W samym sercu renesansu przemysłowego dwudziestego pierwszego wieku dokonuje się cicha rewolucja. Przemysł wytwórczy, dotychczas uznawany głównie za mechaniczny, przechodzi gwałtowną przemianę, przekształcając się w obszar definiowany przez dane i analitykę. Pojęcie „fabryki przyszłości” wybiega poza tradycyjne paradygmaty produkcji, wkraczając w sferę, w której dane mają takie samo znaczenie jak surowce.
Przemysł 4.0 i inteligentne fabryki
Trwająca obecnie rewolucja określana mianem czwartej rewolucji przemysłowej rozpoczęła się pod koniec XXI wieku i stale postępuje. Od pewnego czasu mówi się o kolejnej fazie produkcji, określanej mianem Przemysłu 5.0, który pozostaje wciąż w fazie rozwoju. Przemysł 4.0 koncentruje się na automatyzacji zadań, łączeniu maszyn z sieciami i agregowaniu danych w scentralizowanych lokalizacjach, podczas gdy Przemysł 5.0 ma na celu połączenie pracy ludzi i maszyn.
W Przemyśle 4.0 wzajemne połączenia urządzeń wykraczają poza zwiększanie wydajności i produktywności i całkowicie przekształcają proces produkcyjny. Obecnie inteligentne fabryki nie są już tylko zwykłymi zakładami produkcyjnymi – stanowią wyrafinowane centra technologii i danych, płynnie zintegrowane za pośrednictwem Internetu rzeczy (IoT), uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji i chmury.
Rola Big Data i analityki w produkcji
Big Data, czyli obszerne informacje generowane z różnych źródeł w środowisku przemysłowym, są podstawą doskonałości produkcyjnej. Organizacje wykorzystujące te dane okazują się bardziej skuteczne i wydajne w przewidywaniu problemów i zapobieganiu im. Analiza danych w czasie rzeczywistym umożliwia proaktywne identyfikowanie i rozwiązywanie problemów, zapobiegając ich eskalacji. Strategie oparte na danych odgrywają kluczową rolę w procesie optymalizacji działalności produkcyjnej, począwszy od konserwacji predykcyjnej i kontroli jakości, a skończywszy na usprawnieniu łańcucha dostaw i zarządzania zapasami.
Menedżerowie operacyjni w branży produkcyjnej mogą korzystać z zaawansowanej analityki, aby szczegółowo analizować historyczne dane procesowe, identyfikować wzorce i zależności między poszczególnymi etapami procesu i danymi wejściowymi, a następnie optymalizować czynniki, które mają największy wpływ na wydajność. Duża liczba globalnych producentów działających w różnych branżach i regionach geograficznych ma do dyspozycji mnóstwo danych z hal produkcyjnych w czasie rzeczywistym oraz możliwość przeprowadzania zaawansowanych analiz statystycznych”.
– Eric Auschitzky, Markus Hammer i Agesan Rajagopaul, How big data can improve manufacturing
Niestety, według badania przeprowadzonego w 2021 r. przez Światowe Forum Ekonomiczne, tylko 39% kadry kierowniczej w branży produkcyjnej twierdzi, że skutecznie rozbudowało możliwości wykorzystania danych poza proces produkcji konkretnego produktu. Naśladowanie praktyk stosowanych przez duże firmy, takie jak Nestlé, Roche i ABB, może przynieść wymierne korzyści. Przedsiębiorstwa te wykorzystują dane i analitykę w celu usprawnienia procesu decyzyjnego, poprawy wydajności i podniesienia jakości. To zjawisko odzwierciedla szerszą zmianę polegającą na stosowaniu metod opartych na danych w produkcji i operacjach biznesowych. Zastosowanie Big data i analityki w produkcji niesie ze sobą wiele korzyści. Oto kilka źródeł danych i sposobów ich wykorzystania w optymalizacji operacji produkcyjnych.
Źródła Big Data w branży produkcyjnej
Big Data wykorzystuje się obecnie w branży produkcyjnej na wiele różnych sposobów. Dane te pomagają producentom usprawniać procesy i podejmować lepsze decyzje – od śledzenia jakości produktów po monitorowanie wydajności linii produkcyjnych.
Wśród najczęstszych zastosowań Big Data w branży produkcyjnej można wymienić następujące:
Czujniki i urządzenia IoT
Zaawansowany sprzęt przemysłowy jest często wyposażony w czujniki, które zbierają dane na temat różnych parametrów, takich jak temperatura, ciśnienie, wibracje i przepustowość. Możliwości te są dodatkowo rozszerzane przez urządzenia IoT, takie jak bramy interfejsów Moxa lub przemysłowe routery komórkowe Teltonika, ułatwiające płynne połączenie różnych systemów i urządzeń. Dane z czujników i urządzeń IoT gromadzone w czasie rzeczywistym umożliwiają producentom identyfikację problemów dotyczących maszyn, optymalizację procesów produkcyjnych i wdrażanie strategii konserwacji zapobiegawczej.
