Fernando Moncayo, generalni direktor i suosnivač Inspectorio-a, istražuje važnost podataka iz proizvodnog pogona u stvarnom vremenu i fabrikama budućnosti.
Proizvođači i njihovi brendovi moraju ostati konkurentni u poslovnom okruženju koje se stalno mijenja, gdje su profitne marže često vrlo uske. Oni moraju brzo prilagoditi svoje procese proizvodnje i lanaca snabdijevanja kako bi se prilagodili zahtjevima kupaca.
Sistemi kontrole proizvodnog pogona (Shop floor control – SFC) se sve više koriste za praćenje i nadzor proizvodnih procesa, aktivnosti u pogonu i efikasnosti rada u stvarnom vremenu. Mnogi SFC sistemi pomažu proizvođačima da steknu bolji uvid u svoje operacije u pogonima i smanje troškove.
Kombinacija podataka o kontroli pogona sa AI otvara svijet pun mogućnosti. AI analizira podatke koje prikupljaju SFC sistemi, identifikuje obrasce u proizvodnim procesima i daje prediktivne preporuke koje pomažu u rješavanju problema prije nego što uopšte i postanu problemi.
Potreba za podacima iz pogona u stvarnom vremenu
„Prednosti koje progresivne fabrike ostvaruju primjenom pravog rješenja za kontrolu pogona su momentalne i ogromne. Tehnologija zaista ima sposobnost da pomogne u centralizaciji složenih operacija istovremeno pružajući uvid, osnaživanje i fokusiranje na postizanje veće efikasnosti i profitabilnosti. Na kraju svi pobjeđuju!” rekao je Michael Penchansky, potpredsjednik globalnog poslovnog razvoja za BlueCherry Shop Floor Control.
Podaci iz pogona su neprocjenjiv resurs za razumijevanje i poboljšanje proizvodnih procesa. Međutim, izobilje i složenost podataka, njihova visoka granularnost i sve veći broj izvora, kao što su senzori, uređaji i zaposleni, otežavaju dobijanje tačne slike onoga što se dešava u pogonu.
Tradicionalni pristup prikupljanju i analizi podataka iz pogona je dugotrajan i radno intenzivan. Na primjer, ručno unošenje podataka iz različitih izvora u proračunsku tabelu zahtijeva znatnu količinu truda i podložno je ljudskim greškama, što rezultira odloženim donošenjem odluka i propuštenim prilikama.
Savremena tehnologija omogućava prikupljanje i skladištenje podataka u stvarnom vremenu. Podaci koje generišu uređaji, procesi i poslovne aplikacije prenose se direktno iz fabrike na platformu softvera. Kako je cloud tehnologija prilagodljiva, lako može prihvatiti dodatne izvore podataka uz istovremeno smanjenje troškova skladištenja i analize podataka.
Kada iskoristite preglednost i analizu od jednog do drugog kraja cjelokupne operacije, možete brzo uočiti probleme. Na primjer, brendovi su često slijepi zbog usklađenosti sa propisima i kršenja zakona o radu u lancu snabdijevanja. Uz podatke u stvarnom vremenu, možete optimizirati proizvodne procese i identificirati kršenja usklađenosti prije nego što postanu problem.
Kako ima previše podataka za ručno obrađivanje, proizvođači usvajaju softverska rješenja koja se temelje na mašinskom učenju (ML) i AI za prikupljanje i analizu kontrolnih podataka iz pogona. Procesi zasnovani na ML-u mogu unositi fabričke podatke, organizirati ih i izvlačiti ih za obrasce i trendove, šaljući nalaze menadžmentu, ključnim dioničarima i partnerima za brend i maloprodaju.
Što su podaci detaljniji i što je analiza dublja, lakše je identifikovati i pozabaviti se neefikasnošću i otkriti probleme koji se pojavljuju. Vaš sistem kontrole pogona treba da se integriše sa inženjerskim, finansijskim i uslužnim sistemima kao što su platforme za obračun plaća kako bi obezbijedio potrebne podatke. Dodatna integracija sa rješenjima za planiranje resursa preduzeća (ERP), upravljanje životnim ciklusom proizvoda (PLM) i poslovna inteligencija (BI) pruža još više podataka za dublji uvid.
