质量 4.0：无线物联网传感器网络如何重塑制造业

质量控制是每个行业的基础，但在制造业中却非常关键。不稳定的市场需求、高昂的材料和生产成本以及最终产品的关键任务性质，促使制造商只追求一流的质量和最低的废品率。随着物联网 (IoT) 逐渐在制造业中大踏步前进，质量管理是一个充满变革机遇的领域。

质量管理挑战概览

有效的质量管理依赖于持续监测和控制影响产品质量的大量机器和工艺参数的能力。为确保产品性能一致且符合标准，随着生产线中的工艺漂移和其他变化的出现，不断地进行设备重新校准。然而，随着工装系统和制造工艺的日益复杂，由于庞大的有线网络的限制，许多工艺变量无人看管。

虽然是高吞吐量、对时间敏感的自动化任务的理想选择，但有线通信缺乏在大规模和机器级别之外捕获遥测数据所需的灵活性和经济性。通常，环境条件等因素尽管对质量变异性有重大影响，但通常没有得到研究和控制。例如，在汽车制造中，室温过低会导致 3D 打印组件过快冷却，从而降低其质量。

更重要的是，在上个世纪设计的大多数有线驱动的工业系统都不适用于工厂车间以外的数据交换。这会产生不连贯的数据孤岛，无法提高生产效率和吞吐量。相反，流程优化和质量管理通常依赖于被动的人工后期生产检查。除了昂贵的人为干预之外，这还引入了显着的质量可变性和相关成本，同时使追踪质量问题的根本原因变得具有挑战性。

进入工业 4.0：主动质量管理

对提高流程可见性的迫切追求说明了物联网及其对应物工业 4.0 在主动质量管理方面的巨大潜力。

无线物联网网络沿生产线捕获大量精细的关键数据点。例如，压力、振动、温度和湿度。由于现场可能安装了数千个传感器，数据每隔 10 到 20 秒就会被收集一次，并通过基站发送到用户首选的后端系统，无论是在本地还是在云端。使用远程物联网平台，整合所有传感器数据以进行实时监控、可操作的洞察力和流程自动化。当正在运行的设备和流程出现任何不合规格的情况时，可以立即触发警报。这为制造商提供了对其运营和产品输出的前所未有的控制。除了反应性的运行结束质量检查之外，物联网数据还支持一种主动的质量保证方法，可以在流程中更早地诊断和预防缺陷，从而实现峰值生产吞吐量和可重复性。这也导致降低成本和浪费。同时，它为实现和维护最佳实践提供了宝贵的见解。

主动质量管理的五个领先应用：

1。状态监测和预测性维护

物联网传感器捕获并传达整个行业综合体中众多机器和设备的压力、振动、温度、湿度和电压等关键健康和运营指标（状态监测）。除了生成对当前生产流程和资产性能的深入了解之外，这些海量数据流还为分析模型提供动力，以主动预测即将发生的问题并安排基于需求的检查和维修（预测性维护）。例如，齿轮箱中的高湿度会降低旋转部件的性能，从而导致腐蚀、产品质量下降，甚至机器故障。电机和泵的过度振动表明可能存在安装缺陷、轴不对中和轴承磨损。通过预测性维护，可以提前预防故障，从而最大限度地提高资产利用率并减少因停机而造成的代价高昂的损失。

2。环境监测

环境条件可以在生产和质量管理中发挥重要作用。在测量温度、湿度和空气质量的环境传感器的帮助下，工厂操作员可以从其指挥中心远程监控和控制工厂范围内各种流程的最佳环境。例如，保持理想的气压差可防止制造区域的灰尘渗入，从而确保制药和微电子行业的产品质量。汽车生产中的涂胶和涂漆工艺可以通过最佳湿度水平得到改善。同样，对加工和储存设施进行准确的温度监测可以确保食品行业的产品安全。

3。资产跟踪和管理

连接到工具、机械和车辆等单个资产的物联网传感器可捕获和报告有关当前状况以及使用地点和方式的详细信息。通过全面、实时地了解跨站点资产，操作员可以快速查明未充分利用的设备，诊断即将发生的问题和瓶颈，并轻松调动工具和零件。最终，物联网在资产管理中的应用使组织能够优化维护活动和资产使用寿命，同时消除容易出错的手动记录和过多的订单。

