物聯網項目允許機器系統和不同的遺留程序之間有更多的連接。這將在整個工廠的各個領域帶來收益，從生產力、物流到維護等等。

 

　　一個可能不會立即與物聯網相關的領域是產品質量。然而，經過一番考慮，物聯網項目肯定可以提高產品質量，無論是直接的還是間接的。繼續閱讀以了解更多信息。

 

 

　　物聯網項目的一個明顯特征是向組織提供的數據增加。通過在現場添加更多的傳感器，將生成實時數據。這些數據可以在組織的所有級別上提供。

 

　　這似乎是一個簡單的想法，但提高數據可用性是充分發揮工廠潛力的關鍵。想想你現有的數據和系統。訪問您的數據是否昂貴?

 

　　例如，您的一些數據是否存在于文件柜中?它需要人在屏幕上搜索還是手動輸入數據?盡管這些成本并不總是可以量化的，但它們使數據的可訪問性變得難以接受。

 

　　物聯網項目應通過使數據更易為分析師所用來解決這一問題。這顯然包括質量部門，他們可以在調查中利用這些數據。同樣，在可靠性工程工作中可以使用更多的好數據，并且可以為如何提高產品質量提供更多線索。

 

 

　　當質量事件發生時，有時需要花費大量精力來確定根本原因。這就是物聯網項目可以提供幫助的地方。當有更多的數據可訪問時，對過程的理解就會增強，最終價值分析可以更快地完成。

 

　　這樣做的目的是使有關過程的信息更容易獲得。因此，您的員工可以更輕松地使用這些信息來運行分析。

 

　　隨著時間的推移，來自物聯網策略的數據流的增加可能會導致對該過程的更深入理解。應該清楚哪些工藝指標可能導致潛在的下游質量問題。這種分析可以通過人工智能和機器學習軟件進一步加速。

 

　　這種想法也適用于下游產品的儲存和交付。例如，許多產品在高溫或低溫條件下會降解。這些情況可能會被跟蹤和保存，這樣產品質量就變得更具可追溯性。

 

 

　　物聯網最直接的應用之一是測量設備的運行。通過跟蹤關鍵操作條件，您可以了解機器性能何時開始下降。當這種情況發生時，你可以在準備維護或修理機器時，對質量問題保持警惕。

 

　　設備故障導致質量問題，通常是在故障實際發生之前。然而，如果你的工廠只是在運行設備直到發生故障，你可能會有更多的擔心比產品質量。問題可能很多：停機時間、時間表調整、備件、加班、安全隱患等等。這就是為什么使用物聯網這樣的策略來減少設備故障是如此有益。

 

　　但在故障發生之前，物聯網和機構專業知識將為您的團隊提供有關設備的見解，而這些信息可能是一個人很難識別的。性能上的微小變化可能會導致進一步的問題。通過數字方式追蹤這些變化，省去了猜測。它將權力交給人們，這樣他們就可以對自己的流程做出明智的決定。

 

　　舉個例子，也許你想在這個過程中跟蹤一個關鍵的泵。你可以在泵上添加振動傳感器、電流表和溫度傳感器，并對它們進行跟蹤。幾個月后，技師注意到電流開始偏離正常讀數。他進一步調查發現，一個葉輪斷裂，導致電流波動，因為泵試圖跟上所需的冷卻速度。他安排了一次修理，并將其列入生產計劃。

 

　　整個場景避免了隨后的故障，后者會導致潛在的麻煩，包括質量問題。降低冷卻速度可能會稍微提高工藝溫度，從而對最終產品產生負面影響。通過及早發現問題，該過程避免了幾個問題。

 

 

　　最后，物聯網基礎設施和思維可以帶來許多未來的突破。一旦進入門檻降低，就可以很容易地進行添加。

 

　　想驗證過程的錯誤嗎?使用物聯網在關鍵閥門或開關上添加限位傳感器，用于檢測何時發生特定動作。無線基礎設施允許快速添加更多設備。

 

　　這一實現的一部分是通過改變工廠的思維來實現的。當在線運營商開始看到物聯網帶來的好處時，他們可能會開始就如何進一步改進數據收集和聚合提出建議。

 

　　正如物聯網項目正在推動生產力和安全性的提高，它們也在提高產品質量。發生這種情況有幾個原因。物聯網提高了數據可用性，這使得下游能夠更好地理解工藝變化。它提高了設備性能，在問題發生之前發現問題，從而使工廠免于因設備故障而造成的質量事故。最后，隨著工廠對整體物聯網的習慣，它能夠進一步改進。雖然物聯網的實施存在一些風險，但它可以在產品質量和許多其他領域獲得回報。