Промышленная автоматизация уступает место автоматизации информации

Джейсон Честер, директор по глобальным каналам продаж в InfinityQS, исследует, как новые технологии и промышленная автоматизация могут внедрить информационную автоматизацию.

По словам Джейсона Честера, автоматизация была движущей силой развития производства на протяжении десятилетий. , директор по глобальным каналам продаж в InfinityQS . Замена физических задач автоматизацией послужила мостом, который привел отрасли в эпоху массового производства, которую мы знаем сегодня. Предприятия всегда стремятся быть в авангарде новых технологических разработок или внедрять новые промышленные инициативы. Все это способствует значительному повышению эффективности и производительности и, в конечном итоге, увеличивает рост и прибыль.

Сегодня подавляющее большинство производственных процессов в той или иной степени автоматизированы, и эта тенденция только растет. Но можно ли то же самое сказать о нашей познавательной деятельности и процессах, связанных с информацией? Сбор, анализ и извлечение ценности из данных, безусловно, является следующим шагом в оптимизации производственных процессов, однако то, как в настоящее время это рассматривается с точки зрения технологических инвестиций и расстановки приоритетов, предполагает иное.

Поскольку большие успехи промышленной автоматизации уже были достигнуты, она продолжает приносить все меньшую отдачу. Вместо этого производственному сектору необходимо обратиться к ценным данным, которые часто не используются или недостаточно используются в их производственных средах. Это может значительно повысить эффективность и производительность производственных операций, сократить количество отходов и значительно улучшить качество продукции. Производителям пора развернуться и сосредоточить свое внимание на стороне промышленного производства, основанной на данных.

Контраст передовых технологий в производстве

Даже в высокоавтоматизированных промышленных средах нередко можно увидеть параметры процесса, проверки качества продукции и лабораторные проверки, записанные вручную, возможно, даже на бумаге. На самом деле, это довольно часто можно увидеть. Мониторинг производственных процессов и качества просто не на том же уровне, когда речь идет об автоматизации и технологических инновациях, и в результате производительность только страдает.

Передовые информационные технологии в цехах, такие как решения для анализа производства и качества, помогают повысить производительность производства в режиме реального времени за счет оптимизации сквозных производственных процессов. Предотвращение небольших ошибок при составлении рецептуры продукции или устранение ненужной изменчивости в процессе приводит к меньшему количеству отходов и меньшему риску создания некачественной продукции, которая может подорвать доверие потребителей. При масштабировании всего жизненного цикла производства и всех объектов чистые улучшения могут быть значительными.

В принципе это достигается за счет того, что нужные данные доступны в нужное время в нужном месте нужному пользователю и представлены таким образом, чтобы они могли постоянно принимать наиболее обоснованные решения. Это зависит от эффективной автоматизации этих процессов, связанных с данными, от сбора данных до статистического анализа и визуализации.

В устаревших производственных средах для любого значимого анализа производственных операций данные должны сначала собираться, подготавливаться, импортироваться и анализироваться вручную. Это утомительная трата рабочего времени — времени, которое можно потратить с большей пользой, направляя сотрудников туда, где они нужны больше всего, и максимизируя прибыль организации. Что еще хуже, риск человеческой ошибки при вводе данных намного выше, чем при вводе данных в автоматизированной системе, что приводит к результатам и анализу, которые не всегда могут быть полностью надежными.

Повышение эффективности и оптимизация операций на производстве

Путь к автоматизации информации открыт, поскольку данные быстро становятся следующим полем битвы в войне за эффективность и производительность. Производители должны воспользоваться возможностью, чтобы автоматизировать свои процессы сбора данных или сделать свои процессы ручного сбора данных более эффективными и надежными. Это может быть реализовано в виде синхронизированного сбора данных, рабочих процессов сбора данных и т. д. Все это контролируется и направляется на то, чтобы предоставить работникам необходимую информацию, когда она им нужна.

По мере сбора данных их можно затем анализировать таким образом, чтобы в режиме реального времени предоставлять информацию и оповещения работникам. Теперь у нас есть технологические возможности для простого сбора данных в режиме реального времени, анализа этих данных в режиме реального времени с использованием сложных алгоритмов и представления результатов этого анализа в виде интуитивно понятных визуализаций. Это позволяет принимать решения намного быстрее и эффективнее, позволяя принимать важные решения в режиме реального времени, чтобы обеспечить оптимальную работу производственных процессов.

В устаревших производственных средах, которые не имеют даже скромной степени цифровой зрелости, много усилий тратится на мониторинг стабильных процессов, чтобы мы могли быть готовы выявлять нештатные или проблемные ситуации. Но сегодня этот постоянный мониторинг может выполняться автоматически. Этот основанный на исключениях подход к мониторингу является важным подходом к устранению неэффективности оператора. Теперь становится проще узнавать о нарушениях или проблемах в режиме реального времени и иметь возможность действовать, чтобы предотвратить или избежать проблем до того, как будет нанесен ущерб. Там, где процессы работают неоптимально, производственные бригады могут мгновенно понять, в чем заключаются проблемы или где они наиболее вероятны, и принять упреждающие меры до того, как это повлияет на производительность производства.

Наслаждайтесь более широкой перспективой автоматизации

По мере того как сбор и анализ информации становятся все более автоматизированными, это также приводит к более широкому пониманию эффективности производства в компании. За пределами завода специалисты по качеству, операционные менеджеры и руководители высшего звена могут использовать прозрачность предприятия, достигаемую благодаря решениям для анализа производства и качества, для мониторинга и анализа автоматически создаваемых информационных панелей. Эти информационные панели могут быть представлены в режиме реального времени для отображения важных данных и идей в соответствии с ролью каждого пользователя, разрешениями на доступ и уровнем ответственности.

Лица, принимающие решения, могут применять оптимальные корректировки и передовой опыт самых эффективных заводов ко всем объектам для получения преимуществ в масштабах всего предприятия. Они также могут сравнивать качество на нескольких объектах, продуктах, процессах, линиях, сменах или производственных циклах, чтобы определить возможности постоянного улучшения, которые ведут к глобальной трансформации и экспоненциальной экономии затрат.

Унифицируя свои данные в централизованном унифицированном репозитории, вы можете воспользоваться преимуществами прозрачности и оперативной аналитики в масштабах всего предприятия, а также добиться последовательного улучшения процессов и качества при подготовке своей организации к следующим шагам цифровой трансформации. Внедрение автоматизации информации во всех секторах является для производителей ключом к пониманию и дальнейшему подтверждению своих операций в будущем и опережению конкурентов.