Как IoT усиливает бережливое производство: построение умных, эффективных фабрик

Производители давно преследуют бережливое производство для устранения потерь, снижения затрат и увеличения ценности для клиента. Интернет вещей (IoT) теперь готов усилить эти выигрыши, встраивая данные в реальном времени в каждый актив на заводском полу и в цепочке поставок.

Бережливое производство, системный подход, идущий от Toyota Production System, фокусируется на выявлении и устранении недобавляющих стоимости активностей. Делая потери видимыми и непрерывно улучшая процессы, бережливое производство обеспечивает доставку правильного продукта в правильное место в правильное время.

IoT соединяет физические объекты — устройства, станки, транспорт, здания и большее — с интернетом, позволяя им чувствовать, передавать и реагировать на данные. Эта коннективность создает бесшовную связь между физическим и цифровым мирами, открывая путь к более высокой эффективности, быстрейшей разработке продуктов и превосходному клиентскому сервису.

Gartner сообщил, что в 2016 году в мире было 6,4 млрд коннектед объектов — рост 30 % к 2015 — и ежедневно добавлялось 5,5 млн новых устройств. Фирма прогнозирует, что общее количество коннектед вещей достигнет 20,8 млрд к 2020 году.

Внутри предприятий Gartner выделяет две категории коннектед устройств: кросс-индустрийные гаджеты вроде умных лампочек и систем управления зданиями, и вертикально-специфичное оборудование вроде мед-устройств и трекеров контейнеров. Хотя вертикально-специфичные устройства доминируют сегодня, тренд к универсальным, переиспользуемым устройствам ускоряется.

Вывод бережливого производства на новый уровень

IoT-инженерные решения для производства предлагают множество возможностей: мониторинг производительности продукта после продажи, оптимизация логистики цепочки поставок и упрощение дистрибуции. Данные использования в реальном времени могут возвращаться в дизайн и производство, обеспечивая непрерывное улучшение и то, что многие называют «умной фабрикой».

Сочетая постоянный обмен данными с передовой автоматизацией и аналитикой, производители могут достичь давно искомой мечты полностью интегрированной, предиктивной производственной среды.

Deloitte отмечает: «IoT и аналитика помогают компаниям соединять разнородный набор активов, доставляя выигрыши в эффективности по всему производственному процессу». Ключевые области улучшения включают:

• Ускоренное планирование и предпроизводство: поставщики могут быть выбраны, риски оценены и затраты на материалы оптимизированы через данные в реальном времени.
• Предиктивное обслуживание и упрощение процессов: ML-модели обнаруживают и корректируют потенциальные проблемы до влияния на производство, усиливая just-in-time методологии вроде Kaizen и Kanban.
• Улучшенная послепроизводственная поддержка: коннектед продукты позволяют производителям отслеживать использование, улучшать сервис и расширять ценность гарантии.

Помимо внутренних процессов, IoT улучшает сотрудничество с партнерами, предоставляя точные данные о спросе и использовании, что сглаживает материальные потоки и сокращает лид-таймы. Платформы вроде Accelerite Concert могут облегчить эти кросс-организационные интеграции.

Критическая необходимость аналитики

Теренс Бёртон, президент и CEO The Center for Excellence in Operations Inc., подчеркивает, что организации должны сочетать IoT с бизнес-аналитикой, мобильными технологиями и цифровыми дашбордами для разблокировки более высокого порядка бережливой парадигмы. «Без способности интерпретировать поток данных производители рискуют тратить ресурсы и эродировать маржи», — предостерегает Бёртон.

Передовая аналитика и ИИ — движки, превращающие сырые IoT-данные в действенные инсайты. Облачные big-data платформы, способные принимать структурированные и неструктурированные данные — как в покое, так и в движении — позволяют производителям обнаруживать паттерны, предсказывать аномалии и вести непрерывную оптимизацию.

Инструменты аналитики нового поколения, такие как Accelerite ShareInsights, даруют заводским менеджерам и субъектным экспертам создание интуитивных дашбордов без тяжелой зависимости от дата-сайентистов или ETL-специалистов. Ставя ИИ на передний план принятия решений, производители могут предотвращать потери до их появления, а не просто реагировать на них.

Схождение методологии бережливого производства, IoT, big-data аналитики и ИИ вещает будущее, где фабрики производят именно то, что хочет клиент — именно когда он хочет — работая на беспрецедентных уровнях эффективности.

Эта статья подготовлена в партнерстве с Accelerite. Автор — Senior Vice President и General Manager Service Creation Business Unit в Accelerite.