智慧工厂

工厂始终是制造业优化和创新的中心。使用 IoT 和工业4.0 技术所能带来的效果和效率提高也必须基于工厂的流程和组织—智慧工厂。既要通过降低资源使用量来提高质量和产出, 还必须引入全面的卓越运营概念。以下是一些已被证明特别有益的智慧要素:

  • 辅助系统 减轻了工厂中人员的体力负担,这是在物理层面实现的, 各种辅助系统包括如部分自治或自主运输工具、机器人系统、网络化数字解决方案如 app、工厂云或增强现实等。
  • 智慧工厂中的分散化组织可以反映在层级金字塔结构分解模型上, 从而建立价值创造过程相一致的系统网。这种转换减少了控制的难度, 并允许在很大程度上自主协调各个网络元素和与制造相关的软件解决方案, 如 ERP、MES 或 PPS。基础是使用 M2M、RFID 或智能 OTS 技术, 配备传感器的设备、工件和制造区域。
  • 实时制造和质量控制允许实时检测核心过程参数, 并与样品值进行连续比较,从而在毫秒级时间内采取反应措施, 实现大幅降低停机时间、降低质量成本和设备损坏预防等目标。
  • 预测性维护将统计预测模型与传感器技术相结合, 通过在必要的时间点进行维护, 避免因故障导致生产停产,从而显著降低成本。此外, 对运行数据和负载状态进行分析, 可以优化生产资源分配, 避免闲置或过载的发生。预测性维护方法还可以与状态监测系统结合, 针对特别关键的元器件进行长期监测, 使设备利用率大幅提高最终实现降低成本。
  • 面向实施的大数据策略是在智慧工厂中实现智能工业4.0 和 IoT 技术的必要基础,智慧工厂中产生的海量数据可以在决策过程中高效、安全地整合、分析和实施。
  • “数字镜像“在生产中的作用已经变得越来越重要。数字镜像是可以实时反映物理对象和过程的虚拟模型, 能够准确预测性能、漏洞、材料疲劳或其他风险。它们带来了超出工厂物理边界的全面透明度, 使供应商和客户也能实时了解这些信息, 从而在结构、流程和资源方面对价值链进行整体优化。
  • 智慧工厂的字化车间管理利用网络化和数字化提供的资源、数据和技术, 给组织和流程带来新的工作形式和生产形式。因此, 通过持续的变革管理、资质认证和有效的现场管理,确保数字化变革取得成功。

Wertschöpfungsprozesse erlauben eine weitgehend autonome Koordination von einzelnen Netzwerkelementen. ©Monkey Business Images/CAT isn't/asharkyu/Gecko Studio/shutterstock.com

ROI 在智慧工厂概念划和实施方面具有丰富的经验,也因此获得了多项殊荣, 例如2017年ROI获得了著名的析师 Lünendonk&Hosenfelder公司颁发的的"创新" B2B 服务奖。

我们特别关注以下主题:

  • 整体智慧工厂概念
  • 技术和数字化路线图
  • 工业4.0 和精益方法的整合
  • 过程和结构化组织的设计
  • 数据分析和数据管理的实施
  • 数字镜像的规划和开发
  • 数字化车间管理的设计与引入
  • 公司内部整合和智能物流
  • 预测性维护和实时控制的引入

案例分析

品质卓越

无论是在汽车行业、机械工程、投资还是消费品领域:在价值链的所有领域中增加复杂性,都被视为 “质量的头号敌人”。工业物联网(IIoT)的技术创新现在开辟了重新定义质量的许多机会,并让公司将自己定位为质量卓越者,而不仅仅是绩效卓越者。但是,标准方法(如质量保证)也必须受到质疑和修改。行之有效的措施和新工具的正确结合,会取得成功。

案例分析

Mann vor einem Laptop mit Digital Twin am Bildschirm
©FERNANDO BLANCO CALZADA/shutterstock.com

“数字过程孪生体” 项目


当某汽车零部件供应商想优化其仪表板制造工厂时,面临着两个挑战。首先,整个过程链,连同所有与生产、供应商管理相关的风险因素,必须变得更加透明。另一个挑战是,必须降低报废率,因为处理某敏感材料时,即使一个微小的错误也会导致整个部件的报废。该企业与合作,使用 “数字孪生体” 将整个生产过程逐步地绘制出来。由此产生一个物联网试行项目,它能辨识是否有改进的潜力,以及触发针对供应商生产和价值流管理方面的改进。