加快智慧型汽車製造過程

加快智慧型汽車製造過程

汽車產業對於大數據並不陌生。數十年來,汽車製造業者已收集並分析了包括保固聲明、維護報告等資料,並讓車輛更有智慧、連線功能更多,進而改善了消費者體驗、經銷商表現與車輛品質。

當這類活動成為大家的焦點時,隨著汽車品牌廠與輪胎供應商開始進入數位轉型並採用智慧科技,大數據也在工廠中日漸增長。在製造場所中,挑戰便在於如何善用智慧資產產生的大量資料提升短期與長期的表現。

正確評估

雲端式服務與分析平台的數量隨著智慧型裝置增加而成長,讓製造商得以發揮其數位投資的價值。而部分汽車製造商已採用雲端式平台整合、分析資料,並將其轉變成強大的商業智慧。

然而除了領先的佼佼者,許多製造廠在為操作員提供能驅動即時效能增益的資訊方面仍有困難。

這是為什麼呢?將資料傳送到雲端平台對於時間較寬裕的商業級分析與企業級決策是十分理想的。但對在廠房中需要憑藉即時、脈絡化的資訊以採取修正行動的相關人員來說,過多的網路流量及分析造成的延遲就會成為阻礙。

簡而言之,「對控制系統分析的閉合迴路」速度還不夠快,無法馬上產生效果。

可擴充分析:改善邊緣運算的更快作法

透過在接近資訊來源與廠房級決策者處嵌入分析與機器學習能力的方式,可擴充的資訊平台能加速關閉大數據與廠房間的迴路。

例如,一家普通的汽車組裝廠便運用可調速變頻器控制物料搬運處理輸送帶的馬達。現代化交流變頻器持續監測與馬達機械零件直接相關的輸出扭矩與電流。這些變頻器可設定在參數超出限制時發出警示。此外,溫度、震動與其他感測器則可擷取與回報齒輪箱狀態的相關重要資訊。

持續監控與分析這些運作參數可在造成意外停機前便預測出齒輪箱與輸送帶的磨損或滑動情況(或馬達軸承與繞組問題)。但要即時觀測這些分析數據才能制定最佳維護策略。

電子書:FactoryTalk Analytics for Devices: 控制系統設備的健康和診斷

這套全新的分析解決方案是裝置層級的理想解答。這套解決方案以嵌入式設計,可探索工業網路與設備資產(例如交流變頻器與狀態感測器等)。透過將產生的資料轉化成預設的健康程度與診斷儀表板提供分析資訊。

因此應用能找出設備之間的相關資訊(如故障因果關係等),因此能開始瞭解其所導入的系統並提出規範性的建議。例如,當變頻器需要重新設定以維持最佳效能時,便可傳送一張「行動卡」到使用者的智慧型手機或平板電腦上。

最終,這種建議性的作法能讓維護團隊更主動,並協助將可能的停機時間降到最低。

為汽車製造業帶來決定性的轉變

可擴充性分析平台為分散式汽車應用改變了遊戲規則。此外,此轉型方式對在進行複雜連續處理(機器學習會對產品品質及製造速度造成明顯影響)時非常重要。

舉個例子?方形袋式電池生產。方形袋式電池較圓柱形競品提供更多單位電量,且在電動車市場逐漸獲得注目。

不過,方形袋式電池的生產過程含有高度的動態、精確性與連續性處理。要優化這樣動態、環境多變中的流程是一大挑戰。但這正是可擴充分析與機器學習所善於應付的挑戰。

運用動態的數學模型,系統會學習分辨出變數對彼此的影響並自動調整後續動作以優化成果。同時,系統可為操作員提供重要分析資料(例如SPC圖),讓其做到連續品質監測及主動調整。

請記得可擴充式作法不僅限於裝置本身,更可以導入到機器與流程層級。該平台可與MES、OEE及其他製造營運及分析系統整合,協助在企業內包括生產排程與能源管理等多種領域中推動優化。

深入瞭解可擴充的分析工具 – 及如何運用資料來源做出更好的決策。

Todd Montpas,Rockwell Automation資訊軟體產品經理 共同撰寫。

Bill Sarver
張貼 2019-7月-17 張貼者 Bill Sarver, Senior Consultant, Global Automotive Industry, Rockwell Automation
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