Für Josh Aigen, Workshop Supervisor bei den Autodesk Technology Centers Boston, gehört Lernen zum Job. Josh leitet und beaufsichtigt die gemeinsam genutzte Holzwerkstatt und die Laserschneidewerkstatt, die Autodesk Technology Centers innovativen Organisationen und Teams zur Verfügung stellt, 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. In 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 sich zum Beispiel ein Staubbehälter füllt, erfasst Tulip dieses Ereignis und löst eine E-Mail-Benachrichtigung aus, um jemanden zu benachrichtigen, dass es Zeit ist, den Behälter zu wechseln.
Als das Team von Tulip begann, die nächste Generation von Edge-Geräten, das Edge IO, zu entwickeln, war das Autodesk Technology Centers in Boston der perfekte Ort, um neue Funktionen zu testen.
Analoge Sensorüberwachung mit dem Edge IO
Der Edge IO führt analoge Hochgeschwindigkeitsüberwachungsfunktionen mit unterstützten handelsüblichen Strom- und Vibrationssensoren ein. Dies bringt neue Daten in Tulip für analoge Maschinen. Während der Entwicklung des Edge IO hat das Team von Tulip ein Edge IO an eine gestrandete (nicht vernetzte) CNC-Fräse 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 über Node-RED an das Edge IO weitergeleitet, wo sie dann mit Tulip Apps in die Cloud gesendet und verwendet werden können. Tulip mitgelieferte Flows machen es einfach, Node-RED für einen bestimmten Sensor einzurichten.
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 sie in No-Code-Apps zu verwenden. Die Sensordaten können in Frequenz- und Zeitseriendiagrammen visualisiert werden, die das Verhalten einer Maschine in Echtzeit zeigen.
Die Unterstützung des Edge IO für diese Hochgeschwindigkeitsüberwachung in Kombination mit Node-RED machte es einfach, neue Erkenntnisse über 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 Team von Tulip hat ein einfaches Modal und eine App entwickelt, die Anomalien an der CNC-Fräse erkennen und den Bediener in der App visuell warnen können.
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
Werkstattleiter, 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 Technologiezentren sind in der Lage, Tulip zu 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 bereitzustellen. TulipDie Plattform von edge devices mit vernetzten und Sensoren bietet einen Einblick in die Betriebsabläufe mit verwertbaren Daten, die von überall auf der Welt zugänglich sind.
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