Прослеживаемость: ключевая основа для успеха IIoT-оснащенного производства

Технологии промышленного Интернета вещей (IIoT) могут привести к драматическому повышению качества и пропускной способности производства, но они часто не являются готовыми к использованию решениями, которых многие компании в производственном секторе могут ожидать. Чтобы извлечь максимальную ценность из решения IIoT, производителям необходимо глубоко понять природу своих операций и инвестировать в надежную систему прослеживаемости в реальном времени для сбора релевантных данных проактивно и систематически.

Системы прослеживаемости используют методы идентификации, такие как штрихкодирование 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 теперь эволюционировала в мощную стратегию для оптимизации производительности, качества и репутации бренда в производственной операции за счет привязки продуктов к параметрам процесса и входным сырьевым материалам.

От простого отслеживания продукта к комплексной видимости процесса

Трансформация прослеживаемости со временем — от базового чтения штрихкодов отдельных деталей и продуктов до систем, позволяющих глубокое исследование узких мест и проблем качества — предлагает множество способов представления этой повсеместной производственной практики. Omron разбил эти изменения на четыре общие фазы, кульминацией которых является фаза Traceability 4.0, объединяющая низкоуровневые решения отслеживания и трассировки с передовыми технологиями Индустрии 4.0 и IIoT.

Traceability 1.0 касается автоматической идентификации продуктов для повышения точности и эффективности. Возможность маркировать деталь и затем отслеживать ее с помощью считывателей штрихкодов стала прорывной, и эта стратегия улучшила производственную эффективность и точность при обработке больших количеств дискретных предметов или транзакций.

Traceability 2.0 касается управления запасами и удовлетворения потребностей общества. Производители узнали дополнительные способы использования штрихкодов — в частности, способность отслеживать материалы внутри производственного объекта и по всей цепочке поставок. Эта стратегия обеспечила целевые отзывы продуктов, снизила стоимость улучшений качества и повысила доверие потребителей.

Traceability 3.0 касается оптимизации производства и безопасности цепочки поставок путем фокусировки на всех сырьевых компонентах и подкомпонентах, необходимых для построения продукта, а также на готовом продукте с закодированным серийным номером. Это помогает обеспечить подлинность продукта и дает прочную основу для антиконтрафактных программ.

Traceability 4.0 — это объединение всего вышеперечисленного вместе с параметрами машин и процессов для достижения наивысшего уровня качества, производительности и общей эффективности оборудования (OEE). Хотя некоторые производители приняли Traceability 4.0, она представляет будущее для большинства. Те, кто принимает эту стратегию, выходят на передний план производства и защиты бренда.

Именно на этой финальной — и кумулятивной — стадии прослеживаемости IIoT становится полностью поддерживаемой и функциональной. С типами данных, которые привносит Traceability 4.0, производители могут легко ответить на множество производственных вопросов, такие как: какая машина работала над каким продуктом в какое время и кто управлял машиной в то время. Потенциальные диагностические и аналитические сценарии практически безграничны, и существенные улучшения возникают во многих областях, когда релевантные машинные и процессные данные собираются систематически.

Управление производственными решениями

Решения IIoT, по сути, строят мост между низкоуровневыми процессами, происходящими на цехе, и обосновывающими бизнес-целями. Ключевым ингредиентом в этом целостном представлении производственных операций компании являются данные, которые приобретаются, организуются и используются посредством системы прослеживаемости. При внедрении системы прослеживаемости следует учитывать следующие вопросы, чтобы помочь определить требования.

• Как будут подтверждены входящие компоненты или сырьевые материалы как соответствующие требованиям на основе информации, закодированной в штрихкоде, RFID-теге или другом идентификаторе?

• Через какой процесс проходит определенная деталь во время производства?

• Какие производственные инструменты, параметры процесса и тестовые сценарии должны использоваться при выполнении определенного этапа процесса для данного изделия в гибкой производственной среде?

• Какие компоненты используются в конкретном подсборке?

• Какие данные должны собираться на каждом этапе процесса и как эти данные должны быть доступны для более высокоуровневых MES или приложений Historian?

• Какие решения в реальном времени могут быть приняты на основе собранных данных?

Когда производители внедряют систему прослеживаемости, учитывающую вышеуказанные факторы, они смогут поддерживать все более сложные и деликатные процессы. В конечном счете даже самые базовые компоненты — как дверные выключатели или датчики приближенности — станут сетевоспособными. Проверка сборки, обеспечение качества и контроль спецификаций материалов (BOM) могут быть эффективно оптимизированы со стратегией Traceability 4.0, использующей технологии умного производства, такие как IO-Link-сенсоры.

IO-Link — недавняя инновация, лежащая в основе многих «умных» устройств, обеспечивающая связь между датчиком/актуатором и интерфейсным модулем, который помогает извлекать больше информации от самих датчиков, чем просто базовое чтение ВКЛ/ВЫКЛ. Процессные значения, параметры и диагностические сообщения теперь могут обмениваться, расширяя пул доступной информации и позволяя широкий спектр процессных вариантов.

Помимо предоставления большего количества данных для работы, умные компоненты также помогают снизить стоимость строительства станка и общее обслуживание за счет перехода от традиционного прямого проводного решения к сетевому решению для отдельных компонентов оборудования. С умными компонентами в сети замена вышедших из строя устройств становится буквально plug-and-play, и некоторые OEM сообщают о сокращении затрат на проводку до 38%.

Что дальше для прослеживаемости и IIoT?

Искусственный интеллект (AI) все чаще используется для поддержки новых аспектов производства. Применение этих алгоритмов в облаке для мониторинга и поддержки процессов не ново, но производители начинают выносить AI из облака на станок, чтобы влиять на производство на конкретном станке в реальном времени. Как часть системы прослеживаемости, он может выявлять тренды, когда переменных слишком много для явного программирования.

Тем не менее, важно помнить, что делает AI и чего не делает. Это, по сути, продвинутый способ обработки данных, и по этой причине он требует человеческой экспертизы для определения, какие данные использовать и как их использовать. Позволение алгоритмам функционировать как «черный ящик» без твердого понимания тонкостей производственной линии может не быть рецептом для катастрофы, но это также не рецепт для успеха. Производителям нужно понимать, какой тип информации они собирают для каждого процесса и почему эта информация важна.

По сути, именно поэтому четкая стратегия прослеживаемости должна быть принята во внимание для любого внедрения технологий IIoT производителем. Прослеживаемость, по определению, — это средство сбора и организации данных цеха в реальном времени. Если эти данные собираются хаотично с минимальным пониманием их важности, это не эффективная прослеживаемость и не рабочая основа для внедрения решений умного производства. IIoT-оснащенное умное производство требует хорошо организованного решения прослеживаемости.

Чем больше инсайтов производители имеют в свои процессы, тем ближе они будут к конечной цели plug-and-play IIoT-решений, основанных на конкретных, целевых потребностях. Это те пробелы, которые AI заполняет наиболее эффективно. Хотя построение надежной системы Traceability 4.0 в реальном времени, которая действительно отражает архитектуру производственной линии, может быть пугающей задачей, это не безнадежная. Огромная ценность такого начинания будет видна в легкости, с которой данные могут быть манипулированы для предоставления инсайтов.

Статью написал Феликс Клебе, менеджер по маркетингу — датчики и передовое сенсирование, Omron Automation Americas, Хоффман-Эстейтс, штат Иллинойс. Для получения дополнительной информации посетите сайт .