质量控制是每个行业的基础,但在制造业它是超关键的。不稳定的市场需求、高昂的材料和生产成本,再加上终端产品的关键任务性质,促使制造商只追求一流的质量和最低的拒收率。随着物联网(IoT)逐渐跨越制造业,质量管理是一个具有变革机会的领域。

质量管理挑战一瞥

有效的质量管理依赖于持续监控影响产品质量的大量机器和工艺参数的能力。为确保产品性能一致且符合标准,当工艺漂移和生产线出现其他变化时,应不断进行设备重新校准。然而,随着工具系统和制造过程的日益复杂,由于庞大的有线网络的限制,许多过程变量被忽略。

虽然有线通信非常适合于高吞吐量、时间敏感的自动化任务,但它缺乏在大规模和超出机器级别捕获遥测数据所需的灵活性和经济性。通常,环境条件等因素尽管对质量可变性有重大影响,但通常不进行研究和控制。例如,在汽车制造业中,不利的低室温会导致3D打印组件冷却过快,从而降低其质量。

此外,大多数有线驱动的工业系统设计于上个世纪,并不打算用于工厂以外的数据交换。这会创建断开连接的数据孤岛,无法提高生产效率和吞吐量。相反,过程优化和质量管理往往依赖于反应式、人工的生产后检查。除了昂贵的人为干预外,这还带来了显著的质量变化和相关成本,同时也使得追踪质量问题的根本原因变得非常困难。

进入行业4.0:积极主动的质量管理

图2。质量管理应用。(图片由贝尔泰克提供)

对提高流程可视性的迫切要求说明了物联网及其对应产品工业4.0在主动质量管理方面的巨大潜力。

无线物联网网络沿生产线捕获大量细粒度关键数据点。例如,压力、振动、温度和湿度。由于现场可能安装了数千个传感器,数据收集频率高达每10–20秒,并通过基站发送到用户首选的后端系统,无论是在本地还是在云中。使用远程物联网平台,整合所有传感器数据,实现实时监控、可操作的洞察和过程自动化。当运行中的设备和流程出现任何不合规格的情况时,可以立即触发警报。这为制造商提供了前所未有的对其运营和产品输出的控制。除了反应性、运行结束质量检查外,物联网数据还提供了一种主动的质量保证方法,用于在生产过程的早期诊断和预防缺陷,以实现峰值生产量和可重复性。这也减少了成本和浪费。同时,它为实现和维护最佳实践提供了宝贵的见解。

主动式质量管理的五大领先应用程序:

1.状态监测和预测性维护

物联网传感器捕获并传达整个工业综合体内众多机器和设备的关键健康和运行指标,如压力、振动、温度、湿度和电压(状态监测)。除了生成当前生产流程和资产性能的深刻图像外,这些海量数据流还支持分析模型,以主动预测即将出现的问题,并根据需求安排检查和维修(预测性维护)。例如,变速箱中的高湿度会降低旋转部件的性能,导致腐蚀、产品质量受损,甚至机器故障。电机和泵的过度振动表明可能存在安装缺陷、轴错位和轴承磨损。通过预测性维护,可以提前预防故障,从而最大限度地提高资产利用率,减少因停机而造成的昂贵损失。

2.环境监测

环境条件可在生产和质量管理中发挥重要作用。借助于测量温度、湿度和空气质量的环境传感器,工厂操作员可以从其指挥中心远程监控和控制各种工厂范围流程的最佳环境。例如,保持理想的气压差,防止制造区域的灰尘渗透,从而确保制药和微电子行业的产品质量。汽车生产中的涂胶和喷漆工艺可以通过最佳湿度水平进行改进。同样,对加工和储存设施进行准确的温度监测可以确保食品行业的产品安全。金博宝app下载金

3.资产跟踪和管理

附着在工具、机械和车辆等单个资产上的物联网传感器捕获并报告有关当前状况的详细信息,以及在何处和如何使用这些信息。通过全面、实时地了解跨站点资产,运营商可以快速查明未充分利用的设备,诊断即将出现的问题和瓶颈,并轻松调动工具和部件。最终,物联网在资产管理中的应用使组织能够优化维护活动和资产使用寿命,同时消除容易出错的手动记录和过多的订单。

图3。无线技术的比较。(图片由贝尔泰克提供)