Pravi SFC softver donosi prednosti kao što su:
- Motivacija i poticaji za operatere
- Povećane performanse i ukupna efikasnost
- ESG uvidi, kao što su pravedne plate za radnike
Krajnji rezultat su osnaženi operateri, poboljšana produktivnost i značajno smanjenje troškova.
Pređite sa analitike na propisnu akciju
Dok softver za kontrolu pogona prikuplja podatke o proizvodnji, ti su podaci najkorisniji kada daju informacijsku podršku uvidu i donošenju odluka. Jednom kada imate uvid u procese i ključne pokazatelje učinka (KPI) u stvarnom vremenu, podatke iz pogona možete pretvoriti u korisne uvide na osnovu kojih možete poduzeti određene korake. Na primjer, možete otkriti korelacije između koraka proizvodnje i tokova procesa kako biste optimizirali proizvodnu liniju. Također možete dobiti uvid u raspored proizvodnje, zalihe proizvoda i inicijative za poboljšanje procesa.
Kada koristite AI za analitiku, vaš sistem kontrole pogona može evoluirati od pružanja uvida u procese i performanse do propisnih radnji. To znači da možete dublje kopati u podatke, pronaći probleme u proizvodnji, analizirati varijacije i vidjeti obrasce. Na primjer, možete koristiti mašinski vid i senzore da biste identificirali probleme s kvalitetom na montažnoj traci. Osim toga, procesi vođeni umjetnom inteligencijom mogu otkriti anomalije u tokovima procesa, upozoravajući menadžere operacija da preduzmu korektivne mjere.
Softver, zajedno sa AI, također može preporučiti radnje zasnovane na historijskim i trenutnim analizama podataka, omogućavajući vam da preduzmete proaktivne korake za poboljšanje produktivnosti i smanjenje troškova. Na primjer, može predvidjeti koliko dugo će trajati proizvodnja i preporučiti kada treba uvesti dodatni kapacitet. Može analizirati podatke iz prošlosti kako bi predvidio buduće performanse, omogućavajući vam da donosite informirane odluke kao što je prilagođavanje rasporeda proizvodnje ili naručivanje više zaliha.
Fabrika budućnosti je tu
Sada je moguće imati uvid u proizvodne procese u stvarnom vremenu, od pogona do lanca snabdijevanja. Kombinovanje podataka iz pogona sa ML/AI analitikom može optimizirati proizvodnju, identificirati neefikasnost procesa, pa čak i predvidjeti buduće performanse. Sa pravim sistemom kontrole pogona, proizvođači mogu postati efikasniji i konkurentniji, što rezultira većim profitom.
Kada kupujete najbolji sistem upravljanja pogonom, potražite ove karakteristike:
- Jednostavnost upotrebe – Odaberite sistem koji je jednostavan za implementaciju i korištenje: što je bolje korisničko iskustvo, to su podaci vrijedniji. Unošenje i pristup podacima iz različitih sistema trebalo bi da bude besprijekorno. Također biste trebali imati korisne informacije na dohvat ruke putem konfigurabilnih kontrolnih ploča, prikaza ekrana i sveobuhvatnih izvještaja.
- Integracija podataka – Dodavanje novih izvora podataka trebalo bi da bude jednostavno, kao i kombinovanje različitih izvora podataka iz različitih sistema, kao što su ERP, PLM, QMS, Payroll i još mnogo toga.
- Napredna analitika – Da biste izvukli vrijednost iz podataka, potrebna vam je napredna analitika, uključujući ML i AI. Najbolji način da se shvati rastući obim podataka i da se dublje prouče problemi i varijacije proizvodnje je uz pomoć napredne analitike.
Kako metode kontrole i analize pogona sazrijevaju, proizvođači će gledati dalje od smanjenja troškova i poboljšanja efikasnosti i početi identificirati nove poslovne prilike. Kontrolni sistemi pogona sa vještačkom inteligencijom pretvaraju podatke u korisne uvide i omogućavaju proizvođačima da preduzmu propisane mjere i optimiziraju proizvodnju. Sa pravim sistemom kontrole pogona, uvijek možete imati nadzor nad performansama svog pogona i pokupiti nagrade koje to nosi sa sobom.
Članak „Shop floor control & AI are transforming factory production”, autorice Helen Sydney Adams, preveden je sa portala Manufacturing Digital.
