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如何利用Edge AI IoT做出更好的业务决策

正在将传感器输出与现有数据源配合使用以提高整体设备效率(OEE),其资产范围从注塑机到机器人焊接臂。随着基于人工智能(AI)的IoT技术的出现,这种方法对于通过使生产线的整体性能和生产率完全透明,从而为制造环境提供有形的商业价值变得越来越重要。

也许鲜为人知的是基于AI的IoT解决方案如何帮助简化生产计划流程。甚至在材料上线之前,就可以收集与机器性能有关的数据,并将其用于分析和评估设备。一旦生产线投入生产,基于AI的边缘解决方案就可以识别并缓解故障点,性能不佳和人为错误。然后,我们可以减少意外的停机时间。

还应考虑使用AI和IoT解决方案进行质量分析。我们可以准确确定哪些生产线按预期运行,哪些运行不佳?我们可以收集哪些离线产品的质量较低?我们可以找出质量问题源于何处?并且我们可以估计可以向一条生产线添加更多的设备(或者生产线已经达到或超过质量保证要求)。

汽车行业利用机器人焊接机和机器人材料处理机。由于意外的停机时间和静态维护计划导致不必要的成本和可避免的服务时间,整个汽车装配线上的机器人焊接臂的运行OEE低于预期(〜50%)。对于显示故障迹象的资产以及这些资产的性能(主要是周期时间),缺乏可见性。生产率和正常运行时间指标不在可接受的水平内,工厂将可计费的机器小时数和生产留在桌面上。

通过在边缘使用AI:

在灾难性灾难发生之前,已经发现并减轻了维护和维修问题。通过以每100毫秒一次的速度从资产中采样数据点,AI处理数据,了解是否存在异常或故障迹象,并在检测到利益相关者时发出警报。

利用预测来不断优化维护计划,以避免不必要的机器维修。

由于以下原因,机器人焊臂装配线的OEE改善了80%以上:

减少意外停机时间

减少维护工作

更快地识别和修复关键机器问题,从而提高正常运行时间

机器运行状况的准确和实时状态

优化制造流程不再只是停机时间,而是端到端流程,Edge-AI IoT解决方案可以显着改善这一流程。通过对整个项目进行全面规划,制造商可以提高性能并提供更好的业务成果。

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