IoTが金属加工効率を向上させる4つの方法

モノのインターネット（IoT）は、商業部門の運営方法に大きな変化をもたらしました。産業用IoTテクノロジーのおかげで、企業は多くの課題を克服し、運用の改善によるメリットを享受できます。

同じことをする準備ができているかどうかに関係なく、特定の業界で可能なことの例を取得することで、テクノロジーへの投資を思い切って行うことができます。 IoTが金属製造効率をどのように改善できるかを詳しく見てみましょう。

1。溶接品質パラメータとその他の貴重な詳細を表示する

IoTソリューションは、金属製造プロセスのすべての段階でリアルタイムデータを収集するのに優れています。ワークフローは全体的に効率的になります。これは、人々がどの側面が期待または望ましい結果をもたらし、どこに改善の余地があるかを調べることができるためです。

IoTベースの溶接監視により、人々はスプレッドシートや手動のドキュメントを見るのをやめて、品質指標を評価することができます。代わりに、IoTセンサーを使用したデータ駆動型の溶接監視では、収集と可用性の間にほとんど遅延がなく、処理と分析のために溶接点データを収集します。また、関連情報をモバイルデバイスに送信して、見やすくすることもできます。

これらの設定は、多くの場合、溶接品質の詳細を提供するだけではありません。彼らは、使用中の溶接ステーションの数、それらのパラメータ、および特定のシフト中に製造現場で作業するオペレーターを確認する場合があります。これにより、施設の全体的な成果の有用な視点を簡単に得ることができます。

一部の溶接会社は、金属製造効率の向上を熱望している顧客にIoTソリューションを提供しています。 ESABはテクノロジーパートナーと協力して、溶接工場が生産性の低下の背後にある理由を特定するのに役立つ3つのクラウドベースの製品を作成しました。

金属不活性ガス溶接に使用されたものの1つは、顧客が機器の使用率を平均20％増加させるのに役立ちました。それは、労働者が他の仕事をするよりも溶接に費やす時間を増やしました。別のIoTツールは、デジタル化された指示を各溶接機に送信し、技術者が溶接を完了するために必要なパラメーターを確実に把握できるようにします。その情報は生産性も向上させました。

2。レーザー切断用の材料選択の改善

金属製造プロセスを成功させるための最初のステップの1つは、材料の特性を認識することです。選択プロセスでは、降伏強度、引張強度、耐食性、延性などの側面を考慮する必要があります。それらは、金属の製造への適合性と、結果がどのように見え、機能するかをまとめて決定します。

レーザーカッターは、処理できる材料の範囲が広いため、最も用途の広い製造ツールの1つと見なされることがよくあります。金属に加えて、これらの機械は木、プラスチック、紙で動作します。 MITの研究者は最近、IoTがさまざまな材料を扱うレーザーカッターオペレーターの信頼をどのように改善できるかを示しました。彼らは、SensiCutという名前のセンサーで満たされたプラットフォームを作成しました。これは、従来のレーザーカッターのアドオンです。

このイノベーションは、接続されたセンサー、ディープラーニング、スペックルセンシングと呼ばれる光学分析技術を組み合わせたもので、レーザーが材料の表面の細部を検出できるようにします。チームは、彼らの解決策が無駄を減らし、特定の材料を扱うことについて人々に特定の指示を与えることができると言いました。また、望ましくない結果を防ぐために、自動的に微調整を行います。

Mustafa Doga Dogan、Ph.D.プロジェクトに携わった候補者は、次のように説明しています。「標準のレーザーカッターにレンズレスイメージセンサーを追加することで、ワークショップで一般的に見られる視覚的に類似した材料を簡単に識別し、全体的な無駄を減らすことができます。これは、他のタイプと視覚的に類似している場合でも独特の特徴である、材料のミクロンレベルの表面構造を活用することによって実現されます。それがなければ、大規模なデータベースから正しい材料名を知識に基づいて推測する必要があります。」

研究者は、ツールが30の異なる画像タイプを区別できるように、38,000を超える画像を使用しました。このシステムは、有毒な炎を発生させる材料を切断しようとする前に、人々にフラグを立てることもできます。チームは、作業の後の段階で材料の厚さを測定するためにソリューションを拡張することを計画しています。

3。マシンのダウンタイムの削減

産業用IoTは、マシンが突然故障してワークフローが中断する問題を防ぐこともできます。ある調査によると、機器の監視により、2025年までに世界の生産性が最大25％向上する可能性があります。

壊れた金属加工機は、企業が期限を逃したり、特定のシフトで働く技術者の数を制限したりする可能性があります。次に、機器が動作しなくなる問題によっては、交換部品が到着するまで数日または数週間待つか、専門の技術者がサービスコールをスケジュールする必要があります。

IoTセンサーは、異常を示す操作の詳細や、合併症を防ぐためにマシンのメンテナンスが必要であることを収集することで、これらの課題を防ぐことができます。ある会社には、リアルタイムの機器データをサービス技術者に送信するIoTソリューションがあります。顧客が問題に遭遇し、技術支援が必要な場合、機器プロバイダーはすでに問題の範囲に関する重要な情報を持っています。

金属製造業者は、センサーデータを使用して、どのマシンで最も頻繁にダウンタイムが発生するか、または問題にパターンがあるかどうかを追跡することもできます。その情報は、機器の停止を回避するために、機器を交換する時期や特定のメンテナンス対策をより頻繁に実行する時期に関する決定を形作る可能性があります。

4。本番環境の異常の防止

推奨パラメータ以外の単一の側面は、金属製造効率に悪影響を与える可能性があります。生産を停止して問題を解決する可能性があります。ただし、理想的なシナリオでは、個人が工場の操業を停止する前に問題に気づきます。

金属製造のための産業用IoTの1つのアプリケーションには、オーステンパリングと呼ばれるプロセスを改善する会社が含まれていました。鉄基合金を高温炉に通して硬化させます。このプロセスを経た部品は、より耐疲労性が高く、耐衝撃性に優れています。したがって、これらは、車両のトランスミッションに組み込まれるスラストワッシャーなどのコンポーネントの候補として適しています。

部品が炉を通過した後、正確な温度に保たれる塩浴に部品が浸されます。ニッケルチタンベルトは、各フェーズで部品を輸送します。問題に対処するためにコンベヤーの位置がずれた場合、技術者は生産を停止する必要があります。ただし、これを行うと、炉が冷えるまで最大36時間待つことになります。

スマートセンサーは、ベルトの位置がパラメータの範囲外になったり、その他の異常を示したりした場合に、工場の管理者にリアルタイムのアラートを提供します。その情報を入手することで、機械をシャットダウンする前に是正措置を講じることができます。

産業用IoTは製造効率を促進できます

多くのことが原因で、施設で金属製造効率の短期的ま​​たは長期的な低下が発生する可能性があります。 IoTセンサーは迅速な修正を保証するものではありません。ただし、可視性が向上するため、意思決定者はビジネスの成果を妨げる問題に迅速に対処できます。リアルタイムのデータは、従業員のトレーニング、機器の交換、さまざまなメンテナンススケジュールなど、最も効果的なソリューションを決定するのにも役立ちます。