无论你是一个经验丰富的工程师，还是刚刚开始职业生涯的新一代，你都可以通过一步一步的方法来充分利用工业4.0技术。
Peter Fischbach，业务开发新技术，域专家I4.0和IoT，Bosch Rexroth Corp.
今天的制造业和自动化行业细分市场不断利用新技术和流程来变得更加灵活，更敏感，对快速变化的全球市场以及更具创新性的产品和解决方案。
在当前的制造业环境中，还有另一个“新”因素需要考虑:新一代工程师，他们中的许多人进入工业工作场所时，拥有的技能、背景和经验都与以前的制造工程师有很大的不同。
这一新一代开始与现有的自动化工程团队一起工作，这些团队可能会在生产系统，植物和过程中接地。在许多情况下，这些传统技术的数字较少，较少的连接和较少“智能”而不是正在推出的现代生产系统和技术。这些新技术，通常被称为工业4.0或未来系统的工厂，提供彻底改变全球制造业务的潜力 - 事实上，他们的快速采用已经在许多行业产生了重大影响。
Whether they’re experienced engineers or part of a newer generation that just launched their professional careers, today’s manufacturing and automation engineers can make full use of i4.0 technology by targeting key productivity, throughput or quality issues and building a step-by-step approach to make smart, incremental investments to move forward on the path to the Factory of the Future.
新一代工程师已经开发了挖掘和分析数据的技巧，但配置该信息的捕获方式同样重要。要考虑的逻辑步骤是嵌入智能的“边缘”或网关，该网关无缝地从工厂地板中收集正确的数据。
创新与经验相结合
进入制造业务的目前的工程师产生的背景和经验，这些背景和经验以三十，二十岁或十年的工程师在工作中的多种方式不同。机械和过程工程师清新的学校围绕着围绕着和与数字信息技术进行交互。它们用于手头或易于搜索和访问的深入数据，以做出决策。
他们使用更多的计算机辅助设计工具和三维模拟系统，创建组件或设备的虚拟原型，并在使用3D打印机之前使用这些平台进行测试，以制造实际原型。即使他们研究了电气或机械工程，也可能还采用基本的编程类，并具有商业编程语言的经验（而不是使用梯形图逻辑的标准PLC编程方法），以及设计和编程用户界面。
他们在思考和设计网络化和高度连接的系统方面也更有经验。这意味着，他们可能会认为，该技术能够与其他系统连接，并在水平和垂直上共享数据，包括使用基于云的应用程序和人工智能类型的系统。
相比之下，今天的制造系统中有很大一部分没有像新一代工程师所期望的那样联网和丰富的数据。在这些作业中，年长的工程人员更多地利用他们设计、建造和运行这些系统的经验，弥补了相对缺乏的信息。这些更有经验的工程师了解他们的机器:它们的声音如何，产品如何在设备中移动，以及潜在的阻塞点、共同的压力区域和潜在的故障所在。
结合退伍军人和新工程师的技能和专业知识可以帮助公司更有效地实现I4.0技术，因为他们寻求建造未来的工厂。老一代工程师可以促进现有制造系统如何执行的经验和见解，而较新的一代可以促进他们在组织和分析数据时的技能，并优化如何利用传感器，可视化系统和控制等数字技术如何利用到最大值。
Whether they’re experienced engineers or part of a newer generation that just launched their professional careers, today’s manufacturing and automation engineers can make full use of i4.0 technology by targeting key productivity, throughput or quality issues and building a step-by-step approach to make smart, incremental investments in the journey toward the Factory of the Future.
