数字化制造的5个步骤

工业4.0，也就是一些人所说的第四次工业革命，是迈向数字化的一步。这种工业和物联网的结合也被称为工业物联网(IIoT)，它在物理设备中嵌入了网络连接，以促进设备之间的数据交换。

Iiot在数字制造业中加入了机器学习和大数据技术，连接数字世界和物理世界通过利用传感器数据、机对机(M2M)通信和现有的自动化技术。驱动理念是收集已经存在于数控机床中的数据，使公司能够更快地发现低效率和问题，节省时间和金钱，并支持商业智能的努力。

这种持续的能力对网络安全专业人士，网络专家和制造业整体上的重要意义。结果，该行业是Abuzz。然而，也有许多误解和误解，可以促使店主犹豫不决在商店地板上实施IIT。

我们最近与Ron Pieper，经理的讨论VizProducts在TechSolve Inc .)(俄亥俄州辛辛那提市)可能有助于缓解这些担忧。据皮珀先生说，“数字化制造的核心可以用简单的话来概括，那就是数据的收集、分析和应用。”

制造通信协议

TechSolve数字化制造的基础是MTConnect，一种协议，旨在通过从CNC机床控制中检索流程信息来促进数据交换，并在其他商店设备和软件应用程序中共享，包括用于数据分析的VizProducts适配器软件和机器监控服务。VizProducts，包括Miniviz，Shopviz和VizAdapters，允许MTConnect兼容，并处理来自各种机器、传感器和人机接口设备的数据交换。

控制技术，机床后面的大脑始终推进，但围绕千年的转弯，可以共享控制中包含的信息的方式有重大变化。通过这种演变，将存在挑战，既有遗留技术，也会弯曲犹豫劳动力的大脑。如果商店正在考虑数字制造是什么，他们如何进入它，以及为什么他们应该进入它，应该考虑几个因素。

说服人们

数据收集过程中的一个挑战是来自那些觉得自己被仔细审查的人的抵制。在许多商店里，员工可能会说他们以前从未做过数字化制造，但他们正在赚钱，所以为什么要改变呢?

当然，答案在于数字化制造可以给商店带来的优势，无论是使用传统机器还是使用最新技术。如果有数据，为什么不好好利用呢?但这实际上取决于商店想从系统中得到什么。

让你的秋千下来

数控数据、传感器和高级分析可以预测机器何时需要维护，从而减少计划外停机时间，从而减少生产时间。访问数据以改进现场服务调度，确保在潜在问题成为主要问题之前分派正确的技术人员和工具。

如果商店可以从监控现有机器技术和促进最佳实践中获得显着的生产优势，因此可能会延迟对机器购买的需求。在继续前进到新的东西之前，找到从这个现​​有设备中获得最大的方法，它是有意义的。

高尔夫类比可以用来更好地说明了解改善过程中所涉及的一切的重要性。高尔夫球手应该学习如何在耗尽之前摆动俱乐部，以便购买更好的俱乐部。无论使用哪个直线驱动器，如果它没有直接击中，球仍将最终留在杂草中。

首先掌握这个过程是关键。在高尔夫球中，一旦挥杆的缺陷得到纠正，新的球杆可能是改善一个人运动水平的下一步。在制造业中，增加产能或更换旧设备或故障设备的需求可能是购买新机器的正当理由。数据可以为何时以及为何投资新设备提供确凿证据。

做出简单的变化

除了自动化监控系统，员工仍然是商店成功的最重要因素。Pieper先生说:“那些在日常工作中实施和保持最佳实践的企业，才是真正取得和保持改进的地方。”

例如，更好的管理人员可以提供简单的解决方案，通常只是通过知道机器何时关闭，而程序覆盖是什么时候。幸运的是，易于训练的机器监控系统的重要组成部分，通常只需要一天左右的时间，即它提供基于数据的洞察这些因素。

在最近的一个案例中，当TechSolve为一家商店的机器人焊接单元提供监控系统时，了解机器何时开启或关闭被证明是有用的。监控没有揭示任何复杂的问题，而是显示员工启动机器的时间太长，休息时间太长。简单的问题，简单的解决方法。

跟上overrides也是一样的。MTConnect和VizProducts可以跟踪操作员发起的进给和主轴速度覆盖。他们还跟踪其他项目，如机器上的可选和程序停止。监督者可以收到警报，如果试图重写或规避程序的值，并采取相应的行动。

通过与客户端应用程序进行通信，控制和传感器可以有助于提高机器使用并减少材料和时间废物。

选择维护风格

数字技术的实现可以区分计划维护和预测性维护。但预测数据不同于简单的管理风格。

对于前者，更理论化的数字化制造方法近年来开始流行起来。但大多数问题都是简单的电缆破损、开关故障和人为错误。通常，停机时间和零件质量问题的投机性来源并不像更好的培训和机器那么重要意识．

然而，管理风格仅仅是关于哪些机器在运行，哪些机器没有运行。这种方法需要一个基线方法来收集商店已安装的设备范围内的数据，这些设备必须跨遗留机器以及最近引入的机器保持一致。

观察影响周期时间的因素是一种老派的方法，在过去的六七年里，这种情况已经开始改变。去掉数据的主观性，可以将重点放在机器性能上，而不是操作员的性能上。

考虑网络安全

数字制造业讨论期间，网络安全问题经常出现。在向数字化迁移时，需要考虑漏洞的风险。因为网络安全是如此迅速发展的行业，因此对于IIOT中的专业人士，特别是对新的安全问题及时了解这是至关重要的。

为了降低黑客攻击的风险，需要将网络与外部攻击隔离开来。例如，如果有人在操作时侵入与车床、铣床、路由器或磨床集成的协作机器人，这种安全漏洞可能会给目前使用这些协作机器人的机械师带来灾难。

长期后果

整合数字化制造需要协调，说服犹豫不决的员工，并愿意随着技术带来的变化而发展。通过连接数字世界和物理世界，将传统机器、新机器和传感器连接起来，将增强机器和软件的功能，同时使车间的每个人都能更有效地作为一个团队一起工作。

皮珀先生认为，未来在于从新的角度利用数据来研究工厂效率，这意味着TechSolve将继续帮助商店收集、存储、整合、分析和共享这些数据。