工业物联网(IIoT)声称，“智能”机器在捕获和传输数据方面可以比人类更快、更准确、更可靠。在制造环境中，这意味着更早地发现可能浪费时间和资源，并导致昂贵的召回和保修索赔的低效率和问题。
但是，如何高效、经济地管理现代生产线上的流程和测试站产生的所有数据呢?
在汽车、非公路甚至医疗等离散制造业中，一条线路可能包括数十个甚至数百个站点。每班生成大量数据，无论是标量、数字过程签名还是机器视觉图像及其相关数据集。
制造商再也不能让这些数据被困在孤岛里了。它必须被收集到一个中央数据库中，在那里它可以被关联，研究和可视化，通过单个部件或组件的序列号。
传感器和数据采集系统的成本不断下降，网络拓扑结构和吞吐量以及多tb级存储使得从一条线上收集所有这些数据集变得非常可行。强大而先进的现成分析工具可以轻松地集成、关联和分析所有这些数据，以进行快速趋势和根本原因分析。质量工程师可以发现趋势和模式，揭示如何和为什么产量下降。这适用于任何受控过程——从压合和泄漏测试到磨损、压边、焊接和点胶。
部件故障很容易与测试故障区分开来。质量团队可以发现需要进一步调查的异常，确定过程中问题发生的位置，并通过了解如何缩短测试来优化测试站。几十台有缺陷的设备可以被追踪到，而不必报废、返工或召回数千台。
这就是工业物联网的本质。
OEM与生产停机作斗争
以一家农业机械制造商为例，该制造商努力有效利用其生产数据。它的团队明白利用其数据的价值，但缺乏一致和集中的收集、存储和检索手段。
来自生产线末端引擎热测试单元的纯量通过/失败数据将被保存在一个竖井中，手动输入并按时间和日期戳进行索引。在生产线上，一些工艺站(如螺栓扭矩)收集了完整的工艺特征，并按序列号索引，但这些数据最终被困在另一个筒仓中。
这些竖井包括一个自建的SQL数据库，以及特定于供应商的数据库，这些数据库缺乏功能或连接，无法根据序列号快速获取部件或组件的完整诞生历史。数据并没有丢失，但是为了解决问题而进行的任何检索和分析都是大海捞针，需要自定义查询工具。
整个全球业务都受到数据库和数据检索系统混搭的影响。每个工厂都有自己的质量管理标准、流程和衡量标准。墨西哥工厂的质量工程师无法帮助他们在法国的同行，因为整个企业没有标准化，他们遇到了类似的机器或生产线问题。
由于安全方面的担忧，损失了几周时间
当产品由于客户投诉或保修问题而从现场退回时，通常需要长达一周的时间来检索分散在整个工厂的所有相关数据。
结果呢?追踪质量问题的根本原因和范围的冗长反馈循环。这造成了不确定性和长时间的生产延误，因为制造商不想承担继续发货可能有缺陷的产品的风险。在一个例子中，一个故障的齿轮系统给现场客户带来了高风险问题。在找到并解决此缺陷的原因之前，停止了全面生产。这花了好几个星期。
虽然这种中断对收入和盈利能力有明显的影响，但这家制造商更担心的是对其形象的公共关系影响。这是一个优质品牌，其质量声誉证明其零售价格高于竞争对手。
我们需要更好的数据分析工具来缩短出现质量问题、意识到问题并解决问题之间的时间。
解决方案
制造商转向了一家专门从事数据管理和制造分析的供应商。
供应商从生产线上获取制造商的所有不同形式的过程和测试数据，并将其转换为可以上传到自己的集中式数据库的格式。数据不再被困在竖井中。为制造商的质量团队提供了开发一套算法的工具和技术，以便从这个单一的集中式存储库中快速搜索、检索和关联数据，以便快速分析根本原因。
曾经需要几天或几周才能确定和解决的生产和质量问题现在可以在几分钟内解决。
供应商的分析工具允许制造商快速钻取数据，分析设计更改的影响，改进质量检查并报告指标。
所有这些都是由制造商已经收集的数据实现的——它只需要合适的工具来释放其潜力。这些工具很容易从第三方供应商那里获得，而且价格合适。
提高整个系统的质量
通用汽车目前正在北美和欧洲的四家工厂采用供应商的数据管理系统作为其发动机和动力总成单元的标准化质量平台。
目前正在进行额外的工作，通过增加从管线自动阀门冲击站、扭矩工具和发动机缸体燃料、机油和冷却液腔泄漏测试收集的数据的数量和类型，来加强这一投资的价值。
重要的是要注意，在这个用例中，供应商的工具是灵活的和不可知的——它们可以与其他第三方流程和测试站设备和操作系统连接并接收数据。制造商可以从其他供应商那里提高其现有技术投资的回报——没有必要进行昂贵的撕裂和替换。
总结
工业物联网的概念，以及工业4.0和制造业4.0，不再是未来的“希望有一天实现”的概念。它们正在重新定义当今全球制造业的竞争格局。
制造商可以使用经过验证的数据收集和分析工具绘制合理的升级路径，这些工具可以收集和关联工厂车间的所有数据。对于相对较小的投资，他们可以在质量、效率和盈利能力方面实现实质性的收益。
如果你想从工业物联网中受益，而不是被边缘化，现在是时候提高关于如何充分利用数据的对话了。
本文由Sciemetric提供，该公司是一家产品供应商，提供对装配线流程的可见性，以优化产量、提高质量并降低成本。欲了解更多信息，请访问Sciemetricwww.sciemetric.com．
