O Impacto dos Sensores na Manufatura

Desde o início da automação industrial, a indústria manufatureira tem utilizado sensores. Originalmente, eles eram usados para desencadear respostas mecânicas para reduzir o trabalho manual. À medida que a tecnologia de sensores evoluiu, os dispositivos foram aprimorados para coletar dados de máquinas individuais para que as empresas pudessem usar os dados para analisar processos de produção e identificar áreas de melhoria.

Dado o surgimento de soluções de monitoramento de máquinas e IoT industrial, a análise manual de dados e respostas mecânicas simples às entradas dos sensores se tornaram ineficientes e desnecessárias. Com aumentos exponenciais na capacidade de coletar dados e analisá-los com velocidade e precisão de tirar o fôlego, a tecnologia de sensores evoluiu para alimentar o sistema IoT em vez de ser o ponto de parada para processos automatizados.

Hoje, os sensores de fabricação continuam sendo uma peça importante do quebra-cabeça da IoT e da coleta de dados. Os fabricantes estão descobrindo que, embora os sensores industriais sejam necessários no futuro próximo (devido aos equipamentos legados), os avanços na IoT ajudaram a definir seu papel no chão de fábrica e na coleta de dados.

O que são sensores de fabricação?

Sensores de fabricação são usados na aquisição de dados para medir as condições físicas em uma máquina. Eles consistem em um dispositivo que recebe ou mede entradas e gera uma saída em dados. Esses dados podem ser usados para acionar uma resposta da máquina ou podem ser usados para coletar dados para análise e armazenamento.

Existem sensores industriais para uma ampla gama de tipos de medição. Hoje, os sensores inteligentes podem transmitir dados para a borda da nuvem, onde um dispositivo ou plataforma inteligente pode processá-los e analisá-los, antes de serem enviados para a nuvem. Essas informações podem permitir a ação, seja preencher um painel de produção, acionar uma solicitação de manutenção ou simplesmente coletar dados para análise histórica.

Um exemplo de sensor de fabricação. Esses dispositivos têm a capacidade de conectar equipamentos legados ou "burros" e monitorar várias máquinas e condições ambientais.

Usando vários métodos de comunicação, como 5G, Wi-Fi, uma conexão celular e EtherNet, a coleta de dados em tempo real permite que a plataforma gere insights que ajudam a melhorar os processos de produção, reduzir custos e permitir manutenção preditiva. Mas os sensores sozinhos não coletam dados suficientes para fornecer insights sobre a integridade total da máquina. É por isso que eles continuam sendo um complemento para uma solução de conectividade completa, em vez de uma solução em si.

Os sensores são dispositivos bastante simples. Eles ajudam a desbloquear dados que nunca deveriam ser compartilhados, como no caso de equipamentos "burros" (ou seja, equipamentos que não são habilitados para IoT) ou no caso de equipamentos que não fornecem nativamente um ponto de dados que um fim -usuário requer.

As plataformas de dados de máquina permitem a coleta de dados junto com sensores para garantir que os dados brutos sejam capturados de todos os equipamentos e padronizados em um modelo comum para permitir a ação.

Apenas com sensores, os fabricantes teriam que coletar e padronizar manualmente os dados. E, em seguida, analise-o manualmente ou crie aplicativos que possam permitir a análise e a capacidade de ação.

Tipos de sensores usados na fabricação

Quais são alguns dos tipos comuns de sensores usados em ambientes industriais?

1. Acelerômetros triaxiais

Existem muitas peças de torneamento em equipamentos de fabricação. Um acelerômetro triaxial monitora e mede a vibração em peças e equipamentos rotativos. Esses sensores inteligentes também podem medir outras variáveis, como deslocamento, aceleração e velocidade. Em conjunto com a análise avançada de IoT, esses dados podem gerar insights valiosos para permitir que gerentes e técnicos saibam se uma máquina está operando em boas condições ou se um desvio é um evento único ou um padrão preocupante.

