Opis rozwiązania
ANEGIS wdraża rozwiązania przemysłowego internetu rzeczy, które integrują systemy do realizacji produkcji (Manufacturing Execution System - MES) z systemami ERP i CRM.
IoT w przemyśle
Zbieranie i analiza danych w czasie rzeczywistym dostarczają ważnych informacji na temat planu produkcji. Pracownicy mogą monitorować wydajność zasobów, przekształcać procesy operacyjne i łańcucha dostaw oraz efektywniej zarządzać zapasami.
IoT dla produkcji procesowej
Technologia przemysłowego internetu rzeczy (IIoT) pozwala produkcji procesowej na zbieranie danych z wyposażenia, czujników i urządzeń oraz łączenie ich z danymi i inteligencją systemów zaplecza.
Proces produkcji często zależy od setek zmiennych, które muszą być brane pod uwagę, aby uzyskać idealną, powtarzalną partię. Czujniki IoT zapewniają szczegółową widoczność, która pozwala na optymalizację i regulację procesów w czasie rzeczywistym. Dzięki temu inżynierowie procesu mogą precyzyjnie dostroić praktyki kontroli, żeby zwiększyć powtarzalność.
Rozwiązanie IoT może również optymalizować ogólną efektywność wyposażenia, porównywać i obliczać koszty produkcji urządzeń, systemów i linii produkcyjnych, monitorować profile energetyczne maszyn i systemów oraz uruchamiać automatyczne ostrzeżenia o parametrach operacyjnych, które będą inicjować akcje obronne systemu.
IoT dla produkcji dyskretnej
Różnorodność i złożoność produktów się zwiększa, podczas gdy cykle życia produktów stają się coraz krótsze. Produkcja dyskretna potrzebuje lepszych sposobów na optymalizację procesów i poprawę wydajności.
Ręczne raportowanie stanu produkcji do systemu ERP skutkuje nieefektywnym planowaniem produkcji. Rozwiązaniem mogą być urządzenia IoT, które dostarczają dokładny czas każdej operacji prosto do systemu, co pozwala na precyzyjne harmonogramowanie i konserwację zapobiegawczą maszyn.
Połączenie hali produkcyjnej z systemami zaplecza – łączenie fizycznych i cyfrowych systemów – prowadzi do stworzenia nowego środowiska przemysłowego. Nowa przestrzeń charakteryzuje się maszynami zdolnymi do agregowania, analizowania i działania na podstawie danych, aby podejmować decyzje produkcyjne w czasie rzeczywistym, a także samoregulującą się logistyką, która reaguje na nieoczekiwane zmiany w produkcji.
Analiza danych w czasie rzeczywistym
W scenariuszach wykorzystania Internetu rzeczy w zastosowaniach przemysłowych (IIoT) analiza strumienia danych pozwala na przetwarzanie milionów zdarzeń na sekundę. W czasie rzeczywistym można porównywać różne strumienie danych między sobą lub z ich historycznymi wartościami i modelami. Można też ustawiać alerty, które powiadamiają o wystąpieniu poszczególnych anomalii, przekroczeniu wyznaczonych wartości progowych lub innych warunków dotyczących danych w strumieniu.
