5 способов, которыми производители могут использовать аналитику данных для повышения эффективности

Что бы вы ни рассматривали:процессы в цехе или производительность машин, анализ данных поможет выявить закономерности и предсказать результаты. При правильном использовании эта информация может положительно повлиять на вашу производительность и прибыль. Вот что вам нужно знать об использовании данных для повышения эффективности производства.

Неизвестно, когда началась Четвертая промышленная революция, но большинство экспертов в области производства согласны с тем, что она уже наступила и идет полным ходом. В то время как предыдущие промышленные революции принесли нам повышенную эффективность благодаря механизации, электроэнергетике, а затем и электронике, «Индустрия 4.0» — это все о данных и оцифровке. Речь идет об искусственном интеллекте и машинном обучении, виртуальных двойниках, дополненной реальности, компьютерном моделировании, киберфизических системах и многом другом.

Большая часть Индустрии 4.0 вращается вокруг — и частично стала возможной — ее аналога, управляемого данными:промышленного Интернета вещей (IIoT). Точно так же, как за последнее десятилетие или около того потребители стали использовать смартфоны, умные автомобили и умные бытовые приборы, производители начали использовать аналогичные умные технологии, включая станки, роботов и программные системы.

Примеры использования аналитики данных в производстве

Все эти технологии генерируют огромные объемы данных. Некоторые называют это «большими данными». Как бы это ни называлось, важно то, что вы с ним делаете. Вот несколько хороших способов использования этих данных в производстве:

• Анализ потребностей завода в энергопотреблении, который помогает производителям выявлять неэффективное оборудование и сокращать расходы.
• Анализ срока службы режущего инструмента, что позволяет механическим цехам совершенствовать токарные, фрезерные и сверлильные операции.
• Анализ времени простоя тех же самых станков позволяет получить беспрецедентное представление об основных причинах низкой OEE (общей эффективности оборудования).

Результатом всех этих аналитических усилий является дополнительное время безотказной работы оборудования, более предсказуемые процессы, улучшенное качество деталей и меньшее количество отходов. Самое главное, что большие данные и IIoT являются великим уравнителем между странами с низкими производственными затратами и всеми остальными на планете.
 

Как начать повышать эффективность с помощью данных и технологий

Попасть в этот мир проще, чем вы думаете. Да, каждая из пяти технологий, описанных ниже, может потребовать определенных вложений — времени, капитала или и того, и другого, — но окупаемость большинства таких внедрений обычно довольно высока. А если у вас есть относительно новый станок с ЧПУ и кабель Ethernet, велики шансы, что вы сможете начать сбор данных практически сразу.

Вот пять способов использования технологий и данных для повышения эффективности работы:

1. Безбумажное производство

В цифровой производственной компании данные передаются в обоих направлениях. Если ваш магазин по-прежнему использует бумажные путеводители, списки инструментов и установочные листы, пришло время сделать их электронными. Это, по словам Райана Циммерманна, директора по развитию бизнеса Visual Knowledge Share Ltd., производственного цеха, ставшего разработчиком программного обеспечения. Циммерманн отмечает, что цифровые рабочие инструкции способствуют стандартизации, помогают устранить ошибки и значительно оптимизировать операции. Все это достигается с помощью контролируемой версии электронной документации, содержащей изображения, видео и текст, которые можно передавать в любом месте цеха.

«Мы устраняем бумажный след», — говорит он. «Мы повсеместно избавляемся от переплетов бумаги и устраняем все проблемы, с которыми сталкиваются магазины, полагающиеся на племенные знания. Более того, поскольку цифровые рабочие инструкции запрашивают обратную связь с оператором, они обеспечивают соответствие требованиям, обеспечивая при этом более высокий уровень прослеживаемости операций, выполняемых человеком».

Ознакомьтесь с карьерными руководствами и трендами Better MRO

2:Обмен информацией

Племенные знания потенциально являются серьезной проблемой для любого предприятия. Неписаная информация, которая обычно не известна другим сотрудникам компании, означает, что важные знания не передаются более молодым сотрудникам.

Кто-то, кто может долго говорить об опасностях племенных знаний, — это Джефф Риззи, директор Sandvik Coromant по цифровой обработке.

«Хороший машинист может положить руку на станок или прислушаться к шпинделю и сразу понять, есть ли проблема», — сказал он. «Но что происходит, когда этот человек покидает компанию?» По словам Риззи, лучший способ устранить этот риск — собрать производственные данные со станков с ЧПУ, а затем проанализировать их на наличие переменных, снижающих производительность в производственном процессе. Как указывалось ранее, более новое оборудование уже предлагает эту возможность, при условии, что магазин подключен к сети и у вас есть место для хранения указанных данных. Sandvik Coromant предлагает такое место:оно называется Machining Insights и, как и многие подобные системы, предоставляет множество информационных панелей и возможностей отчетности, которые упрощают анализ и улучшение процессов.

