科技思索:丰田巧妙哄骗传感器,解决了TIM体系效率低下的难题

科技思索:丰田巧妙哄骗传感器,解决了TIM体系效率低下的难题

科技思索 :丰田巧妙哄骗传感器 ,解决了TIM体系效率低下的难题 。

一 、运转效率地下,是TIM体系的缺陷,丰田经由过程给每一一台装备安装传感器、与其他制造商协作 ,晋升工场效率。

二、丰田应用年夜数据阐发以及AI实现万物互联,增补人眼的局限。

三 、丰田最先实行年青人材数据阐发能力教诲的办法 。

30轮以上的实证实验丰田高冈工场在2016年实行了30轮以上的实证实验,建立了“运作·物流”“品质”“装备维护”“人·要素技能”四个事情组。此中 ,各个事情组可选定本身的主题,包孕此刻高冈工场的需求、未来成立新工场的需求,和挑战出产技能 ,总计三种主题。与这三者相干的问题 ,要按照各个步调确立响应的程度规划值 。

“实在也有一些主题没有得到预期的效果”(年夜仓守彦)。例如“调试数据的电子化”方面,以用纸记载为根蒂根基的成型品查抄成果记载体式格局最先向电子化推进。可是,录入数据需要占用年夜量工时 ,详细效果也不较着,末了总会酿成“后工序也患上想措施”的难堪场合排场 。固然,许多实证实验的详细效果也是肉眼可见的 。例如 ,零部件的分拣功课就活用了IOT“自觉光式无线数据分拣体系(DPS)”。

从零部件架中抓取一台汽车需要的零件,并根据挨次摞在推车上,这项功课就很是合适导入IOT体系。将准确的零部件以准确的挨次装载入推车上 ,仅这一步就能让新人以及纯熟工都能顺遂完成 。但这一步其实不轻易做到,由于这要求零部件架上的产物必需根据最便捷的体式格局排序。已往,参照唆使将零件掏出、搬运到推车上的这段时间是由人用秒表举行计时丈量的。然后 ,再由人将数据输入到电脑,举行图表化,以便各人参考 、作出改良方案 。从成果看 ,人力丈量其实不能得到正确的信息 ,最优配置也难以维持。是以,彻底可以经由IOT解放劳动力。

针对于这个问题,IOT化后的体系是如许配置的:在货架上安装灯组 ,并在应该取下的货架位置点亮灯组、发出通知,然后查抄零部件的提取状态 ;功课职员可以从点亮的窗口掏出零部件,然后用戴在手段上的读取器举行误品查抄 。同时 ,功课实绩可以主动网络数据并举行图表化,从功课时间获知功课者的纯熟水平,并从频仍的提取位置获知功课的难度。例如 ,常常取用的零部件应该把位置从上部转移到下部。此外,这套体系的无线化可使货架位置在苏息时间举行矫捷配置 。只需要取下灯组,再与零件箱一路放入替代便可。从成果来看 ,新体系缩短了功课时长。在各个主题中,有许多技能可以帮忙技能职员确认方针水准是否已经经告竣,或者者已经经取患上效果的主题是否可以运用于批量出产线 。

与装备出产商互助解决如第五节中第一阶段以及第二阶段的例子所示 ,第三阶段的案例中有一项是“TIM成型机的征兆治理” 。TIM(Toyota Injection Machine)是一台由六台可以零丁节制的小型注塑机组成的注塑成型机 ,可主动互换模具以及组合使用,让多种泵零丁举行混流出产。

此刻,丰田在日本列国的出产基地已经经接踵导入了TIM ,共有60台正在运行中。但因为每一个地域的天气差别、工场内情况存在差异,和泵的压力变更会给品质带来恶劣影响等缘故原由,TIM的运转率较差 。“TIM成为了让人颇为伤神的装备”。是以 ,在高冈工场,每一台TIM中都搭载有多个传感器,以便网络各部门的信息。同时 ,捷太格特(JTEKT)作为装备制造商,也可及时获守信息,由两家公司协作查询拜访各类参数以及产物质量的联系关系性 。在“高功效的装备中 ,制造商的见解很是主要,由于用户(丰田汽车)不知道装备的设计思惟”。

