Modula Cloud:远程仓库管理系统

在工业4.0时代，预见性维护越来越普遍和知名。

这是一种利用复杂的软件和算法对机械或工业系统参数进行监控的新方法人工智能和机器学习．

必要条件预见性维护是通过在机器(例如，垂直自动仓库)上安装物联网传感器来获取数据的能力。这是因为预测维护的可能性精确地发生在历史数据系列的处理的基础上:如果我们知道过去发生了什么，我们就可以预测(我们显然需要软件来为我们进行这些计算)。

检查信息使这些过程更有效率。

数据收集是如何进行的?

数据收集系统——通常在云中找到——连接到公司的软件:平台然后直接从机器检索数据，用数学计算处理它，并能够感知偏离标准的情况，并报告相对于平均范围的异常情况更好地计划干预措施，避免生产停止或机器停机，对生产造成间接成本。

Modula Cloud:安全的综合物流管理系统

甚至Modula的垂直仓库也采用了这种方法，多亏了Modula连接Modula垂直仓库的云平台Modula WMS软件．

Modula Cloud收集和处理来自仓库(甚至在不同城市和国家的不同系统上)的信息和活动，以便每个Modula的数据是可用的,包括:

• 托盘饱和
• 性能、吞吐周期
• 系统注册表数据
• 仓库状态(联机-脱机-错误)
• 消费
• 任务
• 维护
• 打开帮助票
• 托盘
• 机器日志等等。

物联网平台存储遥测数据建立一个历史知识库，这对培训是必不可少的机器学习识别故障和故障的算法。

这些数据按时间顺序收集，然后通过通信协议放到网上所有主管人员使用提供后专用定制用户名和密码．

从这个观点数据安全成为一个基本要求这就是为什么Modula云完全采用微软技术开发，并部署在微软Azure云平台上，该平台配备了所有用于信息管理的安全认证，以及用于身份验证和数据交换的加密系统。

对于IT端的客户端来说，唯一的先决条件是从Modula Server PC工作站稳定和持续的互联网连接。

计划仓库维护以避免生产中断

多亏了云，历史数据被收集起来，并根据一个有用的数学模型进行统计分析识别磨损的迹象，最常见的错误并根据与既定参数的偏差估计故障的影响。

汇总的数据会在平台上实时显示和传达给客户，以及协助和客户关怀服务。

这意味着通过自定义仪表板、警报和其他kpi远程监视机器的运行状况、OEE参数和其他kpi预测通知．此外，该信息可用于自动生成与维护活动相关的工作订单。

能够预测故障为我们的客户提供了一个具体的机会来改进流程，防止意外的生产停产，并将管理成本降至最低。它还通过消除所有不必要的和浪费的活动，最大限度地提高维护计划的效率。

使用Modula Cloud远程解决机器故障

与Modula云在美国，远程诊断肯定更容易。问题变得容易理解，并很快得到解决。

事实上，它变得很容易有一个直接的辅助线路，甚至通过一个“直接呼叫副驾驶”功能排除电话和电子邮件:只需从仓库中简单点击一下，故障分析所需的所有数据就会实时发送给客户服务中心。

所有这些技术的结合意味着技术人员几乎可以100%远程工作，并在机器前面指导操作人员。据统计,80%的机器故障可以解决这种方式,没有现场干预．