Подробнее: Преодоление нехватки производственных навыков:5 навыков, которые скоро понадобятся вашей компании

3:Подключайтесь

У вас нет одного из этих новых станков? Это нормально, потому что для устаревшего оборудования доступно множество адаптеров вторичного рынка, которые делают станки с ЧПУ, по крайней мере, несколько разговорчивыми. Тем не менее, возможно, пришло время для обновления.

Специалист по продуктам Okuma America Брэд Клиппштейн отмечает многочисленные функции цифровой обработки, доступные в новых системах управления OSP компании, включая управление сроком службы инструмента, предотвращение столкновений, виртуальный мониторинг (3DVM) и, возможно, самое важное для тех, кто хочет собирать данные о станке, связь MTConnect. протокол.

«Мы также представили новый продукт под названием Connect Plan», — говорит он. «Он позволяет вам подключать станки различных марок и марок через наш интерфейс и действует как центральный репозиторий для сбора информации и ее отображения в удобном для человека формате на встроенной панели просмотра».

4. Получение данных в режиме реального времени

Продвиньте концепцию оцифровки немного дальше, и вы окажетесь на территории MES (система управления производством). Эндрю Роблинг, главный менеджер по продуктам Epicor Software Corp., говорит, что MES позволяет производителям собирать данные непосредственно со станков и другого оборудования, оснащенных датчиками. Сюда входят данные OEE, объемы работ, данные о качестве и информация о технологическом процессе, такая как давление масла и температура шпинделя. Затем такие данные могут отображаться в различных формах, в том числе на табло в реальном времени, или использоваться для оповещения людей о наличии проблемы. Тем не менее Роблинг отметил, что MES делает гораздо больше, чем сбор и анализ данных. Он предоставляет комплексный набор возможностей планирования, мониторинга и управления техническим обслуживанием, которые могут стать основой любой инициативы цифрового производства.

«Один клиент, с которым я недавно работал, сказал, что заметил 70-процентное увеличение общей производительности, — отмечает он. "Другому удалось снизить затраты на ключевую линейку продуктов на 13 %, а еще один сократил затраты на качество на 600 000 долларов США в год после внедрения решения MES".

5:Сбор качества

Патрик Салливан, специалист по стратегическому дистрибуции в Mitutoyo America, считает, что одним из самых простых способов снизить затраты на качество и повысить точность данных является автоматизированный сбор информации об измерениях в цехах. Это может быть достигнуто с помощью маломощного беспроводного устройства, такого как система U-Wave на базе Zigbee, или более традиционного проводного подхода.

В любом случае данные измерений с микрометров, цифровых индикаторов и любых других устройств с возможностью связи (а таких в настоящее время большинство) можно отправлять во внешнюю программную систему, такую ​​как MeasurLink от Mitutoyo, для анализа. «Применение этих данных выходит далеко за рамки метрологии», — отмечает он. «Это обеспечивает видимость производственных тенденций, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными. В результате улучшается управление технологическим процессом, сокращается время простоя оборудования и так далее. А поскольку эту информацию легко архивировать, производители могут сравнивать прошлые результаты с тем, что происходит прямо сейчас, что дает им больше возможностей для принятия решений».

Конечно, это лишь некоторые из поставщиков и продуктов, доступных для магазинов, реализующих цифровую стратегию производства на основе данных. Все они служат для того, чтобы сделать процессы обработки и изготовления более эффективными, предсказуемыми и экономичными.

Поскольку они значительно увеличивают видимость, больше не нужно догадываться или заниматься расследованием, когда что-то идет не так на производстве. Лучше всего то, что они устраняют зависимость от племенных знаний. Будь то безбумажное производство, удаленный мониторинг процессов, более интеллектуальные станки и микрометры или система управления производством в масштабах всей компании, пришло время перевести ваш цех в цифровое русло.

КАК ВЫ ИСПОЛЬЗУЕТЕ БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВА?

Аналитика больших данных – это процесс сбора данных с ваших машин и их использования для улучшения производственных процессов или производительности вашего оборудования.

При правильном использовании эта информация может положительно повлиять на вашу производительность и прибыль.

Примите участие в нашем опросе, чтобы поделиться своими мыслями и узнать, что думают другие.

Как вы используете технологии для повышения эффективности?

Какие технологии вы внедряете, чтобы сделать свой магазин более эффективным? Дайте нам знать в комментариях ниже.