Предиктивная аналитика в производстве: движущая эффективность, качество и прогнозирование спроса

В сегодняшнем конкурентном ландшафте ручные производственные процессы раздувают затраты и тормозят рост. Производители сталкиваются с четырьмя критическими вызовами: оптимизация операций, сокращение затрат, повышение производственного качества и точное прогнозирование спроса.

Частичная оцифровка предлагает ограниченное облегчение; только полностью интегрированная цифровая экосистема может адресовать эти барьеры. Особенно для прогнозирования спроса, надежная предиктивная система, построенная на комплексной операционной данных, критична для вперед-смотрящего планирования.

Предиктивная аналитика в производстве — почему это важно и как это работает

Какая наиболее эффективная стратегия для решения этих вызовов?

Ответ лежит в автоматизации процессов с предиктивными обслуживанием (PdM) решениями.

Ниже мы исследуем, как предиктивное обслуживание улучшает операции, повышает производственное качество, снижает затраты и обеспечивает точное прогнозирование спроса.

Что такое предиктивное обслуживание?

Предиктивное обслуживание (PdM), также известное как состояние-базированное обслуживание, мониторит производительность оборудования во время нормальной операции для предвидения отказов. Первоначально использованное в промышленности в 1990-х, PdM нацелено на предсказание, когда может произойти отказ, и планирование корректирующего действия до его случая, тем самым снижая простой и затраты на обслуживание.
(Источник: Reliable Plant)

Рыночный обзор производственной предиктивной аналитики 2018-2026

Рынок оценивался в $535.0 млн в 2018 году и прогнозируется достичь $2.5 млрд к 2026 году, растущий на CAGR 21.7% с 2019-2026. Инновации Индустрии 4.0 — основной катализатор этого расширения.
(Источник: Allied Market Research)

Как работает система предиктивного обслуживания

Типичный PdM стек состоит из: IoT-датчиков, захватывающих реального-времени данные с машин, облачных платформ, обрабатывающих и хранящих данные, мобильных приложений, доставляющих алерты, ИИ/ML движков, анализирующих паттерны и предсказывающих исходы, и веб-дашбордов, централизующих инсайты для всех стейкхолдеров.

1. IoT-устройства собирают операционные данные с оборудования.
2. Данные передаются в облако, где они триггерят алерты или дашборды.
3. ИИ/ML алгоритмы анализируют минимум год исторических данных для прогнозирования потенциальных отказов.
4. Стейкхолдеры получают действенные отчеты и могут планировать обслуживание проактивно.

Примечание: Изображение выше иллюстрирует поток предиктивного обслуживания на производственном заводе.

Выгоды предиктивного обслуживания для производства

• Точный, реального-времени мониторинг состояния
• Раннее обнаружение грядущего простоя
• Большая операционная прозрачность
• Снижение задержек продукта
• Оптимизированные производственные расписания
• Снижение затрат на обслуживание
• Проактивное смягчение отказов
• Снижение расходов на ремонт
• Продленный срок службы и использования оборудования
• Повышенная безопасность сотрудников
• Более высокая общая рентабельность
• Улучшенное прогнозирование спроса

С фундаментальными и преимуществами ясными, давайте изучим, как предиктивное обслуживание переформирует производственные операции и рост.

Предиктивное обслуживание для операционного улучшения

Операционная эффективность — ключевой элемент производственной скорости и качества. Она требует выравнивания людей, машин и технологий. PdM усиливает непрерывный мониторинг производительности машин по всем операционным состояниям — пик, норма и простои — используя IoT-данные. Анализируя исторические паттерны, неэффективности идентифицируются и корректируются до воздействия на вывод. Общая эффективность оборудования (OEE) рассчитывается из этих данных, движимая измеримыми улучшениями пропускной способности и надежности.

Более того, PdM может идентифицировать несоответствия между распределением рабочей силы и использованием машин, позволяя целевое обучение и процессные корректировки, повышающие эффективность персонала.

Предиктивное обслуживание для использования и управления машинами

Непланируемый простой — затратная реальность для большинства производителей. PdM предоставляет непрерывную инсайт в здоровье машины, раскрывая ошибки до каскадирования в отказы. ИИ/ML модели просеивают терабайты сенсорных данных для указания трендов деградации, позволяя превентивные ремонты, снижающие затраты на ремонт и труд. Во многих случаях это переводится в экономии миллионов в год.

Предиктивное обслуживание для производственного качества

Пока IoT в одиночку не напрямую изменяет качество продукта, его интеграция с PdM создает добродетельный цикл. Стабильные, хорошо обслуживаемые машины работают на оптимальных параметрах, ведущие к последовательному качеству продукта и пропускной способности.

Предиктивное обслуживание для прогнозирования спроса

Предиктивное обслуживание превращает сырые операционные данные в действенный интеллект для планирования спроса. Устраняя силосы данных и предлагая полную заводскую видимость, исполнители могут прогнозировать доступность оборудования, предвидеть ограничения мощности и выравнивать производственные расписания с рыночным спросом — обеспечивая своевременное выполнение и снижение затрат на хранение инвентаря.

Вариант использования предиктивного обслуживания — управление активами

PdM превосходит в мониторинге активов, экспонированных переменным экологическим условиям. Непрерывный сбор данных информирует графики обслуживания, предсказывает, когда актив должен быть заменен, и идентифицирует корневые причины отказов. Типичные инсайты включают:

• Оптимальное время замены
• Окна обслуживания, минимизирующие сбой
• Оцененный срок службы актива
• Вероятность отказа и причинные факторы
• Оценка риска потенциального простоя
• Рекомендации для стратегии обслуживания для максимизации использования

ROI предиктивного обслуживания

Внедрение надежной PdM программы может доставить трансформационные возвраты: десятикратное увеличение ROI, 25-30% снижение затрат на обслуживание, 70-75% меньше поломок, и 35-45% меньше простоя. Когда выражено на час труда, PdM стоит $9 за час годового труда, по сравнению с $13 для традиционного превентивного обслуживания.
(Источник: Infoq.com)

Резюме

Предиктивная аналитика — стратегический актив для производителей, движущий затратной эффективностью, операционным превосходством и качеством, в то время как усиливающая точное прогнозирование спроса. По мере эволюции поля, прескриптивная аналитика — доставляющая действенные рекомендации корневой причины — дальше поднимет производственную производительность. С конкурентным преимуществом все более привязанным к данным-драйверированному обслуживанию, время принять предиктивные решения — до того, как конкуренты не сделают.