Maszyny i sprzęt
Oprócz czujników źródłem danych są również nowoczesne maszyny produkcyjne. Często wyposażone w komputery i interfejsy cyfrowe, maszyny te mogą gromadzić informacje na temat produktywności, dzienników konserwacji i danych operacyjnych. Informacje te są bardzo przydatne podczas analizy wydajności maszyn, przewidywania przestojów i udoskonalania harmonogramów konserwacji.
Linie produkcyjne
Dane pozyskane z linii produkcyjnej mogą posłużyć do zoptymalizowania całego procesu produkcyjnego, w tym czasu od uruchomienia do zatrzymania, tempa produkcji i kontroli jakości. Optymalizacja ta ma na celu zmaksymalizowanie produktywności i zminimalizowanie odpadów, wspierając wydajność w całej operacji produkcyjnej.
Systemy kontroli jakości
Zautomatyzowane systemy kontroli jakości systematycznie gromadzą dane dotyczące różnych parametrów produktów, w tym kształtu, wymiarów, wagi, wad wizualnych i innych parametrów. Proces ten ma kluczowe znaczenie podczas oceny jakości produktu, minimalizowania wad i zapewniania zgodności ze standardami jakości.
Łańcuch dostaw i logistyka
Dane z łańcucha dostaw obejmują informacje o poziomach zapasów, czasach realizacji zamówień, terminach wysyłek, harmonogramach dostaw i wydajności dostawców. Dzięki analizie takich danych można lepiej planować poziomy zapasów, dystrybucję i pozyskiwanie materiałów, redukując koszty i poprawiając czasy dostaw. Więcej informacji o tym, jak radzić sobie z problemami związanymi z łańcuchem dostaw, można znaleźć w naszym artykule.
Systemy człowiek-interfejs
Wyzwania operacyjne i zwiększenie wydajności często zależą od opinii techników i operatorów, uzyskiwanych zazwyczaj za pośrednictwem interfejsów człowiek-maszyna (HMI). Interfejsy HMI służą jako podstawowe narzędzia w środowiskach przemysłowych i systemach produkcyjnych, dostarczając użytkownikom informacji na temat postępów i wydajności mechanicznej. Pomagają operatorom w sterowaniu maszynami, przyczyniając się do maksymalizacji wydajności. Więcej informacje na temat interfejsów HMI można znaleźć w naszym artykule, w którym pomagamy w wyborze optymalnego interfejsu człowiek-maszyna.
Zalety produkcji opartej na danych
W dobie Przemysłu 4.0 Big Data i analityka stały się podstawą zwiększania wydajności, innowacyjności i produktywności. Produkcja wykorzystująca dane oferuje szereg korzyści, które pozwalają organizacjom zachować konkurencyjność na dzisiejszym dynamicznym rynku. Oto niektóre z największych korzyści:
- Zwiększona wydajność: Zoptymalizowane procesy produkcyjne prowadzą do wyższej wydajności i bardziej efektywnego wykorzystania zasobów.
- Kontrola jakości: Wczesne wykrywanie usterek umożliwia interwencję w odpowiednim czasie, minimalizując ilość odpadów.
- Konserwacja zapobiegawcza: Przewidywanie awarii sprzętu pomaga ograniczyć przestoje i koszty związane z konserwacją.
- Oszczędność kosztów: Identyfikacja nieefektywności umożliwia przedsiębiorstwom obniżenie kosztów energii, materiałów i robocizny.
- Optymalizacja łańcucha dostaw: Pomaga w zarządzaniu stanami magazynowymi i logistyką, tworząc bardziej wydajny łańcuch dostaw.
- Dostosowanie się do potrzeb rynkowych: Umożliwia firmom szybkie reagowanie na zmiany rynkowe, zapotrzebowanie klientów i rozwój nowych produktów.
- Świadome podejmowanie decyzji: Analiza i raportowanie w czasie rzeczywistym umożliwiają firmom podejmowanie bardziej świadomych i trafnych decyzji.
- Zwiększone bezpieczeństwo: Wczesne identyfikowanie zagrożeń dla bezpieczeństwa zmniejsza liczbę wypadków i minimalizuje ich wpływ na działalność firmy.
- Zrównoważony rozwój: Dzięki zoptymalizowanemu wykorzystaniu zasobów, produkcja oparta na danych sprzyja praktykom przyjaznym dla środowiska i pomaga firmom osiągnąć ich cele w zakresie zrównoważonego rozwoju.
- Przewaga konkurencyjna: Wykorzystując wiedzę opartą na danych i nowe technologie, producenci mają szansę wyprzedzić konkurencję.
- Satysfakcja klienta: Klienci doceniają krótsze czasy realizacji zamówień, wyższą jakość produktów i możliwość personalizacji zakupów.
