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Ruff 智能制造:物联网技术如何改造刨花板行业

2018/6/14 12:04:00 来源:百姓生活网 点击: 评论:(0)

导言:2018年6月7日,由中国林产工业协会、中国林科院木材工业研究所和河南省兰考县人民政府主办的“2018全国刨花板产业发展研讨会”在河南郑州顺利举行。

2018年6月7日,由中国林产工业协会、中国林科院木材工业研究所和河南省兰考县人民政府主办的“2018全国刨花板产业发展研讨会”在河南郑州顺利举行。

Ruff 受邀参与本次大会,并就“物联网技术如何改造刨花板行业”进行了主题分享和讨论,让传统的刨花板制造实现物联网化改造和升级,从而提升工厂的生产效率及设备使用效率。

以下为本次主题分享的内容精选:

从工业1.0到工业4.0的智能制造演变

18世纪60年代至19世纪中期,工业制造还处于机械制造时代,生产过程通过水力和蒸汽机实现工厂机械化;到了19世纪后半期,电气化与自动化时代开启,工业制造开始进入2.0时代,在劳动分工的基础上采用电力驱动产品的大规模生产,生产效率比水力蒸汽机时代有大幅度提升。

随着全球电子信息化的到来,工业制造业开始迈入3.0时代,工厂设备开始实现自动化运转,生产效率、良品率、分工合作、机械设备寿命等都得到了前所未有的提高。在此阶段,工厂开始大量采用PC、PLC/单片机等真正电子、信息技术自动化控制的机械设备进行生产。目前国内的众多中小型工厂还停留在工业2.0到3.0之间。

随着德国工业4.0的提出,众多走在技术前沿的工业制造工厂开始进行更高一层的升级,利用物联网技术实现实体物理世界与虚拟世界融合,将产品全生命周期、全制造流程数字化以及基于信息通信技术的模块集成,形成一种高度灵活、个性化、数字化的产品与服务新生产模式。

目前智能制造流程主要包含:自动化、数字化以及智能化。即:

  • 自动化:即设备层,包括智能化设备、操作系统、通讯口、可编程等功能模块;
  • 数字化:即数据层,包括 Digital Twin、实体工厂数字化等;
  • 智能化:即决策层,包括数据应用、大数据、人工智能等。

简单来说,就是过去一直以自动化设备为主导的生产制造开始往智能制造方向发展,在这个过程中,将会利用互联网、物联网甚至大数据和人工智能来帮助工厂实现智能制造升级,比如过去设备出了故障,只能进行报修和保养,而现在智能化系统将会在故障发生之前进行预警,实现周期性有效保养计划,大数据分析可以将设备最容易出现故障的点进行统计分析,从而反馈给设备制造商,对设备的升级和制造提供精确有效的参考数据。

 Ruff Plant Insigh(中文名:设备宝)为例

设备宝是 Ruff 在2017年年初推出的一款物联网应用产品,其主要目的是帮助工厂进行物联网化改造,实现智能化转型。

目前,设备宝主要对工厂的四个维度进行数字化改造,包括设备端、生产过程、工艺以及生产流程管理

- 在设备端,设备宝可以实现生产过程中设备的实时监控、巡检点的实时反馈、维修保养的周期计划、备品备件的有效管理以及故障库的建立,从而让工厂的生产设备实现智能化监控与运维。

- 生产过程主要集中在生产过程实时监控,包括预警规则的设置,在电流、电压、速度等参数发生异常时进行反馈,同事事件库的建立可以保存生产过程中出现的各种故障和问题

- 工艺维度主要集中在产品生产监控、工艺流程追溯以及产品质量交叉对比,从而提升产品的良品率及工艺质量的改进。

- 在生产流程管理层面,可以实现无人化管理,包括生产统计报表、班组记录、权限管理等。

实现功能:

  • 数字化的实时监控生产线和总体与各工段的生产、设备、工艺等情况;
  • 对生产效率、产量、消耗进行实时统计,保证生产过程的精准实时;
  • 监控设备的整体工作情况,记录每次停机的具体情况;
  • 提供设备各个指标的实时和所有历史数据,用户可配置规则,预警设备是否异常。

因此,智能制造系统作为开放性服务数据,提供智慧制造发展基础,链接更多智慧系统。同时依托数据的积累,结合订单和生产的实时状态,自动调整生产,提供最优生产方案并执行。最终借助人工智能深度学习以及虚拟现实技术的帮助,融入人机物协同和情景感知实现低成本的工艺迭代和制造升级。

以某人造板工厂改造为例

云南某人造板龙头企业主营刨花板、板式家具等,具有一条刨花板线、一条制胶线以及板式家具车间,其中刨花板线为2016年改造的迪芬巴赫连续平压线,刨花板线年产约20万方米左右,年产值约3亿。

  • 项目成立:2017年5月
  • 项目蓝图:智能制造
  • 项目短期目标:提升刨花板产线开机率
  • 设备包切入点:通过设备预测性运维来提升开机率
  • 分4个阶段:接入-设备管理-生产管理-工艺管理
  • 接入情况:接入刨花板产线部分先进设备,使用7台网关接入了16台PLC

在数据采集的过程中,Ruff 对生产过程数据进行了采集及应用,包括:

  • 自动采集的数据:
    • 设备运行数据:电流、鼻子闭合状态、温度、速度等指标;
    • 生产相关数据:合格品数量、废品量、班组、流量、其它工艺数据;
  • 人工采集的数据
    • 设备监控规则、设备保养规则、备件库存、计划停机
  • 后续采集计划
    • 胶体消耗
    • 规格等数据

根据工厂使用的反馈得知,目前工厂开机率提升了86-93%,设备巡检频率降低,同时月良品率从99.25%提升至99.57%,备件管理走上了正轨,从而大幅降低备件的采购成本和更换频率。

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[责任编辑:乔 姗]

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