復合材料制造商仍在學習如何充分利用他們現在掌握的尖端能力和計算能力。人工智能（AI）和數字線程是解鎖工業物聯網潛力的關鍵。

復合材料制造環境的動態特性使人為錯誤時有發生。這是由于生產過程中存在大量變量以及有限的時間來吸收信息并做出最佳決策。此外，使用復合材料材料會帶來一些獨特的挑戰，例如預浸料原材料的時效性、工具維護的重要性以及嚴格的質量標準。

對于復合材料制造商來說，為了滿足客戶日益增長的需求，他們必須引入高度復雜的跟蹤、追溯和審核功能。正是這一點推動了工業物聯網技術的普及。

IIoT確保工廠內的所有部件、組件、流程、機器、工具和人員始終都保持聯系，并且他們的數據是實時收集和存儲的。當收集到的工廠范圍內，這些信息提供了完整的數字可追溯性：從原材料到最終產品的數字線程。但是，僅僅存儲信息是不夠的。為了充分發揮其優勢，數字線索中包含的數據必須不斷進行實時分析，以便向運營人員提供有用的見解、警報和建議。但要實現這一點，AI軟件的支持是必不可少的。

一旦工廠實行數字化和自動化，實時警報就能確保在質量問題發生之前快速響應。當人工智能軟件應用于數字線程時，復合制造商對其生產過程有充分的控制，確保即使發生意外事件，他們也能迅速做出反應，對生產進度、成本和質量產生最小的影響。

一旦從給定的原材料創建了一個工具包，它就會自動繼承父材料的屬性；并且一旦用傳感器進行標記，它就會自動進行跟蹤。所有這些資產（如材料、新工具包、成品部件、工具和機器）均可集中并自動跟蹤，并與自動跟蹤一起，進一步與固定在每種設備上的傳感器使用者進行交互，從而消除人為錯誤可能產生的風險。

使用這種技術，當制造設備即將達到閾值時，可以讓生產場地的工作人員和管理人員依靠系統的發出的警報，并進一步獲得優化的行動建議和制造決策。

除了提高質量和創建數字線程之外，實時跟蹤對于卓越生產也變得至關重要。對生產車間內外的關鍵工廠資產進行持續跟蹤，是使用IIoT來有效改善工廠運營的關鍵部分。

復合材料部件制造商已經認識到手動過程容易出現人為錯誤，這意味著操作人員對生產車間事件的理解通常局限于他們事后能夠看到和聽到的內容。此外，缺乏情景信息可能會導致生產延誤，從而影響整個生產層面，往往導致成本增加和效率降低，增加產生劣質產品的可能性或錯過交貨期限。

因此，許多復合材料制造商在發現這一問題后已經消除或改進了許多手動過程。但是，獲得完整的可追溯性會生成大量的數據，這就需要高效的數據管理和智能分析。

當傳感器網絡在工廠內廣泛部署時，它能夠提供前所未有的細節跟蹤。隨著時間的推移，這些數據提供了完整的可追溯性——數字線程涵蓋、映射了產品的生命周期，從原材料，到制造過程，再到MRO（維護、修復和操作）。管理這些數據帶來了挑戰，當在生產現場廣泛采用IIoT解決方案時，所收集的數據通常是難以想象的大。

在現場存儲大量數據可能會很快導致容量問題，從而導致對重大基礎設施的投資需求。對于大多數制造商來說，高成本和持續維護所需規格的現場數據存儲系統是不可能的。然而，云存儲空間是無限的，當工廠需要更多的空間時，系統就可以立即擴展。

考慮到目前在復合材料工廠中全天候收集的大量數據，將其存儲在現場服務器中是非常少見的，盡管是可以這樣選擇的。相反，制造商們選擇將其安全地存儲在云端。云存儲的一個關鍵好處是安全性，而像“Microsoft Azure”和“Amazon Web Services”這樣的公司不僅僅是保護客戶數據的專家。與流行的假設相反，云計算也是低成本的。數據存儲設施必須是安全的，它們必須成本低廉，必須能為大規模和日益增長的數據集提供容量；并且最重要的是，它們必須提供必要的巨大計算能力、以有效和高效的方式分析大量的數據。

基于AI的軟件應用可以充分發揮IIoT的潛力。一個以人工智能為基礎的軟件可作為工廠人員的“數字助手”，提供從洞察中獲得的警報和建議，并允許管理人員和操作人員享受IIoT的全部好處。一個以人工智能為導向的數字助理可以實時“查看”、監控和“理解”數百或數千個變量，利用這些信息為人類操作員提供建議，甚至可以代表他們完全自主行事以優化生產。這代表了工廠運行方式的徹底改變，自動化和優化整個生產過程并使工廠變得“聰明”。

現在，IIoT與云計算和人工智能算法相結合，為制造經理提供了一個真正的數字助理，可以消除容易出錯和效率低下的人工流程。這些數字助理可以通過移動設備隨時與工廠車間的工作人員進行交流，從而為每個員工提供超越自身人員能力并在需要時超越整個業務的情境意識。這種情境意識可應用于提高復合制造設施任何階段和多個場所的生產率。

