知識でデジタル製造チームに力を与える

第4の産業革命は、製造プロセスから大量のリアルタイムデータを取得する機会を提供し、ほぼすべての表面がデータ収集用のセンサーに変換される可能性をもたらしました。 。しかし、この豊富なデータは、デジタルチームが活動を最適化するために必要な知識を提供しますか？

この映画では、SenseyeのAlexanderHillとRobRussellが、ManufacturingTechnologyCentreのDr.HannahEdmonds、MakeUKのJimDavison、MCP ConsultingGroupのPeterGaggが参加し、データメーカーが収集する必要のあるものと方法、既存のデータセットについて話し合います。新しい洞察とより大きな価値を推進するために再利用でき、メンテナンスなどのプロセスを再設計して、製造現場のエンジニアのニーズを満たすことができます。

トランスクリプト

アレクサンダーヒル、先生：「データがあり、離れて行く」のと同じくらい簡単だと言いたいです。残念ながら、私たちが目にしているのは、多くの組織がデータが多すぎるということです。したがって、正しいデータとは何か、そのデータから何を理解する必要があるかを見つけることが課題です。

製造技術センター、ハンナ・エドモンズ博士：豊富なデータを持つことに伴う課題があります。データが飽和状態になる段階に到達する可能性があります。これはあまりにも良いことです。

Rob Russell、Senseye：予知保全の観点から、重要なことは、マシンの状態を評価できる状態監視データを収集することです。ただし、センサー情報は重要ですが、データが状況に応じて適切な時点で収集されることが非常に重要です。

ハンナ・エドモンズ博士：状態監視と分析により、メンテナンスに対するより積極的なアプローチが可能になります。エラーが発生するまで待つだけでなく、機器の状態が時間の経過とともに悪化している時期を特定しようとします。

この障害を防ぐために、機器を計測し、データを収集し、それらの操作を監視して生産に関する洞察を得ることができます。問題の前に介入してください。

MCPコンサルティンググループ、Peter Gagg：誰もが最初に考えたのは、予知保全プログラムを開始するために必要なのはセンサーからのデータだけだということです。ただし、ビジネスには他にも多くの種類のデータがすでに存在します。

ビル管理システム、機器履歴、PLC、製造実行システム、OEEシステムなどからのデータ。通常の振動、温度、圧力、流量、電流、電圧に加えて。

それは、実際にはすべてをまとめ、予測レジーム内で実際に使用する必要のあるパラメーターを特定し、それらがすべてどのように相互接続されているかを確認することです。

Jim Davison、Make UK：それは、プロセス、機械、または製品内の重要なパラメーターを本当に理解することです。部品の良し悪しに影響を与える可能性のある入力、またはマシンがネームプレート機能で確実かつ繰り返し実行できる入力を理解します。

それを理解し、プロセスを理解すると、重要であり、探しているパラメータに影響を与える可能性のあるデータをキャプチャできます。次に、それを便利な方法で表示します。

アレクサンダーヒル：現代の産業機器では、すでに利用可能で、すでにキャプチャされている多くのデータがあります。電流、温度、圧力、サイクル時間など。これらは実際には状態監視の目的で使用できますが、多くの場合は使用されません。代わりに、プロセスを制御するためにのみ使用されます。

これらの測定値を取得し、それらを使用してマシンの状態を理解できます。利用可能なデータを使用して、マシンのモデルを自動的に構築します。次に、お客様が機械の観点から何に注意を払う必要があるかを理解できるように支援します。 「この生データをすべて見る」とは言わずに、実際にデータを取り出して抽象化し、何百、何千もの資産のうち、注意を払う必要がある資産を理解できるようにします。