در اینجا نحوه کمک اینترنت صنعتی اشیا (IIoT) به تولیدکنندگان برای ایجاد یک اکوسیستم خودکار، به منظور بهینه سازی سیستم و بهبود مستمر آورده شده است.
ابتکارات IIoT می‌توانند به طور قابل توجهی نتایج برنامه های تولیدکننده را با اتوماسیون فرآیندهای تولید بهبود دهند. این امر با ارائه یک رویکرد یکپارچه و مبتنی بر داده به عملیات که حسگرها، ماشین‌ها و دستگاه‌ها را به سیستم‌هایی مانند MES (سیستم‌های اجرایی تولید)، PLM (مدیریت چرخه عمر محصول) و ERP (برنامه‌ریزی منابع سازمانی) متصل می‌کند، محقق می‌شود.
همچنین بخوانید : اینترنت صنعتی اشیا و جنیه های کلیدی آن
اینترنت صنعتی اشیا شامل استقرار حسگرها و دستگاه‌های هوشمند بر روی ماشین‌ها و تجهیزات در سرتاسر یک کارخانه تولیدی است. این حسگرها به طور مداوم داده‌هایی مانند دما، فشار، سرعت، لرزش، رطوبت و سایر معیارهای عملکرد حیاتی را جمع‌آوری می‌کنند. این جریان به اپراتورها این امکان را می‌دهد که به طور لحظه به لحظه و مداوم سلامت ماشین را نظارت کنند، انحرافات عملکرد را شناسایی کنند و پارامترهای تولید را به‌طور آنی اندازه‌گیری کنند.
به عنوان مثال، یک حسگر دما بر روی یک فر صنعتی می‌تواند به طور مداوم فرآیند پخت را زیر نظر داشته باشد و این اطلاعات را به یک سیستم کنترل مرکزی منتقل کند، که به اپراتورها اجازه می‌دهد در صورت انحراف دما از محدوده ایده‌آل، به سرعت تنظیمات را تغییر دهند.
همچنین بخوانید : نقش حسگر ها و عملگر ها در IIoT
یکی از مزایای کلیدی چنین سیستمی در تولید، نگهداری پیش‌بینانه (Predictive Maintenance) است. داده‌های لحظه ای جمع‌آوری‌شده از حسگرها نه تنها به تولیدکنندگان کمک می‌کند تا پیش‌بینی کنند که چه زمانی یک ماشین یا قطعه احتمالاً خراب می‌شود، بلکه به توسعه یک جدول زمانی از سلامت ماشین کمک می‌کند تا در برنامه‌ریزی تولید بلندمدت مؤثر باشد. این امر از طریق تکنیک‌هایی مانند تحلیل لرزش، نظارت صوتی و تصویربرداری حرارتی امکان‌پذیر است که نشانه‌های نقص را شناسایی می‌کند.
با شناسایی مشکلات بالقوه در مراحل اولیه، تولیدکنندگان می‌توانند فقط در زمان نیاز نگهداری انجام دهند و از این طریق زمان‌های غیرضروری توقف و تعمیرات اضطراری پرهزینه را کاهش دهند. این قابلیت پیش‌بینانه، اتوماسیون برنامه‌های نگهداری را تقویت کرده و به تولید روان تر و مداوم تر کمک می‌کند.
ارزش IIoT به نگهداری محدود نمی‌شود. هنگامی که داده‌ها به صورت لحظه ای جمع‌آوری می‌شوند، الگوریتم‌ها این اطلاعات را تحلیل کرده و به طور خودکار تجهیزات، برنامه‌های تولید یا لجستیک زنجیره تأمین را تنظیم می‌کنند.
به عنوان مثال، اگر یک حسگر افت فشار در یک سیستم هیدرولیک را تشخیص دهد، یک سیستم کنترل مبتنی بر اینترنت صنعتی اشیا می‌تواند به طور خودکار فشار را تنظیم کند تا عملکرد بهینه حفظ شود، بدون نیاز به مداخله انسانی، در حالی که به اپراتورها هشدار می‌دهد که ممکن است مشکلی وجود داشته باشد. این امر خطای انسانی را کاهش داده، کیفیت مداوم را تضمین می‌کند و کارایی فرآیندهای تولید را افزایش می‌دهد.
