{"id":67820,"date":"2024-02-06T10:16:23","date_gmt":"2024-02-06T10:16:23","guid":{"rendered":"https:\/\/knowhow.distrelec.com\/bez-kategorii\/fabryka-przyszlosci-strategie-oparte-na-danych\/"},"modified":"2024-02-08T10:47:20","modified_gmt":"2024-02-08T10:47:20","slug":"fabryka-przyszlosci-strategie-oparte-na-danych","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/knowhow.distrelec.com\/pl\/produkcja\/fabryka-przyszlosci-strategie-oparte-na-danych\/","title":{"rendered":"Fabryka przysz\u0142o\u015bci: Strategie oparte na danych"},"content":{"rendered":"\n

W samym sercu renesansu przemys\u0142owego dwudziestego pierwszego wieku dokonuje si\u0119 cicha rewolucja. Przemys\u0142 wytw\u00f3rczy, dotychczas uznawany g\u0142\u00f3wnie za mechaniczny, przechodzi gwa\u0142town\u0105 przemian\u0119, przekszta\u0142caj\u0105c si\u0119 w obszar definiowany przez dane i analityk\u0119. Poj\u0119cie \u201efabryki przysz\u0142o\u015bci\u201d wybiega poza tradycyjne paradygmaty produkcji, wkraczaj\u0105c w sfer\u0119, w kt\u00f3rej dane maj\u0105 takie samo znaczenie jak surowce.<\/p>\n\n\n\n

Przemys\u0142 4.0 i inteligentne fabryki<\/h2>\n\n\n\n

Trwaj\u0105ca obecnie rewolucja okre\u015blana mianem czwartej rewolucji przemys\u0142owej rozpocz\u0119\u0142a si\u0119 pod koniec XXI wieku i stale post\u0119puje. Od pewnego czasu m\u00f3wi si\u0119 o kolejnej fazie produkcji, okre\u015blanej mianem Przemys\u0142u 5.0<\/a>, kt\u00f3ry pozostaje wci\u0105\u017c w fazie rozwoju. Przemys\u0142 4.0 koncentruje si\u0119 na automatyzacji zada\u0144, \u0142\u0105czeniu maszyn z sieciami i agregowaniu danych w scentralizowanych lokalizacjach, podczas gdy Przemys\u0142 5.0 ma na celu po\u0142\u0105czenie pracy ludzi i maszyn. <\/p>\n\n\n\n

W Przemy\u015ble 4.0 wzajemne po\u0142\u0105czenia urz\u0105dze\u0144 wykraczaj\u0105 poza zwi\u0119kszanie wydajno\u015bci i produktywno\u015bci i ca\u0142kowicie przekszta\u0142caj\u0105 proces produkcyjny. Obecnie inteligentne fabryki nie s\u0105 ju\u017c tylko zwyk\u0142ymi zak\u0142adami produkcyjnymi \u2013 stanowi\u0105 wyrafinowane centra technologii i danych, p\u0142ynnie zintegrowane za po\u015brednictwem Internetu rzeczy (IoT), uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji i chmury. <\/p>\n\n\n\n

Rola Big Data i analityki w produkcji<\/h2>\n\n\n\n

Big Data, czyli obszerne informacje generowane z r\u00f3\u017cnych \u017ar\u00f3de\u0142 w \u015brodowisku przemys\u0142owym, s\u0105 podstaw\u0105 doskona\u0142o\u015bci produkcyjnej. Organizacje wykorzystuj\u0105ce te dane okazuj\u0105 si\u0119 bardziej skuteczne i wydajne w przewidywaniu problem\u00f3w i zapobieganiu im. Analiza danych w czasie rzeczywistym umo\u017cliwia proaktywne identyfikowanie i rozwi\u0105zywanie problem\u00f3w, zapobiegaj\u0105c ich eskalacji. Strategie oparte na danych odgrywaj\u0105 kluczow\u0105 rol\u0119 w procesie optymalizacji dzia\u0142alno\u015bci produkcyjnej, pocz\u0105wszy od konserwacji predykcyjnej i kontroli jako\u015bci, a sko\u0144czywszy na usprawnieniu \u0142a\u0144cucha dostaw i zarz\u0105dzania zapasami.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n
\n

