Ruff 智能製造:物聯網技術如何改造刨花板行業

Ruff 智能製造:物聯網技術如何改造刨花板行業

美通社新聞 2018-06-14 00:00

杭州2018年6月13日電 /美通社/ -- 2018年6月7日,由中國林產工業協會、中國林科院木材工業研究所和河南省蘭考縣人民政府主辦的「2018全國刨花板產業發展研討會」在河南鄭州順利舉行。

Ruff 受邀參與本次大會,並就「物聯網技術如何改造刨花板行業」進行了主題分享和討論,讓傳統的刨花板製造實現物聯網化改造和升級,從而提升工廠的生產效率及設備使用效率。

以下為本次主題分享的內容精選:

從工業1.0到工業4.0的智能製造演變

18世紀60年代至19世紀中期,工業製造還處於機械製造時代,生產過程通過水力和蒸汽機實現工廠機械化;到了19世紀後半期,電氣化與自動化時代開啟,工業製造開始進入2.0時代,在勞動分工的基礎上採用電力驅動產品的大規模生產,生產效率比水力蒸汽機時代有大幅度提升。

隨著全球電子信息化的到來,工業製造業開始邁入3.0時代,工廠設備開始實現自動化運轉,生產效率、良品率、分工合作、機械設備壽命等都得到了前所未有的提高。在此階段,工廠開始大量採用PC、PLC/單片機等真正電子、信息技術自動化控制的機械設備進行生產。目前國內的眾多中小型工廠還停留在工業2.0到3.0之間。

隨著德國工業4.0的提出,眾多走在技術前沿的工業製造工廠開始進行更高一層的升級,利用物聯網技術實現實體物理世界與虛擬世界融合,將產品全生命週期、全製造流程數字化以及基於信息通信技術的模塊集成,形成一種高度靈活、個性化、數字化的產品與服務新生產模式。

目前智能製造流程主要包含:自動化、數字化以及智能化。即:

  • 自動化:即設備層,包括智能化設備、操作系統、通訊口、可編程等功能模塊;
  • 數字化:即數據層,包括 Digital Twin、實體工廠數字化等;
  • 智能化:即決策層,包括數據應用、大數據、人工智能等。

簡單來說,就是過去一直以自動化設備為主導的生產製造開始往智能製造方向發展,在這個過程中,將會利用互聯網、物聯網甚至大數據和人工智能來幫助工廠實現智能製造升級,比如過去設備出了故障,只能進行報修和保養,而現在智能化系統將會在故障發生之前進行預警,實現週期性有效保養計劃,大數據分析可以將設備最容易出現故障的點進行統計分析,從而反饋給設備製造商,對設備的升級和製造提供精確有效的參考數據。

 Ruff Plant Insigh(中文名:設備寶)為例

設備寶是 Ruff 在2017年年初推出的一款物聯網應用產品,其主要目的是幫助工廠進行物聯網化改造,實現智能化轉型。

目前,設備寶主要對工廠的四個維度進行數字化改造,包括設備端、生產過程、工藝以及生產流程管理

- 在設備端,設備寶可以實現生產過程中設備的實時監控、巡檢點的實時反饋、維修保養的週期計劃、備品備件的有效管理以及故障庫的建立,從而讓工廠的生產設備實現智能化監控與運維。

- 生產過程主要集中在生產過程實時監控,包括預警規則的設置,在電流、電壓、速度等參數發生異常時進行反饋,同事事件庫的建立可以保存生產過程中出現的各種故障和問題。

- 工藝維度主要集中在產品生產監控、工藝流程追溯以及產品質量交叉對比,從而提升產品的良品率及工藝質量的改進。

- 在生產流程管理層面,可以實現無人化管理,包括生產統計報表、班組記錄、權限管理等。

實現功能:

  • 數字化的實時監控生產線和總體與各工段的生產、設備、工藝等情況;
  • 對生產效率、產量、消耗進行實時統計,保證生產過程的精準實時;
  • 監控設備的整體工作情況,記錄每次停機的具體情況;
  • 提供設備各個指標的實時和所有歷史數據,用戶可配置規則,預警設備是否異常。

因此,智能製造系統作為開放性服務數據,提供智慧製造發展基礎,鏈接更多智慧系統。同時依托數據的積累,結合訂單和生產的實時狀態,自動調整生產,提供最優生產方案並執行。最終借助人工智能深度學習以及虛擬現實技術的幫助,融入人機物協同和情景感知實現低成本的工藝迭代和製造升級。

以某人造板工廠改造為例

雲南某人造板龍頭企業主營刨花板、板式傢俱等,具有一條刨花板線、一條制膠線以及板式傢俱車間,其中刨花板線為2016年改造的迪芬巴赫連續平壓線,刨花板線年產約20萬立方米左右,年產值約3億。

  • 項目成立:2017年5月
  • 項目藍圖:智能製造
  • 項目短期目標:提升刨花板產線開機率
  • 設備包切入點:通過設備預測性運維來提升開機率
  • 分4個階段:接入-設備管理-生產管理-工藝管理
  • 接入情況:接入刨花板產線部分先進設備,使用7台網關接入了16台PLC

在數據採集的過程中,Ruff 對生產過程數據進行了採集及應用,包括:

  • 自動採集的數據:
    • 設備運行數據:電流、鼻子閉合狀態、溫度、速度等指標;
    • 生產相關數據:合格品數量、廢品量、班組、流量、其它工藝數據;
  • 人工採集的數據
    • 設備監控規則、設備保養規則、備件庫存、計劃停機
  • 後續採集計劃
    • 膠體消耗
    • 規格等數據

根據工廠使用的反饋得知,目前工廠開機率提升了86-93%,設備巡檢頻率降低,同時月良品率從99.25%提升至99.57%,備件管理走上了正軌,從而大幅降低備件的採購成本和更換頻率。

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