I hjärtat av den industriella förnyelsen på 2000-talet finns en diskret revolution som hela tiden pågår Där tillverkningsindustrin en gång uppskattades för sin mekaniska expertis, drivs tillverkningsindustrin nu av data och analyser. Konceptet “Framtidens fabrik” är en idé som sträcker sig bortom konventionella paradigmer för tillverkning, till en värld där data är lika viktiga som påtagliga råmaterial.
Industri 4.0 och smarta fabriker
Inom industriell tillverkning är den fjärde industriella revolutionen en aktuell trend som började i slutet av 2000-talet, och som fortfarande utvecklas. Idag talar företagen om nästa generation av tillverkning, Industri 5.0. Industri 5.0 är i jämförelse med Industri 4.0 ett koncept som fortfarande är i utvecklingsstadiet. Industri 4.0 är utformat för att koppla samman människor med maskiner, medan syftet med den fjärde generationen av tillverkning är att automatisera uppgifter, ansluta maskiner i nätverk och samla data på en central plats.
I Industri 4.0 förbättrar sammankopplingen av enheter inte bara effektiviteten och produktiviteten, utan omdefinierar också tillverkningsprocessen. Idag är de smarta fabrikerna inte bara produktionsanläggningar; de är sofistikerade nav för teknik och data som integreras sömlöst via Internet of Things (IoT), maskininlärning, AI och molnet.
Rollen för Big Data och analyser inom tillverkning
Big Data, som är den enorma mängd data som genereras från olika källor i en industriell miljö, är en grundpelare för utmärkt tillverkning. Datadrivna organisationer är mer effektiva när det gäller att förutse och förebygga problem. Genom realtidsanalyser av data kan tillverkningsverksamheten identifiera och reagera på problem innan de blir för stora. Datadrivna strategier hjälper tillverkarna att optimera sin verksamhet, från förebyggande underhåll och kvalitetskontroll till förbättringar av leveranskedja och lagerhantering.
“Inom tillverkning kan de ansvariga för verksamheten använda avancerade analyser för att analysera historiska processdata på djupet, identifiera mönster och relationer från processteg och indata och sedan optimera de faktorer som visat sig ha störst effekt på resultatet. Många globala tillverkare inom en rad branscher och områden har nu tillgång till en lång rad data från verkstadsgolvet och kapacitet att genomföra dessa sofistikerade bedömningar.”
– Auschitzky Eric, Hammer Markus och Rajagopaul Agesan, McKinsey & Company, Hur Big Data kan förbättra tillverkningen
World Economic Forum (undersökning från 2021) berättar dock att endast 39 % av cheferna i tillverkningsindustrin uppger att de har utökat datadriven användning utanför tillverkningsprocessen för en specifik process. Företagen bör följa exemplet från stora företag som Nestle, Roche och ABB. De använder data och analyser för att förbättra beslutsfattandet, effektiviteten och kvaliteten. Den här trenden återspeglar ett bredare skifte mot datadrivna arbetssätt inom tillverkning och affärer. Om du inte vill hamna på efterkälken bör du läsa vidare för att ta reda på fördelarna med Big Data och analyser inom tillverkning, och se hur du på olika sätt kan utnyttja dem för att optimera tillverkningen.
Källor till Big Data i tillverkningen
För tillfället används Big Data på en rad olika sätt i tillverkningen. Från att följa upp produktkvaliteten till att övervaka resultatet i produktionslinjerna, hjälper Big Data tillverkarna att förbättra verksamheten och fatta bättre beslut.
Här följer några av de vanligaste användningsområdena för Big Data inom tillverkning:
Sensorer och IoT-enheter
Många avancerade industriella utrustningsenheter har sensorer installerade för att samla data om bland annat temperatur, tryck, vibrationer och genomströmning. Denna kapacitet förstärks ytterligare genom IoT-enheter, som gränssnittsgateways från Moxa eller industriella mobilroutrar från Teltonika, som kopplar samman olika system och utrustningar. De realtidsdata som samlas in från sensorer och IoT-enheter hjälper tillverkarna att identifiera problem med maskiner, optimera tillverkningsprocesserna och implementera prediktivt underhåll.