此刻,丰田已经经完成为了应该网络的信息的筛选处置惩罚 ,以运用于征兆治理。自2017年最先 ,丰田陆续在其他工场的TIM装备中推进了该项规划 。出货后的汽车以及工场依旧血脉相连在促成IOT与TPS交融,使其在人材造就中起到应有的作用这一点上,丰田“只管即便不迟延到第四阶段去完成 ,而尽可在第三阶段就完成”。但现实上,第三阶段其实不能应答所有问题。是以,丰田最先会商经由过程应用年夜数据阐发以及AI等来推进第四阶段的可能性 。例如 ,涂装中的颜色治理。

最近几年来,新色系不停涌现,色数不停增长。在这类态势下 ,将本身所看 、所感知的颜色举行妥帖治理很是主要 。与涂装颜色相干的的治理项目多达350360种,“纵然全数调入下限值,用肉眼不雅察到的同色部件之间照旧存在着差异” 。也正因云云 ,工场才在踊跃推进哄骗年夜数据阐发以及AI等的实证实验。同时,车身的IOT化也在突飞大进。也就是说,“互联车”的普及与工场的IOT化也不是毫无联系关系的 。“什么时候 、在哪里制造 ,这些信息始终与互联车相连”。在第四阶段中 ,以科学的数据处置惩罚技能为支撑,贮备具备制造业专业常识的高级人材必不成少。这两点,也恰是丰田所缺掉的 。从2017年夏日最先 ,丰田最先实行“对于具有必然工程常识的年青人材举行数据阐发能力教诲”的办法。年夜仓守彦暗示:“3年内,丰田此类人材估计会增长10倍。”

此刻,丰田在日本列国的出产基地已经经接踵导入了TIM ,共有60台正在运行中 。但因为每一个地域的天气差别、工场内情况存在差异,和泵的压力变更会给品质带来恶劣影响等缘故原由,TIM的运转率较差。“TIM成为了让人颇为伤神的装备”。是以 ,在高冈工场,每一台TIM中都搭载有多个传感器,以便网络各部门的信息 。同时 ,捷太格特(JTEKT)作为装备制造商,也可及时获守信息,由两家公司协作查询拜访各类参数以及产物质量的联系关系性。在“高功效的装备中 ,制造商的见解很是主要 ,由于用户(丰田汽车)不知道装备的设计思惟”。此刻,丰田已经经完成为了应该网络的信息的筛选处置惩罚,以运用于征兆治理 。

自2017年最先 ,丰田陆续在其他工场的TIM装备中推进了该项规划 。出货后的汽车以及工场依旧血脉相连在促成IOT与TPS交融,使其在人材造就中起到应有的作用这一点上,丰田“只管即便不迟延到第四阶段去完成 ,而尽可在第三阶段就完成”。但现实上,第三阶段其实不能应答所有问题。是以,丰田最先会商经由过程应用年夜数据阐发以及AI等来推进第四阶段的可能性 。例如 ,涂装中的颜色治理。最近几年来,新色系不停涌现,色数不停增长。在这类态势下 ,将本身所看、所感知的颜色举行妥帖治理很是主要 。

与涂装颜色相干的的治理项目多达350360种,“纵然全数调入下限值,用肉眼不雅察到的同色部件之间照旧存在着差异”。也正因云云 ,工场才在踊跃推进哄骗年夜数据阐发以及AI等的实证实验。同时 ,车身的IOT化也在突飞大进 。也就是说,“互联车”的普及与工场的IOT化也不是毫无联系关系的。“什么时候 、在哪里制造,这些信息始终与互联车相连”。在第四阶段中 ,以科学的数据处置惩罚技能为支撑,贮备具备制造业专业常识的高级人材必不成少 。这两点,也恰是丰田所缺掉的。从2017年夏日最先 ,丰田最先实行“对于具有必然工程常识的年青人材举行数据阐发能力教诲”的办法。年夜仓守彦暗示 :“3年内,丰田此类人材估计会增长10倍 。”

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