2. Temperatura

A movimentação de equipamentos gera muito calor e muitas indústrias usam calor de processo adicional para o chão de fábrica. O calor é um excelente indicador da saúde geral de uma máquina. Os sensores de temperatura podem ajudar a identificar o desgaste da máquina, seções danificadas e superaquecimento, levando a falhas e problemas de controle de qualidade.

3. Sensores de vibração

A vibração não ocorre apenas em peças giratórias. Sensores de vibração podem ser usados com transportadores, painéis e outras peças de máquinas para permitir que operadores e técnicos saibam quando algo está errado.

4. Sensores MEMS (Sistemas Microeletromecânicos)

Os sensores MEMS são sensores de movimento que rastreiam o movimento e o desempenho. Em sua forma mais simples, eles detectam movimento e acionam uma resposta da máquina para realinhar um componente do equipamento. Na usinagem CNC, eles podem ser mais complexos, rastreando inclinação, aceleração e gravidade em uma grade de eixo para ajudar a manter a usinagem de precisão.

5. Sensores de torque

Motores de alta velocidade podem criar uma força de torque poderosa em uma máquina. Essas forças são ainda mais significativas sob carga. Quando os sensores de torque monitoram um motor ou eixo, os insights podem ajudar os fabricantes a garantir a qualidade, reduzir o desgaste da máquina e solucionar problemas antes que eles ocorram. Esses sensores inteligentes geralmente são combinados com outros sensores para criar uma visão altamente detalhada da integridade do equipamento.

6. Sensores de pressão

Sensores de pressão monitoram qualquer componente da máquina usado por fluido ou gás, incluindo hidráulica, água, produtos químicos, ar e nitrogênio. Eles podem ser configurados para alarmar o sistema de monitoramento de fábrica quando os limites altos ou baixos são atingidos.

Gerenciamento de dados para sensores inteligentes

Sensores inteligentes desbloqueiam o potencial de big data porque fornecem os dados necessários para que as análises avançadas da IoT funcionem. No entanto, esses dados requerem contextualização e padronização para gerar valor para usuários e sistemas.

Contextual

Dados contextuais significam adicionar informações relevantes do mundo real aos dados do sensor enviados para a plataforma IoT. Sem contexto, os dados brutos podem não ser úteis para os usuários finais. Por exemplo, rastrear e analisar eventos de tempo de inatividade é importante para os fabricantes. Mas sem a entrada do operador sobre o “porquê” por trás de um evento de tempo de inatividade, os dados são menos úteis.

Dados relevantes

Não basta simplesmente capturar dados - os dados coletados devem ser relevantes. Isso significa que os sensores inteligentes devem selecionar informações de alto valor e descartar as informações redundantes ou desnecessárias.

Dados padronizados

Os sensores podem fornecer dados, mas o trabalho de uma plataforma IoT é garantir que os dados sejam padronizados em todos os equipamentos e dispositivos. Sem padronização de dados, haverá uma confusão de vários tipos de dados que não permitirão a ação por parte das partes interessadas e de outros sistemas.

Dados acionáveis

Os dados do equipamento são vitais para aumentar a eficiência operacional e a produtividade, pois oferecem uma imagem precisa do desempenho da produção que pode ser entregue a todo o chão de fábrica como insights acionáveis. Dados acionáveis com notificações em tempo real permitem que os operadores tomem medidas proativas para reduzir o tempo de inatividade e as falhas nas máquinas. Além disso, oferece aos gerentes visibilidade operacional completa.

Como os sensores industriais estão melhorando a fabricação

Os sensores industriais melhoram a fabricação integrando-se a plataformas avançadas de IoT para fornecer insights acionáveis para a área de produção e além. A tecnologia de sensor inteligente contribui para esse ecossistema para fornecer visibilidade superior das condições da máquina, processos, produção e muito mais.

