Повышение эффективности непрерывных улучшений с помощью IIoT

История может многому научить нас в улучшении работы завода. Во время промышленной революции были созданы процессы для оценки основных показателей эффективности, таких как качество, безопасность работников, время доставки и инвентаризация. Эти отличительные черты производительности выдержали испытание временем, и их соответствие сегодня является обязательным условием для каждого успешного бизнеса. Тем не менее, новые технологии и системные достижения быстро продвигают их вперед и создают невиданный раньше уровень. Теперь цифровые технологии и сетевая инфраструктура, поддерживаемые промышленным Интернетом, предоставляют ценные данные для ускорения производственных процессов, большей согласованности и более безопасной рабочей среды.

Преобразование бережливого производства

С распространением промышленного Интернета вещей (IIoT) непрерывное совершенствование становится гибридом человеческого и цифрового интеллекта. Благодаря IIoT все, что имеет электронный импульс, может быть подключено к сети, от крупного оборудования до ручных электроинструментов. Хотя IIoT еще не стал повсеместным, ожидается, что размер рынка вырастет до триллионов долларов в течение следующих нескольких лет.

Первоначально IIoT был принят производителями, которые хотели прогнозировать и защищать производительность дорогостоящего оборудования, такого как станки с числовым программным управлением (ЧПУ), воздушные компрессоры и оборудование для отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха (HVAC). Производители автомобилей также были пионерами в применении IIoT для улучшения производства, так же как они были первопроходцами во многих других методах непрерывного совершенствования. Они начали использовать промышленные интернет-технологии для узлов и процедур, важных для безопасности, но не для соединений класса C или некритических соединений. Увидев ценность, которую IIoT привносит в важные приложения, они поняли, что подключенные устройства могут добавить еще один уровень безопасности, качества и производительности на каждом уровне производственного процесса. В результате многие заводы превращают все свои инструменты в подключенные инструменты или строят сборочные линии с нуля, используя только подключенное оборудование.

В первые дни IIoT операторы могли только оправдать затраты на цифровые контроллеры и сети для дорогостоящего оборудования. Теперь, когда затраты на датчики и средства управления снизились, а создание сетей стало возможным благодаря экономичным волоконно-оптическим кабелям и облачному управлению данными, производители могут применять IIoT практически к любому оборудованию и получать вознаграждение. Облачные технологии предоставляют производителям недорогую обработку и хранилище, необходимые для поддержки IIoT, при этом уравновешивая правила игры для производителей всех размеров, чтобы они могли быстро и экономично масштабировать операции подключенных предприятий по запросу.

Например, производитель высококачественных смесителей для кухни понял, что сломанный смеситель в роскошном доме может быть приравнен к претензии по качеству продукции с высокими ставками, и начал использовать подключенные инструменты для отслеживания данных для точки крепления во время сборки своих смесителей.

Улучшение производственных процессов

Машины и инструменты, оснащенные встроенными датчиками и исполнительными механизмами, отправляют данные в аналитические системы, которые предоставляют данные для основных показателей процесса. Хотя сбор данных начинается с оборудования на производственной линии, его также можно агрегировать с облачными метаданными. Комбинируя данные замкнутого цикла с отраслевыми данными, руководители и инженеры предприятий могут по-новому взглянуть на тенденции в области качества, производительности и эффективности, чтобы помочь им быстро и эффективно решить множество производственных проблем.

Интернет вещей также начинает играть роль в процессах информационного потока, последовательности работы и защиты от ошибок, чтобы оптимизировать время и усилия, затрачиваемые на сбор, организацию и понимание производственных данных. Завод-производитель с интеллектуальным подключенным оборудованием может обмениваться данными с операторами на линии, персоналом по контролю качества и руководителями завода в режиме реального времени. Чем больше данных будет собрано и проанализировано на производственной линии, тем более надежными будут полученные размеры выборки, чтобы помочь производителям получить практическую информацию, чтобы они могли принимать обоснованные решения по сокращению отходов и повышению безопасности и качества продукции.

Замена полного производственного обслуживания на полное профилактическое обслуживание

Полное продуктивное обслуживание - это подход, который применяет тактику бережливого производства к среде обслуживания. С помощью IIoT продуктивное обслуживание может быть дополнительно улучшено за счет улучшений профилактического обслуживания. Добавление датчиков для мониторинга оборудования и прогнозирования следующего простоя позволяет компаниям проактивно устранять потенциальные проблемы до того, как оборудование выйдет из строя, устраняя ненужное обслуживание и время простоя. Когда цифровая диагностика определяет необходимость ремонта, можно использовать подключенные инструменты для ремонта оборудования.

Это одно из многих преимуществ IIoT; это позволяет производителям действовать систематически и стратегически, а не просто реагировать при возникновении проблемы. Интеграция подключенного оборудования, данных и анализа помогает производителям достигать более высоких стандартов качества и лучше контролировать свои процессы.

Применение искусственного интеллекта в IIoT

Несмотря на недавние достижения, удивительно, что некоторые из самых высокотехнологичных отраслей на рынке все еще неохотно принимают или даже не пытаются внедрить технологию IIoT просто из-за боязни перемен. Даже те, кто не является первыми пользователями, в конечном итоге обратятся к ним, поскольку корпоративные клиенты будут рассчитывать на спокойствие, зная данные, лежащие в основе производительности и качества продукта.

По мере того, как мы смотрим в будущее, и IIoT будет интегрирован с искусственным интеллектом (AI), производство увидит сокращение многих трудоемких ручных задач. За счет использования машинного обучения прогнозные рекомендации в режиме реального времени позволят инженерам завода заблаговременно уведомить об этом до того, как производственные рабочие столкнутся с проблемами и проблемами безопасности. По мере сбора большего количества данных машины будут постоянно накапливать интеллект путем ассимиляции, а виртуальные производственные помощники помогут инженерам вносить улучшения еще до того, как операторы узнают о существовании проблемы.

Интернет вещей улучшает бережливое производство в геометрической прогрессии, и его внедрение будет только ускоряться. Способность собирать необработанные данные, а также анализировать данные и действовать в соответствии с ними - это то, что будет и дальше фундаментально продвигать бережливое производство и давать производителям необходимый им контроль для улучшения процессов способами, которых они никогда не могли достичь раньше.