自動車製造の課題とIoTソリューション

IIoTによる複雑な自動車製造の問題への取り組み

自動車製造は、ダイナミックな市場の需要を満たすために機敏にとどまらなければなりません。複雑でグローバルに競争の激しい環境では運用上の課題が引き続き発生し、カスタマイズされたオプション機能を備えた複数の自動車モデルをサポートする工場では、俊敏なワークフローが必要になります。

これは、生産プロセスの直線性が低下し、モジュール化が進むことを意味します。単一目的の固定マシンは、本番環境内のさまざまなバッチジョブのタスクに柔軟性を持たせる必要があり、セットアップとティアダウンの所要時間は制限され、迅速になります。さらに、協働ロボットは、生産のさまざまな段階で人間と安全に対話できる十分なインテリジェント性を備えている必要があります。また、機器を予期せず修理しなければならないラインダウンの状況では、工場全体の生産効率が低下する可能性があります。

自動車メーカーは、これらの複雑な問題を解決するために、他のインダストリー4.0ソリューションの中でも特にインダストリアルIoTに目を向けています。

IoTとデジタルツイン

工場の自動化効率の向上を追求する自動車IoT戦略の展開は、全体的に取り組む必要があります。これは、既存のインフラストラクチャ、人材、品質、プロセスの改善、および運用上の意思決定のコンテキスト内で検討する必要があります。最も効率の改善が必要な製造分野には、的を絞ったアプローチをとることができます。自動車製造向けのIoTシステムを適切に設計するには、まず2つの基本的な質問に答えることから、目的を念頭に置いて開始する必要があります。まず、どのような問題や対応を解決する必要がありますか？次に、それを解決するためにどのような予測子が必要ですか？これにより、設計アーキテクチャがトップダウンで推進されます。

IoTシステムの統合は、ROIイニシアチブの必要に応じてレイヤーで導入できます。ただし、最初の完全な設計により、生産性を最大化するために必要なセンサーのハードウェア、ソフトウェア、および分析モデルが見つかります。ファクトリー分析のダッシュボードの証拠は、実行と理想的なファクトリーモデルとの間のギャップを浮き彫りにすることができます。

マシンレベルでは、アセットデジタルツインは、機器アセットの機能をシミュレートするための詳細なエンジニアリングデータを包含します。このシミュレーションから、分析を実行して、実際の動作に関する洞察を抽出できます。その機能は、独自の製造環境内の多くの動作コンテキストにわたるパフォーマンスデータを提供できます。アセットデジタルツインの最良の使用例の1つは、信頼性データを収集して潜在的な障害をよりよく理解し、予測可能な方法で予測および管理できるようにする場合です。

自動車工場全体のデジタル複製により、改善の領域を特定して、多くの複雑なシステムの理想的な最適なパフォーマンスを示すことができます。プロセス全体は、ほぼリアルタイムで測定結果と比較できるエンタープライズデジタルツインシミュレーションによってサポートできます。このシミュレーションのデータは、ロジスティクスの効率に関する洞察を提供するだけでなく、柔軟な適応による機械の最適化を監視して、運用を微調整することができます。

自動車の品質

自動車業界における高品質の技量は、他の追随を許しません。それは後から考えることはできませんが、むしろ品質は自動車生産の設計アーキテクチャに内在している必要があります。 1 ppmを改善できる超低欠陥率の要件では、製造プロセス全体の品質が最も重要です。これにより、材料の投入品質だけでなく、組み立て中の機械とプロセスの最適化も促進されます。 IoTインフラストラクチャ内のマシンパフォーマンスアクティビティを監視することにより、実用的な品質改善のための洞察を提供するワークフローを使用して、リアルタイムのプロセス改善を実現できます。これにより、製造プラットフォーム全体でより高品質の製品が推進されます。

意思決定の洞察

自動車メーカーは、ますます複雑化する機械をサポートするための熟練した人材を見つけるのに苦労する可能性があります。メンテナンスは、実行から中断までのモデルに基づくことはできなくなり、むしろ継続的な最適化に基づくことができます。メンテナンス見習いプログラムは拡大していますが、マシン間でネットワーク化されたセンサーは、自身のメンテナンスを予測し、運用改善のためのソリューションを提供できます。予知保全と将来を見据えた規範的最適化は、実際の活動をデジタルシミュレーションと比較する分析モデルを対象にすることができます。前日のシフトで起こったことに反応する戦略は、もはや最適ではありません。明日の活動を改善するためのIoT展開からの積極的な意思決定は、マシンと運用データから洞察に満ちた情報を生成するインフラストラクチャによって推進されます。

レガシー機器用のワイヤレス

工場内での実用的な自動化は、企業にとってビジネス上意味のある有意義な投資収益率を促進する必要があります。従来の既存の機器の場合、新しいIoTの実装が、ビジネスのすべての分野で常に最善の行動であるとは限りません。 IoTの目標は、単に新しいエンタープライズシステムを展開することではなく、より良い働き方を実現することでなければなりません。ただし、既存の自動車機器は、新しいIoT戦略を展開する上での障害となる必要はありません。新しい機器のワイヤレスインフラストラクチャは、堅牢な有線通信システムを中断することなく、従来のエンタープライズシステムの上に階層化できるようになりました。適切なIoTハードウェアとネットワーク戦略を使用して、新旧のシームレスな相互作用を実現できます。

自動車製造向けのIoTソリューション

自動車のIoT戦略には、工場内にすでにある専門知識を活用するプラットフォームが必要になります。実践的な知識を持つ従業員は、それを見たときにマシンのパフォーマンスがどのように低下​​するかをすでに知っています。 IoTソリューションからの洞察は、スタッフがこの専門家チームを利用して最良の洞察を抽出できるように、この経験を拡張する必要があります。 MachineMetricsの産業用IoTプラットフォームは、生のマシンセンサーデータを時系列分析モデルに変換する分析ツールを統合します。この知識を消化して、これらの洞察を、一人称の経験を与えられた人々だけでなく、データによって推進されるシステムに変換することができます。

MachineMetricsダッシュボードは、環境内でのドラッグアンドドロップタイプの配置に直感的です。トレーニングは、生産現場ですでに経験したことから論理的なつながりを作ります。管理者、フロアスーパーバイザー、および工場労働者へのアラートトリガーにより、組織階層全体の意思決定が可能になります。データモデルアルゴリズムは、将来、より速くソリューションに収束するために、新しい入力でさらにトレーニングされます。データモデルは、実際の動作について追加のインテリジェンスが得られるため、操作の専門家になることができます。 MachineMetricsは、機械の監視、状態監視、予知保全、およびプロセスの最適化のための完全な産業用IoTプラットフォームを統合して、自動車製造における実用的な洞察を提供します。

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