- Strategie biznesowe: Długoterminowe gromadzenie i analiza danych pomagają firmom lepiej zrozumieć swoich klientów i planować bardziej skuteczne i wydajne strategie.
5 kroków do optymalizacji procesu produkcyjnego przy użyciu danych
Transformacja zakładu w inteligentną fabrykę i optymalizacja procesów produkcyjnych wymaga wykorzystania danych. Systematyczne podejście do danych może przyczynić się do zwiększenia wydajności, obniżenia kosztów i podniesienia jakości produktów. Oto przykłady działań, które mogą pomóc w skutecznym gromadzeniu danych i optymalizacji procesów produkcyjnych:
- Gromadzenie i integracja danych
Cel: Zebranie kompleksowych danych ze wszystkich istotnych źródeł.
Działania:
- Wykorzystanie czujników i urządzeń IoT do gromadzenia danych operacyjnych w czasie rzeczywistym.
- Wdrożenie systemów CRM i ERP w celu integracji danych biznesowych z danymi klientów.
- Połączenie i udostępnienie danych z łańcucha dostaw, stanów magazynowych i systemów logistycznych.
Rezultat: Całościowe spojrzenie na procesy produkcyjne dzięki zintegrowanemu zbiorowi danych.
- Analiza danych i formułowanie wniosków
Cel: Konwersja surowych danych w użyteczne informacje.
Działania:
- Wykorzystanie zaawansowanych narzędzi analizy danych do przetwarzania i analizowania danych.
- Zastosowanie metod statystycznych i algorytmów uczenia maszynowego do identyfikacji wzorców, trendów i anomalii.
- Współpraca z ekspertami w danej dziedzinie mająca na celu kontekstualizację danych.
Rezultat: Identyfikacja obszarów wymagających usprawnień, takich jak kwestie jakościowe, nieefektywność i wąskie gardła w produkcji.
- Optymalizacja i automatyzacja procesów
Cel: Wdrożenie zmian w celu zwiększenia wydajności i jakości produkcji.
Działania:
- Modyfikacja ustawień maszyn, optymalizacja przepływów pracy lub realokacja zasobów w celu uzyskania lepszych wyników produkcyjnych.
- Automatyzacja powtarzalnych zadań i procesów tam, gdzie to możliwe.
- Regularne weryfikowanie kluczowych wskaźników wydajności (KPI) w celu oceny wpływu zmian.
Rezultat: Zwiększona jakość produktów, zmniejszona ilość odpadów i zwiększona wydajność operacyjna.
- Konserwacja predykcyjna i proaktywne zarządzanie
Cel: Wydłużenie żywotności sprzętu i uniknięcie przestojów.
Działania:
- Wykorzystanie algorytmów konserwacji predykcyjnej do przewidywania awarii sprzętu i zapobiegania ich występowaniu.
- Wykorzystanie prognoz opartych na danych zamiast ustalania stałych interwałów dla zadań konserwacyjnych.
- Przeszkolenie pracowników w zakresie proaktywnego reagowania na powiadomienia i sygnały oparte na danych.
Rezultat: Obniżenie kosztów konserwacji, wydłużenie żywotności sprzętu i skrócenie czasu nieplanowanych przestojów.
- Ciągłe doskonalenie i adaptacja
Cel: Stworzenie optymalnego i zawsze dostosowywanego środowiska pracy.
Działania:
- Zachęcanie do udzielania informacji zwrotnych przez operatorów i menedżerów, aby mogli przekazywać spostrzeżenia i sugestie oparte na danych.
- Regularna weryfikacja i aktualizacja procesów w odpowiedzi na nowe dane i zmieniające się warunki rynkowe.
- Inwestycje w szkolenia i rozwój mające na celu poprawę kompetencji pracowników w zakresie korzystania z danych i umiejętności analitycznych.
Rezultat: Solidny i elastyczny proces produkcyjny, zdolny do nieustannego rozwoju w celu zaspokojenia zmieniających się potrzeb i możliwości.
Zwiększanie wydajności w erze inteligentnej produkcji opartej na danych
Wdrożenie zaawansowanych strategii w zakresie danych ma kluczowe znaczenie dla producentów dążących do podniesienia poziomu działalności i uzyskania przewagi konkurencyjnej. Poprzez integrację tych strategii we wszystkich aspektach działalności przedsiębiorstwa – od zarządzania łańcuchem dostaw po konserwację predykcyjną – firmy mogą zwiększyć produktywność, wspierać innowacje i zapewnić sobie sukces na szybko zmieniającym się globalnym rynku. Wspomniana transformacja, niezbędna dla Przemysłu 4.0 i zapowiadająca postęp w Przemyśle 5.0, wymaga ponownej oceny procesów produkcyjnych w czasach, w których strategiczne wykorzystanie danych ma kluczowe znaczenie dla przewagi konkurencyjnej. Zakres tej transformacji wykracza poza zwykły postęp technologiczny.
