数字化
数字化让工作变得更高效,实现“准时交付”和“按顺序交付”。我们利用从生产工艺中收集的数据,让产品变得更安全和可持续。我们为员工打造了一个符合人体运动学、安全和有趣的工作环境。在进行数字化转型时,我们始终以员工为核心。
数字化正在改变我们的未来工作模式
我们为员工打造了一个符合人体运动学、安全和有趣的工作环境。在进行数字化转型时,我们始终以员工为核心。
如何更好地利用数据和机器来支持人类的工作?
我们被这个问题所驱使
例如,数字化帮助我们提前发现问题,尤其是在工厂中,例如本特勒德国帕德博恩的 an der Talle 工厂的简单应用:我们将废料输送机数字化后,它几乎就能一直保持运行。
通过工业4.0,我们可以事先发现问题并解决问题
帕德博恩工厂的废料输送机位于地窖中,此前若机器出现故障,马达会发出很大声响,甚至楼上也能听见。而如今,在电机电流增加,表明有堵塞情况发生时,自动化系统能立即检测到。技术人员在几秒内就会收到相应的推送警告。即在问题真正发生之前,我们就能解决问题。自从有了数字化系统后,该输送机几乎再也没有因故障而停止运作。
工业4.0
数字化转型正在改变世界。从长远来看,只有开放、积极和勇敢地拥抱变革,才能取得成功。本特勒正是如此。
我们利用数字化获得许多新的机会。物联网解决方案改变了我们的生产方式。我们专注于工业4.0和大数据应用,促进可靠性、效率和可持续性。现今,我们已做好数字化转型的准备,这对我们的客户、员工和环境都十分有益。
您知道吗...工业 4.0
十多年前,默克尔在汉诺威工业博览会上首次谈及工业 4.0。
仅一年后,即 2012 年,其技术网络 OWL 在帕德博恩成立。BENTELER是该集群的核心成员,该集群汇集了200多家致力于未来数字化转型解决方案的公司。这种合作为我们提供了新的研究动力,帮助我们取得进步。
这就是我们为客户提供更好产品的方式。
大数据
工业4.0应用的关键
在世界各地,我们以不同的方式使用大数据:例如,搭建内部数据平台,进一步提高产品和工艺的质量和可持续性。
我们利用内部的生产和工艺数据库(PPDB)和智能生产数据平台(SPDP),轻松快速地评估大量工艺和产品数据。因此,我们可以实时了解技术问题,识别可能出现的隐患,帮助我们更好地进行维护、提高产量和提升质量。
我们在西班牙布尔戈斯的汽车厂就是一个典型例子:在每日工作中,我们以不同方式使用大数据。
本特勒布尔戈斯汽车厂的大数据应用
从焊丝速度到焊接电流:随着现代自动化的发展,我们可以从制造工艺上的传感器中获取数据。一般而言,每天每条生产线上会生成数百万个数据点。
为了更好地分析数据,布尔戈斯工厂使用了本特勒智能生产数据平台(SPDP)。该系统能在生产系统界面上展示数据,还能向员工发送警报和通知,以便及时采取适当的行动。
大数据帮助提升生产质量
在阴极浸涂中,电流使涂料附着在产品表面。在布尔戈斯工厂,通过大数据监测,我们可以了解电流是否超出功率范围,以便及时采取纠正举措,并确保统一的油漆应用
预测性质量管理
热、热、热!这正是我们的工程师所期望看到的
当产品从我们的热成形压力机出来时,整个产品的轮廓就是这样。质量在一定程度上取决于压制过程中的热量分布。作为与 “it's OWL ”技术网络合作的 ML4Pro2 项目的一部分,我们使用热成像数据直接预测最终产品从压机出来时的质量。通过这种预测性质量控制,我们可以为客户提供出色的产品。始终如一!
工艺优化
快速、可靠、自动:利用光学扫描技术进行质量控制,拥有诸多好处,但同时也产生大量数据! 例如,单个焊缝分析的数据可达1gb。
这些海量数据很快就会形成数据森林。为了更好地看清森林中的每棵树,我们利用内部的智能生产数据平台及其先进的数据可视化工具, 以图形方式来呈现数据,确保更精准的分析。成效如何?之前所忽略的报表为持续工艺优化提供了宝贵的数据源。
本特勒工业4.0创新
创新光学
在维多利亚的汽车工厂,我们正在用“白光”光学测量技术进行质量控制。该技术对部件进行全方位扫描,以3D形式呈现其图像,并与参考数据进行比较。它比传统方法更快、更灵活,在不到30秒的时间内,就可提供每个部件的表面尺寸
用数据标记颜色
作为我们在捷克共和国 Klášterec 工厂实施的工业 4.0 计划的一部分,3D 光学测量技术正在帮助验证产品的准确性。安装在机器人上的传感器在零件从冲压机出来之后,通过高精度数据实现颜色映射,可以快速直观地指示组件是否合格以及哪些地方不合格。
精准定位
在布尔戈斯工厂,我们利用视觉系统保证组件的精准定位。通过扫描机器人操作臂上的零件轮廓,可计算出零件位置和任意偏差,从而进行相应调整。 该系统帮助我们缩短了40%的点焊时间。
本特勒的工业4.0应用研究
“MoSys”研究项目
优化工艺,高效产品开发,充分利用工厂产能
在Fraunhofer IEM的领导下,我们和其他企业一起参与了“MoSyS”的研究项目。其目标是创建一个模块化的“以人为本的系统”,用于优化工作流程,节省开发精力。我们的用例是关于扭转梁轴的开发和生产。该模块化系统将为我们提供更大的生产灵活性和更高的质量,多个产品可在一个模块化工厂中投产。因此,我们将能够更快地响应客户的需求。
