Po | Út | St | Čt | Pá | So | Ne |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- 22.03. AutoCAD a AutoCAD LT – základní kurz
- 22.03. Webinář: DTM Konektor - připraven k použití!
- 23.03. workshop Strukturální mechanika v programu COMSOL Multiphysics
- 23.03. Webinář: Plánujete výrobu v Excelu? To snad NE!
- 27.03. Autodesk Inventor – kurz pro pokročilé (sestavy a strojní návrhy)
- 27.03. Autodesk Vault – kurz správa dat pro uživatele Autodesk
- 28.03. Autodesk Inventor – návrh trubek a potrubí (Tube and pipe design)
- 28.03. Solid Edge: ideální CAD/CAM řešení pro vaši konstrukci a technologii
- 29.03. AutoCAD – kurz pro středně pokročilé
- 29.03. Blender – úvod do 3D
Aktuální články
- Festivaly Maker Faire zavítají do dvanácti měst
- 3Dconnexion představuje bezdrátový Numpad Pro
- Vzniká jednotný digitální jazyk pro české stavby
- Výkonné pracovní stanice ThinkStation PX, P7 a P5
- Výzva k nominacím na cenu 2023 Going Digital Awards v infrastruktuře
- Rollon představuje lehké lineární ložisko MiniRoller Rail
- Webinář Projektování a dimenzování technologií pro nízkoenergetické budovy
- Drony DJI ušetřily 5 milionů liber na stavbě HS2
CAD na www.SystemOnLine.cz
T+T Technika a trh
Na elektromotory z Mohelnice nasazen MindSphere |
Úterý, 02 Červen 2020 10:02 | |
V této sestavě tak budou data o výrobě i jednotlivých zařízeních kompletní, což umožní mnohem lépe sledovat KPI ukazatele indikující schopnost plnit požadavky zákazníků. Skupiny strojů jsou rozděleny podle výrobních hal a data z nich se sbírají do tzv. Master PLC, kde se předzpracovávají a následně se pomocí hardwarového komponentu MindConnect Nanobox odesílají do MindSphere. Cílem je maximální vytížení strojůDůležitou datovou základnu představují informace o parametrech strojů a zařízení, například navolení programu obsluhou, spuštění cyklu, taktu stroje, otáček vřetena atd. Dostupnost těchto dat a jejich analýza umožňuje optimalizovat například ztrátové časy ve výrobě, navyšovat kapacity a efektivitu nebo standardizovat výrobu. Navíc je možné postupně zkracovat průběžnou dobu výroby, což je dnes jeden z klíčových parametrů štíhlé výroby, jehož výsledkem je rychlé dodání výrobku na trh a flexibilní reakce v rámci výroby. Prediktivní údržba – lepší prevence než léčbaSběr dat a jejich vizualizace v mohelnickém závodě zásadně přispívají k optimalizaci procesů. Jde například o vyhodnocování různých nestandardních stavů jako jsou vibrace či teplota, které pomáhají při plánování údržby. Výsledkem je minimum havarijních stavů strojů s dlouhým termínem opravy. „Takové závady jdou mnohdy do milionů korun a vedou ke zpoždění dodávek a narušení vztahů se zákazníky. Digitalizace – konkurenční výhoda v mimořádné doběDigitální řešení, které v Mohelnici nasadili, prokázalo svůj přínos i v době pandemie Covid 19. Díky automatizaci a ukládání dat do cloudu je možné výrobu sledovat a řídit na dálku, třeba z pohodlí domova. „V těchto dnech, kdy velké množství zaměstnanců pracuje z domova, je velmi výhodné mít možnost připojit se do cloudového operačního systému ze vzdálené lokality a podívat se na aktuální nebo včerejší chod výroby na připojených pracovištích. Závod Siemens v Mohelnici digitalizoval také 100 % všech jednání, elektronicky řeší i pravidelný GEMBA meeting. Budoucnost vidí v několika úrovňovém výrobním, technologickém a logistickém informačním systému, kde se zobrazují detailní data a upozorňují management o výpadcích ve výrobě, kde si lze přes digitální systém přivolat servis, ověřit dostupnost náhradních dílů ve skladu nebo vystavit automatickou objednávku podle optimálního termínu dodání. Sledujte novinky Siemensu na Twitteru nebo na Facebooku.
Mohlo by vás zajímat:
|