Für Josh Aigen, Workshop Supervisor in den Autodesk Technology Centers Boston, gehört Lernen zum Job. Josh verwaltet und beaufsichtigt die gemeinsam genutzte Holzwerkstatt und die Laserschneidewerkstatt, die Autodesk Technology Centers innovativen Organisationen und Teams zur Verfügung stellen, und sorgt dafür, dass jeder, der die Ausrüstung benutzt, entsprechend geschult wird.
Die Menge an analogen und kundenspezifischen Geräten in ihrem Geschäft macht es manchmal kompliziert, Einblicke in die Leistung ihres Betriebs zu erhalten und Verbesserungen vorzunehmen. Durch die Zusammenarbeit mit Tulip haben Josh und sein Team Automatisierungen und Prozesse entwickelt, um sicherzustellen, dass sie nicht nur Einblick in ihre Werkstatt haben, sondern auch die richtigen Leute benachrichtigen können, wenn etwas zu tun ist. Wenn zum Beispiel ein Staubbehälter voll ist, erfasst Tulip dieses Ereignis und löst eine E-Mail-Benachrichtigung aus, um jemanden zu benachrichtigen, dass es an der Zeit ist, den Behälter zu wechseln.
Als das Tulip begann, das Edge-Gerät der nächsten Generation zu bauen, war das Edge IOzu entwickeln, waren die Autodesk Technology Centers in Boston der perfekte Ort, um neue Funktionen zu testen.
Analoge Sensorüberwachung mit dem Edge IO
Der Edge IO bietet analoge Hochgeschwindigkeits-Überwachungsfunktionen mit unterstützten handelsüblichen Strom- und Vibrationssensoren. Dies bringt neue Daten in Tulip für analoge Maschinen. Während der Entwicklung des Edge IO hat das Tulip ein Edge IO an eine gestrandete (nicht vernetzte) CNC-Maschine angeschlossen.
Ein handelsüblicher Schwingungssensor und eine Stromzange wurden an die Maschine angeschlossen. Der Vibrationssensor ist mit dem Chassis der Mühle verbunden, und die Stromzange ist direkt mit dem Stromversorgungsschrank verbunden.
Edge IO hat Node-RED an Bord, eine Flow-basierte Programmiersprache für die Verbindung von Geräten und Sensoren. Auf dem Gerät werden die Daten von den Sensoren durch Node-RED in den Edge IO geleitet, wo sie dann mit Tulip in die Cloud gesendet und verwendet werden können. Mit den von Tulip gelieferten Flows lässt sich Node-RED leicht für einen bestimmten Sensor einrichten.
Geben Sie ein. Machine Learning
Sobald die Lösung implementiert war, wurden die Daten auf dem Gerät erfasst, in Node-RED verarbeitet und visualisiert und an Tulip gesendet, um in no-code Apps verwendet zu werden. Die Sensordaten können in Frequenz- und Zeitseriendiagrammen visualisiert werden, die das Verhalten einer Maschine in Echtzeit zeigen.
Die Unterstützung von Edge IOfür diese Hochgeschwindigkeitsüberwachung in Kombination mit Node-RED machte es einfach, neue Einblicke in zuvor gestrandete Maschinen zu gewinnen.
Die Bediener haben nicht nur einen Live-Blick auf die Leistung der Maschine, sondern die Daten können auch zum Trainieren von machine learning Modellen verwendet werden, um den Zustand und die Gesundheit der Maschine vorherzusagen.
Wenn sich ein Werkzeug abnutzt, kann sich der Maschinenstatus ändern und einen Alarm auslösen. Das Tulip hat ein einfaches Modal und eine App entwickelt, die Anomalien an der CNC-Fräse erkennen und den Bediener visuell in der App alarmieren kann.
Neue Benutzer befähigen
"Wir sind begeistert von der Schulung für neue Benutzer der Edge-Technologie. Wir unterrichten hier eine Menge Leute. Die Idee von machine learning hilft uns, die Leute besser anzusprechen, die nicht den gleichen Erfahrungsstand haben wie wir."
Josh Aigen
Workshop Supervisor, Autodesk Technology Centers, Boston.
Im Technology Center in Boston unterrichtet Josh Aigen eine Menge Leute. Einige der neuen Benutzer haben nicht die gleiche Erfahrung wie andere, und es ist ein großer Gewinn, wenn wir ihnen mit der Technologie am Rande helfen können. Die Erkennung von Anomalien, die von machine learning unterstützt wird, schafft eine Feedbackschleife, die neuen Benutzern hilft, die steile Lernkurve zu überwinden, die oft mit diesen neuen Geräten einhergeht.
Die Autodesk Technology Centers können Tulip nutzen, um spannende Anwendungsfälle mit der Skalierbarkeit und Agilität der AWS-Cloud zu entwickeln, um Apps zur Überwachung der Gerätenutzung und zur Verwaltung von Schulungen einzusetzen. Die Plattform von Tulipmit vernetzten edge devices und Sensoren ermöglicht einen Einblick in die Betriebsabläufe und liefert verwertbare Daten, die überall auf der Welt zugänglich sind.
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