Почему прослеживаемость является важной основой для производственных систем с поддержкой IIoT

Технологии промышленного Интернета вещей (IIoT) могут привести к резкому повышению качества продукции и пропускной способности, но зачастую они не являются готовыми решениями, на которые могут рассчитывать многие компании в производственном секторе. Чтобы получить максимальную отдачу от решения IIoT, производители должны тщательно понимать характер своих операций и инвестировать в надежную систему отслеживания в режиме реального времени для упреждающего и систематического сбора соответствующих данных.

В системах отслеживания используются методы идентификации, такие как штриховое кодирование и радиочастотная идентификация (RFID), для сбора и анализа данных о движении незавершенного производства и готовой продукции по всему заводу и цепочке поставок. Когда-то относительно простой метод отслеживания продуктов и компонентов, прослеживаемость превратилась в мощную стратегию оптимизации производительности, качества и репутации бренда в рамках производственной операции за счет привязки продуктов к параметрам процесса и исходным материалам.

От простого отслеживания продукта к всесторонней визуализации процесса

Трансформация прослеживаемости с течением времени — от простого считывания штрих-кодов отдельных деталей и продуктов до систем, позволяющих проводить углубленное исследование узких мест и проблем с качеством, — предлагает множество способов представить себе эту вездесущую производственную практику. Компания Omron разбила эти изменения на четыре основных этапа, кульминацией которых стал этап Traceability 4.0, объединяющий низкоуровневые решения для отслеживания и отслеживания с передовыми технологиями Industry 4.0 и IIoT.

Traceability 1.0 — это автоматическая идентификация продуктов для обеспечения точности и эффективности. Возможность маркировать деталь, а затем отслеживать ее с помощью считывателей штрих-кодов была революционной, и эта стратегия повысила эффективность производства и точность при обработке большого количества отдельных элементов или транзакций.

Прослеживаемость 2.0 — это управление запасами и удовлетворение потребностей общества. Производители признали дополнительные возможности использования штрих-кодов, в частности, возможность отслеживать материалы на производственном объекте и по всей цепочке поставок. Эта стратегия позволила целенаправленно отзывать продукты, снизить затраты на улучшение качества и повысить доверие потребителей.

Отслеживаемость 3.0 — это оптимизация безопасности производства и цепочки поставок за счет сосредоточения внимания на всех сырьевых компонентах и ​​подкомпонентах, необходимых для создания продукта, а также на готовом продукте с закодированным серийным номером. Это помогает гарантировать подлинность продукта и создает прочную основу для программ по борьбе с контрафактной продукцией.

Traceability 4.0 — это объединение всего вышеперечисленного, а также параметров машин и процессов для достижения высочайшего уровня качества, производительности и общей эффективности оборудования (OEE). Хотя некоторые производители приняли Traceability 4.0, для большинства за ней будущее. Те, кто принимает эту стратегию, выходят на передний план производства и защиты бренда.

Именно на этом заключительном и кумулятивном этапе прослеживаемости IIoT становится полностью поддерживаемым и функциональным. С типами данных, которые предоставляет Traceability 4.0, производители могут легко ответить на множество вопросов, связанных с производством, например, какая машина работала над каким продуктом в какое время и кто работал на машине в это время. Потенциальные сценарии диагностики и анализа процессов практически безграничны, и существенные улучшения возникают во многих областях при систематическом сборе соответствующих данных о машинах и процессах.

Принятие производственных решений

Решения IIoT, по сути, создают мост между низкоуровневыми процессами, происходящими на заводе, и всеобъемлющими бизнес-целями. Ключевым компонентом этого целостного взгляда на производственные операции компании являются данные, которые собираются, систематизируются и используются с помощью системы прослеживаемости. При внедрении системы прослеживаемости следует рассмотреть следующие вопросы, чтобы определить требования.

• Как будет подтверждаться соответствие исходных компонентов или сырья на основе информации, закодированной в штрих-коде, метке RFID или другом идентификаторе?

