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Cloudera資訊|工廠實施預測性維護成功的三項原則

翻譯|行業資訊|編輯:況魚杰|2020-08-14 11:41:54.697|閱讀 200 次

概述:隨著工業4.0的加速發展,正在部署越來越多的用例來支持最終目標,即最大化整體設備效率(OEE)。計算機視覺從根本上改變了質量和成品率優化,過程優化正在改變生產線,過程性能和預測性維護已極大地影響了設備和過程的可用性。

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近期,有人在在制造用例中搜索了“預測性維護”,搜索結果出來了8200萬個結果,這是令人驚訝的,之后又用Google搜索“流程優化”,產生的結果更令人吃驚:3.02億。這些結果顯示,這些用例已成為當今制造業的頭等大事,考慮到數字化轉型將在2025年實現11萬億美元的經濟價值。制造商正在尋找改善流程,運營和資產維護的方法,這些用例是實現這些目標的關鍵。解決計劃外停機的成本估計為每小時10萬美元。


隨著工業4.0的加速發展,正在部署越來越多的用例來支持最終目標,即最大化整體設備效率(OEE)。計算機視覺從根本上改變了質量和成品率優化,過程優化正在改變生產線,過程性能和預測性維護已極大地影響了設備和過程的可用性。


在實時連接工廠中實現這些用例需要什么?


要部署高級用例,必須滿足以下三個條件:

  • 具有收集和利用所有工廠數據的能力。來自傳感器,PLC,SCADA,MES系統和數據歷史學家的傳統OT數據; 來自ERP,SCM,保修,QMS和維護系統的IT數據; 以及“新”數據流,例如點擊流,社交或其他面向客戶的來源。

  • 學習和優化的能力。從大量數據中發現見解,然后通過機器學習模型優化流程。

  • 實時行動的能力。在Edge上部署模型以最大程度地減少延遲,允許自主決策,并節省IT本地或云資源以用于高功率應用程序部署。

而為了確保成功,需要考慮以下三個基本原則:

  • 第一項–在考慮整個數據生命周期的數據平臺上構建Industry 4.0解決方案。利用開放源代碼平臺,該平臺可以從任何來源(生產傳感器,MES,SCADA,歷史學家,數據庫,分布式資產或工人可穿戴設備)獲取,處理和分析大量實時數據。確保它可以啟用預測分析或將機器學習算法應用于PB級數據,同時在本地和云混合環境中維護嚴格的企業數據安全性,治理和審計跟蹤。確保它接受來自過程傳感器,計算機視覺,機器人或聲學傳感器的結構化和非結構化數據源。它還應提供即時分析,以從邊緣數據,本地數據中心或任何公共,私有或混合云中的數據中獲取見解,情報和行動。

  • 第二項–從無代碼連接的邊緣開始。確保它具有開箱即用,無需編程和直觀界面即可支持數百種工業設備協議的能力。確保它可以消除設置,配置和管理的復雜性,并已準備好進行邊緣分析,常見的KPI和內置的第三方集成,以快速實現價值。另外,該技術應為:

    • 專為行業而設計:工業市場需要提供可從第一天開始使用的現成解決方案的工具,而不是提供通用的IoT解決方案。
    • 安全且易于使用。它需要連接各種沒有編碼的機器,然后在幾分鐘之內開始收集數據。
    • 集成。收集并標準化數據后,應將其輕松集成到任何云,第三方或企業應用程序中。
  • 第三項–確保您的技術合作伙伴具有已定義的POC計劃。IIoT生態系統(包括硬件,傳感器,邊緣計算,數據生命周期和云)的運營和知識成熟度現已確立。每次部署都不再是一次新穎的一次性冒險,而是一種經過實踐證明的努力,可以為既定用例提供運營價值。諸如Cloudera和Litmus之類的經驗豐富的合作伙伴提供了完整的互聯制造解決方案,這些解決方案可以實現即時價值,而又不會中斷當前流程。


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