Промышленное производство
Промышленный Интернет вещей | Промышленные материалы | Техническое обслуживание и ремонт оборудования | Промышленное программирование |
home  MfgRobots >> Промышленное производство >  >> Техническое обслуживание и ремонт оборудования

Помогая компаниям повышать качество, сокращать количество ремонтов и отходов

Egicon, итальянский производитель электроники, использовал новые инструменты анализа данных для полной автоматизации своего производства, начиная с 2017 года. При этом он сократил количество ремонтов на 80 процентов, устранив брак, улучшив гарантийную поддержку и сократив время подготовки отчетов о качестве до реального времени. от одного месяца.

Компания Egicon, базирующаяся в итальянском регионе Модена, производит электронные блоки управления, комбинации приборов и человеко-машинные интерфейсы для автомобильной, сельскохозяйственной, биомедицинской и аэрокосмической отраслей.

Egicon интегрировала программное обеспечение Siemens Valor и Opcenter Execution Electronics IoT в свои системы производства и контроля качества, что позволило осуществлять непрерывный мониторинг и предоставлять клиентам более качественную гарантийную поддержку и данные для отслеживания.

«Нам удалось сократить количество ремонтных работ с 30 деталей на миллион до 6, а в 2019 году уровень брака составил 0%, — сказал в опубликованном тематическом исследовании руководитель производства Egicon Микеле Магри. «Теперь я могу получать мгновенные обновления обо всех наших производственных процессах, не покидая своего рабочего места. Я могу тратить свое время на инновации и улучшения».

Другие производители программного обеспечения также сообщают о значительных результатах.

Программное обеспечение GE Digital Proficy помогло производителям во многих секторах добиться множества преимуществ, в том числе 90-процентного сокращения отходов, экономии на улучшении качества на 5 миллионов долларов и 80-процентного сокращения времени простоя, — говорит Кобус ван Херден, старший менеджер по продуктам для программного обеспечения для аналитики и машинного обучения. для GE Digital, сказал. Одна компания за несколько часов получила ключевую информацию о том, как контролировать свои химикаты для обезвоживания, чтобы добиться наилучшего качества.

Согласно опубликованному тематическому исследованию, FactoryTalk Innovation Suite, совместное предложение Rockwell Automation и PTC, помогло компании Rockwell повысить эффективность труда на 33 %, увеличить производительность на 70 % и сократить время обучения на 50 %.

Эти и другие новые инструменты анализа данных преодолевают ограничения и барьеры своих предшественников.

Как сделать аналитику более доступной

По словам Изика Авидана (Izik Avidan), руководителя бизнес-подразделения по аналитике цифрового производства, Siemens Digital Industry Software, одним из серьезных барьеров в прошлом было то, что инструменты, предлагающие потенциальную выгоду, оставались неиспользованными.

По его словам, более 80 % проектов в области расширенной аналитики терпят неудачу. Это утверждение подтверждается исследованиями Gartner и других компаний.

«Главная проблема с инструментами анализа данных прошлого — с точки зрения производителей — заключалась в том, что они оставались инструментами», — сказал Авидан. «Многие поставщики платформ и решений не осознавали, что средний производитель не обладает всеми необходимыми навыками для полноценного использования этих инструментов. Инструмент выполнил функцию, для которой он был разработан, но в целом проект, вероятно, провалился. Вы должны уметь наводить мосты между производственным языком и всеми этими новыми технологиями. Заказчик-производитель не обладает этими навыками».

«Исторически сложилось так, что вам действительно нужна была степень доктора философии по математике или науке о данных, чтобы получить пользу от аналитики», — сказал ван Херден. «Вам нужно передать аналитику в руки их существующих оперативных сотрудников. Вы не можете прийти к заказчику-производителю и сказать:«Вам нужно переобучить своих людей или нанять новых людей, чтобы воспользоваться преимуществами аналитики». Главное — сделать аналитику доступной для инженеров-технологов и операторов линий».