這就提出了在數字工廠中如何最好地實施IIoT技術的問題。經常使用的三個實施過程的例子是優化材料選擇、工具維護和質量控制。

用于選擇冷凍儲存的碳纖維原料的方法對效率有重要影響。在所考慮的許多參數中，有原材料暴露時間（ETL）和卷材長度。然而，工廠員工很少有時間或能力去研究所有變量，有時候，關鍵信息通常無法獲得，因此不予考慮。可以理解的是，工廠人員傾向于抓住他們所發現的最近的原材料卷，他們試圖盡量減少在冰柜里的時間，并希望快速開始工作以提高生產率。這種手動和隨機材料選擇過程對浪費和成本有很大影響。

用于選擇時間敏感材料的IIoT / AI解決方案可能非常有效。它監控配備有RFID或BLE標簽的每一卷原材料。兼容的閱讀器放置在生產車間周圍，隨著它們進入制造工廠，卷材長度可以存儲在安全的非現場云中。當一個由AI供電的數字助理可以訪問所有這些信息時，它會立即進行分析，并使用它來選擇最佳長度的材料卷并使用最短的暴露時間（ETL）。

負責從冰柜里取出卷材的工作人員可以配備手持式移動設備，以便數字助理可以與他們“溝通”，并每次指導他們進行最佳的卷材選擇。這一過程需要考慮更多的信息，人類的頭腦信息還做不到進行如此全面的處理和分析，這個過程能夠消除人為操作帶來的錯誤。

IIoT允許工具維護管理流程，該流程依賴于收費標簽和傳感器、自動監控、跟蹤和記錄工具的使用情況，同時安排維護工作。數字助理又向前邁進了一步。它了解每種工具的預防性維護要求，并通過實時監控工具的高壓釜工作周期，優化工具利用率，從而優化未來的生產計劃。

從“基于時間的維護”轉向“基于工作周期的維護”對于提高運營效率至關重要，避免在不需要的時候提前安排。

有了數字助理，當工具需要接受預定的預防性維護時，工作人員會及時得到警報，以便他們能夠相應地重新安排生產計劃，排除延誤和瓶頸。數字助理還更新其他系統來保存需要相同工具的工作指令，避免工廠車間的發生擁擠。

在航空航天等高度管制的行業，制造商發現有必要在任何給定的時間提供審計報告。精確的工具維護記錄允許數字助理立即生成報告，確認制造商遵守了所有必要的規章和程序。

當一個人工智能的數字助理在復合組件設施中負責質量控制時，結果是非常令人印象深刻的。例如，如果發現由于冷凍設備故障而導致一批原材料有缺陷，并且該過程是手動處理的，工廠只好暫停生產，并查閱所有相關紙質資料，以識別和回收所有受影響的原材料單位、WIP、組件和成品部件。剩余的暴露時間需要人工重新計算，并且需要單獨檢查工具包以確定其是否適合繼續使用。

這個過程可能需要很多工時，因此，由于之前的曝露時間造成的浪費肯定會很高。此外，因為在解決問題所需的幾天內生產能力的下降，工廠的成本最終可能會非常巨大。數字線程意味著所有材料、套件和零件都從原材料階段開始，通過在生產車間進行制造以及在現場的部署。

使用數字助手時，如果檢測到冷凍機故障可能會損壞原材料或工具包，系統會立即對所有受影響的物料、曝露時間自動重新計算，并且會通知工作人員所有材料和工具包的狀態。

根據它們的狀況，材料和工具包可以丟棄，或者送去質檢。標記為過期的那些標記為緊急處理。這意味著以前花費數小時的任務現在只需要幾分鐘時間，并且會自動完成。它確保沒有出現故障的部件離開工廠，并且由于質量問題導致的生產延誤被立即檢測到，并且可以被最小化且被快速控制。數字助理還能夠100％確定所有受影響的套件和零件已被識別和定位。此外，軟件警報會即時提示已經離開工廠運送給客戶的零件。這些要么停在路線上，要么會立即通知客戶，從而最大限度地減少為制造商帶來的不便和聲譽損失。

利用數字線程信息，提供雙向零件可追溯性——從材料到產品，從產品返回到材料——如果發生意外情況，制造商將能夠完全控制生產過程，使他們能夠以最少的中斷時間進行快速反應。從而保障他們的生產進度和工單按時完成，確保產品質量。

強大的傳感器、安全的連接技術以及功能強大、可擴展的云計算功能現在已廣泛普及，且價格合理，對人工智能的需求顯而易見。隨著原始設備制造商的質量和成本需求變得更加繁重、產量也在不斷增加，復合材料制造過程變得越來越復雜。有必要通過智能軟件來增加工廠人員的能力，使他們能夠在任何特定時間做出最佳決策。

版權聲明：復材云集尊重版權并感謝每一位作者的辛苦付出與創作；除無法溯源的文章，我們均在文末備注了來源；如文章視頻、圖片、文字涉及版權問題，請第一時間聯系我們，我們將根據您提供的證明材料確認版權并按國家標準支付稿酬或立即刪除內容！