开始工厂的未来旅程
要实现“未来工厂”的愿景，需要仔细选择技术投资目标。为了改造生产系统——既有现有的设备，也有今天设计或仍在设计中的机器和生产线——数据和连接都发挥着至关重要的作用。
在未来的工厂中，一切都是连接的，通过通过机器级和植物级通信架构到基于云的解决方案的机器级和智能的各个机器组件。精致的软件以途径收集，转移和处理数据，以提供关于生产瓶颈的问题的生产透明度和可操作的答案，需要预防性维护的效率低效工作流程和设备。
在决定安装的传感器以及在哪里，首先应用精益原则来开始映射值流并识别浪费时间的位置，或创建废料。精益原则可以使用定位在传感器和数据收集技术中的初始投资可能产生最大的影响。
这是许多新工程师期望拥有的数据水平，但最初可能无法访问。许多制造工厂包含各种机器，从很少或没有智能控制、传感器或通信能力的传统设备到完全装备用于工业4.0运行的最先进系统。可能有必要制定一个循序渐进的策略，从小的开始，然后是可扩展的——针对最明显的问题和问题。
你可以通过询问开始，“我的价值在哪里？我在哪里可以获得生产力最多？“首先关注生产瓶颈和质量问题 - 例如，一份始终如一的生产部分，始终如一的质量问题和高额废旧费率。
您如何获取信息以解决这些质量问题？提高生产单元和升级传感器之间的连接可以帮助提供数据。今天许多植物都有岛上的制作，其中一台机器产生一部分。然后它进入另一台机器，用于另一台生产步骤，它们没有连接 - 也就是说，有关一台机器的部件的生产的数据不会以任何自动方式遵循下一台机器的部分。
要确定要安装的传感器以及在哪里，您需要定义所需的数据，以便获得质量问题的根本原因。首先应用精益原则来实现这一目标是很重要的，例如映射值流并识别创建浪费或废料的位置。精益制造计划和流程在许多生产环境中，更老的，更有经验的工程师都有长期的，实践的专业，适用于他们的植物。
这是一个与新一代工程师合作的完美框架;精益原则可以用来指出传感器和数据收集技术的初始投资可以产生最大的影响。通过对这些目标、高级、大容量区域应用简单的传感器和简单的数据存储，您可以开始收集历史数据并开始可视化它。它还提供了捕获和分析历史和趋势生产数据的正确框架，以更详细和全面的方法来理解如何改善运营。
有了这些见解，您就有了应用持续改进过程(CIP)工具所需的信息，这些工具将获得价值并纠正您的质量、成本或浪费的时间和精力问题。这种方法可以应用于一系列生产系统，而不仅仅是传感器和连通性最小的传统生产系统。你可以从传感器开始，但许多机器也有智能运动驱动器和控制，以深化和丰富你捕捉的数据。例如，智能伺服驱动器可以捕捉运动特性的反馈数据，如扭矩和速度。这些数据可以与其他设备和传感器的数据集成，以评估特定轴上的负载或电阻是否与既定参数匹配，或者是否存在需要解决的机械问题。
聪明地使用连接的数据
随着制造商不断增加传感器、数据收集和连接功能，一台接一台的机器或一个接一个的生产单元，存在“数据太多，洞察力不够”的风险。一些公司拒绝投资i4.0技术的一个原因是，他们担心自己会被堆积如山的数据淹没，而不知道如何提取正确的见解来提高业绩。
这是一个合理的担忧——尽管新一代的工程师已经开发出了挖掘和分析大量数据的技能，配置如何捕获和传输这些信息也同样重要。可以考虑的一个逻辑步骤是嵌入一个智能“边缘”或网关，从工厂收集正确的数据。
许多机器具有智能运动驱动器和控制来加深和丰富您捕获的数据。例如，智能伺服驱动器可以捕捉运动特性的反馈数据，如扭矩和速度。该数据可以与来自其他设备和传感器的数据集成，以评估特定轴上的负载或电阻是否与已建立的参数匹配，或者是否存在需要解决的机械问题。
这些网关将数据流规范化，从而实时为您提供连贯的、可操作的产品描述。例如，物联网网关使得实时监控过程数据，如温度、压力、振动、功耗或其他参数，更容易设置，而不干预自动化逻辑。数据可以通过本地机器状态监控系统集中在工厂级别，并最终扩展到使用网关通过云和基于云的分析工具连接所有生产位置。
有了这些工具，就有可能有更多的数据驱动的解决方案来帮助公司改进一些关键的生产力工具和战略计划。这些包括:
预测性维护:更好地了解何时以及如何安排机器服务间隔和设备升级，以减少停机时间
-data分析：更聪明地使用生产数据并将其纳入运营和战略决策
-Visualization和通知：喂养数字角色板的实时和网络以实时和网络可视化生产数据，用于生产规划和质量数据管理，并在整个工厂中沟通，以提供信息作为决策和过程改进的基础
-oee优化：使用来自企业的数据更好地量化整体设备有效性（OEE）并比较不同的生产平台，以帮助指导未来设备的投资
- 商业智慧：企业范围的战略计划解决新生产系统，植物，人员和市场的远程投资可以通过坚实的历史数据和基于云的分析工具更好的洞察力指导
博世力士乐的物联网网关使实时监控过程数据，如温度、压力、振动、功耗或其他参数，易于设置，不干预自动化逻辑。数据可以通过本地机器状态监控系统集中在工厂级别，并最终扩展到使用网关通过云和基于云的分析工具连接所有生产位置。
通往未来工厂的可扩展路径
重要的是要欣赏，未来的工厂已经正在建造。经验丰富的工程师和新一代刚加入今天的制造公司的制造公司都有重要贡献。它们可以一起绘制一个可扩展的逐步方法，将传感器，智能和连接层添加到现有的制造平台，这些平台可以产生可操作的洞察来解决当前问题。他们还可以与前瞻性的OEM和技术供应商合作，以确定将i4.0技术纳入下一代生产平台的最佳方式。
博世力士乐公司。
www.boschrexroth-us.com
提交：物联网•IIT•物联网•行业4.0
