I dagens industrilandskap foregår det subtil endring. Produksjonsindustrien var en gang verdsatt for sin mekaniske ekspertise men blir nå mer og mer drevet av data og analyse. “Fremtidens fabrikk” er en idé som går utover konvensjonelle produksjonsparadigmer og inn i en verden der data er like viktig som alle håndgripelige råvarer.
Industry 4.0 og smarte fabrikker
Den fjerde industrielle revolusjon, Industry 4.0, handler om integrasjonen av smart teknologi i produksjonslandskapet og startet på slutten av 2000-tallet. For tiden snakker selskaper om neste generasjons produksjon, nemlig Industry 5.0, og dette er et konsept som fortsatt er i utviklingsstadiet. Førstnevnte kobler mennesker og maskiner sammen, mens formålet med Industry 4.0 er å automatisere oppgaver, koble maskiner til nettverket og samle inn data på et sentralt sted.
Her økes ikke bare sammenkoblingen av enheter effektiviteten og produktiviteten, men omdefinerer også produksjonsprosessen. I dag er smarte fabrikker ikke bare produksjonsanlegg, men sofistikerte knutepunkter for teknologi og data, sømløst integrert gjennom tingenes internett (IoT), maskinlæring (ML), kunstig intelligens (AI) og skyen.
Stordata og analyse i produksjonsindustrien
Stordata er den enorme mengden informasjon som genereres fra ulike kilder i et industrielt miljø og er hjørnesteinen i smart produksjon. Datadrevne organisasjoner kan mer effektivt forutse og forebygge problemer. Ved hjelp av sanntidsanalyse av data kan produksjonsvirksomheten identifisere og reagere på problemer før de utvikler seg. Datadrevne strategier hjelper produsentene med å optimalisere driften, fra prediktivt vedlikehold og kvalitetskontroll til forbedret forsyningskjede- og lagerstyring.
“I produksjonsindustrien kan driftsledere bruke avansert analyse til å gjøre et dypdykk i historiske prosessdata, identifisere mønstre og sammenhenger mellom ulike prosesstrinn og innsatsfaktorer og deretter optimere de faktorene som viser seg å ha størst effekt på utbyttet. Mange globale produsenter i en rekke bransjer og geografiske områder har nå en overflod av sanntidsdata og mulighet til å gjennomføre slike sofistikerte statistiske vurderinger.”
– Auschitzky, E., Hammer, M., og Rajagopaul, A., McKinsey & Company, 2014 How big data can improve manufacturing
Ifølge en studie fra World Economic Forum fra 2021 sier likevel bare 39% av lederne i produksjonsindustrien at de effektivt har utvidet datadrevne bruksområder utenfor produksjonsprosessen for et bestemt produkt. Store selskaper som Nestle, Roche og ABB ligger langt foran her, og kan være til inspirasjon for andre. Dette er selskaper som bruker data og analyse for å forbedre sine beslutningsprosesser, noe som øker effektivitet og kvalitet, og viser at skiftet mot datadrevene løsninger innen produksjon er på vei. Les videre for å lære hvilke fordeler stordata og analyse gir i produksjonsindustrien, og hvordan du kan utnytte dem til å optimalisere produksjonsvirksomheten.
Stordata i produksjon
I produksjon brukes stordata på en rekke måte og hjelper produsenter forbedre driften og ta bedre beslutninger: fra sporing av produktkvalitet til overvåking av produksjonslinjenes ytelse.
Dette er noen av de vanligste bruksområdene:
Sensorer og IoT
Mange enheter i avansert industrielt utstyr har sensorer installert for å samle inn data om blant annet temperatur, trykk, vibrasjon og gjennomstrømning. Disse funksjonene forsterkes ytterligere av IoT-enheter, som grensesnitt-gatewayer fra Moxa eller industrielle mobilrutere fra Teltonika, som kobler sammen ulike systemer og utstyr. Sanntidsdata som samles inn lar produsenter identifsere problemer med maskiner, optimalisere produksjonsprosesser og implementere prediktivt vedlikehold.
