ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ: промышленные IoT решения

Фокус на эффективность и инновации – оптимальный подход для развития производственных процессов и технологий в условиях постоянно растущей конкуренции. Ключевая роль в этой трансформации отведена промышленному Интернету вещей (IoT).

Промышленные данные, собираемые благодаря технологиям Интернета вещей, делают продукты умнее, а процессы – быстрее. Искусственный интеллект промышленного IoT, повышающий операционную эффективность, — это поле для увеличения производительности и снижения затрат. Ниже мы рассмотрим четыре стороны влияния решений Интернета вещей на производство, которые можно наблюдать уже сейчас.

Мониторинг производства в режиме реального времени

Наблюдение за производственными процессами, линиями и оборудованием позволяет понять, как они работают, и, что важнее, как можно их усовершенствовать. Решения IIoT позволяют проводить такой мониторинг в режиме реального времени, делая производство прозрачным, и помогают оперативно выявлять недочеты, правильно расставлять приоритеты и немедленно реагировать на возникающие проблемы.

Существует набор стандартных приложений для мониторинга производственных процессов:

Все перечисленные платформы - это проверенные IIoT решения, внедрение которых создаст на предприятии единый источник достоверной информации.

Предиктивное обслуживание

Регулярное плановое техническое обслуживание производственных активов может быть чересчур затратным и самым негативным образом сказываться на производственных процессах. К тому же плановое обслуживание не всегда необходимо. Осуществление технического обслуживания не по произвольному графику, а на основании измеримой необходимости позволит увеличить срок службы производственных активов. Предиктивное обслуживание позволяет производителям предвидеть и решать потенциальные проблемы еще до их возникновения; решения IIoT предлагают новый уровень контроля производственной среды, исключающий простой оборудования и ненужные затраты на ремонт.

Интеграция аналитики edge-to-enterprise

Ужесточение требований к качеству производимых продуктов нарастает одновременно с сокращением конкурентных сроков производства. В таких условиях производители должны действовать максимально гибко и эффективно. Интеграция данных IIoT с MES-системами вкупе с возможностями машинного обучения позволяет осуществлять всесторонний мониторинг производительности производства, помогающий снизить стоимость складских издержек, повысить качество продукции и ускорить процесс выхода изделия на рынок.