制造業(yè)已經擺脫了傳統(tǒng)生產中笨重的齒輪和杠桿的束縛。今天，我們正處于一個制造系統(tǒng)是機械工程和數(shù)據(jù)科學的復雜融合的時代。

傳感器是這一復雜裝置中的關鍵環(huán)節(jié)，通過提供機器性能的實時數(shù)據(jù)，充當現(xiàn)代制造單位的眼睛和耳朵。讓我們深入探討為什么傳感器在當今的制造領域不僅有益而且必不可少。

實時數(shù)據(jù)的重要性

對于工業(yè) 4.0，實時數(shù)據(jù)已成為卓越運營的貨幣。互聯(lián)工作人員平臺通過將實時數(shù)據(jù)集成到集中式系統(tǒng)中來放大實時數(shù)據(jù)的價值。從機器操作員到高層管理人員，各種利益相關者都可以訪問數(shù)據(jù)并根據(jù)數(shù)據(jù)采取行動。

這不再只是收集數(shù)據(jù)——而是實時收集數(shù)據(jù)并使其立即可操作。

這代表了一種范式轉變，以前的數(shù)據(jù)是你一周都囤積的東西，只是為了在周一早上的會議上分析它以供未來決策。現(xiàn)在，您可以利用連接的工作人員平臺啟用的即時反饋循環(huán)，允許現(xiàn)場調整。

實時數(shù)據(jù)的重要性遍及制造的各個方面，從質量控制和設備監(jiān)控到復雜任務的執(zhí)行。這些任務通常需要一定程度的精確度和時間安排，只有即時的、可操作的數(shù)據(jù)才能提供。

圖 1.狀態(tài)監(jiān)測傳感器示例。圖片由巴魯夫提供

原因一：監(jiān)控設備

監(jiān)控設備不再是例行檢查和被動維護的問題。有了傳感器，我們就進入了預測性甚至規(guī)范性維護的領域。振動傳感器、溫度監(jiān)視器和聲學傳感器可以預測機械磨損，使您能夠在發(fā)生災難性故障之前安排維護。

這些傳感器的工作原理是連續(xù)監(jiān)測振動頻率、溫度變化和聲學模式等各種參數(shù)。然后，這些數(shù)據(jù)被輸入到機器學習算法中，該算法可以預測機器部件何時可能發(fā)生故障。實時監(jiān)控不僅可以防止停機，還可以優(yōu)化機器性能并延長資產壽命。

考慮一下金屬制造單元中 CNC 機床的示例。通過結合使用溫度和振動傳感器，該裝置可以提前兩周預測主軸故障，從而將計劃外停機時間減少 60%。

如果您仍然依賴基于日歷的維護，那么是時候升級了。從關鍵資產開始，逐步擴展基于傳感器的監(jiān)控系統(tǒng)。確保將其與您的制造執(zhí)行系統(tǒng) ??(MES) 集成，以實現(xiàn)無縫數(shù)據(jù)流和分析。

原因二：質量控制

質量控制已從后期生產活動發(fā)展成為制造過程的一個組成部分。借助視覺系統(tǒng)、激光掃描儀和光譜儀等實時傳感器，您可以實現(xiàn)近乎完美的檢測率。

這些傳感器可以識別從尺寸不準確到材料不一致等缺陷。例如，視覺系統(tǒng)使用高分辨率相機和機器學習算法來識別最微小的缺陷。

例如，在半導體制造單位中，激光掃描傳感器的實施將缺陷率降低了 40%。這不僅提高了產品質量，還顯著減少了浪費。

將實時質量控制傳感器集成到您的生產線中，但請記住 - 傳感器的好壞取決于其背后的算法。投資優(yōu)質軟件和定期校準。

圖 2.機器人手臂上的力-扭矩傳感器示例。圖片由Robotiq提供

原因 3：促進復雜任務的完成

復雜的制造任務，例如多軸加工或增材制造，需要達到人力無法達到的精度水平。傳感器提供用于實時調整的反饋回路，使這些任務可行且高效。

例如，機械臂中的力-扭矩傳感器可確保機械臂在組裝過程中施加適當?shù)膲毫Α?/font>同樣，3D 打印機中的光學傳感器實時調整激光焦點，確保高分辨率輸出。