制造业已经摆脱了传统生产中笨重的齿轮和杠杆的束缚。今天，我们正处于一个制造系统是机械工程和数据科学的复杂融合的时代。
传感器是这一复杂装置中的关键环节，通过提供机器性能的实时数据，充当现代制造单位的眼睛和耳朵。让我们深入探讨为什么传感器在当今的制造领域不仅有益而且必不可少。
实时数据的重要性
对于工业 4.0，实时数据已成为卓越运营的货币。互联工作人员平台通过将实时数据集成到集中式系统中来放大实时数据的价值。从机器操作员到高层管理人员，各种利益相关者都可以访问数据并根据数据采取行动。
这不再只是收集数据——而是实时收集数据并使其立即可操作。
这代表了一种范式转变，以前的数据是你一周都囤积的东西，只是为了在周一早上的会议上分析它以供未来决策。现在，您可以利用连接的工作人员平台启用的即时反馈循环，允许现场调整。
实时数据的重要性遍及制造的各个方面，从质量控制和设备监控到复杂任务的执行。这些任务通常需要一定程度的精确度和时间安排，只有即时的、可操作的数据才能提供。
图 1.状态监测传感器示例。图片由巴鲁夫提供
原因一：监控设备
监控设备不再是例行检查和被动维护的问题。有了传感器，我们就进入了预测性甚至规范性维护的领域。振动传感器、温度监视器和声学传感器可以预测机械磨损，使您能够在发生灾难性故障之前安排维护。
这些传感器的工作原理是连续监测振动频率、温度变化和声学模式等各种参数。然后，这些数据被输入到机器学习算法中，该算法可以预测机器部件何时可能发生故障。实时监控不仅可以防止停机，还可以优化机器性能并延长资产寿命。
考虑一下金属制造单元中 CNC 机床的示例。通过结合使用温度和振动传感器，该装置可以提前两周预测主轴故障，从而将计划外停机时间减少 60%。
如果您仍然依赖基于日历的维护，那么是时候升级了。从关键资产开始，逐步扩展基于传感器的监控系统。确保将其与您的制造执行系统 (MES) 集成，以实现无缝数据流和分析。
原因二：质量控制
质量控制已从后期生产活动发展成为制造过程的一个组成部分。借助视觉系统、激光扫描仪和光谱仪等实时传感器，您可以实现近乎完美的检测率。
这些传感器可以识别从尺寸不准确到材料不一致等缺陷。例如，视觉系统使用高分辨率相机和机器学习算法来识别最微小的缺陷。
例如，在半导体制造单位中，激光扫描传感器的实施将缺陷率降低了 40%。这不仅提高了产品质量，还显着减少了浪费。
将实时质量控制传感器集成到您的生产线中，但请记住 - 传感器的好坏取决于其背后的算法。投资优质软件和定期校准。
图 2.机器人手臂上的力-扭矩传感器示例。图片由Robotiq提供
原因 3：促进复杂任务的完成
复杂的制造任务，例如多轴加工或增材制造，需要达到人力无法达到的精度水平。传感器提供用于实时调整的反馈回路，使这些任务可行且高效。
例如，机械臂中的力-扭矩传感器可确保机械臂在组装过程中施加适当的压力。同样，3D 打印机中的光学传感器实时调整激光焦点，确保高分辨率输出。
力扭矩传感器使航空航天制造单位的机械臂能够以 0.01 毫米的精度组装涡轮叶片，这是人类操作员无法实现的。
在实施复杂任务的传感器时，精度是关键。选择高分辨率传感器并确保它们与您现有的系统兼容。此外，还要投资培训您的团队来解释传感器数据并采取行动。
原因四：安全措施
制造中的安全已经从被动演变为主动，这在很多方面都归功于传感器。被动安全措施要求制造商在事件发生后做出响应，而主动安全措施旨在通过预测分析和监控首先防止事件发生。
气体传感器、红外摄像机，甚至工人的可穿戴传感器正在使工作场所比以往任何时候都更安全。这些传感器持续监控环境条件和机器操作。例如，气体传感器可以检测危险泄漏，红外摄像机可以识别电气系统中的热点。
气体传感器的实施使化工厂的危险事故减少了 70% ，因为它们可以在气体泄漏达到临界水平之前检测到泄漏。
安全传感器在任何制造设置中都应该是不可协商的。根据您运营的风险状况对它们进行优先级排序，并确保将它们集成到您的应急响应协议中。
原因 5：数据驱动的见解
数据驱动的洞察力是现代制造业的顶峰。支持物联网 (IoT) 的传感器使这些数据立即可操作，从而更进一步。
这些传感器将数据输入可以做出实时决策的分析平台。例如，组织可以根据实时机器性能数据优化能源消耗模式。
食品加工单位使用物联网传感器来监控其存储单位的温度和湿度。他们利用这些数据动态调整 HVAC 设置，将能源成本降低 20%。
如果您尚未在制造运营中利用物联网的力量，请立即开始。但请记住，数据安全至关重要：确保您的物联网网络安全，以防止任何潜在的漏洞。
挑战与解决方案
在制造环境中实施传感器并非没有挑战。从数据安全到传感器校准，有几个障碍需要克服：
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传感器漂移：随着时间的推移，传感器可能会失去准确性。定期校准应该成为维护计划的一部分。
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数据安全：传感器受损可能会导致整个操作瘫痪。投资多层网络安全措施，包括数据加密和安全访问控制。
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集成问题：来自不同制造商的传感器通常存在兼容性问题。选择符合 OPC-UA 等行业标准的传感器，以确保无缝集成。
尽管存在挑战，但它们远非不可克服。正确的规划和遵循最佳实践将使您能够充分利用传感器技术的潜力。
传感器技术的未来
当我们站在新技术时代的门槛时，量子传感器和边缘计算成为了热门话题。它们是传感器技术发展的下一个合乎逻辑的步骤。
例如，量子传感器提供了前所未有的灵敏度和准确性，为我们梦想的应用打开了大门。边缘计算可以在数据生成的地方进行更快的处理，从而减少延迟并增强实时功能。
然而，最终的目标仍然是一样的：获得可立即应用的可操作的见解，以提高运营效率和产品质量。这些新技术应该用于增强我们现有的系统，使它们更加强大和响应能力更强，而不是仅仅作为目的。
传感器已经从单纯的数据收集器发展成为现代制造业的基石。他们是工厂车间的眼睛和耳朵，不断为数据生态系统提供数据。
如果您尚未将先进的传感器技术集成到您的制造流程中，那么您就在积极倒退。未来是传感器驱动的，是时候加入进来了，否则就有在竞争中落后的风险。