质量和效率

　　虽然为手头的应用选择合适的传感器是一个良好的一个步，但质量部门的效率不仅仅是传感器选择，还必须考虑质量体系周围的环境数据。随着工业物联网(IIoT)首次亮相，从事质量工作的公司有兴趣寻找使用该技术为制造商提供更智能数据并*终提高效率的方法。物联网的一个方面涉及在机器框架内使用传感器来跟踪CMM周围的环境变化。如果CMM在任何时候由于环境干扰而停止，那么整个过程也会受到影响。

　　环境事件可能会影响测量数据，包括振动，温度尖峰，探头碰撞事件，湿度等。通过跟踪这些事件，制造商可以更加自信地测量结果。CMM市场的一个重大进步是引入了物联网(IoT)设计的远程环境监测软件。该技术监测测量执行状态以及测量过程中断或失败的几个典型环境原因。这些环境条件不仅受到监控，而且还会被记录下来，以提供保持流程顺利运行所需的可操作信息。

　　除了增强信心之外，制造商还可以开始消除不良数据的环境原因，或在发生异常时对其进行验证。此外，通过排除环境事件，他们将在根本原因分析中更有效地利用时间。环境数据也可能会对可能在不久的将来导致停机的问题有所了解。例如，随着时间的推移跟踪这些数据，制造工程师可以看到趋势，例如可能需要更换的振动垫上的磨损。

　　质量数据

　　随着整体设备效率(OEE)这一提高制造效率的黄金标准等新指标，制造商依赖于从不同产品开发接触点捕获的数据，以帮助他们对购买设备，获取资源和经济有效的方式做出更明智的决策更顺利地进行生产。一些公司甚至正在实施特殊效率团队，以跟踪高级管理层并就如何提高效率进行沟通。

　　CMM数据一直在制造业中占有一席之地。但是今天，数据在智能制造中发挥着重要作用，公司仍然在挖掘它以寻找他们需要的答案。将传感器添加到测量系统以跟踪异常是等式的一部分。但是，通过噪声来寻找真正重要的数据是一项挑战。

　　那么，哪些类型的数据将为公司提供更好决策所需的反馈?

　　通过跟踪和监控机器数据(例如运行时间和停机时间)找到的利用率信息可以为生产经理提供清晰的资源缺口视图以及哪些部门*有效。除了利用率之外，随着时间的推移跟踪数据将提供大量信息以帮助决策。执行趋势分析可以更好地了解制造设备的长期运行情况。在某些情况下，它甚至可以允许那些分析数据的人看到何时应该校准机器或者在工具上磨损。

　　制造业质量的未来

　　制造质量的未来将是企业内部的连通性。通过让信息在整个生产过程中流动，连接将数据提升到一个全新的水平，为制造商提供结果，使他们能够更快地采取行动和沟通。在当天，质量被视为远离其他生产的CMM操作，并且通常在工厂车间的单独区域中进行处理。

　　今天，质量和质量数据正在整个生产过程中被推动，以实时优化过程。

　　通过在整个产品生命周期中捕获和共享数据，无论其来源是CMM还是扫描传感器，制造商都能更清晰地了解其质量运营情况。通过访问按需可操作数据，他们可以采取纠正措施来优化输出，*大限度地减少停机时间并更有效地利用资源。拥有互联生态系统不仅可以提供更好的决策，还可以影响制造机器相互协作的方式。现在，具有各种增强传感器的CMM可以彼此连接，以及其他制造设备。基于这些数据，可以做出明智的决策，例如自动安排维护，运行趋势分析或为不同的工作安排机器。

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