یکپارچه‌سازی ماشین‌ها و سیستم‌ها
IIoT امکان ارتباط بین ماشین‌های مختلف، ارتباط بین خطوط تولید و حتی ارتباط بین چندین کارخانه یا واحد را فراهم می‌کند. این یکپارچگی ارتباط بی‌نقصی بین دستگاه‌ها و سیستم‌ها ایجاد می‌کند و به داده‌ها اجازه می‌دهد تا به صورت لحظه ای بین آن‌ها جریان یابد. در نتیجه، تولیدکنندگان می‌توانند عملیات پیچیده‌ای را در کل فرآیند تولید، از مدیریت مواد اولیه تا مونتاژ نهایی محصول هماهنگ کنند.
اگر یک ماشین در یک خط تولید عیبی را تشخیص دهد و متوقف شود، اینترنت صنعتی اشیا می‌تواند به سایر بخش‌های سیستم علامت دهد تا تنظیمات را تغییر دهند، وظایف را عوض کنند یا حتی منابع را به منظور جلوگیری از گلوگاه‌ها یا توقف در سایر نقاط سیستم مجدداً مسیر یابی کنند.
بهبود دید و اتوماسیون زنجیره تأمین
پیامد این امر این است که تولیدکنندگان بینش‌های لحظه ای درباره عملیات زنجیره تأمین خود به دست می‌آورند. تولیدکنندگان می‌توانند مواد اولیه را ردیابی کنند، سطح موجودی را نظارت کنند و نوسانات تقاضا را پیش‌بینی کنند. این امر برنامه‌ریزی پویا و تولید به‌موقع را بهبود می‌بخشد و اطمینان حاصل می‌کند که مواد در زمان نیاز موجود هستند و از تولید بیش از حد یا کمبود موجودی جلوگیری می‌کند.
همچنین می‌تواند به اتوماسیون مدیریت موجودی از طریق سیستم‌هایی که به‌طور خودکار تأمین را ردیابی و دوباره سفارش می‌دهند، کمک کند و این امر ورودی های دستی و خطای انسانی را کاهش می‌دهد.
بهینه‌سازی انرژی و منابع
با استفاده از این سیستم‌ها، تولیدکنندگان می‌توانند به‌طور مداوم مصرف انرژی و استفاده از منابع را در لحظه نظارت کنند. داده‌های مربوط به مصرف برق، مصرف آب، فشار هوا و سایر خدمات، به شناسایی ناکارآمدی‌ها و بهینه‌سازی تخصیص منابع کمک می‌کند.
به عنوان مثال، با ردیابی مصرف انرژی ماشین های مختلف و تنظیم خودکار مصرف برق، مهندسان می‌توانند اطمینان حاصل کنند که تجهیزات در بالاترین کارایی خود عمل می‌کنند و از هدررفت و هزینه های عملیاتی جلوگیری می‌کنند. سیستم های هوشمند همچنین می‌توانند در زمان‌های بیکاری مصرف انرژی را پیشنهاد یا تنظیم کنند یا تنظیمات دما را در پاسخ به تقاضای تولید تغییر دهند.
کنترل کیفیت لحظه ای
همانند بسیاری دیگر از جنبه‌های تولید، اینترنت صنعتی اشیا می‌تواند به تبدیل فرآیندهای کنترل کیفیت از حالت واکنشی به حالت پیشگیرانه به صورت لحظه ای کمک کند. نظارت بر پارامترهای تولید مانند دما، سرعت، ترکیب مواد و سایر عوامل در طول تولید، به تولیدکنندگان این امکان را می‌دهد که انحرافاتی را که ممکن است منجر به نقص کیفیت شوند، شناسایی کنند.
حسگرها می‌توانند نقص‌ها را در لحظه شناسایی کرده و به‌طور خودکار خط تولید را تنظیم کنند تا این مشکلات قبل از بروز نقص‌ها اصلاح شوند و اطمینان حاصل شود که محصولات با مشخصات مورد نیاز مطابقت دارند.
