“这就需要将方案进行优化,整理出一套可灵活配置的设计方案,由各个厂根据自己的实际情况自己配置一套绩效标准。”alameta产品经理严旭东表示。为了更好地沟通协调,整个项目的进行过程中,两个团队在每周的例会中,先回顾整周的工作情况,并聚焦各个业务模块遇到的一些问题。数据不光要采集更需要分析项目在实现了设备联网和设备运维管理的协同之后,更重要的是利用积累的数据,进行***深入的数据分析,实现数据价值。因此,alameta和TCL电子在设备数据联网的基础上,利用数据分析工具实现设备上抛数据的分析和建模,为工厂提供设备预测性维护。但这个过程不是一蹴而就的。电子行业的一个***特征是多型号、小批量,而这种生产方式的非常普遍,例如几百台的批量就意味着要重新转产,一旦发生转产后,人、机、料、法、环也要跟着变,作业方法要变,设备的参数也随之变化。“比方说,目前一个生产线生产产品A需要几个人即可,但是生产B产品需要十几个人,那么这时候,物料肯定是要变的,配送上限变了之后如何迅速配套生产呢?这个问题对于生产线来说影响很大,需要通过数字化把这些要素实现提速,降低损失,**终实现柔性和智能化的生产方式。”李业生表示。因此。2011年的汉诺威工业博览会上,德国率先提出了工业4.0的概念,就此拉开了下一代工业升级的大幕。北京企业智慧工厂可视化价格行情
离线仿真逐步向实时数据驱动仿真转变。传统的仿真模式主要采用离线方式,以人工经验参数或历史参数导入仿真模型来描述物理运行状态与规律,不具备未来预测推演功能,缺乏与实际数据的校验或交互,难以保证精确度和科学性。随着物联感知、移动通信、人工智能等技术与应用不断成熟,现实世界实时观测数据能被快速获取与传输,有效隐含价值能被精细发现,使得“数据建模挖掘—态势仿真推演—未来状态呈现—反馈优化修正”的数据驱动仿真推演成为一种新的仿真范式。海淀区水务局打造数字孪生循环水网,数字孪生城市白皮书19通过实时感知水网状态、流量、水质、泵站状态、阀门与管线状态等数据,有机融合人工智能模型与机理模型,计算推演出泵阀开关、阀门开合度以及补水时长等比较好补水策略,动态校正检验仿真结果,并对泵、阀等设备进行开、关等远程反向控制,推动补水系统向数字化、智能化、可控化跨越式发展。武汉智慧工厂可视化哪家好节约大量的淡水资源,挽回因消防漏水和不良用水造成的经济损失。
传统工厂到智慧工厂的变革必然会成为未来世界制作业中比较大的一波浪潮,传统工厂如何快速实现角色的转换?互联互通是关键。从长期来看,工业4.0对于智慧工厂的投入将远超过一般工业,但项目盈利能力也将显著提高,并且资本投入越大、斜率越陡峭,即投资的边际回报率越高。无论在何种经济体,工业4、0都将是制作业发展不可绕开的必由之路。随着信息技术和智能化**的深入,特别是互联网技术在制作业的广泛应用,对制作业创新,组织结构,生产模式等方面产生积极的推动作业,也对其提出了新的要求。
目前,数字工厂的兴起**着电子行业的自我革新,而设备互联生产数字化将带领电子行业迈向智能制造。文|代润泽对于许多电子行业的企业来说,产品生产的过程往往牵一发而动全身,不同工序、不同职能之间的生产数据,需要通过快速的传递,才能*****的提高生产效率。面临如***益高速发展的经济,原有的生产模式显然不足以支撑当下的发展刚需,如何提高生产效率的同时为企业降低成本并提升生产质量就变得尤为重要。01电子行业已经迈向数字化方向发展提到数字工厂,就是产品从研发、生产到上市等全流程的生产过程中都在数字化环境下实现,对于企业的管理者来说,将不再受到时间、空间的限制,在办公室里,在出差途中,甚至任何时间和地点,都可以通过IT系统,直观的了解产品生产细节,快速做出决策。而原有的IT系统已经很难满足新一代数字化工厂管理的需要,对于传统制造业来说,想要进行数字化**,其中就包括搭建设备互联平台(IoT平台),向下实现关键设备运行数据采集,向上为上层应用系统提供数据支持,并且,***推行全员生产维护(TPM应用);通过对积累的设备数据进行分析,完成关键设备和TOP故障的建模和预测,实现设备管理的智能化。02设备联网让信息不再是孤岛。数字孪生城市的建设是一个涉及多环节、多领域、跨部门的复杂系统工程。
运维人员可以对设备的健康状态有非常明确感受,降低了故障的处理时长,减少了设备故障导致的无作业工时。并且,在人效方面,实现了绩效在线、工作量在线,管理者可以看到运维人员的工作量情况,而工作人员可以实时看到自己的绩效排名,“这对员工来说有非常大的积极作用,可以说侧面地提高了工作效率,可降低30%无作业工时。”叶波表示。而比较亮眼的功能部分就是利用东智MFA大数据多因子分析建模工具,对工厂的关键设备完成了将近10个模型的建立,对设备进行预测性维护,这能给工厂效率带来非常直观的积极作用。07设备管理精度的提高需要循序渐进“设备管理的精度是需要一个不断迭代的过程,需要逐步积累。”李业生深知,设备的损耗问题,在实际保养过程中很难发现,只能定点去添加润滑油等操作,而磨损积累到一定程度机器就会突然坏掉,这**地影响产能。另外,产品适配性,使用不同模式去制造过程中,会有一些公差存在,但是通过设备去设计的时候,**按照一种规格去设计,会造成模具生产没问题,但是生产密封件的时候会出现偏差,这时候故障就会显现出来。如今,通过设备联网和生产管理数字化升级改造,可以通过数据采集方式有效地识别出来。只有在工厂内数据互通和对设备的精细控制后,才有可能将智慧工厂的应用付诸实施。国际智慧工厂可视化哪家好
依靠大量设备数据的支持,雪佛龙的维修团队可以更好的监控设备工作状态,并有效判断设备是否需要替换维护。北京企业智慧工厂可视化价格行情
设备维保不再经验化电子行业离散型制造模式导致大多数企业面临信息孤岛的困扰。一方面,生产现场的制程数据是各自**的,信息透明化程度不足,依赖人工去收集处理再上报,另一方面,“工厂的设备运维保养工作,一般是线下进行的、不可量化的。”“家电制造行业的工厂中,很多设备属于非标设备。当工厂导入新设备时,一开始设备的故障率往往非常高,如果没有一个好的维保方案来快速解决问题,降低故障率,将非常影响产能。这是一个非常关键的痛点。”在日常管理中发现,没有设备维保数据的统计,导致企业很难计算出设备导致的产能损失。不*如此,设备的维修高度依赖维修工程师的个人经验,故障处理的方法和经验都没有系统地管理起来,当遇到下次的故障问题还需要人工去研讨处理方法,这也将造成大量产能的浪费。”在惠州的注塑厂、TV厂和机芯厂已经实现了设备运维人员的统一管理,运维人员的工作量和绩效同时也能做到在线管理。”设备互联平台的导入降低了设备异常导致的无作业工时和产能损失,节省了大量成本。通过设备联网,可以进行预防性的维护和保养、减少设备突发性故障,这也是项目的总体布局。如果用一个平台去统一管理设备的维保记录,就像做一个记录笔记。北京企业智慧工厂可视化价格行情
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