Mened\u017cerowie operacyjni w bran\u017cy produkcyjnej mog\u0105 korzysta\u0107 z zaawansowanej analityki, aby szczeg\u00f3\u0142owo analizowa\u0107 historyczne dane procesowe, identyfikowa\u0107 wzorce i zale\u017cno\u015bci mi\u0119dzy poszczeg\u00f3lnymi etapami procesu i danymi wej\u015bciowymi, a nast\u0119pnie optymalizowa\u0107 czynniki, kt\u00f3re maj\u0105 najwi\u0119kszy wp\u0142yw na wydajno\u015b\u0107. Du\u017ca liczba globalnych producent\u00f3w dzia\u0142aj\u0105cych w r\u00f3\u017cnych bran\u017cach i regionach geograficznych ma do dyspozycji mn\u00f3stwo danych z hal produkcyjnych w czasie rzeczywistym oraz mo\u017cliwo\u015b\u0107 przeprowadzania zaawansowanych analiz statystycznych\u201d.<\/em><\/p>\n\u2013 Eric Auschitzky, Markus Hammer i Agesan Rajagopaul, How big data can improve manufacturing<\/em><\/a><\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

Niestety, wed\u0142ug badania przeprowadzonego w 2021 r. przez \u015awiatowe Forum Ekonomiczne<\/a>, tylko 39% kadry kierowniczej w bran\u017cy produkcyjnej twierdzi, \u017ce skutecznie rozbudowa\u0142o mo\u017cliwo\u015bci wykorzystania danych poza proces produkcji konkretnego produktu. Na\u015bladowanie praktyk stosowanych przez du\u017ce firmy, takie jak Nestl\u00e9, Roche i ABB<\/a>, mo\u017ce przynie\u015b\u0107 wymierne korzy\u015bci. Przedsi\u0119biorstwa te wykorzystuj\u0105 dane i analityk\u0119 w celu usprawnienia procesu decyzyjnego, poprawy wydajno\u015bci i podniesienia jako\u015bci. To zjawisko odzwierciedla szersz\u0105 zmian\u0119 polegaj\u0105c\u0105 na stosowaniu metod opartych na danych w produkcji i operacjach biznesowych. Zastosowanie Big data i analityki w produkcji niesie ze sob\u0105 wiele korzy\u015bci. Oto kilka \u017ar\u00f3de\u0142 danych i sposob\u00f3w ich wykorzystania w optymalizacji operacji produkcyjnych.<\/p>\n\n\n\n

\u0179r\u00f3d\u0142a Big Data w bran\u017cy produkcyjnej<\/h3>\n\n\n\n

Big Data wykorzystuje si\u0119 obecnie w bran\u017cy produkcyjnej na wiele r\u00f3\u017cnych sposob\u00f3w. Dane te pomagaj\u0105 producentom usprawnia\u0107 procesy i podejmowa\u0107 lepsze decyzje \u2013 od \u015bledzenia jako\u015bci produkt\u00f3w po monitorowanie wydajno\u015bci linii produkcyjnych.  <\/p>\n\n\n\n

W\u015br\u00f3d najcz\u0119stszych zastosowa\u0144 Big Data w bran\u017cy produkcyjnej mo\u017cna wymieni\u0107 nast\u0119puj\u0105ce:<\/p>\n\n\n\n

Czujniki i urz\u0105dzenia IoT<\/h4>\n\n\n\n

Zaawansowany sprz\u0119t przemys\u0142owy jest cz\u0119sto wyposa\u017cony w czujniki<\/a>, kt\u00f3re zbieraj\u0105 dane na temat r\u00f3\u017cnych parametr\u00f3w, takich jak temperatura<\/a>, ci\u015bnienie<\/a>, wibracje i przepustowo\u015b\u0107. Mo\u017cliwo\u015bci te s\u0105 dodatkowo rozszerzane przez urz\u0105dzenia IoT, takie jak bramy interfejs\u00f3w Moxa<\/a> lub przemys\u0142owe routery kom\u00f3rkowe Teltonika<\/a>, u\u0142atwiaj\u0105ce p\u0142ynne po\u0142\u0105czenie r\u00f3\u017cnych system\u00f3w i urz\u0105dze\u0144. Dane z czujnik\u00f3w i urz\u0105dze\u0144 IoT gromadzone w czasie rzeczywistym umo\u017cliwiaj\u0105 producentom identyfikacj\u0119 problem\u00f3w dotycz\u0105cych maszyn, optymalizacj\u0119 proces\u00f3w produkcyjnych i wdra\u017canie strategii konserwacji zapobiegawczej.<\/p>\n\n\n\n