• Через какой процесс проходит конкретная деталь во время производства?

• Какие производственные инструменты, параметры процесса и сценарии тестирования следует использовать при выполнении определенного шага процесса для данного элемента в гибкой производственной среде?

• Какие компоненты используются в конкретном узле сборки?

• Какие данные следует собирать на каждом этапе процесса и как сделать эти данные доступными для приложений MES или Historian более высокого уровня?

• Какие решения можно принимать в режиме реального времени на основе собранных данных?

Когда производители внедрят систему прослеживаемости, учитывающую вышеуказанные факторы, они смогут поддерживать все более сложные и деликатные процессы. В конечном счете, даже самые основные компоненты, такие как дверные выключатели или датчики приближения, будут работать в сети. Проверка сборки, обеспечение качества и контроль спецификаций материалов (BOM) могут быть эффективно оптимизированы с помощью стратегии Traceability 4.0, в которой используются интеллектуальные производственные технологии, такие как датчики с поддержкой IO-Link.

IO-Link — это недавняя инновация, которая лежит в основе многих «интеллектуальных» устройств и обеспечивает связь между датчиком/приводом и интерфейсным модулем, что помогает получать больше информации от самих датчиков, помимо базовых показаний ВКЛ/ВЫКЛ. Теперь можно обмениваться значениями процесса, параметрами и диагностическими сообщениями, что расширяет пул доступной информации и позволяет использовать широкий спектр параметров процесса.

В дополнение к предоставлению большего количества данных для работы, интеллектуальные компоненты также помогают снизить стоимость машиностроения и общего обслуживания за счет перехода от традиционного решения с прямым проводом к сетевому решению для отдельных компонентов своего оборудования. С интеллектуальными компонентами в сети замена неисправных устройств осуществляется буквально по принципу plug-and-play, а некоторые OEM-производители сообщают о снижении затрат на проводку до 38 %.

Что дальше для прослеживаемости и IIoT?

Искусственный интеллект (ИИ) все чаще используется для поддержки новых аспектов производства. Использование этих алгоритмов в облаке для мониторинга и поддержки процессов не является чем-то новым, но производители начинают извлекать ИИ из облака и внедрять его в машины, чтобы влиять на производство на конкретной машине в режиме реального времени. Являясь частью системы отслеживания, он может определять тенденции, когда переменных слишком много для явного программирования.

Тем не менее, важно помнить, что делает ИИ, а что нет. По сути, это продвинутый способ обработки данных, и по этой причине требуется человеческий опыт, чтобы определить, какие данные использовать и как их использовать. Позволить алгоритмам функционировать как «черный ящик» без четкого понимания тонкостей производственной линии — это не путь к катастрофе, но и не путь к успеху. Производители должны понимать, какую информацию они собирают для каждого процесса и почему эта информация важна.

По сути, именно поэтому следует учитывать четкую стратегию отслеживания при внедрении любым производителем технологий IIoT. Прослеживаемость, по определению, является средством сбора и систематизации производственных данных в режиме реального времени. Если эти данные собираются бессистемно с минимальным пониманием их важности, это неэффективная прослеживаемость и не работающая основа для внедрения интеллектуальных производственных решений. Интеллектуальное производство с поддержкой IIoT требует хорошо организованного решения для отслеживания.

Чем лучше производители разбираются в своих процессах, тем ближе они будут к конечной цели готовых решений IIoT, основанных на конкретных целевых потребностях. Это тип пробелов, которые ИИ заполняет наиболее эффективно. Хотя создание надежной системы Traceability 4.0, работающей в режиме реального времени, которая действительно отражает архитектуру производственной линии, может быть сложной задачей, это не неблагодарная задача. Огромная ценность такого предприятия будет видна в легкости, с которой можно манипулировать данными, чтобы предлагать идеи.

Эта статья была написана Феликсом Клебе (Felix Klebe), менеджером по маркетингу в области датчиков и расширенных датчиков, Omron Automation Americas, Hoffman Estates, IL. Для получения дополнительной информации посетите здесь .