汽车制造挑战和物联网解决方案

利用 IIoT 解决复杂的汽车制造问题

汽车制造必须保持灵活，以满足动态市场的需求。在复杂的全球竞争环境中，运营挑战将继续存在，支持具有定制可选功能的多种汽车模型的工厂将需要敏捷的工作流程。

这意味着生产过程将变得不那么线性并且更加模块化。单一用途的固定机器现在必须在生产环境中为不同的批处理作业提供任务灵活性，并且设置和拆卸的周转时间将受到限制和快速。此外，协作机器人必须足够智能，才能在生产的各个阶段安全地与人类互动，而必须意外维修设备的生产线停机情况会对整个工厂的生产效率产生负面影响。

汽车制造商正在转向工业物联网以及其他工业 4.0 解决方案来解决这些复杂问题。

物联网和数字孪生

应从整体上着手部署汽车物联网战略以提高工厂自动化效率。它应该在现有基础设施、人力资源、质量、流程改进和运营决策的背景下进行考虑。可以对需要最大效率改进的制造领域采取有针对性的方法。为了正确地为汽车制造构建物联网系统，我们必须首先通过回答两个基本问题来以终为始。首先，需要解决什么问题或应对措施？其次，我们需要什么预测器来解决它？这将自上而下推动设计架构。

物联网系统的集成可以根据投资回报计划的需要分层引入。然而，一开始的完整设计将发现最大化生产力所需的传感器硬件、软件和分析模型。工厂分析的仪表板证据可以突出执行与理想工厂模型之间的差距。

在机器层面，资产数字孪生包含详细的工程数据，以模拟设备资产的功能。从这个模拟中，可以进行分析以深入了解现实世界的行为。它的能力可以在他们自己的制造环境中提供跨许多操作环境的性能数据。资产数字孪生的最佳用例示例之一是用于收集可靠性数据以更好地了解潜在故障，从而以可预测的方式对其进行预测和管理。

整个汽车工厂的数字复制可以确定改进领域，以显示许多复杂系统的理想最佳性能。企业数字孪生模拟可以支持整个过程，该模拟可以近乎实时地与测量结果进行比较。该模拟的数据不仅可以提供对物流效率的洞察，而且还可以通过灵活的调整来监控机器优化，从而对操作进行微调。

汽车质量

汽车行业的质量工艺是首屈一指的。这不能是事后的想法，而是质量必须是汽车生产设计架构中固有的。凭借超低缺陷率要求（可以提高 1 ppm），整个制造过程的质量至关重要。这不仅可以提高材料输入质量，还可以在装配过程中优化机器和流程。通过监控物联网基础设施中的机器性能活动，可以通过工作流来实现实时过程改进，这些工作流为可操作的质量改进提供洞察力。反过来，这将推动整个制造平台的产品质量更高。

决策洞察

汽车制造商很难找到熟练的人才来支持日益复杂的机械。维护不能再基于运行中断模型，而是基于持续优化。尽管维护学徒计划正在扩大，但机器上的联网传感器可以预测他们自己的维护并为运营改进提供解决方案。预测性维护和前瞻性规范性优化可以针对将实际活动与数字模拟进行比较的分析模型。对前一天班次发生的事情做出反应的策略不再是最佳的。物联网部署的主动决策以改进明天的活动将由基础设施驱动，该基础设施从机器和运营数据中生成富有洞察力的信息。

用于传统设备的无线

工厂内的实际自动化必须推动有意义的投资回报，这对企业来说具有商业意义。对于传统的现有设备，新的物联网实施可能并不总是所有业务领域的最佳行动方案。物联网的目标必须是实现更好的工作方式，而不仅仅是部署新的企业系统。然而，现有的汽车设备不必成为部署新物联网战略的障碍。新设备的无线基础设施现在可以叠加在传统企业系统之上，而不会破坏强大的有线通信系统。通过适当的物联网硬件和网络策略，可以实现新旧之间的无缝交互。

用于汽车制造的物联网解决方案

汽车物联网战略将需要一个利用工厂内已有专业知识的平台。具有实践知识的员工在看到机器性能不佳时就已经知道了。物联网解决方案的洞察力应该扩展这种经验，以便员工利用这个专家团队来提取最佳洞察力。 MachineMetrics 工业物联网平台集成了分析工具，可将原始机器传感器数据与时间序列分析模型进行转换。可以消化这些知识，将这些见解转化为由数据驱动的系统，而不仅仅是由获得第一人称体验的人驱动。

MachineMetrics 仪表板对于环境中的拖放类型放置非常直观。培训与生产车间已经体验的内容建立了逻辑联系。对管理层、车间主管和工厂工人的警报触发器允许跨组织层级做出决策。数据模型算法使用新的输入进一步训练，以在未来更快地收敛到解决方案。随着获得有关现实世界行为的额外情报，数据模型可以成为操作专家。 MachineMetrics 集成了一个完整的工业物联网平台，用于机器监控、状态监控、预测性维护和流程优化，从而在汽车制造中提供可行的见解。

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