Maskiner och utrustning
Förutom sensorer är moderna tillverkningsmaskinerna själva en källa till stora mängder data. De är ofta försedda med datorer och digitala gränssnitt som gör att de kan användas för att samla in information om produktivitet, underhållsloggar och driftsdata. Detta gör det enklare att analysera maskinernas effektivitet, förutse avbrott och förbättra underhållsschemana.
Produktionslinjer
Data som samlats in från produktionslinjen kan användas för att optimera hela produktionsprocessen, från start- till sluttider till produktionstakt och kvalitetskontroller, vilket maximerar produktiviteten och minimerar svinnet.
Kvalitetskontrollssystem
Automatiserade kvalitetskontrollsystem samlar in data om produkternas kvalitet och egenskaper, inklusive form, mått, vikt, visuella defekter och andra parametrar. Detta är avgörande för att fastställa produktkvaliteten, minimera defekterna och uppfylla kvalitetsstandarderna.
Leveranskedja och logistik
Data från leveranskedjan inkluderar information om lagernivåer, behandlingstider för beställningar, leveransdatum, leveransscheman och leverantörernas resultat. Genom att analysera sådana data kan vi bättre planera lagernivåer, distribution och materialinköp genom att minska kostnader och förbättra leveranstiderna. Om du fortfarande behöver hjälp med att hantera problem i leveranskedjan, kan du läsa vår artikel här och minimera leveranskedjans kostnader.
System med mänskliga gränssnitt
Du kan lösa utmaningar och uppnå effektivitetsvinster genom information från tekniker och operatörer. Detta sker ofta via gränssnitt mellan människa och maskin (HMI). HMI används ofta i industriella miljöer och tillverkningssystem genom att ge information om framsteg och mekaniska resultat, vilket hjälper operatörerna att styra maskinerna och maximera effektiviteten. Ta reda på mer om HMI:er i den här artikeln och välj det perfekta gränssnittet mellan människa och maskin för ditt projekt.
Fördelar med datadriven tillverkning
I en era med Industri 4.0 har Big Data och analyser blivit avgörande för att öka effektivitet, innovation och produktion. Datadriven tillverkning erbjuder en lång rad fördelar som hjälper organisationer behålla konkurrensförmågan på dagens snabba och dynamiska marknader. Här följer några av de viktigaste fördelarna:
- Ökad effektivitet – optimerade produktionsprocesser ger ökad produktion och bättre resursanvändning.
- Kvalitetskontroll – tidig upptäckt av defekter gör att du kan vidta åtgärder i rätt tid och minska svinnet.
- Förebyggande underhåll – om du kan förutse fel på utrustningen kan det bidra till att minska avbrotten och underhållskostnaderna.
- Kostnadsbesparingar – gör det möjligt för företag att identifiera ineffektivitet och möjligheter att minska kostnaderna för energi, material och arbete.
- Optimering av leveranskedjan – underlättar lagerhanteringen och logistiken för en mer effektiv leveranskedja.
- Anpassning och lyhördhet för marknaden – gör att företag snabbt kan anpassa sig till förändringar på marknaden, ändrade kundbehov och utveckling av nya produkter.
- Väl underbyggt beslutsfattande – med analyser och rapporter i realtid kan företag fatta bättre underbyggda och exakta beslut.
- Ökad säkerhet – säkerhetsrisker kan identifieras och hanteras i förväg för att minska antalet olyckor och minimera inverkan på verksamheten.
- Hållbarhet – genom optimerad resursanvändning har datadriven resursanvändning stöd för miljövänliga metoder som hjälper företagen att uppnå sina hållbarhetsmål.
- Konkurrensfördelar – tillverkare kan hålla sig före konkurrenterna genom att använda datadrivna insikter och ny teknik.
- Kundnöjdhet – kunderna kommer att uppskatta att behoven uppfylls snabbare, produktkvaliteten blir högre samt att de kan anpassa sina inköp.
- Strategiska affärsinsikter – genom långsiktig datainsamling och analys kan företag få bättre förståelse för sina kunder och planera mer effektiva strategier.