«Инструменты были разработаны для экспертов, чтобы облегчить им трудную задачу, а не упростить их работу», — сказал Эд Куоко, вице-президент по стратегии и решениям в PTC. Для многих инструментов также требовался специалист по данным на месте. Конечный результат:«Эти инструменты не подходили для крупных производителей, у которых обычно нет собственных специалистов по данным», — сказал Куоко.

Девять дополнительных преград из прошлого

Другими препятствиями, согласно Авидану, Куоко и ван Хердену, были:

Неспособность понять и устранить болевые точки производителей.

Инструменты, которые требовали от производителей замены дорогостоящего устаревшего оборудования.

Отсутствие доступа к необходимым данным, необходимым для получения информации, часто из-за того, что эти данные находились в разрозненных системах, иногда называемых скрытыми данными. От 60 % (Forrester) до 97 % (Gartner) собранных данных остаются неиспользованными.

Данные, которые нельзя было легко объединить с
другими данными.

Данные, которые было сложно очистить, отформатировать и подготовить.

Инструменты, которые предполагали, что данные соответствуют эталону качества, во многих случаях требуют эксперта для улучшения качества данных.

Отсутствие аналитических инструментов, позволяющих менеджерам
действовать.

Инструменты аналитики, которые были слишком сложны для использования обычным оператором.

Инструменты, масштабирование которых невозможно за пределами первоначальной экспериментальной или демонстрационной версии.

Рассвет нового дня

Современные инструменты обеспечивают быструю окупаемость, простоту эксплуатации и масштабируемость. По словам Авидана, поставщики производственного программного обеспечения все чаще понимают, что их клиентам нужны платформы, которые сочетают в себе несколько инструментов и хорошо интегрируются в цехе.

«Сейчас мы наблюдаем больший успех инструментов аналитики, преодолевающих эти барьеры», — сказал ван Херден. «Инструменты, которые мы предоставляем, быстро окупаются».

По словам Куоко, производители программного обеспечения разрабатывают инструменты и платформы, которые будут работать на фабриках, использующих машины, которым 40 лет, а также два года. «Эти инструменты должны работать в реальных условиях», — сказал он. «Это ключ к применимости на заводе. Это позволяет фабрике использовать то, что в ее силах, не требуя, чтобы она хорошо разбиралась в вещах, которые не в ее компетенции».

Новые инструменты предлагают возможность доступа, хранения и обработки данных, наличие эксперта в предметной области на месте или доступ удаленно, с низкой стоимостью владения, не требующей слишком много дополнительных серверов или облачных ресурсов, которые легко настраиваемый, настраиваемый и способный немедленно предоставить некоторую ценность, сказал Авидан.

«В настоящее время большинство компаний-разработчиков программного обеспечения понимают, что внедрение некоторых решений машинного обучения в цех не решит ваших проблем с качеством», — сказал он. «Теперь они предоставляют полные готовые решения, которые, вероятно, меняют правила игры».

«Моя профессия живет в этом напряжении, пытаясь предоставить нестандартное решение, а также понимая, что решение должно быть настроено, эта гибкость позволяет адаптировать решение для оптимизации потребностей производителя», — добавил Авидан. "За последние пять лет мы видели все больше и больше гибридных проектов, которые одновременно являются платформами и инструментами в сочетании с программным обеспечением, специально разработанным для данного типа отрасли".

По словам Куоко, отрасль еще не достигла того момента, когда инструменты будут работать «из коробки», подобно iPhone.

«Нестандартное направление — это направление», — сказал он. «Из коробки это цель. Мы начинаем становиться достаточно зрелыми в наших решениях, чтобы увидеть момент, когда это произойдет».

По словам Авидана, эти инструменты, иногда в сочетании с опытным инженером-технологом, могут помочь производителям повысить производительность и профилактическое обслуживание, а также интегрировать контроль качества в производство.

По словам ван Хердена, инструменты также «выходят за рамки предупреждений», которые оставляют человеку возможность действовать, чтобы стать более замкнутым циклом, когда сам инструмент может выполнять безопасные управляющие действия в режиме реального времени, позволяя заводу получать или поддерживать оптимизированную производительность.

