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2017年5月18日

洗衣粉生产中的工业4.0

智能流程,更好的决策

第四次工业革命正在颠覆生产过程。 汉高很早就取得了领先。 自动化的安装,机器人和连接的数据使公司的工作流程更智能,更快和更稳定。

自动叉车以步行的速度穿越生产车间,几乎没有声音。 它停在货盘仓库,拿起一堆木制货盘,并一直驱动到货盘堆垛机右侧的角落,然后在货盘中放满洗衣粉盒,然后运到货盘上。自动化的高架仓库。 当库存不足时,托盘盒会发送数字信号,车辆再次移动。 同时,其电池通过地板集成系统充电。 两点之间的距离约为50米。 在这么短的时间内工作,对于有经验的叉车驾驶员而言,路线将是单调且累人的。 取而代之的是,数据流和传感器控制着托盘穿梭车。 自2013年以来,无人驾驶自动导引车或简称AGV被用于汉高在杜塞尔多夫的液体洗涤剂生产中。

“从最初出现这个想法开始,就花了一段时间,我们才能够将航天飞机整合到现场运营中,” Andreas Nover说。 作为生产工程师,他负责杜塞尔多夫液体生产的投资项目和技术支持。 在自动驾驶叉车达到相关安全标准之前,必须进行许多测试,以免对人员或其他机器造成威胁。 现在,它可以在周末和夜间在不同站点之间来回移动。 它在生产车间中至少通过三个本地“卫星点”导航。 传感器可以尽早发现障碍物,并确保航天飞机与指定区域内的人员保持安全距离。

机器相互适应

汉高采用了托盘穿梭机之类的技术,这让诺弗感到自豪。 “工业4.0使人们的生活更轻松:主要是通过使生产更符合人体工程学,而且还包括人机界面。 这些机器使我们免于完成繁重的手动或单调任务,例如全天候行驶相同的短距离。”他解释说。 当诺佛(Nover)在1992年在汉高(Henkel)担任电工的学徒时,机器可以完成简单的单个动作,例如拧在瓶盖上-但它们并不智能。 Nover早在1990年代就专注于自动化,因此他亲眼目睹了它们的发展。 “突破发生在大约15年前,大规模引入了智能转向机器人技术,并在装瓶生产线的不同部分之间首次建立了信号连接。 从那时起,我们的生产部门之间的联系日益紧密。 如今,他们可以相互交流。 每一台机器都知道其他机器的运行速度,并且能够适应这些速度。” Nover说。

在公司的洗衣和家庭护理业务部门中,全世界的30个生产基地及其生产过程都相互连接-信息是实时集中收集的。 数字平台“ Wonderware”是工业4.0的数字骨干。 自2013年以来,每个洗衣粉生产站点的在线计量系统的所有数据都已在那里收集和处理。 它记录每个工厂消耗多少能源或水,并以可视方式显示此信息(例如,以条形图或使用交通信号灯系统)。 由于其分析功能,该系统可以识别模式并确定优化的潜力。 自2016年以来,这一过程又向前迈进了一步,因为来自生产线的效率数据也被输入到系统中并进行了分析。 Nover及其同事可以查看全球所有生产场所的相关信息,并采取必要的措施来改善生产流程。 例如,他们可以看到在待机模式下可以在哪里保存资源,或者在线路停顿时哪些单位负责。

“在工业4.0中,我们拥有更多数据,但没有自动提供更多信息,”洗衣与家庭护理供应链企业高级副总裁Dirk Holbach说。 汉高早就开始自动化其流程并组织数据流。 因此,该公司在国际竞争中处于有利地位。 “ AGV之类的技术已经存在并且可以长期使用。 但是,只有当它们在经济上可行并且人们接受它们之后,我们才能开始部署它们。 认识到并抓住机遇对我们很重要。”霍尔巴赫说。

测试,学习,优化

为此,汉高一直在试验项目中测试新想法。 杜塞尔多夫洗衣粉生产中的贴标相机也于2013年开始试运行。Nover的团队尝试使用数字图像来改善标签在洗衣粉瓶上的应用。 摄像机拍摄每个瓶子的正面和背面标签。 然后,根据给定的标准,系统检查标签是否已贴在正确的位置,而不会形成气泡或折痕。 如果标签发现自己超出了公差范围,则系统会自动将瓶子与其余瓶子分开,并且每分钟最多可以进行250次,因为这是生产线移动的速度。 员工可以在屏幕上监视是否在生产线的特定站点上更频繁地记录错误,并进行必要的改进。 该系统已被证明是有效的,因为员工现在可以比以前更快,更轻松地识别标签问题。 此后,全球范围内已经有50多个洗衣粉和清洁产品生产线配备了这些相机。 此数据也可以在中央平台上实时收集。

德克·霍尔巴赫(Dirk Holbach)和他在阿姆斯特丹的团队决定汉高应将哪些创意作为试点项目进行实施。 公司三个业务部门的供应链专家汇聚一堂,在这里分享想法,并与IT和财务部门的同事一起制定工业4.0的公司议程。 “通过小规模的本地测试,我们可以更快地获得更好的结果。 当某些事情不起作用时,我们可以立即做出反应。”霍尔巴赫说。 洗衣和家庭护理目前在10个不同的地点领导着20多项试验,每项试验均在12个月内实施。 这些敏捷过程的座右铭是:“尝试小,小试失败,快速扩展”。

汉高为工业4.0的发布定义了重点主题,阿姆斯特丹的团队将这些主题贯穿所有业务部门。 需求计划和预测的新方法只是众多示例之一,它将使公司能够更有效地预测和规划未来需求。 确实,将人工智能与大数据相结合,可以预测未来客户和消费者将在哪里显示出对哪些产品的需求增加。

每当一项技术被证明有用并且将被推广到其他地方时,就会通知Nover。 自汉高将其对全球供应链的计划集中在阿姆斯特丹以来,总是有很多要讨论的问题。 Nover每周与荷兰和世界各地的同事进行几次协调。 该系统提高了透明度:例如,当Nover观察到其生产线的能源需求超过平均值时,他将数据与其他位置的数据进行了比较。 他说:“然后,我向有类似经验的同事咨询,以便我们可以一起解决问题。” “当要在我们的站点证明一种有价值的新技术要部署到另一个位置时,我当然很乐意提供指导。”

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