Nesse ecossistema, os sensores industriais (combinados com uma conexão direta com os dados da máquina onde os sensores não são necessários) ajudam a capturar dados que podem melhorar os processos de produção, permitir o projeto de programas de manutenção preditiva e reduzir os custos operacionais.

Aplicações de sensores digitais na fabricação

Existem muitas aplicações de sensores digitais na fabricação, incluindo:

Informações baseadas em dados

Quando combinados com a IoT avançada, os sensores industriais coletam dados que podem ser retornados aos usuários em tempo real como insights valiosos e acionáveis. Isso revoluciona a fábrica e o chão de fábrica, permitindo que a equipe monitore, regule e aprimore as operações.

Segurança

Por fazerem parte de um sistema profundamente ligado a análises baseadas em IA, os sensores digitais podem oferecer benefícios de segurança para uma empresa. Isso pode incluir a interrupção precisa do trabalho quando o perigo é descoberto ou notificações em tempo real para a equipe de emergência antes de uma crise. Por exemplo, se uma máquina-ferramenta estiver com uma carga maior do que o normal, ela pode ser interrompida automaticamente para evitar uma falha catastrófica da ferramenta.

Programas de manutenção aprimorados

A IoT com sensores digitais pode detectar falhas no equipamento, permitindo que a equipe de manutenção inicie um procedimento antes que o equipamento falhe. Também pode ser usado para agendar a manutenção no momento ideal.

Dados históricos precisos

Muitas empresas de manufatura lidam com ampla conformidade regulatória. Com dados retornados da tecnologia de sensores inteligentes e organizados na nuvem, registros precisos de produção permitem maior transparência e cadeia de custódia do produto. Isso permite que os gerentes definam referências de produção precisas e prevejam o desempenho.

Procedimento e Notificação de Qualidade

Muitas empresas de manufatura exigem adesão rigorosa aos POPs. Isso é especialmente verdadeiro em indústrias como usinagem CNC para medicina e aeroespacial. Como esses procedimentos podem ser adicionados como dados contextuais, os sensores podem detectar se um procedimento está fora do caminho e alertar os gerentes. O mesmo vale para as notificações de qualidade, uma função especialmente importante em ambientes altamente regulatórios.

Melhorar o fluxo de informações e a resposta do mercado

O poder dos dados em tempo real está em sua capacidade de tomar ações imediatas e proativas. Isso significa que as informações estão ao alcance de todos na empresa. A resposta às tendências do mercado – boas ou ruins – pode ajudar uma empresa a navegar pelas condições em rápida mudança e permanecer competitiva.

O futuro dos sensores na fabricação

Os sensores possibilitam uma operação verdadeiramente conectada, fornecendo dados de diagnóstico em tempo real que permitem insights profundos de mecanismos de análise avançada na nuvem. Isso garante que os fabricantes possam ter acesso a todos os dados do equipamento, até mesmo ativos legados, e faz com que os sensores continuem a desempenhar um papel no futuro próximo.

No entanto, os sensores sozinhos não são capazes de conduzir casos de uso avançados ou monitoramento eficaz da máquina. Eles exigem recursos técnicos para coletar, padronizar e visualizar dados. Mas os sensores, juntamente com uma plataforma IoT, ajudam a garantir a captura de dados precisa e confiável em todo o chão de fábrica.

O MachineMetrics permite a integração direta com os controles da máquina e oferece a capacidade de adicionar sensores para coletar muito mais dados de forma plug-and-play que transforma imediatamente os dados em um modelo comum em todos os equipamentos. Além disso, oferecemos relatórios pré-criados e personalizáveis para ação imediata imediata.

Conectar-se diretamente às máquinas é um componente crítico do sistema MachineMetrics, assim como a transformação de dados. A plataforma MachineMetrics transforma dados de máquinas e sensores em um modelo comum no qual as partes interessadas e os sistemas podem confiar para uma tomada de decisão melhor e mais rápida.

Isso garante que os fabricantes possam monitorar efetivamente sua produção enquanto criam uma base para a melhoria contínua com casos de uso mais avançados.