Für Josh Aigen, Werkstattleiter bei den Autodesk Centers in Boston, gehört das Lernen zum Job dazu. Josh leitet und beaufsichtigt die gemeinsam genutzte Holz- und Laserschneidwerkstatt, die Autodesk Centers innovativen Organisationen und Teams zur Verfügung stellen, und sorgt dafür, dass alle, die die Geräte nutzen, entsprechend geschult sind.
Die Vielzahl an analogen und maßgeschneiderten Geräten in ihrer Werkstatt macht es, wie bei den meisten Betrieben, manchmal schwierig, Einblicke in die Leistungsfähigkeit ihrer Abläufe zu gewinnen und Verbesserungen vorzunehmen. In Zusammenarbeit mit Tulip haben Josh und sein Team Automatisierungen und Prozesse entwickelt, die sicherstellen, dass sie nicht nur Einblick in ihre Werkstatt haben, sondern auch die richtigen Personen benachrichtigen können, wenn etwas Aufmerksamkeit erfordert. Wenn sich beispielsweise ein Staubabscheider füllt, Tulip dieses Ereignis und löst eine E-Mail-Benachrichtigung aus, um jemanden darüber zu informieren, dass es Zeit ist, den Behälter zu wechseln.
Als das Tulip mit der Entwicklung des Edge-Geräts der nächsten Generation, dem Edge IO, begann, bot das Autodesk Center in Boston den perfekten Rahmen, um neue Funktionen zu testen.
Überwachung analoger Sensoren mit dem Edge IO
Das Edge IO bietet Funktionen zur analogen Hochgeschwindigkeitsüberwachung und unterstützt handelsübliche Strom- und Schwingungssensoren. Dadurch werden neue Daten Tulip analoge Maschinen in Tulip erfasst. Während der Entwicklung des Edge IO hat das Tulip ein Edge IO an eine isolierte (nicht vernetzte) CNC-Fräsmaschine angeschlossen.
Ein handelsüblicher Schwingungssensor und eine Stromzange wurden an die Maschine angeschlossen. Der Schwingungssensor ist am Gehäuse der Mühle befestigt, und die Stromzange ist direkt am Schaltschrank angeschlossen.
Edge IO verfügt Node-RED , eine flussbasierte Programmiersprache zum Verbinden von Geräten und Sensoren. Auf dem Gerät werden die Daten der Sensoren über Node-RED Edge IO weitergeleitet Node-RED von wo aus sie dann an die Cloud gesendet und dort mit Tulip genutzt werden können. Mit den Tulip Flows lässt sich Node-RED ganz einfach Node-RED einen bestimmten Sensor einrichten.
Machine Learning
Nach der Bereitstellung der Lösung wurden die Daten auf dem Gerät erfasst, in Node-RED verarbeitet und visualisiert und anschließend an Tulip gesendet, Tulip dort in No-Code-Apps genutzt zu werden. Die Sensordaten lassen sich in Frequenz- und Zeitreihendiagrammen visualisieren, die das Verhalten einer Maschine in Echtzeit darstellen.
Dank der Unterstützung dieser Hochgeschwindigkeitsüberwachung durch Edge IO in Kombination mit Node-RED war es ein Leichtes, neue Erkenntnisse über bisher ungenutzte Maschinen zu gewinnen.
Die Betreiber können nicht nur die Leistung der Maschine in Echtzeit verfolgen, sondern die Daten können auch dazu genutzt werden, machine learning zu trainieren, um den Zustand und die Betriebsbereitschaft der Maschine vorherzusagen.
Wenn sich ein Werkzeug abnutzt, kann sich der Maschinenzustand ändern, was eine Warnmeldung auslöst. Das Tulip hat ein einfaches Modalfenster und eine App implementiert, die Anomalien an der CNC-Fräsmaschine erkennen und den Bediener visuell in der App darauf hinweisen können.
Neue Nutzer unterstützen
„Wir freuen uns darauf, neue Nutzer im Umgang mit modernster Technologie zu schulen. Wir bilden hier viele Menschen aus. Das Konzept des machine learning uns dabei, besser auf diejenigen einzugehen, die nicht über denselben Erfahrungsstand verfügen wie wir.“
Josh Aigen
Werkstattleiter, Autodesk Centers, Boston.
Im Technology Center in Boston unterrichtet Josh Aigen viele Menschen. Einige der neuen Nutzer, die zu uns kommen, verfügen nicht über denselben Erfahrungsstand wie andere, und die Möglichkeit, ihnen mit modernster Technologie zur Seite zu stehen, ist ein großer Gewinn. Die auf machine learning basierende Anomalieerkennung machine learning eine Rückkopplungsschleife, die neuen Nutzern hervorragend dabei hilft, die steile Lernkurve zu überwinden, die oft mit diesen neuen Geräten einhergeht.
Die Autodesk Centers können Tulip nutzen, Tulip spannende Anwendungsfälle Tulip entwickeln, die die Skalierbarkeit und Agilität der AWS-Cloud nutzen, um Anwendungen zur Überwachung der Gerätenutzung und zur Verwaltung von Schulungen bereitzustellen. Die Plattform Tulipmit vernetzten edge devices Sensoren bietet einen Einblick in ihre Betriebsabläufe und stellt weltweit zugängliche, verwertbare Daten bereit.
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