4。远程管道和储罐监控

储罐和管道是许多流程工业的关键资产。化工产品和气体的溢出或泄漏不仅导致生产损失，而且对环境造成严重破坏，威胁公共安全。实施液位、振动、流量和压力传感器，企业可以全天候关注其广泛分布的储罐和管道的结构健康状况，同时减少人工检查。发布有关可能导致灾难的潜在溢出、泄漏或破裂的警报。还可以发出有关罐中材料含量低的警报，以便及时重新填充以提高生产力。

5。设施管理

物联网可实现关键工厂设施的数字化管理和保护。整个工厂的支持物联网的电梯、烟雾探测器、火灾警报器和其他设施资源可以定期发送有关其电池健康或“活动”状态的数据。这有助于制造商减少耗时的人工检查，同时能够快速响应任何可能中断生产线的问题。

面向未来的质量 4.0 无线连接

由于数据采集是大多数工业环境中的固有挑战，物联网部署通常看起来极其复杂、昂贵且令人生畏。预计到 2025 年将有 368 亿台活跃的 IIoT 设备，高于目前的 177 亿台。随着越来越多的公司希望利用新的物联网应用程序，重要的是要考虑通信网络的长期可靠性、可集成性和可管理性，因为它可以扩展以容纳数千个连接的端点。现实情况是，这一切都归结为为正确的业务案例选择正确的物联网连接。

无线仪器对于制造业来说不一定是新的，但在范围、功率和易于集成方面的关键要求限制了可行的选择。例如，工业监控应用程序可能需要每天从数千个传感器发送数百万条消息。这需要一种高度可扩展且节能的解决方案，以避免频繁更换和处理电池，从而迅速增加总拥有成本。同样，庞大、结构密集的工业设施需要可靠的无线通信，可以长距离传输并通过物理障碍物。制造设施的传统设计也带来了挑战。无线解决方案必须能够与 PLC 等传统设备集成，以打破数据孤岛并提供对以前无法访问的信息的访问。

传统无线技术无法满足物联网传感器网络的范围、功率和成本要求。传统的蜂窝连接（例如 3G、LTE 等）和无线局域网 (Wi-Fi) 过于昂贵且耗电，无法从大量传感器设备传输少量数据。蓝牙、Zigbee 和 Z-Wave 等其他解决方案的物理范围受到高度限制；尽管它们中的许多采用网状拓扑来扩展其覆盖范围，但多跳中继是耗电的，同时需要复杂的网络规划和管理。因此，网状网络充其量也适用于中程应用。

低功耗广域网 (LPWAN) 的独特之处在于它们克服了这些缺陷，并为大规模物联网网络提供了高效、经济且易于部署的解决方案。 LPWAN 的吸引力源于其两个标志性特征：远距离和低功耗。虽然 Wi-Fi 和蓝牙最多只能在几十米或一百米范围内进行通信，但 LPWAN 能够在农村地区传输长达 15 公里的信号，在结构密集的城市地区传输长达 5 公里的信号。最重要的是，轻量级、功耗优化的协议可降低收发器成本，同时为传感器节点提供非常长的电池寿命。

然而，值得注意的是，服务质量因 LPWAN 技术而异。这主要是由于两个原因——它们在免许可频谱中的操作和使用简单的异步通信，通常是纯 ALOHA（节点访问通道并在有数据发送时发送消息）。在带来显着的功率优势的同时，异步网络中的不协调传输大大增加了数据包冲突和数据丢失的机会。随着免许可 sub-GHz 频段中的无线物联网部署和无线电流量快速增长，传统 LPWAN 可能会带来严重的服务质量 (QoS) 和由同信道干扰引起的可扩展性挑战。同样，标准化和可靠的移动性支持也是不容忽视的其他关键因素。

总结

识别隐藏模式、预测未来问题、预测使用和成本以及从物联网传感器数据中获得洞察力的能力将永远重塑工业流程。虽然该行业采用通信技术已有一段时间了，但 LPWAN 等新的无线连接正在帮助以低得多的价格将更多的数据点带到网上。在复杂的行业挑战中，物联网的实施可以成为将质量管理和运营效率提升到新水平并保持竞争优势的转折点。

本文由 BehrTech（加拿大安大略省北约克市）首席产品官 Wolfgang Thieme 撰写，如需了解更多信息，请通过 [email protected] 联系 Thieme 先生或访问此处 .