华体会游戏官网-数据驱动革新宝马车辆制造工艺抢先看
据外媒报导,车辆打造出将分解大量数据,宝马使用智能数据分析(SmartDataAnalytics)数据化群集,对数据加以挑选出分析,进而增强其生产体系,智能数据分析结果将大幅度提高生产及物流等各领域的品质。智能数据分析:宝马集团利用生产数据的智能化应用于,提高了生产效率及品质宝马基于所取得的数据,对生产工艺及体系方面展开了改良,这将有助延长投产打算阶段的时间(前置期,leadtimes)并降低成本,公司利用其总部及国际生产网络,大力研发新的方案。
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本文摘要:据外媒报导,车辆打造出将分解大量数据,宝马使用智能数据分析(SmartDataAnalytics)数据化群集,对数据加以挑选出分析,进而增强其生产体系,智能数据分析结果将大幅度提高生产及物流等各领域的品质。智能数据分析:宝马集团利用生产数据的智能化应用于,提高了生产效率及品质宝马基于所取得的数据,对生产工艺及体系方面展开了改良,这将有助延长投产打算阶段的时间(前置期,leadtimes)并降低成本,公司利用其总部及国际生产网络,大力研发新的方案。

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据外媒报导,车辆打造出将分解大量数据,宝马使用智能数据分析(SmartDataAnalytics)数据化群集,对数据加以挑选出分析,进而增强其生产体系,智能数据分析结果将大幅度提高生产及物流等各领域的品质。智能数据分析:宝马集团利用生产数据的智能化应用于,提高了生产效率及品质宝马基于所取得的数据,对生产工艺及体系方面展开了改良,这将有助延长投产打算阶段的时间(前置期,leadtimes)并降低成本,公司利用其总部及国际生产网络,大力研发新的方案。

宝马集团将利用各类创意,提高生产灵活性。该公司使用采访受保护的物品内联网(intranet-of-things)平台,将来自生产及物流环节的大量传感器及处置数据构建网络相连,速度快捷、操作者便利。同时,新款物联网传感器与云端技术、大数据技术相结合,从而减少涉及的技术复杂性及操作者成本。激光标记车身件:仪器校调压铸件及车身件,构建随时追溯到宝马使用激光对各个毛坯件(blank)标示零部件代码(多位数),并将其用于该零部件辨识号(ID)。

未来,该ID号有助压铸件的仪器校调,使其与毛坯件的特性相匹配。适当时,该ID号还将包括控制指令,可在成型前,为压铸机内的毛坯件加到润滑油。宝马集团内负责管理规划事宜的专家们已利用零件的可追溯性,构建更进一步优化,如:加到算法。

可根据毛坯的产品特性对压铸机的参数展开仪器校调,该操作者具备最重要影响:出厂零件(scrappedparts)的数量大幅度减少,卷材(coilmaterial)的利用率也获得了大幅度优化,故障分析所需的系统停机时间也将随之削减。车身车间机器人、焊接设备及驱动器的预见性确保(Predictivemaintenance)该预见性确保得益于其对大量现实的生产数据、传感器数据及处置处置的智能分析,对这类数据的既定分析,然后确认在生产中对磨损件展开替换的理想时间。若替换操作者继续执行得过晚,则不存在复工的风险。

若替换操作者继续执行得过早,则不会浪费资源。该项预见性确保方案可被用作车身生产的各个阶段,可意识到机器人的齿轮及制动器件的磨损情况。此外,焊钳内的传感器能在设备经常出现缺失或质量问题前,提早收到警告信号。

传感器监控的大规模应用于可提高系统内下沉装置(lifts)及转乘台(turntables)各类电驱动装置的可靠性,从一开始就为机器人及控制技术配有了适当的传感器。确保人员负责管理分析数据,然后获得准确的结论。最近对预见性确保的评估已清理论证了其在可信操作者方面的益处。在线过程监控(Onlineprocesscontrols):提高工艺过程的稳定性,保证拟合品质宝马集团油漆车间使用传感器,构建自动化生产进程的持续监控。

智能网络系统强化了工艺过程的稳定性,在线过程控制融合了基于算法的大数据分析及员工经验:为此,人们可以更加专心于生产过程的架构设计,因为实际的生产数据将被分门别类地存储并构建线性规划的预结构化(pre-structured)。此外,还能动态观测到潜在的错误,尽量避免返工。2017年5月,宝马旗下的慕尼黑工厂首次使用几乎自动化的品质监控,利用机器人来扫瞄整个车身外表面。

该系统需要需要探查到人类肉眼无法感官的错误,该类数据还需要获取喷漆工艺的精度获取有价值的对系统,持续优化进程并及时查询潜在的缺失。紧固件数据分析:精确对系统螺栓件品质对汽车生产而言,螺栓连接件是基本包含要素,因为每辆车皆所含数百个螺栓连接件。

宝马集团可对与车辆安全性涉及的所有螺栓连接件展开监控及分析。宝马研发了新的算法,可对自2017年以来旗下所有车厂3200多个生产线的连接件展开涉及分析。

对栓相接工艺曲线展开纪录并加以分析后,可获取螺栓连接件品质的精确对系统。该项目可辨识各类故障,并在因果关系图(cause-and-effectdiagram)内表明有可能的故障原因。对栓相接工艺曲线的分析后,可为栓相接系统的系统化监控及紧固扭矩(tighteningtorque)等参数获取最重要的救赎。

当较慢继续执行后,这类研究找到将创立持续改良的开口电路。在很多情况下,对栓相接工艺曲线展开显人工分析,其结果无非分成“可拒绝接受(acceptable)”及“不能拒绝接受(notacceptable)”,无法确认故障原因或获取改良的有可能方案。

生产线内物料运送(materialshandling)的可预见性确保宝马集团的生产系统具备最低水平的灵活性:公司可在其生产线上生产各类车型及改款车型。为此,生产线上的无趣供应就显得尤为重要。若给定操作者环节经常出现中断,将造成整个生产区域的工程进度不受影响,乃至投产。在生产线内,许多传输系统皆配有了大量传感器,用作监控温度、振动、电力等各项因素。

这类传感器皆具备成本效益,可被广泛应用。这类传感器套件及其他处置数据将数据动态传输至宝马的物联网平台(internet-of-thingsplatform),可实现可视化监控及动态数据分析。

若数据探查到将经常出现偏差或此前的停机情况,该平台将通报修理人员插手。员工可要求否去除修理用挂勾设备(hanger)。为此,可保证传输系统需要长年、可信地运营很多年。

汽车生产:分秒必争生产系统创意及数字化(InnovationandDigitalisationinProductionSystem)负责人ChristianPatron:“汽车生产堪称分秒必争。若无法及时获取某个零件或系统经常出现故障,将延后生产进程,造成价值链中断。

”他回应:“聪慧地利用生产数据可保证生产进程的稳定性和高效性。未来,公司看见了智能数据分析未来的极大潜力,公司不会将用户对系统统合到研发与生产进程中,并提高其效率。


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