印度製造業看到創新

通過馬納爾Deepthi

概述

最近的電弧在班加羅爾的印度論壇包括許多有趣的和富有洞察力的會話的最新趨勢印度製造業製造業,所有顯示印度製造業創新。這一觀點包括三個這樣的演示。Lokesh Payik的智能製造總負責人(總經理),博世,討論了製造業公司的工業之旅4.0;董事總經理Chandrashekar Bharathi Ace Micromatic,談到他公司的先進的生產決策支持係統;和Jeetendra Bhavrani,額外的副經理(MQA)和R.S. Kulkarni副總經理(MF、GS和MPC),核燃料複雜(NFC)提供洞察公司和一些先進的生產流程實現,以確保質量。

報告都強調了工業物聯網的重要性(IIoT)和4.0工業,包括相關的案例研究。

博世的工業之旅4.0

Lokesh Payik表示,盡管當前具有挑戰性的場景中,製造業的未來看起來非常光明和樂觀。

自2012年開始,博世工業4.0的旅程。該公司做了一個調查160例手術領導人獲得更好的理解他們的觀點在工業4.0。調查顯示,生產過程的透明度,實時更新的工廠,和生產轉化為盈利部門的期望。同樣是在2012年,思想領袖從博世和西門子工業4.0白皮書。

博世有接近270個工廠,其中250株已經開始實施工業4.0用例。該公司是一個解決方案和集成合作夥伴客戶和自己的植物。最終用戶Payik先生提出了一些相關的案例研究。

案例研究——在Blaichach博世工廠,德國

位於德國南部,與瑞士邊境附近,這博世工廠被認為是一個領導者在應用博世生產係統和最佳實踐。這裏的挑戰是使整個工廠符合工業4.0概念。經過兩年半的努力,工廠現在所有5000係統連接在生產網絡。物流是流線型的可追溯性為100%。這個解決方案,公司獲得了完整的自動化流程的材料使用RFID跟蹤組件和成品。檢測到任何錯誤引發的通知的關鍵開發運營商,幫助避免產量損失。

反複出現的錯誤與錯誤模式使運營商能夠得到合適的解決方案。未知的錯誤,公司的視頻遠程服務支持係統可以用來幫助減少響應時間至關重要。

案例研究——汽車OEM的預測管理

麵對其保修問題分析,在印度的一個大型汽車製造商需要能夠更準確地預測,一旦一個產品保證期索賠被釋放了。博世提供保修分析幫助之前這OEM減少60 - 70%偏差僅為4 - 5%,幫助該公司實現近600萬美元的儲蓄。

案例研究——Texmo產業

Texmo行業,在印度的一個大型農業泵製造商需要一個詳細的價值流程圖。最大的挑戰是提高預測的準確性。該公司還需要改進其交付承諾通過靈活和敏捷製造係統,以幫助確保正確的產品在正確的位置在任何給定的時間點上。

博世開始通過實現智能製造仿真。人、機器和材料通過HMIs互聯,適配器,和射頻識別技術。自動化和管理整個物流的解決方案工廠。無縫集成的信息和信息幫助連接頂層的車間。等主要生產函數的解決方案幫助整合生產、維護、商店、和質量。基於角色的製造與相關kpi儀表板被部署增加效率。

機器人傳感器

Payik先生還談到了博世APAS家族製造機器人的設計與人一起工作。這些機器人利用180個傳感器來幫助確保人的安全。視頻演示展示了機器人的傳感器“皮膚”停止機器人當它檢測到一個人在一個5厘米半徑。同時,一旦傳感器表明人類在危險區域(約一米半徑),機器人提高其運行速度。

印度製造業Ace Micromatic製造智能和機器自動化解決方案的目標是未來趨勢

Chandrashekar Bharathi博士從王牌Micromatic,印度最大的機床集團,談到公司的創新對製造業的貢獻智慧和機械自動化。

Bharathi先生闡述了它在製造業中的作用,說明核心生產函數是包圍一層外圍功能,比如MRP、PLM、PDM;反過來包圍函數如ERP、SCM和CRM。工業4.0 / IIoT-enabled製造業情報幫助車間連接到頂層。

TPM-Trak決策引擎印度製造業

2005年,Ace Micromatic介紹了TPM-Trak生產情報提供實時決策支持來支持用戶增強資產性能離散製造業務。

TPM-Trak決策引擎的過程和分析所有數據,提供戰略分析、戰略報告,或操作記分牌適當的組織層次結構。

MachineConnect地址痛點

挑戰,幫助製造商自動化機械數據捕獲克服人類的局限性,Ace Micromatic與中小企業和其他公司在集體討論製定解決方案的“360度”的角度解決所有問題。這些會話顯示:

  • 最終用戶需要改進的利潤,更好的自動化、和可見性從車間到頂層
  • 服務提供商要求更高的生產率和減少服務周期,降低成本
  • 機製造商想要更好的洞察真實使用更好的設計和性能

基於這些外賣,公司開發了MachineConnect解決方案,不需要運營商收集、記錄和交流機數據。解決方案提供了一個特定於域的每小時運行圖表不需要人工輸入。Bharathi博士強調的解決方案如何滿足關鍵的難點:

  • 機器故障——解決方案確定機器停工警報並指派給合適的人
  • 警報/警告管理——MachineConnect為每個報警類別提供說明性的分步指導
  • 預見性維護——解決方案識別關鍵的組件和子係統,提供在線提醒表示即將發生的維護問題
  • 預防性維護——預防性維修提示彈出的配方處理迫在眉睫的問題
  • 機器的性能——解決方案可以生成統計分析對機器的性能

Bharathi先生結束了會話被提及,這是設計成與任何自動化係統集成。

創新核燃料包製造

核燃料複雜(NFC)的一個重要單位在印度原子能部,負責製造燃料包為國家的核反應堆(目前操作或計劃)。NFC的演講有兩個部分。R.S. Kulkarni第一次解釋了NFC和它的植物。Jeetendra Bhavrani然後專注於模具製造的機器的升級在製造過程中使用。

該部門生產燃料包——從礦石到核心。有兩條生產線,一個燃料製造,另一個用於顆粒製造。在海德拉巴Kulkarni先生討論了棕色地帶項目具有不同複雜性的各種係統。他還討論了新建項目在哥打上來,拉賈斯坦邦。這個工廠將有一個額定容量500噸每年迎合的燃料需求Kakrapar &拉普700兆瓦核反應堆。

Bhavrani先生解釋說,該公司開發的電子cam-based技術製造的軋機死了,對比傳統硬件基於模板係統。

NFC生產大約200000每月質量有保證的管子。這個過程包括多個步驟,包括融化,擠壓和軋製無縫管的步驟。使死亡是最重要的一步,因為它進展從低深度高深度和這個概要文件變化非常光滑,從0到360度。

在傳統的方法中,所涉及的模具製造過程耗時的三步過程使用手動金屬模板。

新的電子cam-based係統,但舉步維艱的伺服係統被用來製作這些死亡,而不是物理模板。

根據Bhavrani先生,新的電子cam-based技術提供了許多關鍵優勢傳統係統。這些包括電子機械錯誤,補償精度高,提高管質量,design-to-delivery時間短,和提高生產的安全性和可靠性。

建議

這三個報告提供詳細的見解不同的技術趨勢,應用程序和效益。這些會議重申,工業4.0和IIoT肯定已經超越概念炒作階段進入實際用例和改變製造業。

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關鍵詞:Ace Micromatic、博世、MachineConnect TPM-Trak,工業4.0,APAS RFID, NFC, ARC谘詢集團。

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