质量控制是每个行业的基础,但在制造业,它是至关重要的。不稳定的市场需求、高昂的材料和生产成本,以及终端产品的关键任务性质,迫使制造商追求一流的质量和最低的废品率。随着物联网(IoT)在制造业的逐步普及,质量管理是一个具有转型机遇的领域。

质量管理挑战一览无余

有效的质量管理依赖于持续监测和控制影响产品质量的大量机器和工艺参数的能力。为了确保产品性能的一致性和达标,当工艺漂移和生产线上出现其他变化时,需要不断对设备进行重新校准。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,许多过程变量无人看管。

虽然有线通信是高吞吐量、时间敏感的自动化任务的理想选择,但它缺乏捕获大规模和超出机器水平的遥测数据所需的灵活性和可负担性。通常情况下,像环境条件这样的因素,尽管它们对质量可变性有重要影响,但往往没有被研究和控制。例如,在汽车制造中,不利的低室温会导致3D打印部件冷却过快,从而降低其质量。

更重要的是,大多数设计于上个世纪的有线驱动工业系统并不打算用于工厂车间以外的数据交换。这将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性的、手工的生产后检查。除了昂贵的人工干预,这还引入了显著的质量变异性和相关的成本,同时使得追溯质量问题的根本原因变得具有挑战性。

进入工业4.0:主动的质量管理

图2.质量管理应用程序。(图片由Behrtech提供)

追求改进的过程可见性,与IOT的巨大潜力及其对应于行业4.0,以获得主动质量管理。

无线物联网网络沿生产线捕获大量粒度关键数据点。例如,压力,振动,温度和湿度。使用现场安装数千个传感器,数据可以频繁收集每10 - 20秒,并通过基站发送到用户的首选后端系统,无论是本地还是云中。使用远程IOT平台,整合所有传感器数据以进行实时监控,可操作的洞察力和过程自动化。当运行设备和流程之间的任何异常条件发生时,可以立即触发警报。这提供了制造商对其运营和产品输出的前所未有的控制。超越反应性,终止质量检验,物联网数据赋予了积极的质量保证方法来诊断和预防峰值生产产量和可重复性的过程中的缺陷。这也导致降低成本和浪费。同时,它为实现和维护最佳实践提供了有价值的见解。

主动质量管理的五个主要应用:

1.状态监测和预测性维护

物联网传感器捕获并传达整个行业综合体中众多机器和设备的关键健康和运营指标,如压力、振动、温度、湿度和电压(状态监测)。除了生成当前生产过程和资产性能的直观图像外,这些海量数据还可以为分析模型提供动力,提前预测即将发生的问题,并安排基于需求的检查和维修(预测性维护)。例如,变速箱中的高湿度降低了旋转部件的性能,导致腐蚀,损害产品质量,甚至导致机器故障。电机和泵的过度振动表明可能存在安装缺陷,轴不对中和轴承磨损。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,减少停机造成的昂贵损失。

2.环境监测

环境条件在生产和质量管理中可以发挥重要作用。在测量温度、湿度和空气质量的环境传感器的帮助下,工厂操作员可以从他们的指挥中心远程监控和控制各种工厂流程的最佳环境。例如,在制药和微电子工业中,保持理想的空气压差,防止灰尘在生产区域渗透,从而保证产品质量。在最佳湿度条件下,可以改善汽车生产中的粘涂工艺。同样,对加工和存储设施进行精确的温度监测,可以确保食品行业的产品安全。

3.资产跟踪和管理

IOT传感器附加到各个资产,如工具,机械和车辆,捕获和报告有关当前条件的详细信息,以及它们正在使用的位置和方式。通过拥有横向现场资产的整体,实时图片,运营商可以快速查明未充分利用的设备,诊断即将发生的问题和瓶颈,易于动员工具和零件。最终,IOT对资产管理的应用使组织能够优化维护活动和资产使用寿命,同时消除错误易于的手动记录和过度订单。

图3.无线技术的比较。(图片由Behrtech提供)

4.远程管道和罐监控

坦克和管道是许多过程行业的关键资产。化学产品和气体溢出或泄漏不仅导致生产损失,而且对环境产生严重损害并威胁公共安全。实施水平,振动,流量和压力传感器,企业可以持续上视而不见的是其广泛分布的坦克和管道的结构健康,同时减少手动检查。警报有关可能导致灾害的潜在泄漏,泄漏或破裂。还可以发出关于坦克中低水平材料的警报,以便及时重新填充以提高生产率。

5.设施管理

物联网使关键工厂设施的数字化管理和保护成为可能。整个工厂的物联网电梯、烟雾探测器、火灾报警器和其他设施资源可以定期发送有关电池健康状况或“活”状态的数据。这有助于制造商减少耗时的人工检查,同时能够快速响应任何可能中断生产线的问题。

优质4.0的未来无线连接

在大多数工业环境中,数据获取是一个固有的挑战,物联网部署往往显得异常复杂、昂贵和令人生畏。据预测,到2025年,将有368亿有源工业物联网设备,高于目前的177亿。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,因为它可以扩展到容纳数千个连接的端点。现实情况是,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。

无线仪器不一定是制造业的新功能,但在范围,电力和易于整合方面的规定是可行的选择。例如,工业监测应用程序可能需要数百万条消息从数千个传感器发送。这需要高度可扩展和功率的高效解决方案,以避免频繁的电池更换和处置,可以快速膨胀总体拥有成本。同样,巨大的结构密集的工业设施需要可靠的无线通信,可以长途旅行并谈判物理障碍物。传统的制造设施设计也造成了挑战。无线解决方案必须能够与PLC等传统设备集成,以分解数据孤岛,并提供访问以前无法访问的信息。

传统的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)过于昂贵和耗电,无法传输来自大量传感器设备的少量数据。其他解决方案,如蓝牙、Zigbee和Z-Wave,物理范围受到很大限制;尽管许多中继都采用网状拓扑结构来扩展它们的覆盖范围,但多跳中继非常耗能,同时需要复杂的网络规划和管理。因此,网状网络最多适用于中程应用。

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一种高效、廉价且易于部署的解决方案。LPWAN的吸引力源于它的两个标志性特征:长距离和低功耗。虽然Wi-Fi和蓝牙最多只能通信几十米或100米,但LPWAN在农村地区可以传输15公里的信号,在结构密集的城市地区可以传输5公里的信号。最重要的是,轻量级、功率优化协议降低了收发器成本,同时使传感器节点的电池寿命非常长。

然而,重要的是要注意,服务质量因LPWAN技术而异。这主要是由于两个原因——它们的操作是在免费的许可范围内进行的,并且使用了简单的异步通信,典型的是纯粹的ALOHA(一个节点访问信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在带来显著的电力优势的同时,也大大增加了包冲突和数据丢失的机会。随着无线物联网的部署和无许可证sub-GHz频段的无线电通信快速增长,遗留的LPWANs潜在地带来了严重的服务质量(QoS)和同信道干扰造成的可伸缩性挑战。同样,标准化和可靠的移动性支持也是不可忽视的关键因素。

结束

识别隐藏模式、预测未来问题、预测使用量和成本,以及从物联网传感器数据中获得见解的能力,将永远重塑工业过程。虽然该行业已经采用通信技术有一段时间了,但新的无线连接,如LPWAN,正在帮助以低得多的价格带来更多的数据点在线。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Wolfgang Thieme,首席产品官,BehrTech (North York, ON, Canada)撰写,更多信息,联系Thieme先生wthieme@ behrtech.com或访问在这里


传感器技术杂志

这篇文章首次发表于2021年3月的《传感器技术杂志。

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