Brompton Bicycle 通过 RS Industria 和 AWS 将产量提高 20%

Brompton 的 Greenford 工厂装配线的一个关键部件，六轴计算机数控（CNC）机床，是生产瓶颈的根源。该机床对于制造自行车的折叠车架以实现品牌独特的销售主张而言，具有至关重要的意义。由于生产周期时间长，加上难以预见即将发生的资产故障，所以 CNC 机床性能不佳，这会导致出现大量不可预见的停机时间，并对产能产生不利影响。

为了在车间实施有预见性的措施和产能规划，Brompton 需要了解机床的运行情况，包括可能导致机床故障的问题。为此，Brompton 需要采用一种方法来持续监控机床的性能。

在确定了对持续监控的需求后，Brompton 向 AWS 合作伙伴 RS Industria 寻求解决方案。RS Industria 可以访问 CNC 机床的实时监控数据。通过分析之前解决方案中的历史数据，Brompton 能够根据 CNC 机床中每个伺服电动机的最大扭矩值来设置自动关闭。

RS Industria的新解决方案使用 AWS IoT Core和AWS IoT Greengrass从布朗普顿互联工厂的边缘设备捕获实时机械遥测数据。然后，这些数据被提取到亚马逊简单存储服务 (Amazon S3) 和亚马逊时间序列数据库中，触发 AWS Lambda 函数来处理和存储这些数据。该解决方案还可根据传感器数据自动构建控制面板，以便 Brompton 可以查看其生产线数据，例如可用性或能源使用情况。RS Industria 的分析工具包 Data Studio [也使用 Amazon Web Services（AWS）的服务构建] 提供关键的切实可行的见解，以便能够及时干预车间。根据这些见解采取行动有助于 Brompton 团队防止出现重大机器中断，并提供宝贵的数据以支持故障查找、诊断和解决。

使用 RS Industria 的数据平台后，无需单独测试多个机床部件，便可确保其正常运行。这一点为 Brompton 工厂带来了诸多好处。Brompton 的制造工程师 Malcolm Millar 说：“我一直在使用 RS Industria 来加快加工速度和进给。与 RS Industria 合作后，我们缩短了生产周期时间，并无需再费时进行工程维护，从而可以将这些时间更好地用于其他活动。”

此外，有关机床故障的早期警告和有关机床性能的实时见解发挥了重要作用，将 Brompton 工厂的 CNC 机床停机时间减少 33%。现在，对于工程师和车间人员来说，流程更加顺利了，该解决方案每年为 Brompton 节省超过 4 万英镑的零件和人工成本。

这一举措的最大益处可能是提高了工厂的制造潜力。得益于 RS Industria，Brompton 的自行车年产能目前增加了 2 万辆自行车，这有利于将便携式自行车进一步推广到世界各地。正如 Millar 所说：“为了与 Brompton 对创新的重视保持一致，我们将借助由 RS Industria 和 AWS 提供的前瞻性制造解决方案，迎接生产的未来。”