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如何加快数字时代智能汽车制造?

日期:2023-1-13 类别: 阅读:2773 (来源:互联网)

在汽车企业的数字化转型过程中,汽车制造商可以从以下几个方面进行优化,以便更好地利用这些智能资源产生的海量数据,提高企业的短期和长期绩效:在设备装置级别的应用中,这种全新的分析解决方案可以通过ADS7842E交流驱动器和状态传感器等工业网络运行中的各种资产,通过将生成的数据转化为预配置的健康状况和诊断仪表板,及时洞察到工业网络运行中的各种资产。

数字化技术渗透到汽车工业的各个环节,几十年来,汽车制造商不断收集、分析保修索赔、维修报告。为了提高服务能力,提高汽车质量,改善消费者的驾驶体验,维修报告和汽车智能网络数据。在汽车企业的数字化转型过程中,汽车制造商可以从以下几个方面进行优化,以便更好地利用这些智能资源产生的海量数据,提高企业的短期和长期绩效:

1、正确规划规模

对于智能制造来说,基于云计算的服务和分析平台和智能设备可以帮助制造商获得数字投资的价值。目前,一些汽车制造商已经使用基于云的平台进行数据聚合和分析,并将其应用于智能生产。然而,数据的整合和分析并不能满足制造商高效生产的需求,他们仍然需要更加智能化、更高效、生产车间实时性能信息更加清晰。

为什么会出现这种现象?通常我们会在非常适合分析的业务场景和更宽松的时间线的情况下,将数据发送到基于云的平台进行企业级决策。但过多的网络流量和分析滞后可能会阻碍生产车间工作人员及时获取生产现场的实时信息和相关数据,从而采取纠正措施。换句话说,“资料分析-控制系统”闭环反馈完成速度不够快,不能立即生效。

2、可扩展分析:位于边缘侧的更快优化方法

通过将数据分析和机器学习功能嵌入到最接近信息源和工厂决策层的位置,可扩展分析平台可以更快地完成大数据分析和生产车间控制的闭环。例如,一个汽车制造商使用变速器来控制物料输送线上的电机。现代交流驱动可以持续监控与电机机械部件直接相关的输出扭矩和电流,并在参数超过极限时警告驱动器配置。此外,温度、振动和其他传感器可以捕捉和报告关于变速箱状况的关键信息。

通过不断监测和分析这些参数和其他设备的运行参数,可以预测变速箱和皮带在意外停机前的磨损或滑动.电动机轴承和绕组问题。与此同时,这一分析在维修策略上也有及时的可见性。

在设备装置级别的应用中,这种全新的分析解决方案可以通过交流驱动器和状态传感器等工业网络运行中的各种资产,通过将生成的数据转化为预配置的健康状况和诊断仪表板,及时洞察到工业网络运行中的各种资产。

当插件装置洞察到相关设备是如何相关的时候(比如通过故障因果关系),解决方案就开始了解系统,提出说明性的建议。例如,如果一个驱动装置需要重新配置以保持最佳性能,解决方案可以发送给用户的智能手机或平板电脑“行动卡”。这种标准化的方法可以使维护团队更加积极,也有助于将潜在的停机时间降低到更低的水平。

3、改变汽车制造业的游戏规则

在汽车智能制造中,可扩展分析有助于改变离散汽车制造的游戏规则。对于复杂的连续生产过程,机器学习对产品质量和制造速度有很大的影响,因此可扩展分析方法在智能制造中尤为重要。例如,与圆柱形汽车电池相比,方形柱形电池的生产提供了更高的能量,在电动汽车市场越来越受欢迎。然而,方形柱形电池的生产涉及大量运动.高精度和连续加工,因此想要优化这一动态。.在多变环境中,过程成为一个挑战;同时,对可扩展分析和机器学习也是一个挑战。

该分析系统可以通过学习动态数学模型来识别一个变量对另一个变量的影响,并自动调整后续操作以获得更好的结果。同时,这个分析系统也可以为操作者提供关键的分析,比如SPC为了实现持续的质量监测和主动调整,图表。

更重要的是,可扩展方法可以扩展到设备和设备之外,并应用于整个机器和过程设备。同时,平台也可以与之匹配。该平台还可以与MES、OEE为了促进整个企业在生产计划、能源管理等不同领域的优化,其他制造运营和分析系统集成。

小结

罗克韦尔自动化作为智能制造的领导者,将继续为汽车行业提供更完善的数字化解决方案,拥有优秀的技术实力和优质的服务能力,全方位赋能企业数字化转型之路,加快汽车行业的发展“智能化汽车时代”。