IIoT и массовая настройка:как они сочетаются друг с другом?

Недавнее исследование Deloitte показывает, что более 50 процентов клиенты выразили заинтересованность в приобретении нестандартных продуктов. Опираясь на развитие технологий, они хотят стать сопродюсерами и иметь возможность формировать продукты, которые они покупают сами.

Чтобы удовлетворить ожидания отдельных клиентов, предприятия внедрили массовую настройку, которая позволяет им создавать продукты, адаптированные к потребностям конкретного покупателя, сохраняя при этом высокие объемы производства и относительно низкие производственные затраты. Однако по мере того, как желания клиентов становятся все более разнообразными, массовая настройка может превратиться в массовую неразбериху, усложняя производственные операции и создавая чрезмерные затраты. Давайте посмотрим, чем может помочь IIoT.

Роль промышленного Интернета вещей в улучшении массовой настройки

IIoT повышает производительность в областях, которые имеют жизненно важное значение для массовой настройки, таких как управление запасами, операциями и цепочками поставок. Информируя производителей о точном статусе каждого элемента в каждом сегменте производственной цепочки и цепочки поставок, IIoT обеспечивает экономичное массовое производство индивидуальных продуктов. Вот чего добиваются производители, применяя решения для промышленного Интернета вещей.

Оптимальные уровни запасов

Представьте себе производителя стульев для столовой, который предлагает клиентам возможность «собрать» понравившийся стул из готовых деталей. Клиенты могут выбирать между лестницей или спинкой Windsor, изогнутыми или прямыми ножками, а также вариантами обивки в полоску или в горошек. Чтобы обеспечить достаточное количество видов древесины и тканей для производства любой модели стула, производители могут просто увеличить запасы. Однако такой подход увеличивает затраты, увеличивает время поиска и усложняет производственный процесс.

С другой стороны, с помощью Интернета вещей производители могут поддерживать более низкий уровень запасов, сохраняя при этом возможность удовлетворять потребности клиентов в конце цепочки поставок. Для этого отдельные элементы инвентаря получают RFID-метки, которые содержат закодированные данные, такие как тип элемента, партия, серийный номер и т. Д. По мере того, как элементы с метками проходят производственный процесс, считыватели RFID извлекают данные из меток и передают их на облако для обработки (вместе с данными о местонахождении соответствующего ридера и времени чтения).

Облачное программное обеспечение объединяет и анализирует данные от нескольких считывающих устройств и предоставляет производителям информацию в режиме реального времени об объемах и местонахождении материалов и компонентов, незавершенного производства и готовой продукции. Это позволяет предприятию сбалансировать количество имеющихся запасов и, таким образом, снизить затраты на их содержание и сократить время выполнения заказа.

Гибкие производственные операции

Чтобы сделать мелкосерийное производство, характерное для массовой настройки, прибыльным, решающее значение имеют гибкость и маневренность производственных операций.

Например, обрабатывающий центр собирает разные модели обуви. Каждый раз, когда он переключается с сборки обуви с острым носом на обувь с овальным носом, машину следует перезагружать. Постоянная перезагрузка значительно сокращает использование машины и приводит к меньшему количеству выпускаемых изделий.

Чтобы точно определить и избежать таких сбоев, производители обращаются к разработке Интернета вещей и внедряют технологии для мониторинга использования машин. На основе данных, полученных с датчиков оборудования, решения на базе Интернета вещей предоставляют производителям информацию в режиме реального времени о ключевых показателях эффективности использования оборудования (TEEP, OEE, время простоя и т. Д.), А также выявляют конкретную потерю (например, настройку и регулировку, снижение скорости и т. д.) за снижением эффективности.

Обладая данными об использовании в реальном времени, производители избегают потенциальных поломок, сокращают время простоя до минимума и повышают гибкость.

Гибкая и прозрачная цепочка поставок

Гибкость и прозрачность цепочки поставок - еще один параметр, важный для массовой настройки, поскольку клиенты требуют реалистичных сроков выполнения заказа и возможности отслеживать местонахождение доставленных продуктов. В то же время они не хотят, чтобы им предлагали какие-либо товары, компоненты для которых отсутствуют на складе или все еще находятся в пути.

Достичь этого довольно сложно, особенно когда задействовано несколько сторон, в том числе несколько уровней поставщиков, производителей запчастей, сборщиков деталей и т. Д. С помощью Интернета вещей предприятия получают возможность повысить прозрачность цепочки поставок и улучшить ее в таких областях, как :

• Доставка материалов и комплектующих от поставщиков.
• Распределение запасов по нескольким эшелонам.
• Доставка готовой продукции конечным потребителям.

С помощью RFID-меток, прикрепленных к упаковкам, поддонам, ящикам, контейнерам и т. д., производители могут отслеживать местонахождение и состояние каждой отдельной посылки в пути и на складе.
Более того, анализируя исторические данные, производители могут выявлять тенденции и делать прогнозы для оптимизации поставок и, скажем, выбирать оптимальные маршруты доставки и модели хранения запасов.

Подводя итоги
Массовая настройка требует тщательного управления запасами, очень гибких производственных операций и прозрачной цепочки поставок. IIoT помогает повысить эффективность на каждом этапе. Получая данные в реальном времени с датчиков и / или RFID-меток, IIoT позволяет предприятиям эффективно производить индивидуальные продукты, экономя чрезмерные затраты и обеспечивая бесперебойную и согласованную работу.

Борис Шикло, технический директор ScienceSoft, отвечает за долгосрочное технологическое видение и инновационные стратегии компании. Под его руководством команда разработчиков компании успешно выполнила комплексные проекты с более чем 80 000 человеко-часов в сфере здравоохранения, банковского и финансового права, розничной торговли, телекоммуникаций, государственного сектора и других областях.