质量控制是每个行业的基础，在制造业中尤为重要。多变的市场需求、高昂的材料和生产成本以及最终产品的关键任务性质促使设备制造商力求一流的质量和最少的废品。随着物联网（IoT）在制造业的逐步发展，质量管理被认为是一个充满机遇的领域。质量管理挑战一瞥有效的质量管理依赖于持续监测和控制一系列影响产品质量的机器和工艺参数的能力。为确保一致的产品性能并符合标准，设备不断重新校准以响应生产线中的工艺调整和其他变化。然而，随着加工系统和制造过程的复杂性不断增加，再加上有线网络的局限性，许多过程变量被忽视了。虽然有线通信非常适合高吞吐量、时间敏感的自动化任务，但它缺乏大规模捕获遥测数据所需的灵活性和经济性。通常，环境条件等因素虽然可以显着影响质量变异性，但通常没有得到研究和控制。例如，在汽车制造中，较低的室温会导致3D打印组件冷却过快，从而降低其质量。更重要的是，大多数上世纪末设计的有线工业系统不支持车间以外的数据交换。这会产生无法用于提高生产力和吞吐量的数据孤岛。相反，流程优化和质量管理通常依赖于被动的、手动的生产后检查。除了代价高昂的人工干预之外，这还带来了显着的质量可变性和相关成本，同时也使得难以追踪质量问题的根本原因。工业4.0：主动质量管理提高流程可见性的迫切需求说明了物联网及其工业4.0在主动质量管理方面的巨大潜力。无线设备对制造业来说不一定是新事物，但大多数传统解决方案无法满足工业运营的关键要求，例如范围、功耗和易于集成。这种新一代物联网连接不仅提供了工业级的通信可靠性和安全性，还提供了克服制造惯性所需的高可扩展性、成本效益和互操作性。无线物联网网络可以在生产线上捕获大量精细的关键数据，使制造商能够前所未有地控制其运营和产品输出。除了反应性质量检查外，物联网数据还支持主动质量保证方法，以在生产过程中及早诊断和预防缺陷，从而实现更高的生产吞吐量，同时降低成本和浪费。通过24/7远程监控，质量经理可以立即发现操作设备和流程中可能导致潜在产品缺陷的不合规情况。快速QA有助于从源头上识别问题并进行故障排除以防止将来出现缺陷。一旦诊断和验证了不同的质量问题来源，制造商甚至可以开发和实施质量控制模型，以进一步优化产品性能。利用持续的传感器输入，此类模型允许机器自动适应环境条件等变量中不需要的波动，从而产生最高和一致的产品属性。对于制药、食品饮料等行业，质量管理不仅仅局限于生产线。储存期间的温度、湿度、冲击和其他因素会影响产品的保质期。因此，物联网传感器网络可以帮助监控和实现理想的存储条件。面向未来的无线连接在大多数工业环境中，物联网部署往往复杂、昂贵且令人生畏，因为数据采集是一项固有的挑战。事实上，这一切都取决于为正确的业务案例选择正确的技术。几十年来，速度和超低延迟一直是工业通信的重中之重。然而，随着物联网遥测应用的新浪潮，这些应用在自动化之外的许多用例场景中变得无关紧要。相反，真正重要的是通信网络的长期可靠性、可集成性和可管理性，因为它可以扩展以容纳数千个连接的端点。MYTHINGS专为满足未来工业网络的此类关键要求而设计。它引入了一种功能强大、经济高效且可改造的解决方案，可帮助制造商快速将遗留资产和设备转变为动态连接的系统。同时，它允许您利用新的大量数据，例如环境参数，这些数据以前由于传统通信解决方案的高成本和复杂性而未得到处理。最终，向下一次工业革命的过渡将永远不需要对现有设备进行代价高昂且令人生畏的拆除和更换。恰恰相反，多用途物联网技术应该使您能够以直接的方式直接从遗留系统中利用工业4.0的价值。