بهبود ایمنی کارگران
اینترنت صنعتی اشیا همچنین می‌تواند ایمنی کارگران را با اتوماسیون وظایف خطرناک و نظارت بر شرایط محیطی در هر لحظه تقویت کند. این سیستم‌ها شرایط خطرناک مانند گازهای سمی یا لرزش‌های غیرعادی ماشین را شناسایی کرده و به کارگران هشدار می‌دهند. IIoT اجازه می‌دهد تا ربات ها و ماشین ها وظایف پرخطر را بر عهده بگیرند و در نتیجه قرار گرفتن انسان ها در معرض محیط های خطرناک را به حداقل برسانند.
علاوه بر این،تجهیزات پوشیدنی مجهز به اینترنت صنعتی اشیا، مانند جلیقه‌ها یا کلاه‌های ایمنی حسگر دار، علائم حیاتی و شرایط محیطی کارگران را ردیابی می‌کنند و با ایجاد زنگ خطر یا هشدار در صورت بروز هرگونه وضعیت خطرناک، ایمنی آن‌ها را تضمین می‌کنند.
حلقه های بازخورد
حلقه های بازخورد داده‌ها یک مفهوم حیاتی در بهینه سازی و تنظیم فرآیندها به‌طور پویا، به‌ویژه در زمینه تولید هستند. این حلقه ها شامل جمع‌آوری مداوم داده‌ها از سیستم‌های مختلف، پردازش آن‌ها برای تولید و سپس استفاده از آن اطلاعات برای مدیریت فرآیند است. هدف حفظ کارایی، بهبود کیفیت، کاهش ضایعات و سازگاری با شرایط متغیر است.
اولین مرحله در یک حلقه بازخورد داده‌ها، جمع‌آوری داده‌های لحظه ای است. ما قبلاً آموخته‌ایم که این داده‌ها می‌توانند از حسگرهای مختلف بر روی ماشین‌آلات، تجهیزات تولید، سیستم‌های زنجیره تأمین، حسگرهای محیطی یا حتی تجهیزات پوشیدنی که توسط کارگران استفاده می‌شود، به‌دست آیند.
داده ها پس از جمع‌آوری ، به یک سیستم مرکزی ارسال می‌شوند که در آن پردازش و تحلیل می‌شوند. این ممکن است شامل تجزیه و تحلیل‌های آماری ساده، الگوریتم‌های یادگیری ماشین یا تجزیه و تحلیل‌های پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی باشد. برای فرآیندهایی که نیاز به تنظیمات فوری دارند، داده‌ها به طور آنی در لبه پردازش می‌شوند که امکان تصمیم‌گیری سریع را فراهم می‌کند.
برخی از حلقه های بازخورد از داده های ثبت شده در تاریخچه ی داده ها و الگوریتم‌های پیش‌بینی برای پیش‌بینی مشکلات قبل از وقوع آن‌ها استفاده می‌کنند. یک سیستم نگهداری پیش‌بینانه می‌تواند از داده‌های مربوط به سطوح لرزش و تغییرات دما برای پیش‌بینی زمان خرابی یک ماشین استفاده کند. تجزیه و تحلیل‌های پیشرفته می‌توانند الگوها یا روندهایی را در داده‌ها شناسایی کنند، مانند نقص‌ها یا ناکارآمدی‌های مکرر.
تصمیم‌گیری و تنظیم
بر اساس تحلیل‌ها، تصمیماتی در مورد چگونگی تنظیم یا بهینه‌سازی فرآیند در لحظه اتخاذ می‌شود. این تنظیمات می‌توانند توسط اپراتورهای انسانی یا سیستم‌های کنترل خودکار انجام شوند که به‌طور مستقیم پارامترهای عملیاتی را بدون مداخله انسانی تغییر می‌دهند.
در یک سیستم خودکار، به محض شناسایی یک مشکل یا تشخیص یک بهینه‌سازی، سیستم می‌تواند خود را تنظیم کند. به عنوان مثال، اگر یک حسگر دما در یک کوره نشان دهد که دما خیلی بالا است، سیستم کنترل می‌تواند به‌طور خودکار حرارت را کاهش دهد. به همین ترتیب، در یک کارخانه، یک ماشین ممکن است بر اساس تقاضای لحظه ای یا اندازه‌گیری‌های کیفیت محصول، سرعت خود را افزایش یا کاهش دهد.
