传感器对制造业的影响

自工业自动化开始以来，制造业一直在使用传感器。最初，它们被用来触发机械响应以减少体力劳动。随着传感器技术的发展，这些设备得到了改进，可以从单台机器上收集数据，以便公司可以使用这些数据来分析生产过程并确定需要改进的地方。

鉴于机器监控解决方案和工业物联网的兴起，数据的手动分析和对传感器输入的简单机械响应已变得低效且不必要。随着以惊人的速度和精度收集和分析数据的能力呈指数级增长，传感器技术已经发展到为物联网系统提供服务，而不是成为自动化流程的停止点。

今天，制造传感器仍然是物联网和数据收集难题的重要组成部分。制造商发现，虽然在可预见的未来（由于传统设备）将需要工业传感器，但物联网的进步有助于确定它们在工厂车间和数据收集中的作用。

什么是制造传感器？

制造传感器用于数据采集以测量机器上的物理条件。它们由一个接收或测量输入并生成数据输出的设备组成。这些数据可以用来触发机器响应，也可以用来收集数据进行分析和存储。

工业传感器可用于多种测量类型。如今，智能传感器可以将数据传输到云端边缘，智能设备或平台可以在云端进行处理和分析，然后再将其发送到云端。然后，这些信息可以实现可操作性，无论是填充生产仪表板、触发维护请求还是简单地收集数据以进行历史分析。

一个制造传感器的例子。这些设备能够连接传统或“哑”设备并监控各种机器和环境条件。

使用各种通信方法，如 5G、Wi-Fi、蜂窝连接和 EtherNet，实时数据收集使平台能够产生有助于改进生产流程、降低成本和实现预测性维护的洞察力。但仅靠传感器并不能收集足够的数据来提供对机器整体健康状况的洞察。这就是为什么它们仍然是完整连接解决方​​案的补充，而不是其自身的解决方案。

传感器是相当简单的设备。它们有助于解锁从未打算共享的数据，例如在“哑”设备（即不支持物联网的设备）的情况下，或者在设备本身不提供数据点的情况下-用户需要。

机器数据平台可与传感器一起进行数据收集，以确保从所有设备中捕获原始数据并将其标准化为通用模型以实现可操作性。

仅使用传感器，制造商将不得不手动收集和标准化数据。然后手动分析它或构建可以实现分析和可操作性的应用程序。

制造中使用的传感器类型

工业环境中常用的传感器有哪些类型？

1。三轴加速度计

制造设备中有很多车削零件。三轴加速度计监控和测量旋转部件和设备的振动。这些智能传感器还可以测量其他变量，如位移、加速度和速度。结合物联网高级分析，这些数据可以产生有价值的见解，让管理人员和技术人员了解机器是否运行良好，或者偏差是一次性事件还是令人不安的模式。

2。温度

移动设备会产生大量热量，许多行业为其工厂车间使用额外的工艺热量。热量是机器整体健康状况的绝佳指标。温度传感器可以帮助识别机器磨损、损坏部分和过热，从而导致故障和质量控制问题。

3。振动传感器

振动不仅仅发生在旋转部件上。振动传感器可与传送带、面板和其他机器部件一起使用，让操作员和技术人员知道何时出现问题。

4。 MEMS（微机电系统）传感器

MEMS 传感器是跟踪运动和性能的运动传感器。在最简单的形式中，它们检测运动并触发机器响应以重新调整设备的组件。在 CNC 加工中，它们可以更复杂，在轴网格上跟踪倾斜、加速度和重力，以帮助保持精密加工。

5。扭矩传感器

高速电机可以在机器上产生强大的扭矩力。这些力在负载下更为显着。当扭矩传感器监控电机或轴时，这些见解可以帮助制造商确保质量、减少机器磨损并在问题发生之前进行故障排除。这些智能传感器通常与其他传感器结合使用，以创建高度详细的设备运行状况视图。