Maszyny i sprz\u0119t<\/h4>\n\n\n\n

Opr\u00f3cz czujnik\u00f3w \u017ar\u00f3d\u0142em danych s\u0105 r\u00f3wnie\u017c nowoczesne maszyny produkcyjne. Cz\u0119sto wyposa\u017cone w komputery i interfejsy cyfrowe, maszyny te mog\u0105 gromadzi\u0107 informacje na temat produktywno\u015bci, dziennik\u00f3w konserwacji i danych operacyjnych. Informacje te s\u0105 bardzo przydatne podczas analizy wydajno\u015bci maszyn, przewidywania przestoj\u00f3w i udoskonalania harmonogram\u00f3w konserwacji.<\/p>\n\n\n\n

Linie produkcyjne<\/h4>\n\n\n\n

Dane pozyskane z linii produkcyjnej mog\u0105 pos\u0142u\u017cy\u0107 do zoptymalizowania ca\u0142ego procesu produkcyjnego, w tym czasu od uruchomienia do zatrzymania, tempa produkcji i kontroli jako\u015bci. Optymalizacja ta ma na celu zmaksymalizowanie produktywno\u015bci i zminimalizowanie odpad\u00f3w, wspieraj\u0105c wydajno\u015b\u0107 w ca\u0142ej operacji produkcyjnej.<\/p>\n\n\n\n

Systemy kontroli jako\u015bci<\/h4>\n\n\n\n

Zautomatyzowane systemy kontroli jako\u015bci<\/a> systematycznie gromadz\u0105 dane dotycz\u0105ce r\u00f3\u017cnych parametr\u00f3w produkt\u00f3w, w tym kszta\u0142tu, wymiar\u00f3w, wagi, wad wizualnych i innych parametr\u00f3w. Proces ten ma kluczowe znaczenie podczas oceny jako\u015bci produktu, minimalizowania wad i zapewniania zgodno\u015bci ze standardami jako\u015bci.<\/p>\n\n\n\n

\u0141a\u0144cuch dostaw i logistyka<\/h4>\n\n\n\n

Dane z \u0142a\u0144cucha dostaw obejmuj\u0105 informacje o poziomach zapas\u00f3w, czasach realizacji zam\u00f3wie\u0144, terminach wysy\u0142ek, harmonogramach dostaw i wydajno\u015bci dostawc\u00f3w. Dzi\u0119ki analizie takich danych mo\u017cna lepiej planowa\u0107 poziomy zapas\u00f3w, dystrybucj\u0119 i pozyskiwanie materia\u0142\u00f3w, redukuj\u0105c koszty i poprawiaj\u0105c czasy dostaw. Wi\u0119cej informacji o tym, jak radzi\u0107 sobie z problemami zwi\u0105zanymi z \u0142a\u0144cuchem dostaw, mo\u017cna znale\u017a\u0107 w naszym artykule<\/a>.  <\/p>\n\n\n\n

Systemy cz\u0142owiek-interfejs<\/h4>\n\n\n\n

Wyzwania operacyjne i zwi\u0119kszenie wydajno\u015bci cz\u0119sto zale\u017c\u0105 od opinii technik\u00f3w i operator\u00f3w, uzyskiwanych zazwyczaj za po\u015brednictwem interfejs\u00f3w cz\u0142owiek-maszyna (HMI)<\/a>. Interfejsy HMI s\u0142u\u017c\u0105 jako podstawowe narz\u0119dzia w \u015brodowiskach przemys\u0142owych i systemach produkcyjnych, dostarczaj\u0105c u\u017cytkownikom informacji na temat post\u0119p\u00f3w i wydajno\u015bci mechanicznej. Pomagaj\u0105 operatorom w sterowaniu maszynami, przyczyniaj\u0105c si\u0119 do maksymalizacji wydajno\u015bci. Wi\u0119cej informacje na temat interfejs\u00f3w HMI mo\u017cna znale\u017a\u0107 w naszym artykule<\/a>, w kt\u00f3rym pomagamy w wyborze optymalnego interfejsu cz\u0142owiek-maszyna.<\/p>\n\n\n\n

Zalety produkcji opartej na danych<\/h2>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

W dobie Przemys\u0142u 4.0 Big Data i analityka sta\u0142y si\u0119 podstaw\u0105 zwi\u0119kszania wydajno\u015bci, innowacyjno\u015bci i produktywno\u015bci. Produkcja wykorzystuj\u0105ca dane oferuje szereg korzy\u015bci, kt\u00f3re pozwalaj\u0105 organizacjom zachowa\u0107 konkurencyjno\u015b\u0107 na dzisiejszym dynamicznym rynku. Oto niekt\u00f3re z najwi\u0119kszych korzy\u015bci:<\/p>\n\n\n\n