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　　圖片來源：Flex

　　作者 | Murad Kurwa

　　通過提高自動化程度加強工廠車間的信息控制，可以幫助制造商做出更好的決策。

　　工業自動化和信息流正在快速增長。無論是具有協作機器人(COBOT)、自主移動機器人(AMR)高速生產線還是其它生產線，全球各地的工廠都在尋求優化工作流程、提高安全性以及生產效率的解決方案。

　　然而，工廠車間的自動化有一個經常被忽視的地方：信息。如果使用得當，在產品生產過程中獲得的數據，可以幫助工程師做出經深思熟慮、更明智的決策。

　　問題是許多工廠沒有配置適當的自動化或控制機制，將產品從步驟A帶到步驟Z。這通常會減少產品生命周期中收集的信息。

　　更好的自動化和更多的信息

　　如果工廠生產線沒有實現自動化，那么收集數據只能與當前的手動過程一樣。一步一步收集信息，意味著在產品開發過程中會喪失可視性。團隊很難也幾乎不可能理解潛在的挑戰或缺點，因為他們只關注客戶的規范。

　　雖然滿足客戶需求是首要任務，但如果沒有自動化，團隊將錯失大量數據。更好的自動化意味著更好的流程和更多的制造信息。這些數據將有助于提高產量、減少不必要的工作并減少停機時間和浪費。

　　制造業應用中的海量數據

　　有助于揭示生產線上見解的數據，有不同的數據包、規格和形式。在構建階段，收集的第一組數據通常與質量和產品性能保持一致。另外一些超出了產品屬性的信息，有助于回答以下重要問題：

　　■ 制造產品需要多長時間?

　　■ 該特定項目需要花費多少小時?

　　■ 是否使用正確的工具?

　　■ 制造產品的正確組件和材料清單如何?

　　這一層的信息源自整個控制線。它幫助團隊遵守標準操作流程，并確保產品按照基于周期時間和其它領先的標準規范制造。

　　與手動或半自動生產線相比，全自動生產線還使工程師能夠收到更多的性能反饋。這是因為信息控制通過自動化工具，可以在產品生產過程中提供數據，并利用這些數據在監視器上實現可視化。例如，團隊可以看到產品緊固件上的扭矩值，確保在裝配過程中(而不是之后)滿足要求。

信息控制通過自動化工具.png

　　全自動生產線還可以更輕松地將關鍵信息傳遞給客戶。例如，對于醫療設備，自動化數據收集使團隊能夠以精確、及時和有效的方式記錄并向客戶提供防水、測試、密封和其他關鍵因素的信息。對于其他具有嚴格要求的行業(如汽車行業)也是如此。

　　要讓工廠生產線實現這樣的自動化和數據收集水平，需要時間、規劃和專業知識。有兩種方法可以實現自動化控制機器和設備。

　　第一種是可編程邏輯控制器(PLC)。PLC可以幫助同步生產線控制，包括速度、物料流入和流出之間的相互作用以及其它內容。通過PLC，運行人員可以坐在帶機器視覺攝像頭的輸送機前。當產品放在輸送機上時，它會看到產品在輸送機上，并進行下一個循環。雖然PLC正確執行控制反饋，但在此過程中沒有數據收集——只有被動、半自動控制。

　　為了充分利用自動化和相關數據，工廠應考慮將工業PC與高速自動化和傳感器相結合。這些系統為PLC的邏輯編程提供了先進的計算能力和信息控制。邊緣網關也支持此配置，以幫助管理數據流。

　　實時分析和數據采集

　　在獲取實時分析的最終數據之前，組織需要采取的步驟包括：

　　■ 更好地了解輸入-輸出機制;

　　■ 使用合適的傳感器收集數據;

　　■ 通過低代碼/無代碼應用，啟用閉環控制程序。

　　更智能的系統有助于在整個產品生命周期中收集數據，從而釋放前述的諸多好處。數據還可以傳輸到云端，以進行大數據分析，或在邊緣靠近機器的地方進行實時處理。通過將自動化過程與人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 相結合，開發閉環控制，可以釋放更多價值。

　　使用AI和ML來釋放更多價值

　　ML可以從閉環控制中獲取大量數據，并將其合成為可操作的信息，從而推動更好的流程和更明智的決策。ML幫助團隊將信息用于控件，這些控件可以在不停機的情況下，實時調整生產線的參數。ML還可用于識別和消除工作中的非增值活動，例如在一段行程后測試產品。

使用AI和ML來釋放更多價值.png