欧盟赞助的研究项目“BOOST 4.0”
预测性维修模型可使设备效率提高5%
本特勒与国际知名的弗劳恩霍夫研究所(Fraunhofer Institute)合作,利用大数据开发了一个预测性设备维护模型。本特勒正在生产过程中应用该工艺模型。 实践表明,该技术可避免设备停机,帮助我们以公平的价格按时交付产品给客户。 “感谢Boost 4.0 项目,让我们显著改善了自身的大数据基础设施,提升数据分析水平。我们从该项目中获益良多,设备整体效率提高了5%,这让本特勒在工业4.0领域具备更强的竞争力。本特勒汽车事业部的首席运营官 Emerson Galina说道:“下一步,我们计划在本特勒全球工厂推广和应用该项目成果。”
智能工厂
智慧工厂工业4.0应用正在改变现代的工业运营。然而,若一家工厂从一开始就以数字化和网联化的方式来规划、建造和运营,会成为什么样呢?我们在西班牙莫斯的智慧工厂就是答案。
AIV可确保工厂内产品和物料的自动化、快速周转。
3D打印
工厂利用3D打印来生产工具和物流。
大数据
大数据可以帮助我们评估并分析海量数据
预测性维护
设备中的机器可独立监控其状态并请求维护。
要求维护。
我们在莫斯(Mos)的智能工厂是本特勒在西班牙的第八个工厂,也是加利西亚最大的雇主之一。为了使我们的员工能够最好地利用新技术,我们开设了专门的培训课程。因为,作为一个由专业人士组成的大家庭,我们的重点是人。即使在我们的智能工厂也是如此。
采访本特勒数字化专家
在下面的访谈中,工艺工程总监丹尼尔-科赫林(Daniel Koechling)、CoC计量主管迈克尔-林登布拉特(Michael Lindenblatt)(均为本特勒汽车公司)和数字化项目经理马德伦-比克(Madlen Büker)(本特勒钢管公司)就工业4.0领域的话题进行了讨论。
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问:Erfling 先生,您能为我们这些外行解释一下传统工厂和智能工厂的区别吗?
答:在我们的日常生活中,我们大多数人都以某种形式体验过智能技术。无论是让数字助理在手机上播放我们最喜欢的歌曲,还是使用 3D 打印快速构建原型产品。在我们的智能工厂中,我们利用了这些数字技术提供的众多机会。它们使我们能够更高效地工作,并为我们的客户生产出质量更好的产品。例如,我们自动分析大量数据,以在机器真正出现问题之前检测是否需要维修以及何时需要维修。这些分析使我们能够优化焊接系统的维护周期,这样我们就不再需要按照固定的维护计划进行干预,而是以条件控制的方式进行干预。最终,这也使我们的员工生活更轻松,并稳定了我们产品的质量。
问:我们能认出智能工厂中使用的任何技术吗?
答:当然。许多人都熟悉的一个例子就是我们的数据眼镜。在本特勒,我们将其与远程专家平台结合使用。这样,世界各地的维护技术人员无需亲临现场即可获得专家的本地支持。现场工作的技术人员佩戴数据眼镜,远程专家可以共享视图并提出维护或维修建议。这不仅节省了时间,还可以节省专家前往现场的时间——这是自 Covid-19 以来的一个重要考虑因素。
问:Lindenblatt 先生,工业 4.0 如何帮助本特勒提高质量?
答:数字化和自动“实时”数据处理帮助我们缩短响应时间,更快更好地识别焦点问题,并关闭控制回路。生产员工可以自动快速、集中地概览数据量,从而减轻负担。这消除了手动处理不断增长的数据量的需要。设定员和质量人员可以更加专注于流程的系统优化。超过某些警告限值时自动发出通知也有助于及时通知负责人。例如,在 Burgos(西班牙)和 An der Talle 工厂已经实施了这项技术。
问:大数据如何为我们的客户提高质量?
答:在我们的生产过程中,我们一直以高效的质量控制为荣。借助大数据,我们仍然可以向前迈出重要一步。我们每天从制造流程和产品中收集数百万个数据点。新的软件工具使我们能够非常快速地分析这些海量数据。由于我们的 IT 和生产专家之间的合作,我们甚至自己开发了一些工具。通过这种方式,我们可以根据我们的精确需求进行定制。例如,今天我们可以非常快速地检测和感知产品或流程中的变化并立即采取措施。甚至在零件超出公差范围之前。现在,我们可以采取措施,例如调整生产流程,以确保产品始终按照我们的高标准制造。这意味着更高的一致性和更低的成本。
问:Büker 女士,数字化如何影响 BENTELER Steel/Tube 的制造流程?
答:我们在本特勒钢管业务的许多领域实施工业 4.0,数字化带来了许多好处。我们的制造流程数字化程度越高,我们收集的生产数据就越多。这让我们对生产流程有了以前无法获得的广泛见解。我们利用这些知识来帮助提高整个流程链的质量和产量。
问:这些见解在实践中是如何运用的?
答:一个例子是优化工厂控制。我们在管材生产中开发了自己的实时推荐系统。使用大数据,系统根据以往的经验建议最有利的生产值。这是我们内部如何利用数字化的一个很好的例子。通过这种方式,我们不仅提高了管道质量,还提高了客户满意度。同时,我们的内部效率也提高了。所以,这是双方共赢的!