yīng)用

1. 引進IoT設(shè)備:從現(xiàn)場獲取實時數(shù)據(jù)。

2. AI分析:AI分析獲取到的數(shù)據(jù)并判別模式。

3. 預(yù)測建模:根據(jù)分析結(jié)果預(yù)測異常和潛在問題。

4. 自動化:根據(jù)預(yù)測結(jié)果自動執(zhí)行最佳動作來優(yōu)化應(yīng)用。

ROHM提供的工業(yè)解決方案可通過尖端技術(shù)升級現(xiàn)有的制造和生產(chǎn)系統(tǒng),從而可提高生產(chǎn)效率并實現(xiàn)更合理的品質(zhì)管理。

智能工廠的影響及其未來愿景

未來預(yù)測及其深遠影響

智能工廠擁有改變企業(yè)和工廠未來的力量。它不僅可以大幅提高生產(chǎn)力和生產(chǎn)效率,還可實現(xiàn)供應(yīng)鏈的可視化、創(chuàng)造新的商業(yè)模式并帶來整個行業(yè)的典范轉(zhuǎn)移。這是因為智能工廠通過整合數(shù)字技術(shù)和物理制造流程,能夠?qū)崿F(xiàn)實時數(shù)據(jù)分析和預(yù)測。

創(chuàng)造可持續(xù)性發(fā)展和預(yù)測性維護等新趨勢

智能工廠的進步正在不斷開創(chuàng)新的發(fā)展趨勢。其中之一是追求可持續(xù)性發(fā)展。智能工廠通過提高能效并更大程度地減少生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的廢棄物,有助于減輕環(huán)境負荷。另外,通過靈活利用數(shù)據(jù),還可以預(yù)測生產(chǎn)設(shè)備的故障,優(yōu)化維護保養(yǎng)工作,實現(xiàn)預(yù)測性維護。這些是企業(yè)進入可持續(xù)發(fā)展軌道、迎接高效未來的關(guān)鍵因素。

總結(jié)

智能工廠所帶來的變革是可以預(yù)見制造業(yè)未來的變革。通過充分利用IoT、AI和數(shù)據(jù)分析等尖端技術(shù),將會拓展制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DX)、提高工廠的生產(chǎn)力和品質(zhì)、實現(xiàn)供應(yīng)鏈的可視化以及創(chuàng)造新商業(yè)模式等的可能性。不僅如此,智能工廠正在推動制造業(yè)追求可持續(xù)發(fā)展和預(yù)測性維護等新的發(fā)展趨勢。這些是公司和工廠進入可持續(xù)發(fā)展軌道、迎接高效未來的關(guān)鍵因素。ROHM通過可以添加在現(xiàn)有設(shè)備和系統(tǒng)上的IoT(傳感器、無線通信)和AI解決方案,助力實現(xiàn)工廠的智能化,并解決制造業(yè)所面臨的難題。

同時,要想實現(xiàn)智能工廠,工廠內(nèi)部設(shè)備自身的改造也是至關(guān)重要的。ROHM將通過提供優(yōu)勢產(chǎn)品領(lǐng)域的功率元器件和模擬IC,為提高設(shè)備的效率并實現(xiàn)設(shè)備的小型化貢獻力量。關(guān)于功率元器件和模擬IC,我們將在下一篇文章進行介紹,屆時會將重點放在預(yù)計其需求與工業(yè)設(shè)備中的工廠自動化領(lǐng)域同樣大的能源領(lǐng)域。

審核編輯 黃宇

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    高效能SCADA系統(tǒng) 重塑工廠管理未來

    鵬測控SCADA系統(tǒng)專為現(xiàn)代制造業(yè)量身打造,助您搶占智造先機! 1、全景可視化監(jiān)控——讓生產(chǎn)“透明無死角” Scada系統(tǒng)可采集PLC、傳感器、儀表等設(shè)備,實時采集大量數(shù)據(jù),將設(shè)備狀態(tài)
    發(fā)表于 03-13 15:22