物联网如何提高工厂车间的生产力

在过去的十年中，制造业一直在乘着工业4.0的浪潮，将各种技术带到了工厂车间。第四次工业革命完全是关于数字技术和智能制造系统的。这些技术旨在通过减少计划外停机时间和简化流程来在很大程度上提高生产率。这些系统允许它们运行的核心部分是物联网 - 物联网。

工业物联网

工业物联网（IIoT）是指用于工业环境的物联网。IIoT是由相互传输数据的各种对象组成的网络。IIoT与日常物联网的不同之处在于其应用：通常的物联网处理日常任务，而IIoT在高精度环境中工作，周围有各种危险。这需要使用具有非常高精度和坚固制造质量的传感器。

两者之间的另一个很大区别是重点领域。物联网是关于便利性的，而IIoT是通过互连生产系统中的资产来提高生产力。

使用 PdM 减少停机时间

预测性维护 （PdM） 是一种维护调度技术，通过分析制造工厂中的资产状况来分配维护停机时间。为此，技术人员必须使用带有传感器的互连集成系统，将资产数据传输到CMMS或EAM系统。这种用于跨系统传输数据的基础设施是IIoT。

由IIoT实现的PdM旨在将计划外停机时间减少到接近零。它利用实时和历史资产数据来计算其维护的最 佳时间。维护停机时间有助于工厂避免与反应性维护相关的破损和计划外停机。此外，由于预测技术仅在资产需要维护时建议停机，因此无需将资源用于定期预防性维护。

预测性维护可保持工厂运行，避免机器磨损和破损。简而言之，这是一种两全其美以提高工厂生产力的高科技方式。它还使所有资产保持最 佳状态。有了时间和足够的数据供算法使用，PdM 可以帮助工厂实现所有工厂经理的梦想——接近零计划外停机时间。对于任何中型或大型工厂来说，使用PdM（而不是反应性或预防性维护）的优势通常是投资所需的软件和硬件的合理性。

准确的资产跟踪

制造工厂的库存中可能有数千甚至数百万的资产。缺少工厂资产可能会导致影响多个部门的连锁反应。工厂可能会损失宝贵的生产时间和金钱，寻找和更换有缺陷的资产。

一个好主意是共享所有资产的记录。然而，在处理如此庞大的数字时，24/7 全天候跟踪每个资产的位置变得棘手。

基于物联网的资产跟踪是任何处理大量库存的制造工厂的完美解决方案.蓝牙、Wi-Fi 和蜂窝网络等多种技术用于跟踪资产。它们的操作基于特定应用所需的精度和范围。为了减少资本投资，工厂可以将IIoT资产跟踪用于关键资产，将条形码用于其他资产。

帮助您的CMMS / EAM进行资产定位的一种方法是使用基于物联网的资产跟踪。这可以减少工厂内运输过程中的资产盗窃和损失。此外，通过避免设备搜索或更换而节省的生产时间可以提高生产率。由于物联网资产跟踪提供了所有资产（包括工人）的实时位置，工人之间的同步也变得更好，从而提高了他们的工作效率。

库存优化

库存管理和优化对于任何工厂的生产力都至关重要。这涉及跟踪可用资产的位置、价格和重新订购时间。库存管理不善会导致工厂持有过剩库存或缺乏原材料和货物。低库存意味着工厂无法满足需求，而高库存意味着工厂在需求低迷时浪费资源来管理库存。

工业 4.0技术（如 IIoT、数据分析和 AI/ML）可以为库存管理和优化做出巨大贡献。例如，IIoT库存跟踪与EAM / CMMS中的可视化工具相结合，可以提高库存可见性。IIoT 传感器可以传达生产日期、保质期和其他产品相关信息——它有助于为经理描绘更清晰的画面。使用此信息，经理可以决定首先使用哪些库存、报废哪些库存以及保留一段时间。这种改进的可见性有助于优化库存，从而保持工厂的生产力和效率。

库存优化也是供应链优化的一部分，供应链优化涉及在所有地点保持最 佳库存水平。它最大限度地减少了供应链中的运营、运输和存储成本。

安全带来生产力

您可能遇到过这样的假设，即工厂必须在安全性和生产率之间做出选择。实际上，现代智能工厂可以具有很高的生产力，同时拥有一些最安全的设施。工厂经理通过使用自动化、IIoT 和 AI 解决方案来实现这一目标。IIoT连接各种工厂系统，用于监控生产和安全。在物联网的帮助下，工厂经理可以将所有信息集中在一个地方。然后，他们可以做出与生产相关的重大决策，并在发生事故时进行实时更改。

跟踪工人运动的齿轮传感器可提高工厂内员工的安全性。传感器可以警告工人他们正在进入高风险区域。技术人员还可以对机器进行编程，以便在检测到周围不安全区域的人类时自行关闭。

一个更安全的工作场所，更少的事故和伤害，可以专注于生产力。如果工人不必担心不安全的工作条件，他们也会更多地提高生产力。

工业物联网与大数据

IIoT创建了跨越整个工厂的互连系统，有时甚至连接多个工厂。如此庞大的数字基础设施可确保资产始终生成大量数据。不幸的是，这些大数据大部分都没有被使用，这对工厂来说是一个重大损失。另一方面，这些数据对生产系统有宝贵的见解，有助于提高工厂的效率和生产力。

IIoT从库存和供应链管理中收集数据。这些数据可用于预测需求和计算最 佳库存水平。此外，工程师可以通过分析来自生产系统不同部分的数据来识别和消除中断，从而提高生产力。

此外，预测性维护软件可以提供有关不同资产随时间推移的效率的数据。这有助于充分利用所有资产;它还有助于就更换或升级资产做出明智的决定。对于当今的任何行业来说，数据都是黄金，制造工厂必须充分利用其产生的数据以保持竞争力。

在第四次工业革命期间，物联网已成为生产系统的核心部分。制造业的未来在于使用IIoT进行通信的互连生产系统。随着时间的推移，技术只会成为行业和人们日常生活中的一个更大的因素。从长远来看，随波逐流的制造商有更高的机会在市场上保持竞争力。