6。压力传感器

压力传感器监测流体或气体使用的任何机器部件，包括液压、水、化学品、空气和氮气。它们可以设置为在达到上限或下限时向工厂监控系统发出警报。

智能传感器的数据管理

智能传感器释放大数据潜力，因为它们提供物联网高级分析工作所需的数据。然而，这些数据需要情境化和标准化，才能为用户和系统带来价值。

上下文相关

上下文数据意味着将相关的现实世界信息添加到发送到物联网平台的传感器数据中。如果没有上下文，原始数据可能对最终用户没有帮助。例如，跟踪和分析停机事件对制造商来说很重要。但如果没有操作员输入停机事件背后的“原因”，这些数据的帮助就会降低。

相关数据

仅仅捕获数据是不够的——收集的数据必须是相关的。这意味着智能传感器必须挑选出高价值的信息，丢弃多余或不必要的信息。

标准化数据

传感器可以提供数据，但物联网平台的工作是确保数据在所有设备和设备中实现标准化。如果没有数据标准化，就会出现大量不同的数据类型，导致利益相关者和其他系统无法采取行动。

可操作的数据

设备数据对于提高运营效率和生产力至关重要，因为它提供了生产绩效的准确图片，可以作为可操作的洞察力传递给整个车间。带有实时通知的可操作数据使操作员能够采取主动措施来减少机器的停机时间和故障。此外，它还为管理人员提供了完整的运营可见性。

工业传感器如何改善制造业

工业传感器通过与先进的物联网平台集成来改进制造，从而为生产车间及其他地方提供可行的见解。智能传感器技术有助于该生态系统提供机器状况、流程、生产等方面的卓越可见性。

在这个生态系统中，工业传感器（在不需要传感器的情况下与机器数据直接连接）有助于捕获数据，从而改进生产流程、设计预测性维护计划并降低运营成本。

数字传感器在制造业中的应用

数字传感器在制造业中有很多应用，包括：

数据驱动的见解

当与先进的物联网结合使用时，工业传感器收集的数据可以实时返回给用户，作为有价值和可操作的见解。通过允许员工监控、规范和加强运营，这彻底改变了工厂和车间。

安全

因为它们是与人工智能分析密切相关的系统的一部分，所以数字传感器可以为公司带来安全效益。这可能包括在发现危险时精确停止工作或在危机发生前向紧急救援人员发出实时通知。例如，如果一台机床承受比正常更大的负载，它可以自动停止以避免灾难性的刀具故障。

改进的维护计划

带有数字传感器的物联网可以检测设备故障，使维护人员能够在设备故障之前启动程序。它还可用于在最佳时间安排维护。

准确的历史数据

许多制造公司处理广泛的监管合规问题。通过从智能传感器技术返回并在云中组织的数据，精确的生产记录可提高透明度和产品监管链。这使管理人员能够设定准确的生产基准并预测绩效。

程序和质量通知

许多制造公司要求严格遵守 SOP。在医疗和航空航天的 CNC 加工等行业尤其如此。因为这些程序可以作为上下文数据添加，所以传感器可以检测程序是否偏离轨道并提醒管理人员。质量通知也是如此，这是在高度监管环境中特别重要的功能。

改善信息流和市场反应

实时数据的强大之处在于它能够立即采取主动行动。这意味着信息在企业中的每个人都触手可及。对市场趋势的反应——无论好坏——可以帮助公司驾驭快速变化的环境并保持竞争力。

传感器在制造业的未来

传感器通过提供实时诊断数据来实现真正的连接操作，这些数据可以从云中的高级分析引擎获得深入的洞察力。这确保制造商可以访问所有设备数据，甚至是遗留资产，并证明传感器将在可预见的未来继续发挥作用。

但是，仅靠传感器无法驱动高级用例或有效的机器监控。他们需要技术资源来收集、标准化和可视化数据。但传感器以及物联网平台有助于确保在整个车间捕获准确、可靠的数据。

MachineMetrics 支持与机器控制直接集成，并能够添加传感器以即插即用的方式收集更多数据，从而立即将数据转换为所有设备的通用模型。此外，我们还提供预构建和可定制的报告，以实现开箱即用的即时可操作性。

直接连接到机器是 MachineMetrics 系统的关键组成部分，数据转换也是如此。 MachineMetrics 平台将机器和传感器数据转化为一个通用模型，利益相关者和系统可以依靠它来做出更好、更快的决策。

这确保制造商可以有效地监控他们的生产，同时通过更高级的用例为持续改进奠定基础。

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