Fem steg för att optimera dina tillverkningsprocesser med hjälp av data
Om du vill förvandla din anläggning till en smart fabrik och optimera tillverkningsprocesserna, måste du använda data. Ett systematiskt förhållningssätt till data kan öka effektiviteten, minska kostnaderna och öka produktkvaliteten. Ta en titt på dessa exempel på steg som kan hjälpa dig lyckas med att samla in data och optimera tillverkningsprocesserna:
- Insamling och integrering av data
Mål: samla in heltäckande data från alla relevanta källor.
Åtgärder:
- Om du vill samla in driftsdata i realtid ska du installera sensorer och IoT-enheter på utrustningen i din anläggning.
- För att integrera affärs- och kunddata kan du använda system som CRM (Customer Relationship Management) och ERP (Enterprise Resource Planning).
- Säkerställ att data från leveranskedjan, lagret och logistiken är tillgängliga och kan anslutas enkelt.
Resultat: en heltäckande överblick över tillverkningsprocesserna med en integrerad datamängd.
- Dataanalyser och generering av insikter
Mål: omvandla rådata till handlingsbara insikter.
Åtgärder:
- Använd avancerade verktyg för dataanalys för att behandla och analysera data.
- Tillämpa statistiska metoder och algoritmer för maskininlärning för att identifiera mönster, trender och avvikelser.
- Samarbeta med domänexperter för att kontextualisera datainsikter.
Resultat: identifiering av förbättringsområden, till exempel kvalitetsproblem, bristande effektivitet och flaskhalsar i produktionen.
- Processoptimering och automation
Mål: implementera förändringar som förbättrar effektiviteten och kvaliteten i produktionen.
Åtgärder:
- Genom att anpassa maskininställningar, optimera arbetsflöden eller omfördela resurser kan du använda insikterna för att förbättra tillverkningen.
- Automatisera upprepade uppgifter och processer när det är möjligt.
- Nyckeltal (KPI:er) bör kontrolleras regelbundet för att utvärdera effekten av förändringarna.
Resultat: ökad produktkvalitet, minskat avfall och ökad driftseffektivitet.
- Prediktivt underhåll och proaktiv hantering
Mål: öka utrustningens livslängd och undvika avbrott.
Åtgärder:
- Använd algoritmer för prediktivt underhåll för att förutse och förhindra fel på utrustningen.
- I stället för att ange fasta intervall för underhållsuppgifterna, kan du utforma schemat efter datadrivna prognoser.
- Utbilda personalen i att reagera proaktivt på varningar och indikationer baserat på data.
Resultat: minskade underhållskostnader, ökad livslängd för utrustningen och färre oplanerade avbrott.
- Ständiga förbättringar och anpassningar
Mål: skapa en miljö som hela tiden är optimerad och anpassad.
Åtgärder:
- uppmuntra en feedbackslinga där operatörer och chefer kan bidra med insikter och förslag som bygger på data.
- Granska och uppdatera processerna regelbundet som svar på nya data och förändrade förhållanden på marknaden.
- Investera i utbildning och utveckling för att förbättra datakunskaperna och analysförmågan hos personalen.
Resultat: en tillverkningsprocess som är robust och flexibel, och som hela tiden kan utvecklas med hänsyn till föränderliga behov och möjligheter.
Förbättrad effektivitet i den datadrivna smarta tillverkningens era
Att införa sofistikerade datastrategier är avgörande för tillverkare som vill optimera verksamheten och skaffa konkurrensfördelar i den datadrivna smarta tillverkningens era. Genom att implementera dessa strategier i alla aspekter av företagets verksamhet, från hantering av leveranskedjan till prediktivt underhåll, kan företagen öka produktiviteten och innovationen, samtidigt som de positionerar sig för framgång på en snabbt föränderlig global marknad. Den här förändringen, som är avgörande för Industri 4.0 och kommer att utvecklas ytterligare i Industri 5.0, omfattar nytänkande kring produktionsprocesser i en tid när strategisk dataanvändning är kritisk för att skaffa konkurrensfördelar. Det handlar om mer än bara vanliga tekniska framsteg.
