11 проверенных способов трансформировать производство с помощью данных

Данные: некоторые называют их «жизненной силой будущего производства», и с робототехникой они становятся еще мощнее! Вот 11 отличных способов использовать ваши данные.

Будущее любой производственной компании зависит от того, насколько хорошо она управляет своими данными.

Иными словами, «станьте хорошими в сборе и анализе данных, или можете не выжить». Кажется, это прогноз для производственной отрасли прямо сейчас.

По недавнему опросу MAPI и Deloitte, 85% промышленных производителей верят, что инициативы умных фабрик станут главным драйвером конкурентоспособности в ближайшие пять лет. Как объясняет MAPI, «элементарная сила» за умными фабриками — оперативные данные компании, они — «жизненная сила умного будущего производства».

Робототехника — ключевая технология для работы с данными. Конечно, данные важны во всех областях бизнеса. Но большинство роботов уже идеально приспособлены дляデータ-ориентированной работы, если использовать их правильно.

Роботы уже собирают данные о своей работе сотни раз в секунду. Благодаря легкости перепрограммирования, их можно использовать для быстрой реакции на изменения в производственном потоке, обнаруженные анализом данных в других участках производства.

Вот 11 отличных способов объединить данные и робототехнику для улучшения вашего производственного бизнеса.

1. Используйте существующие данные

Конечно, использование оперативных данных не новшество. Производители собирают их уже минимум 20 лет. Разница сейчас в более мощных способах комбинирования и анализа данных по всему бизнесу.

Раньше вы могли собирать базовую операционную статистику по каждому станку отдельно. Возможно, собирали вручную и анализировали время от времени для отслеживания долгосрочной производительности каждого станка.

Теперь можно получать и анализировать данные в реальном времени и (если настроено) сразу корректировать производство.

Посмотрите на данные, которые вы уже собираете. Спросите себя, как собирать их легче и как использовать лучше.

2. Мониторьте станки для обслуживания

Использование данных в обслуживании сэкономит много времени и денег. Вместо обслуживания по фиксированному расписанию — самого распространенного метода до сих пор — можно обслуживать станки только тогда, когда они реально этого требуют.

Различные современные промышленные роботы умеют отслеживать свою работу для обслуживания. Роботы FANUC, например, отслеживают метрики: число циклов, рабочую температуру, действия оператора и т.д.

3. Непрерывно оптимизируйте процесс

Старая поговорка «что измеряется, то управляется» важна для производителей. Измеряя процесс и анализируя тренды, можно непрерывно оптимизировать производство способом, ранее невозможным.

Базовый пример — улучшение цикла робототехнической ячейки. Даже небольшие сокращения цикла в долгосрочной перспективе дают огромную экономию времени и рост выпуска.

4. Улучшайте распределение ресурсов

Операционные данные в реальном времени позволяют почти мгновенно понять, когда нужно перераспределить ресурсы в процессе.

Например, сразу видно, когда одна робототехническая ячейка загружена на 100%, а другая работает на пониженной мощности. Это позволяет перенести излишек работы на свободный робот и сохранить поток производства.

5. Отслеживайте путь продукта

Отслеживание продуктов стало жизненно важным способом использования данных с внедрением большей автоматизации на заводах. Когда операторов меньше — или их нет вовсе — нужен надежный способ отслеживать продукт в его пути через процесс.

Технологии вроде RFID часто используются с автоматизацией, но роботы с 2D-зрением также могут читать штрих-коды и QR-коды для отслеживания продуктов и записи прогресса в облако.

6. Персонализируйте продукты для клиентов

Как мы писали ранее, мы входим в «Эпоху персонализации». Производители, предлагающие кастомизацию продуктов, получают конкурентное преимущество над теми, кто не делает этого.

Данные важны на многих этапах пути кастомизации: от обнаружения предпочтений клиентов до отслеживания каждого кастомизированного продукта в производстве.

7. Выявляйте возможности автоматизации

Иногда трудно определить, какая ручная задача лучший кандидат для роботизации. Анализируя операционные данные, можно увидеть, где обычно возникают узкие горлышка процесса и где робот даст максимальный эффект.

Потом те же метрики помогут оценить эффект робота после периода работы.

8. Повышайте качество контроля качества

Роботизированный контроль — отличный способ автономного сбора данных для целей качества. Он преодолевает одну из главных проблем сбора данных — время, затрачиваемое на ручной сбор.

Подробнее в «Руководстве производителя по роботизированному контролю».

9. Сокращайте простой

В целом, сокращение простоя увеличивает производство. Собирая данные по всему производственному процессу, можно очень легко — в некоторых случаях в реальном времени — определить, какие участки не работают на полной мощности.

Также возможно сократить простой робототехнической ячейки, переключившись на автономное программирование, если вы еще не используете его.

10. Принимайте лучшие бизнес-решения

В конечном счете, главное преимущество улучшения работы с данными — помощь в принятии лучших бизнес-решений.

Слишком долго производители полагались в основном на «анекдотические и племенные знания» для принятия решений о бизнесе.

Сейчас обычно ошибка полагаться на «интуицию» без подтверждающих данных. Но для получения этих данных, вероятно, нужно улучшить сбор данных в вашем производственном бизнесе.

11. Оставайтесь конкурентоспособными

Как объясняет Manufacturing Net:

Главное преимущество улучшения производства с данными — помощь в сохранении конкурентоспособности. Ваши конкуренты, вероятно, уже находят лучшие способы использовать свои данные, поэтому вам нужно не отставать.

Как вы могли бы улучшить использование данных в своем бизнесе? Напишите в комментариях или присоединитесь к обсуждению в LinkedIn, Twitter, Facebook, Instagram или на форуме RoboDK.