制造业调查
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妙用IIoT与AR实现有深度的智能制造数码转型

参数科技(PTC)物联网业务发展总监王宝庆。

制造业欲检视智能工厂、数码转型做得到不到位,参数科技(PTC)物联网业务发展总监王宝庆建议,不妨可参考ISA-95框架,假使某企业发现自己做的事,多偏向L4/5商业系统阶层,例如导入ERP、SCM或PLM,便需要反思所做的事与智能工厂的关联性高低。

事实上,包括L1(PLC)、L2(HMI & SCADA)或L3(MES & MOM)等相对接近底层的层次,还有许多值得做的基本功。比方说许多年限已长的设备,有的缺乏通讯埠,其它就算有,究竟如何取出资料、或取出什么样的资料,在在都是恼人的问题;即使好不容易打通底层资料,事情还没结束,因为从L1、L2...拾级而上,资料频率愈来愈低,时间轴从毫秒、秒、分钟、小时、天最终放大为月,若不加以对应,如何做资料分析?

王宝庆指出,PTC提供三大关键方案,可帮助制造业解决前述难题。首先是Kepware工业连接软件,诉求能打通IIoT关键一哩路,系因它内建众多厂牌设备的驱动程序,便于用户接出设备资料,倘若不在驱动程序支持范围的设备,还可透过OPC等其它协议,或藉助SDK撰写驱动程序等方式,消弭资料收集的障碍。

其次PTC提供ThingWorx工业物联网平台,相较于同质性产品,它的完整度最高,所以不论从FORRESTER、Gartner或IDC的专业报告来看,ThingWorx都位居领先者的象限。最后一道杀手级利器,便是当今最被广为使用的扩增实境(AR)技术Vuforia。

总括而论,PTC藉由前述三大解决方案,成功帮助客户加速数码转型的例子,其实不在少数,专业泵浦制造商Flowserve便是其一。该公司将压力、振动及电流等信息实时搬上云端平台,希望满足异常侦测需求,与此同时,也一改过往惯用的上下限设定模式,改由AIoT技术自动学习异常Pattern,甚至进一步预估泵浦几天后即将损坏,以利Flowserve及早派工检修,此时维修工程师仅需利用手机、结合Vuforia VR技术,即可依照3D维修SOP顺利执行任务。


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