Den aktuellen Status aller Arbeitsaufträge, Materialien und Geräte kennen
Treffen Sie fundierte Entscheidungen mit Echtzeit-Betriebsdaten. Sehen Sie den Status Ihrer Arbeitsaufträge, Materialien und Geräte an einem Ort, verfolgen Sie KPIs und sammeln Sie Feedback von den Bedienern.
Anleitung zu Montage und Inspektion
Sorgen Sie für fehlersichere Abläufe und die genaue Verfolgung von Fehlern in Echtzeit mit Mitarbeiter- und Prozessdaten.
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Attraktive Benutzererfahrungen
Unterstützung der Frontline-Mitarbeiter zur Steigerung der Produktivität
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Edge Connectivity
Verbindung zu Werkzeugen, Geräten und Sensoren für einfache Datenerfassung
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Agilität mit Bearbeitung ohne Code
Aktualisieren Sie Arbeitsanweisungen unterwegs ohne Code
Sie erhalten eine durchgängige Rückverfolgbarkeit und behalten den Überblick über den Status Ihrer Aufträge
Sichern Sie die Qualität mit rückverfolgbaren Daten. Verfolgen Sie Qualitätsprobleme und identifizieren Sie die Ursachen, bevor die Produkte den Kunden erreichen – mit Apps, Geräten, Sensoren und fortschrittlicher Computervision.
Starten Sie mit den konfigurierbaren Fertigungsanwendungen und -lösungen in der Tulip Bibliothek durch.
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dynamische Arbeitsanweisungen
Führen Sie Bediener durch komplexe Arbeitsabläufe.
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Nutzen Sie die Tulip App Suite
Erstellen Sie eine End-to-End-Lösung für Ihre Werkstatt.
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Intelligente Überwachung Dashboard
Verbinden Sie Maschinen mit Tulip und verfolgen Sie einfach Gesamtanlageneffektivität (OEE) , indem Sie die richtige Konfiguration einstellen.
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Kanban-System
Aufbau eines einfachen Kanban-Systems für den Materialnachschub.
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OnShape Connector
Aktualisieren und beziehen Sie Montage Informationen und Stückliste aus OnShape.
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Arbeitsauftrag Nachverfolgung
Verfolgen Sie Arbeitsaufträge in Ihrer gesamten Einrichtung.
Smart Levels: Vier Levels der Smart Factory
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Ebene Eins: Verfügbare Daten
Dies ist wahrscheinlich der aktuelle Status der meisten Fabriken. Daten sind zwar vorhanden, aber nicht zugänglich. Das Sortieren und Analysieren von Daten erfordert manuelle Arbeit und kann sehr zeitaufwendig sein, was den Prozess der Produktionsverbesserung ineffizienter macht als beabsichtigt oder nötig.
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Ebene Zwei: Zugängliche Daten
In diesem Stadium werden die Daten in einer besser verdaulichen Form präsentiert. Die Daten sind strukturell organisiert und an einem Ort richtig sortiert. Zusätzliche Systeme helfen bei der Visualisierung der Daten und der Anzeige von Dashboards. Die Fabrik ist in der Lage, proaktive Analysen durchzuführen, auch wenn dies noch etwas Zeit und Mühe erfordert.
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Stufe 3: Aktive Daten
Aktive Daten sind Daten, die mit Hilfe von machine learning und künstlicher Intelligenz proaktiv analysiert werden können, um Erkenntnisse ohne viel menschliche Aufsicht zu gewinnen. Das System kann wichtige Probleme und Anomalien erkennen, um Ausfälle mit hoher Genauigkeit vorherzusagen und die zuständigen Personen zum richtigen Zeitpunkt mit wertvollen Erkenntnissen zu informieren.
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Ebene Vier: Handlungsorientierte Daten
In dieser Phase kann machine learning umsetzbare Lösungen für die Probleme generieren, die in den früheren Phasen identifiziert wurden. Die Produktionsmaschinen und -geräte, die mit diesem Modul oder System verbunden sind, können diese Änderungen dann ohne menschliches Zutun ausführen. Das Sammeln von Daten, das Erkennen von Problemen und das Generieren von Lösungen geschieht nacheinander und mit wenig bis gar keinem menschlichen Zutun.
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Erfahren Sie, wie App-basierte Systeme agile und vernetzte Betriebsabläufe unterstützen.