По словам Куоко, вместо того, чтобы предлагать аналитику просто как компонент предложения, все больше поставщиков производственного программного обеспечения предлагают аналитику в решениях, предназначенных для конкретных случаев использования.

«Если вы познакомите опытного инженера-технолога с шаблонами данных в наборе данных или со списком выводов, которые он видел раньше, он сможет легко преобразовать эти данные в действия, которые может предпринять оператор, линейный руководитель или владелец фабрики. и значительно улучшить результаты», — сказал Авидан. «Благодаря этому готовому решению мы можем справиться с большинством задач в течение нескольких дней или даже часов».

Еще лучше будет время, когда к этим инструментам можно будет добавить больше экспертных знаний в предметной области, сказал Куоко. «Необходимо внедрять все больше и больше конкретных знаний в предметной области», — сказал он. «Как мы можем объединить эксперта и машину, чтобы они оба поняли проблему? Машина должна иметь возможность сказать:«Я могу учитывать параметры, характерные для этого домена».

По словам ван Хердена, аналитика также совершенствуется, поскольку она применяется по всей цепочке поставок от поставщиков сырья до грузоотправителей, производителей и конечных клиентов.

Некоторые проблемы остаются

По словам Куоко, по-прежнему необходимы усовершенствования, облегчающие создание инструментов, а также инструменты, разработанные таким образом, чтобы машины могли выполнять больше работы.

По словам Авидана, затраты определенно должны снизиться, чтобы технология стала доступной для малых и средних производителей, которые сталкиваются с аналогичными проблемами.

По его словам, необходимо больше стандартов, чтобы производителям было проще интегрировать технологии от разных поставщиков.

«Мы должны понимать, что в цехах уже есть много программного обеспечения, — сказал Авидан. «Любое решение, которое вы хотели бы внедрить в эту экосистему, должно быть хорошо и беспрепятственно интегрироваться в эти ИТ-решения… так что, если у вас есть действие, которое необходимо перенести из одной инженерной системы в другую, это можно сделать в рамках одного портфеля. . Это одна из самых важных вещей, которые вы можете сделать».

По словам ван Хердена, поскольку стандарты и интерфейсы становятся более открытыми, интеграция становится проще.

Выбор партнеров

Чтобы добиться успеха, сотрудничайте с надежным промышленным поставщиком, предлагающим комплексный продукт, – говорит ван Херден.

«Многие поставщики аналитических услуг предлагают решения, которые могут решить часть проблемы. Некоторые могут анализировать данные», — сказал он. «Некоторые могут делать прогнозы. Некоторые могут запускать симуляции. Другой может оптимизировать настройку. Сотрудничайте с проверенными поставщиками, которые не исчезнут завтра и могут предложить все эти возможности в одном продукте».

Производители, стремящиеся к немедленному совершенству и полной интеграции, должны отказаться от ожиданий в пользу поэтапного подхода. «Не применяйте подход «большого взрыва» к внедрению технологий, пока все системы не станут идеальными», — сказал он. «Я рекомендую быстрый поэтапный подход. Обеспечьте операционистов простыми в использовании инструментами, чтобы они могли быстро получать дополнительные преимущества».


Техническое обслуживание и ремонт оборудования

  1. CMMS помогает сократить брак и переработку
  2. Преимущества адаптации решений IIoT и анализа данных для EHS
  3. Использование аналитики данных для уменьшения углеродного следа
  4. Советы по ремонту и устранению неисправностей ПЛК
  5. Промышленный Интернет вещей и прогнозная аналитика
  6. Объяснение прогнозной аналитики
  7. Сельскохозяйственные датчики могут сократить глобальные пищевые отходы
  8. Улучшите процесс принятия решений в передовом производстве с помощью аналитики
  9. Прогнозная аналитика в производстве:варианты использования и преимущества
  10. Как уменьшить количество ошибок и улучшить систему качества продукции?