O que é Industrial Edge Computing e como isso beneficia a fabricação?

Sensores baratos com recursos de comunicação de alta velocidade - descritos como dispositivos de Internet das Coisas (IoT) - levaram a uma explosão na aquisição de dados. No entanto, os dados têm pouco valor, a menos que sejam analisados ​​para produzir ações úteis. Muitos sensores e dispositivos IoT enviam seus dados para a nuvem para processamento. A computação de borda é uma alternativa ao processamento baseado em nuvem que pode beneficiar a fabricação de várias maneiras.

O que é Edge Computing?

Imagine uma rede de sensores e computadores, todos enviando dados e recebendo instruções de um servidor central. Em termos simples, é assim que a Internet é organizada. Na “ponta” dessa rede estão os dispositivos IoT que interagem com o hardware físico. Bombas, motores, laminadores, robôs e máquinas de embalagem são apenas alguns exemplos de máquinas que podem ser conectadas em uma Internet das Coisas Industrial (IIoT).

Cada uma dessas máquinas pode transmitir dados de volta para um servidor central. Isso pode incluir estatísticas de produção, como tempo de ciclo ou condições de operação, como temperatura e vibração. Os sistemas de inspeção podem transmitir imagens para análise e armazenamento. Esses dados podem ajudar as operadoras a monitorar o desempenho e identificar oportunidades de melhoria, mas existem duas limitações:latência e largura de banda.

Latência é o atraso que ocorre ao enviar e receber dados. Isso pode variar muito, deixando os sistemas em nuvem incapazes de realizar o controle em tempo real.

A largura de banda é a capacidade do “tubo” do dispositivo ao servidor. À medida que mais dispositivos IIoT são adicionados a um sistema e as taxas de amostragem aumentam, o volume de dados transmitidos aumenta. Em algum ponto, o “tubo” fica cheio e quaisquer dados adicionais são atrasados.

Ao discutir a IoT industrial, a computação de ponta se refere à execução do processamento de dados na máquina ou no dispositivo. Em alguns casos, isso pode exigir um computador na máquina, mas os dispositivos IIoT mais modernos têm recursos de computação de ponta. O volume de dados transmitidos é reduzido porque qualquer coisa que necessite de resposta imediata é tratada diretamente na máquina.

Como o Edge Computing beneficia a fabricação

Os casos de uso para computação de ponta em manufatura incluem:

• Medição e inspeção
• Planejamento e controle da produção
• Controle e otimização de processos
• Manutenção preditiva

Em aplicativos de medição e inspeção, a computação de ponta permite a análise de dados e a resposta imediata a quaisquer problemas observados. Por exemplo, um sistema de medição de espessura pode detectar um desvio e implementar uma ação corretiva em um laminador ou processo de revestimento.

Os sistemas de detecção de defeitos baseados em imagens usam cada vez mais inteligência artificial (IA) para encontrar erros ou variabilidade excessiva. Anteriormente, isso exigia os recursos de computação de um servidor, mas um número crescente de dispositivos de computação de ponta IIoT pode realizar isso na máquina. A computação de borda evita que as máquinas relatem todos os aspectos dos dados de produção ao servidor. Em vez disso, o dispositivo IIoT pode relatar tendências apenas quando os limites são excedidos.

Alguns processos de fabricação têm um grande número de variáveis ​​que tornam um desafio manter a consistência do produto. Dispositivos de borda IIoT podem monitorar parâmetros como viscosidade, taxas de fluxo e temperatura e usar IA para otimizar entradas em busca de uma meta de saída.

O maior e mais maduro uso da computação de ponta pode ser na manutenção preditiva. Isso aborda um dos maiores desafios na fabricação:como eliminar o tempo de inatividade não planejado.

Computação de ponta e manutenção preditiva

Muitos fabricantes combinam manutenção reativa e preventiva para maximizar a disponibilidade do equipamento e, ao mesmo tempo, tentar minimizar os custos. A manutenção reativa - operar uma máquina até que ela falhe e depois fazer os reparos - é uma estratégia válida em situações onde os custos de tempo de inatividade (produção perdida, problemas de qualidade, atrasos nas entregas, horas extras de trabalho) não são excessivos. No entanto, quando o tempo de inatividade afeta drasticamente o desempenho dos negócios, a manutenção preventiva é a norma.

A manutenção preventiva envolve a retirada programada de uma máquina de serviço, a substituição de componentes e ajustes para mantê-la funcionando dentro das especificações. O risco dessa estratégia é fazer mais manutenção do que o necessário para evitar quebras e, ainda assim, não fazer a manutenção correta.

A manutenção preditiva oferece uma alternativa. Ao usar sensores IIoT com recursos de computação de ponta para monitorar sinais vitais em equipamentos de fabricação - o equivalente mecânico da verificação de frequência cardíaca e pressão arterial - é possível detectar e reagir a desgastes ou falhas antes que afetem a produção.

Exemplos de "sinais vitais" que podem ser monitorados incluem:

• Temperatura
• Vibração
• Sorteio atual
• Níveis de fluidos
• Taxas de fluxo
• ruído
• Velocidades e tempos de ciclo

Este tipo de monitoramento pode ser aplicado tanto em peças discretas quanto em processos de fabricação. Centros de torneamento e fresamento, robôs e linhas integradas de montagem e embalagem são bons candidatos para manutenção preditiva, assim como os processos de mistura, reação, processamento, cura e revestimento.

Onde quer que a manutenção preditiva seja aplicada, os benefícios podem incluir:

• Melhor disponibilidade de equipamento
• Proteção contra interrupções não planejadas e micro paralisações
• Redução da variabilidade do processo e do produto
• Melhor segurança

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