デジタル変革中に工場データを収集する方法

製造工場のデジタル変革において、データ収集はパフォーマンスの向上とプロセスの最適化において非常に重要な役割を果たします。この効果を達成するには、最新のテクノロジーを適用し、明確なプロセスを定義する必要があります。スマートファクトリーのデータ収集を効果的に行うための具体的な方法を以下に示します。

データ収集方法

1. IoT/MCU IoTとMCUテクノロジー:モノのインターネット(IoT)とマイクロコントローラーユニット(MCU)は、機械デバイス間の接続と通信を支援する高度なテクノロジーです。IoTを使用すると、デバイスは人間の介入なしにネットワーク経由でデータを収集し、交換できます。

2. センサー (Sensor) 温度、湿度、圧力、振動、力などのセンサーは、データを収集し、分析と必要な改善の基礎を行うために内部サーバーのデータに格納するのに役立ちます。このデータは、故障リスクの予測や予防保守の実施にも役立ちます。

3. AI Camera AIカメラを使用して、色、形状、サイズなどの視覚的な画質をチェックします。エラーやエラーが検出された場合は、自動的に警告されます。 4.アプリケーションの構築（Appli/AR） シーンから画像を収集し、データを画像、ビデオ、または3Dとして視覚化するアプリ/アプリ/ARを開発します。このアプリケーションはデータを収集するだけでなく、他のシステムと同期し、レポートをExcelファイルやドキュメントに置き換えます。企業ごとにニーズは異なりますが、統合できる機能は次のとおりです:

• • データ視覚化: AR(Augmented Reality)テクノロジーを使用して情報を表示します。

• • シーンスキャン: Lidarを使用してエリアを3Dで視覚化します。

• • エラーキャプチャ:エラーをキャプチャして即座にレポートします。

• • 進行状況の更新: 各ステップの進行状況を監視し、更新します。

• • 警告: システム問題がある場合、システムはすぐに警告します。

収集するデータの種類

1.各ステージの動作

– プロジェクト – ステージ – 担当者 – マシンID – 開始時刻 – 終了時刻 – ステータス – 完了率 – 職種 – />>画像・動画データ – 待ち時間

2.エラーデータ

– 処理 – 担当者 – マシンID – エラー名 – レベル – エラー種類 – 説明 – ステータス – 作成日 – 画像・動画データ

3.機械と人が関与するインシデント

– インシデントの種類 – インシデント – レベル – 説明 – アラームステータス – 作成日 – ステータス – 画像データ/ビデオ – 次のアクション

4.マシンのダウンタイムデータ

– マシンID – ダウンタイム – 回復時間 – タイプ(アイドル、検査、問題)< – 長時間のドラッグ時間 – 作成日 – 画像/ビデオデータ

結論

十分なデータがあれば、直面している問題を特定し、基準を設定し、目標を特定し、改善のためのプロセスを適用することができます。これにより、プロセスが透明になるだけでなく、品質、進捗状況を管理し、関係者とより効果的にコミュニケーションするのにも役立ちます。データ分析手法を適用し、効果的な作業プロセスを構築することは、スマートファクトリーの生産性を向上させるための重要なステップです。 これらの方法とステップが工場のデータを効果的に収集し、パフォーマンスの向上と生産プロセスの最適化に貢献することを願っています。