4.远程管道和储罐监控

储罐和管道是许多流程工业的关键资产。化工产品和气体的溢出或泄漏不仅会导致生产损失,还会对环境造成严重破坏,威胁公共安全。通过安装液位、振动、流量和压力传感器,企业可以24小时关注其广泛分布的储罐和管道的结构健康状况,同时减少人工检查。发出有关可能导致灾难的潜在泄漏、泄漏或破裂的警报。还可以发出有关储罐中材料含量低的警报,以便及时补充,以提高生产率。

5.设施管理

物联网实现了关键工厂设施的数字化管理和保护。整个工厂内启用物联网的电梯、烟雾探测器、火灾报警器和其他设施资源可以定期发送电池健康或“活动”状态的数据。这有助于制造商减少耗时的手动检查,同时能够快速响应可能中断生产线的任何问题。

面向未来的高质量无线连接4.0

由于数据采集在大多数工业环境中都是一个固有的挑战,物联网的部署往往显得极其复杂、昂贵和令人生畏。据预测,到2025年,活跃的工业物联网设备将从目前的177亿台增加到368亿台。随着越来越多的公司希望利用新的物联网应用,考虑通信网络的长期可靠性、可积性和可管理性是很重要的,因为它可以扩展到数千个连接的端点。事实是,这一切都归结为为正确的商业案例选择正确的物联网连接。

无线仪器对制造业来说并不一定是新鲜事物,但在射程、功率和易集成性方面的关键要求限制了可行的选择。例如,工业监控应用程序可能需要每天从数千个传感器发送数百万条消息。这需要一个高度可扩展且节能的解决方案,以避免频繁更换和处置电池,从而快速增加总体拥有成本。类似地,庞大、结构密集的工业设施需要可靠的无线通信,可以远距离传输并克服物理障碍。制造设施的传统设计也带来了挑战。无线解决方案必须能够与传统设备(如PLC)集成,以打破数据孤岛,并提供对以前无法访问的信息的访问。

传统无线技术无法满足物联网传感器网络的范围、功率和成本要求。传统的蜂窝连接(如3G、LTE等)和无线局域网(Wi-Fi)对于从大量传感器设备传输少量数据来说过于昂贵和耗电。其他解决方案,如蓝牙、Zigbee和Z-Wave,物理范围受到高度限制;而且,尽管许多中继都采用网状拓扑来扩展覆盖范围,但多跳中继需要耗电,同时需要复杂的网络规划和管理。因此,网状网络最适合于中等范围的应用。

低功耗广域网(LPWAN)的独特之处在于,它们克服了这些缺陷,为大规模物联网提供了高效、经济且易于部署的解决方案。LPWAN的吸引力源于其两大特征:远距离和低功耗。虽然Wi-Fi和蓝牙最多只能传输几十米或一百米,但LPWAN在农村地区最多可以传输15公里的信号,在城市结构密集地区最多可以传输5公里的信号。最重要的是,轻量级、电源优化协议降低了收发器成本,同时为传感器节点提供了非常长的电池寿命。

但是,需要注意的是,不同LPWAN技术的服务质量不同。这主要是由于两个原因——它们在无许可证频谱中的操作和使用简单的异步通信,通常是纯ALOHA(节点访问通道并在有数据要发送时发送消息)。异步网络中的不协调传输虽然带来了显著的功率优势,但却大大增加了数据包冲突和数据丢失的机会。随着无线物联网部署和无许可证的亚GHz频段的无线电通信量的快速增长,传统LPWAN可能面临严重的服务质量(QoS)和由同信道干扰引起的可扩展性挑战。同样,标准化和可靠的机动保障也是不容忽视的其他关键因素。

收尾

识别隐藏模式、预测未来问题、预测使用和成本以及从物联网传感器数据中获取见解的能力将永远重塑工业流程。虽然该行业已经采用通信技术一段时间了,但像LPWAN这样的新型无线连接正在帮助以更低的价格将更多的数据点在线。在复杂的行业挑战中,物联网的实施可以成为一个转折点,将质量管理和运营效率提升到一个新的水平,并在竞争中保持领先地位。

本文由Berrtech(加拿大北约克)首席产品官Wolfgang Thieme撰写,如需更多信息,请通过wthieme@BehrTech.com联系Thieme先生或访问在这里.


传感器技术杂志

这篇文章第一次出现在2021年3月的传感器技术杂志

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