در برخی موارد، یک حلقه بازخورد اپراتور انسانی را از یک مشکل مطلع می‌کند، اما اپراتور تصمیم می‌گیرد که چگونه ادامه دهد، مانند زمانی که یک حسگر یک مشکل کیفیتی در یک محصول را تشخیص می‌دهد.
مزیت کلیدی حلقه های بازخورد داده ها، توانایی آن‌ها در هدایت بهینه سازی فرآیند به طور مداوم است. با گذشت زمان و با جمع آوری داده‌های بیشتر، سیستم توانایی خود را در پیش بینی های دقیق‌تر، شناسایی ناکارآمدی ها و تنظیم فرآیندها به‌طور مؤثرتر بهبود می‌بخشد.
نگاهی به حلقه بازخورد در تولید
برای بررسی مفهوم اساسی حلقه های بازخورد داده ها در تولید، یک سناریوی کارخانه هوشمند با خط مونتاژ رباتیک را در نظر بگیرید:
جمع‌آوری داده: ربات‌ها در خط مونتاژ به حسگرهایی مجهز شده‌اند تا موقعیت، سرعت و عملکرد هر قطعه را در حین حرکت در فرآیند تولید نظارت کنند.
پردازش داده: هنگامی که حسگرها داده‌ها را در مورد هر قطعه جمع‌آوری می‌کنند، این اطلاعات به یک پلتفرم تحلیلی ارسال می‌شود. سیستم داده‌های لحظه ای را با اهداف عملکرد از پیش تعیین‌شده، مانند سرعت مطلوب قطعه، استانداردهای کیفیت و زمان‌های چرخه مقایسه می‌کند.
تصمیم‌گیری و تنظیم: اگر سیستم تشخیص دهد که یک قطعه به درستی مونتاژ نمی‌شود (مانند قرارگیری نادرست قطعه یا کمبود یک جزء)، حلقه بازخورد یک تنظیم خودکار را فعال می‌کند، مانند کاهش سرعت ربات یا متوقف کردن خط برای بررسی کیفیت. به‌طور متناوب، اگر سیستم متوجه شود که قطعات خیلی کند حرکت می‌کنند، می‌تواند سرعت ربات را افزایش دهد تا به اهداف تولید برسد.
بهینه‌سازی: با ادامه جمع‌آوری داده‌ها و انجام تنظیمات، سیستم روندها را شناسایی کرده و فرآیند را بهینه‌سازی می‌کند. به عنوان مثال، ممکن است تشخیص دهد که برخی قطعات به طور مداوم دچار نقص هستند و به‌طور خودکار تنظیمات را برای بهبود تراز یا جریان مواد تنظیم کند.
حلقه‌های بازخورد داده‌ها به‌ویژه ارزشمند هستند زیرا قابلیت انطباق در لحظه را فراهم می‌کنند. محیط‌های تولید پویا هستند و تغییرات در تقاضا، مواد اولیه یا شرایط تجهیزات می‌توانند به سرعت اتفاق بیفتند. یک حلقه بازخورد به‌خوبی طراحی‌شده اطمینان می‌دهد که سیستم می‌تواند بلافاصله به این تغییرات پاسخ دهد و تولید را روان و کارآمد نگه دارد.
بستن حلقه
پس از انجام تنظیمات، حلقه بازخورد با نظارت بر نتایج آن تغییرات و بهبود بیشتر فرآیند ادامه می‌یابد. اگر تنظیمات عملکرد را بهبود بخشد، حلقه به طور معمول به کار خود ادامه می‌دهد. اگر باعث بروز مشکل شود یا عملکرد را بهبود ندهد، حلقه از آن داده‌ها یاد می‌گیرد و پیش‌بینی‌ها و توصیه‌های خود را تنظیم می‌کند.
با امکان جمع‌آوری داده‌ها در لحظه، تحلیل و تنظیمات خودکار، سیستم‌های IIoT به تولیدکنندگان اطلاعات مورد نیاز را می‌دهند تا از حلقه های بازخورد به‌طور دقیق‌تر و هدفمندتر برای بهبود مداوم عملکرد، حفظ سطوح بالای کیفیت و سازگاری با شرایط متغیر استفاده کنند.