Das Internet der Dinge (IoT)
Das IoT hat die Verwaltung und Überwachung von Industriemaschinen revolutioniert. Durch den Einsatz von Sensoren und vernetzten Geräten ist es möglich, Maschinen in Echtzeit zu überwachen, sodass Ingenieure Probleme erkennen können, bevor sie zu einem größeren Problem werden. Darüber hinaus erleichtert das IoT die Kommunikation zwischen den Maschinen und fördert so eine bessere Koordination während des gesamten Produktionsprozesses.
Ein Fallbeispiel für die Anwendung des Internets der Dinge (IoT) in der Industrie ist die Verwendung von Temperatursensoren zur Überwachung von Motoren. Wenn diese Sensoren einen anormalen Temperaturanstieg feststellen, senden sie eine Warnung an den Bediener und geben ihm so die Möglichkeit, einzugreifen, bevor es zu einem Ausfall kommt.
Machine Learning
Machine Learning ist ein Zweig der Künstlichen Intelligenz, der es Maschinen ermöglicht, auf der Grundlage der Daten, die sie erhalten, zu lernen und sich anzupassen. In der Industrie bedeutet dies, dass Maschinen so programmiert werden können, dass sie Fehler erkennen und korrigieren, was die Ausfallzeiten verringert und die Produktionsqualität verbessert.
Ein Beispiel für den Einsatz von Machine Learning in der Industrie ist die Verwendung von Kameras, um Fehler in den hergestellten Produkten zu erkennen. Die Bilder der Produkte können von einem Machine-Learning-Algorithmus analysiert werden, der Defekte erkennen und sie den Bedienern melden kann.
In diesem Zusammenhang hat TEEPTRAK eine interne Machine-Learning-Plattform entwickelt, die der Industrie die Möglichkeit bietet, große Datenmengen in Sekundenschnelle zu verarbeiten. Derzeit stellen wir einen Algorithmus zur Erkennung von Anomalien zur Verfügung, der für jeden Bediener in einer Fabrik zugänglich ist.
Erweiterte Realität (AR)
Augmented Reality (AR) ist eine Technologie, die es den Nutzern ermöglicht, Bilder zu sehen, die die Realität überlagern. In der Industrie kann AR genutzt werden, um den Bedienern Informationen in Echtzeit zu liefern. So können z. B. Wartungsanweisungen über Maschinen gelegt werden, sodass die Bediener den Anweisungen folgen können, während sie die Wartung durchführen.
Die Anwendung von Augmented Reality in der Industrie zeigt sich z. B. in der Verwendung von AR-Brillen, um Wartungstechnikern Anweisungen zu geben. Diese Fachleute können sich die Anweisungen auf den Geräten einblenden lassen und so die Befolgung der Anweisungen erleichtern, während sie an den Maschinen arbeiten.
Kollaborative Robotik (Cobotics)
Kollaborative Robotik ist eine Technologie, die es Robotern und Menschen ermöglicht, sicher zusammenzuarbeiten. In der Industrie bedeutet das, dass Roboter gefährliche oder sich wiederholende Aufgaben erledigen können, während sich Menschen auf komplexere Aufgaben konzentrieren können.
Ein Beispiel für den Einsatz von kollaborativer Robotik in der Industrie ist die Verwendung von Robotern zum Heben schwerer Lasten. Roboter können so programmiert werden, dass sie heben bestimmte Lasten und arbeiten dabei mit menschlichen Arbeitskräften zusammen, um die Effizienz zu steigern und das Verletzungsrisiko zu senken.
Künstliche Intelligenz (KI)
Künstliche Intelligenz ist eine aufstrebende Technologie, die im Industriesektor schnell angenommen wird, um die Leistung von Maschinen zu verbessern. KI-Systeme sind in der Lage, Maschinenparameter in Echtzeit zu überwachen, potenzielle Probleme zu diagnostizieren und sogar entsprechende Entscheidungen zu treffen, um die Leistung zu optimieren. KI-Systeme sind auch in der Lage, zu lernen und ihr Verhalten an Veränderungen in der Produktionsumgebung anzupassen, was sie besonders für komplexe Produktionsprozesse nützlich macht.
KI kann für eine Vielzahl von Aufgaben im Zusammenhang mit der Maschinenleistung eingesetzt werden, wie z. B. vorausschauende Wartung, Echtzeitüberwachung der Produktion, Prozessoptimierung und Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten. Ein Unternehmen, das Papier herstellt, setzte z. B. KI-Algorithmen ein, um die Vibrationen seiner Maschinen zu überwachen, Anomalien zu erkennen und potenzielle Ausfälle vorherzusehen. Durch den Einsatz dieses Ansatzes konnte das Unternehmen die ungeplanten Ausfallzeiten um 15 % reduzieren.
Zusammengefasst
Aufkommende Technologien wie Augmented Reality, additive Fertigung, KI und IoT können alle dazu beitragen, die Leistung von Industriemaschinen zu verbessern. Wenn Unternehmen diese Technologien mit effektiven Wartungspraktiken kombinieren, können sie ungeplante Ausfallzeiten reduzieren, die Produktivität steigern und die Qualität ihrer Produkte verbessern. Durch Investitionen in diese Technologien können Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit und Rentabilität langfristig verbessern.
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