Maskiner og utstyr
Moderne produksjonsmaskiner er i seg selv rike datakilder. De er ofte utstyrt med datamaskiner og digitale grensesnitt som samler inn informasjon om produktivitet, vedlikeholdslogger og driftsdata. De analyserer maskinens effektivitet, kan forutsi nedetid og forbedrer vedlikeholdsplanene.
Produksjonslinjer
Data som samles inn fra produksjonslinjen brukes til å optimalisere hele produksjonsprosessen, fra start- og stopptider, produksjonshastigheter og kvalitetskontroller, og dermed maksimere produktivitet og minimere sløsing.
Kvalitetskontroll
Automatiserte kvalitetskontrollsystemer samler inn data om produktenes kvalitet og egenskaper, som form, dimensjoner, vekt, visuelle feil og andre parametere. Dette er avgjørende for å bestemme kvaliteten på produktene, minimere feil og oppfylle kvalitetsstandardene.
Forsyningskjede og logistikk
Data som leveres fra forsyningskjeden omfatter informasjon om lagernivåer, ordrebehandlingstider, leveringsdatoer, leveringsplaner og leverandørens ytelse. Analyser gjennomføres og bidrar til bedre planlegging av lagernivåer, distribusjon og materialinnkjøp og forbedre leveringstidene. Hvis du fortsatt trenger hjelp til å håndtere problemer i forsyningskjeden, kan du lese artikkelen vår her for å minimere kostnadene.
Menneske-grensesnitt systemer
Driftsutfordringer og effektivitetsgevinster kan oppnås med innspill fra teknikere og operatører, som ofte hentes via HMI-er (menneske-maskin grensesnitt). HMI-er gir informasjon om fremdrift og mekanisk ytelse, og hjelper operatørerer å kontrollere maskiner og maksimere effektiviteten. Les mer om HMI-er i denne artikkelen, og velg det ideelle grensesnittet for ditt prosjekt.
Fordeler
I Industry 4.0 har stordata og analyse blitt avgjørende for effektivitet, innovasjon og produktivitet. Datadrevet produksjon gir en rekke fordeler som gjør det enklere for bedrifter å holde seg konkurransedyktige i dagens marked. Dette er noen av de viktigste fordelene:
- Økt effektivitet– optimaliserte produksjonsprosesser for høyere produksjon og bedre ressursutnyttelse.
- Kvalitetskontroll – tidlig oppdagelse av feil gjør det mulig å gripe inn i tide og minimere svinn.
- Forutseende vedlikehold– ved å forutse utstyrssvikt kan man redusere nedetid og vedlikeholdskostnader.
- Kostnadsbesparelser – gjør det mulig for bedrifter å identifisere ineffektivitet og spare penger på energi, materialer og arbeidskraft.
- Optimalisering av forsyningskjeden – hjelper deg med lagerstyring og logistikk for en mer effektiv forsyningskjede.
- Tilpasning og markedstilpasning– gjør det mulig for bedrifter å tilpasse seg raskt til markedsendringer, kundebehov og utvikling av nye produkter.
- Informert beslutningstaking – gjennom analyser og rapportering i sanntid kan bedrifter ta mer informerte og nøyaktige beslutninger.
- Forbedret sikkerhet– sikkerhetsrisikoer kan identifiseres og håndteres på forhånd for å redusere antall ulykker og minimere innvirkningen på driften.
- Bærekraft– gjennom optimalisert ressursbruk støtter datadrevet produksjon miljøvennlig praksis og hjelper bedrifter med å nå sine bærekraftsmål.
- Konkurransefortrinn– produsenter kan ligge foran konkurrentene ved å utnytte datadrevet innsikt og ny teknologi.
- Kundetilfredshet– kundene vil sette pris på å få behovene sine dekket raskere, høyere produktkvalitet og muligheten til å tilpasse kjøpene sine.
