Olemme valmiita siirtymään teollisen vallankumouksen neljännestä vaiheesta kohti tulevaisuutta – iFactory-älytehdasta, jossa koneista saatuja tietoja hyödynnetään entistä laajemmin uudessa järjestelmässä, joka mullistaa koko teollisuuden. iFactory lisää tehtaiden tuottavuutta, vähentää tappioita ja kasvattaa voittoja.
Tuki
Vihdoinkin voit heittää hyvästit manuaalisille kirjauksille! Älytehtaassa tietoja kerätään, analysoidaan ja visualisoidaan niin, ettei tuotannossa enää tapahdu turhia katkoksia ja tuotantoa voidaan hallita reaaliaikaisesti
Aidosti paperiton tehdas auttaa digitaalisessa siirtymässä! Visualisointien ansiosta voit seurata tuotantoa ja tehdä MES-integrointeja, mikä auttaa optimoimaan tuotantoa.
Suurin parannus Teollisuus 4.0 -vaiheeseen nähden! Tilannehuone Teollisuus 4.0 mahdollistaa dataan perustuvan optimoinnin, käsittelyn ja päätöksenteon.
Reaaliaikaisesti mukautuvat ohjelmistomääritteiset tuotantolinjat, joita ei tarvitse ohjata manuaalisesti ja joilla ei tapahdu turhia tuotantokatkoksia
Datalähtöinen koneautomaatio, joka täyttää tiukimmatkin vaatimukset
Viestintä kaikkien kytkettyjen laitteiden välillä
Antureilla varustetut kannettavat laitteet, jotka parantavat työntekijöiden tuottavuutta
Teollisuuden internet eli Industrial Internet of Things (IIoT) tarkoittaa teknologioita, jotka mahdollistavat tehtaiden nykyaikaisen automaation ja tiedonsiirron. IIoT-teknologiaa hyödyntävissä tehtaissa käytetään edistyneitä antureita, säätimiä, tietokoneita, algoritmeja ja verkkotoimintoja, joiden avulla koneet voivat analysoida dataa, tehdä päätöksiä ja toteuttaa toimia itsenäisesti. Nämä koneet jakavat tietoja muiden koneiden, ihmisten ja koko yrityksen laajuisen verkon kanssa. Tietojen jakaminen tietoturvallisesti ja reaaliaikaisesti auttaa tehdastoiminnan valvomisessa ja hallinnassa.
Edge computing eli reunalaskenta alentaa tiedonsiirtokustannuksia ja lyhentää viivettä, sillä tietoja käsitellään siellä, mistä niitä kerätäänkin. Data-analytiikkaa ja automatisoituja toimintoja käytetään paikassa, josta tietoja saadaan. Edge computing tarjoaakin monia uusia mahdollisuuksia ja toimintoja nykyaikaisen liiketoiminnan tarpeisiin ja massadatan hyödyntämiseen.
Koneoppiminen tarkoittaa algoritmeja, joiden avulla tietokone oppii tunnistamaan suhteita automaattisesti, kun käytettävissä on riittävästi tietoa. Tämän perusteella voidaan laatia ”opittuja malleja”, joita voidaan hyödyntää teollisuuden prosesseissa. Koneoppimisen avulla voidaan esimerkiksi tunnistaa automaattisesti osien ja materiaalien virheitä. Syväoppiminen eli deep learning on yksi koneoppimisen muoto, joka tunnetaan myös nimellä inferenssi. Se tarkoittaa opittuja malleja, joissa alkuperäisestä datasta opitut suhteet muodostavat monikerroksisen verkon, jota täydennetään tietokoneen päättelemällä datalla. Tietyissä tapauksissa syväoppimisella laaditut mallit ovat tarkempia kuin ihmisten laatimat mallit.
Time Sensitive Networking (TSN) -teknologia parantaa perinteistä ethernet-pohjaista verkkoa. Se tarjoaa käyttöön aikakriittisiä ominaisuuksia, kuten reaaliaikaisen synkronoinnin ja suoratoiston äärimmäisen lyhyellä vasteajalla. Älykkäässä tehdastuotannossa tietomäärät ovat suuria, mikä voi kuormittaa verkkoa. TSN-teknologiaa hyödyntävissä verkoissa ja järjestelmissä tietoliikennettä on priorisoitu niin, että koneet voivat aina siirtää aikakriittistä dataa deterministisellä latenssilla. TNS perustuu IEEE-standardiin.
Markus Peltola
Asiakaspalvelu