Les usines de traitement d’usinage et d’assemblage d’équipements sont confrontées à de nombreux problèmes, tels qu’une panne et un arrêt soudains des équipements, une insertion et une planification chaotiques des commandes, des reprises répétées d’un traitement médiocre et une faible efficacité du marquage manuel des lignes.
Cependant, le MES traditionnel ne peut qu’enregistrer des données mais ne peut pas être optimisé et est progressivement devenu un « système d’affichage ».
Aujourd’hui, sans transformation à grande échelle des lignes de production, AI+MES peut installer un « cerveau intelligent » dans l’atelier pour gérer l’ensemble du processus, de la prédiction à l’optimisation.
Ce qui suit regorge d’informations pratiques dans l’industrie, qui peuvent être directement appliquées pour réduire les coûts et améliorer l’efficacité.
1. Différences fondamentales : l’IA permet au MES de passer d’un « enregistreur » à un « commandant ».
Le MES traditionnel est uniquement responsable de la collecte des données de production, ce qui est difficile à résoudre les problèmes de production réels ; tandis que AI+MES est une femme de ménage intelligente dotée de capacités analytiques, résolvant trois problèmes clés. La première consiste à transformer le passif en actif, qui peut prédire à l’avance les pannes d’équipement, les pénuries de matériel et d’autres situations afin d’éviter des arrêts soudains ;
la deuxième consiste à convertir l’expérience en données, afin que les paramètres de planification et de processus n’aient pas besoin de s’appuyer sur l’expérience des maîtres artisans et que la solution optimale soit calculée par l’IA ; la troisième consiste à passer du post-traitement à la surveillance en temps réel, qui peut identifier les défauts de traitement et les erreurs d’assemblage en quelques secondes, réduisant ainsi les retouches et les pertes de déchets.
2. Quatre scénarios de mise en œuvre principaux, répondant sans déviation aux besoins rigides de l’industrie
En se concentrant sur les besoins fondamentaux du traitement mécanique et de l’assemblage d’équipements, sans formalisme, chaque scénario peut rapidement générer des avantages.
1.
Exploitation et maintenance intelligentes des équipements : collecte en temps réel de données de vitesse, de charge, de température et autres, l’IA prédit les défauts potentiels grâce à la modélisation et émet des rappels de maintenance 24 heures à l’avance pour éviter les arrêts soudains qui affectent les commandes ; en même temps, il calcule automatiquement l’utilisation des équipements, analyse les raisons d’inactivité et améliore l’utilisation de la capacité de production.
2.
Planification intelligente : en se connectant à des informations telles que les commandes, la capacité de production, les matériaux, l’état des équipements, etc., l’IA calcule le calendrier optimal en un seul clic, permettant une reprogrammation rapide des commandes d’urgence ; en tenant compte de la priorité des commandes, des coûts de changement de production et de l’équilibrage de la collaboration multi-équipements, cette méthode est 60 % plus efficace que la planification manuelle et améliore considérablement le taux de livraison à temps.
3. Optimisation du processus de traitement : pour les processus tels que le tournage, le fraisage et le rabotage, l’IA analyse la relation entre les paramètres historiques et la précision du traitement, et recommande automatiquement la vitesse et la vitesse d’avance optimales, ce qui peut réduire le taux de pièces défectueuses de précision de 15 à 20 % ; il peut également optimiser la séquence d’assemblage pendant le processus d’assemblage et réduire les erreurs manuelles.
4. Contrôle qualité complet du processus : à la fin du traitement, la vision et l’IA sont utilisées pour détecter instantanément les écarts dimensionnels et les défauts de surface. Dès que des produits non qualifiés sont trouvés, la circulation est immédiatement arrêtée ; à la fin de l’assemblage, l’IA vérifie le modèle de pièce et les étapes d’assemblage pour éviter les erreurs d’assemblage et les installations manquantes ;
en même temps, les causes profondes des défauts sont identifiées et les problèmes sont rapidement résolus.
Méthode de mise en œuvre en trois et trois étapes, les petites et moyennes entreprises peuvent facilement démarrer
Il n’est pas nécessaire de bien faire les choses. d’un pas, les risques diminuent progressivement et les usines novices ne tombent pas dans les pièges. Tout d’abord, établissez une base de données solide. Tout d’abord, ouvrez les interfaces de données des équipements, des processus et des matériaux pour garantir que le MES puisse collecter de manière stable les données de base, condition préalable à l’analyse de l’IA.
Deuxièmement, donnez la priorité aux percées ponctuelles, choisissez le scénario le plus urgent à mettre en œuvre et donnez la priorité au fonctionnement et à la maintenance des équipements ou au contrôle qualité. Les résultats sont rapides et faciles à accepter pour les collaborateurs. Enfin, développez et mettez à niveau progressivement. Après avoir exécuté un seul scénario, accumulez des données pour optimiser le modèle d’IA, puis développez les scénarios de planification et d’optimisation des processus, et en même temps faites du bon travail de formation et d’adaptation des employés.
Quatre.
2 rappels clés pour s’assurer que la mise en œuvre ne bascule pas
Premièrement, elle doit être conforme aux caractéristiques de l’industrie. Le traitement mécanique se concentre sur l’optimisation des équipements et des processus, et l’assemblage des équipements se concentre sur la prévention des erreurs de processus. Lors de la sélection des solutions, il faut les adapter avec précision pour éviter de choisir des produits généralisés ; Deuxièmement, la sécurité des données doit être maintenue. Les processus de production et les paramètres des équipements sont les principaux actifs de l’usine, et la désensibilisation des données et le contrôle des autorités doivent être effectués pour éviter la fuite d’informations de base.
AI+MES n’est pas un concept inaccessible, mais une voie rentable permettant aux usines de traitement mécanique et d’assemblage d’équipements d’évoluer vers une fabrication intelligente. Il n’est pas nécessaire de moderniser aveuglément la chaîne de production.
En maîtrisant les quatre scénarios principaux et en les mettant en œuvre régulièrement en trois étapes, vous pouvez utiliser des moyens intelligents pour améliorer la qualité, réduire les coûts, garantir la livraison et saisir les opportunités dans la concurrence du secteur.
Enfin, vous souhaiterez peut-être discuter dans la zone de commentaires de quelle usine aimeriez-vous le plus utiliser AI+MES pour résoudre le problème de panne d’équipement ou de chaos de planification ?
Ce qui a été le plus difficile lors du processus de mise en œuvre a été la collecte de données ou l’adaptation des employés ?
Partagez les problèmes réels.