- Strategisk forretningsinnsikt– gjennom langsiktig datainnsamling og analyse kan bedrifter forstå kundene sine bedre og planlegge mer effektive strategier.
Optimaliser produksjonsprossen med 5 trinn
For å forvandle anlegget til en smartfabrikk med forbedret effektivtetet, reduserte kostnader og økt produktkvalitet må du bruke data. Nedenfor har vi samlet en liste over fem datadrevne løsninger som kan hjelpe deg på veien:
- Datainnsamling og integrasjon
Målsetting: Samle inn omfattende data fra alle relevante kilder.
Tiltak:
- For å samle inn driftsdata i sanntid kan du installere sensorer og IoT-enheter.
- For å integrere forretnings- og kundedata kan man bruke verktøy som CRM (Customer Relationship Management) og ERP (Enterprise Resource Planning).
- Sørg for at data fra forsyningskjeden, lageret og logistikken er tilgjengelige og enkelt kan kobles sammen.
Resultat: En helhetlig oversikt over produksjonsprosessene med et integrert datasett.
- Dataanalyse og innsiktsgenerering
Målsetting: Konvertere rådata til innsikt som kan brukes til noe.
Tiltak:
- Bruk avanserte dataanalyseverktøy til å behandle og analysere dataene.
- Bruk statistiske metoder og maskinlæringsalgoritmer til å identifisere mønstre, trender og avvik.
- Samarbeid med domeneeksperter for å kontekstualisere datainnsikt.
Resultat: Identifisering av forbedringsområder som kvalitetsproblemer, ineffektivitet og flaskehalser i produksjonen.
- Prosessoptimalisering og automatisering
Målsetting: Gjennomføre endringer for å forbedre produksjonseffektivitet og kvalitet.
Tiltak:
- Endre maskininnstillinger, optimalisere arbeidsflyten eller omfordele ressurser for å få bedre innsikt til å forbedre produksjonen.
- Automatiser repetitive oppgaver og prosesser der det er mulig.
- Nøkkelindikatorer bør kontrolleres jevnlig for å vurdere effekten av endringer.
Resultat: Økt produktkvalitet, redusert svinn og økt driftseffektivitet.
- Prediktivt vedlikehold og proaktiv styring
Målsetting: Øke utstyrets levetid og unngå nedetid.
Tiltak:
- Bruk prediktive vedlikeholdsalgoritmer til å forutse og stoppe utstyrshavarier.
- Utvikle en tidsplan basert på datadrevne prognoser.
- Videreføre kunnskapen til personalet slik at de kan reagere proaktivt på varsler og indikasjoner.
Resultat: Reduserte vedlikeholdskostnader, økt levetid for utstyret og mindre uforutsett nedetid.
- Kontinuerlig forbedring og tilpasning
Målsetting: Skape et miljø som alltid er optimalisert og tilpasset.
Tiltak:
- Oppmuntre til en tilbakemeldingssløyfe der operatører og ledere kan bidra med innsikt og forslag basert på data.
- Gjennomgå og oppdatere prosessene jevnlig for å ta hensyn til nye data og endrede markedsforhold.
- Invester i opplæring og utvikling for å øke de ansattes datakompetanse og analytiske ferdigheter.
Resultat: En robust og fleksibel produksjonsprosess som er i stand til å utvikle seg kontinuerlig for å tilfredsstille skiftende behov og muligheter.
Datadrevne beslutninger er grunnleggende
Å ta i bruk sofistikerte datastrategier er avgjørende for produsenter som ønsker å forbedre driften og skaffe seg et konkurransefortrinn. Ved å inkorporere disse strategiene i alle deler av virksomheten, fra styring av forsyningskjeden til forebyggende vedlikehold, kan bedrifter øke produktiviteten og innovere, samtidig som de posisjonerer seg for suksess i et globalt marked i rask endring. Det handler om mer enn bare teknologiske fremskritt.
