Return to search

Industry 4.0 Value Creation for Automated Press Hardening Production Lines

Industry’s technologies and equipment continuously advance, and the importance of continuously being able to produce increases. Todays’s automotive industry is a competitive market where efficiency is critical to keeping market shares. However, the quality of the products can not be compromised. Therefore new technologies are introduced to collect data and analyze it to optimize production. One technology that is often mentioned in the industry is Industry 4.0, which is a combination of multiple technologies that can be implemented to create smart factories and smart manufacturing. This thesis aims to evaluate implementable solutions for Industrial Internet of Things(IIoT) and Cyber-physical production systems (CPPS). Regarding which generates the most value for companies that uses press hardening production lines. The aim is also to compare IIoT against current data acquisition and control systems on the market. Identifying possible solutions and evaluating them have gone through multiple stages, while using product development methodology. Firstly by observing and understanding how customers use the products and identifying potential problems associated with the manufacturing process. Using that knowledge and, through iterations, improve the solutions and validate them by being evaluated by the customers. The project results concluded in having identified 17 possible general solutions that have been evaluated. These can be categorised as Performance, Costs, or Predictive maintenance. The solutions that created the most value for the customers were pressure and vibration analysis. For implementation of data acquisition and control system, Industrial Internet of Things is advantageous compared to current systems. This is due to a more streamlined architecture and choices of protocols available. In the end, by analysing all the data, including the information received from the interviewees, the desirable solution includes detailed machine health monitoring and a system that ensures product quality. / Industrins teknologier och utrustning går framåt och vikten av att kontinuerligt kunna tillverka ökar. Fordonsindustrin är idag en konkurrensutsatt marknad där effektivitet är nyckeln till att behålla marknadsandelar, men kvaliteten på produkterna kan inte kompromissas. Därför introduceras ny teknik för att samla in data och analysera den för att optimera produktionen. En teknik ofta nämnd i branschen är Industri 4.0 som är en kombination av flera delsystem som kan implementeras för att skapa smarta fabriker och smart tillverkning. Syftet med detta examensarbete är att identifera implementerbara lösningar av Industrial Internet of Things och Cyberfysiska produktionssystem. Identifiera vilka som genererar mest värde för företag som använder presshärdande produktionslinjer. Samt jämföra IIoT med nuvarande datainsamlings- och kontrollsystem på marknaden. Processen att identifiera möjliga lösningar och utvärdera dem har genomgått flera stadier genom att använda etablerad produktutvecklingsmetodik. Genom att observera hur kunder använder produkterna och förstå potentiella problem som uppstår under tillverkningsprocessen. Därefter har den informationen genomgått iterationer för att förbättra lösningarna och slutligen validerats genom att utvärdera dem av kunden. Resultatet av projektet har identifierat 17 möjliga generella lösningar som har utvärderats. De kan kategoriseras som prestanda, kostnader eller förutsägande underhåll. De lösningar som skapade mest värde för kunderna var tryck- och vibrationsövervakning. För implementering av datainsamling och kontrollsystem är IIoT fördelaktigt jämfört med nuvarande system. Detta på grund av en mer strömlinjeformad arkitektur och val av tillgängliga protokoll. Slutaktligen, genom att analysera all data inklusive informationen från intervjupersonerna, inkluderar den önskvärda lösningen detaljerad maskintillståndsövervakning och ett system som säkerställer produktkvalitet.

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:bth-23024
Date January 2022
CreatorsKarlsson, VIktor
PublisherBlekinge Tekniska Högskola, Institutionen för maskinteknik
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0027 seconds