Пять цифровых приложений, революционизирующих производство

Автор: Майкл Тейлор, механический инженер и менеджер проектов в NIST MEP.

Цифровые приложения в производстве не только становятся все более принятыми; они ожидаются. Однако для мелких производителей процесс этого переключения может быть пугающим. Начальные расходы, а также стоимость обучения сотрудников, достаточно, чтобы остановить процесс полностью.

Но начало процесса «перехода на цифру» не должно быть overwhelмирующим. С небольшим руководством и образованием все производители могут начать внедрять концепции цифрового производства в поэтапном подходе, который лучше всего подходит вашей индивидуальной рабочей среде. Вот наши пять топовых рекомендаций для цифровых приложений, которые могут помочь вам начать.

1. Цифровое управление производительностью (Digital Performance Management)

С 2010 года процент бизнеса, проводимого цифровым путем, вырос с 4% до почти 12%, и этот тренд ожидается продолжить. Нахождение интегрированного способа анализа как бизнес-, так и IT-метрик — ключ к оптимизации опыта этого растущего предприятия. Входит управление производительностью данных.

Способность получать инсайты в реальном времени, междепартаменталные, через управление производительностью данных — простой способ увеличить эффективность ваших бизнес-решений — и увеличить выручку и лояльность клиентов. С простым способом измерения метрик, а также общим языком для всех департаментов, фасилитация и рассеяние информации упрощается, повышая продуктивность. Использование таких инструментов, как цифровая панель, которая тянет производственную информацию, включая данные работы машин и производственный выход, в одно место — простой способ запустить свою собственную платформу цифрового управления производительностью. Это будет варьироваться в зависимости от производственной линии.

2. Предиктивное техобслуживание (Predictive Maintenance)

Любой с опытом в производственной отрасли понимает потребность в постоянном превентивном техобслуживании. Держание всех машин в топовом состоянии — ключ к избежанию простоя и повышению продуктивности. Однако цифровое производство ввело новую концепцию: предиктивное техобслуживание.

Предиктивное техобслуживание похоже на превентивное с одной конкретной разницей: Вместо того чтобы подсказываться переменными, такими как время или рутинные показания, предиктивное техобслуживание стремится предвидеть, когда будущий продукт может выйти из строя. Используя фактическое состояние оборудчаения (часто определяемое установкой мониторингового оборудования или ПО для сбора данных) против возраста или рекомендаций по сервису, цель — оставаться впереди игры, позволяя им видеть текущее состояние их оборудования, чтобы они могли запланировать сервисное назначение, чтобы предотвратить любой критический отказ машины.

Есть три первичных компонента успешной программы предиктивного техобслуживания. Во-первых, вы должны собрать правильные данные для анализа для вашего оборудования. Это будет варьироваться в зависимости от ваших нужд. Во-вторых, ваш анализ проблемы должен быть точно сформулирован. В-третьих, оценка, как изначально, так и на постоянной основе, должна быть точной, чтобы предсказать, когда потребуется техобслуживание.

3. Оптимизация выходов, энергии и пропускной способности (Yield, Energy and Throughput Optimization)

В своем самом ядре оптимизация выходов, энергии и пропускной способности — это непрерывное изучение данных для расчета лучшего и наиболее эффективного процесса. Внедрение программы оптимизации выходов, энергии и пропускной способности проверяет все коробки. От улучшенной эффективности, к увеличенному выходу, к общему снижению использования энергии, этот процесс быстро доставит ROI. Так, с чего начать?

Во-первых, используйте данные, которые у вас уже есть. Например, изучите, сколько времени должно уйти на производство ваших индивидуальных единиц. Как только у вас есть эта информация, идентифицируйте эксперта-консультанта, которому вы можете доверять, чтобы помочь вам в выборе подходящего ПО, которое может разработать и мониторить ваши индивидуальные алгоритмы. Последний шаг — мониторить информацию, которую ваше ПО предоставляет, и начать разрабатывать начальную пилотную программу для повышения эффективности.

4. Автоматизация и робототехника

Внедрение автоматизации — и особенно использование роботов — может звучать как пугающее предприятие, но правда в том, что это становится все более и более распространенным в производственной отрасли. Помимо снижения операционных затрат, внедрение этого цифрового приложения также увеличило производственный выход, улучшило качество производства и повысило безопасность рабочих.

Прежде чем сделать переключение на более автоматизированную среду, есть два ключевых фактора, которые нужно учитывать.

• Обучение сотрудников — Даже с автоматизацией и робототехникой делающей производственную работу, сотрудникам все равно нужно знать, как оперировать и обслуживать машины. Это может требовать обучения для текущих сотрудников, а также возможность найма персонала с требуемыми сертификациями и опытом.
• Предварительные инвестиции — В долгосрочной перспективе переход на автоматизацию снижает операционные затраты. Однако обычно есть предварительные инвестиции. Выбор внедрения автоматизации часто потребует планирования и бюджетирования для системы перед тем, как сделать прыжок. Хотя некоторые инноваторы предлагают интересные альтернативы, включающие аренду и лизинг оборудования.

Каковы некоторые из лучших начальных проектов для рассмотрения для автоматизации? Мы рекомендуем кратковременное обслуживание станков (machine tending), низкоскоростную манипуляцию материалами (<40 ppm) и простые, повторяющиеся, последовательные приложения.

5. Цифровое управление качеством (Digital Quality Management)

Внедрение системы цифрового управления качеством приходит со многими выгодами. Похоже на цифровое управление производительностью, цифровое управление качеством берет ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы сейчас анализируете, и помещает их в цифровое приложение. Снижая человеческое взаимодействие через стандартизацию принятия решений по качеству, тем самым снижая возможность человеческой ошибки, ваше управление качеством переживет более высокую эффективность, снижение затрат и улучшенную способность прослеживать — и смягчать — ошибки.

Когда вы решаете перейти от ручного к цифровому управлению качеством, есть некоторые лучшие практики для рассмотрения.

• Обновите ваши методологии: Может быть соблазн продолжить управление качеством так, как это всегда делалось. Но чтобы действительно получить максимум от ваших инвестиций, не просто оцифровывайте эти существующие методологии; определите их. Возьмите этот шанс, чтобы изучить, что вы измеряете и его релевантность к вашим желаемым результатам. Или, возможно, изучите, какие дополнительные метрики вы можете отслеживать с цифровой платформой. Оптимизируйте использование всех ваших возможностей.
• Используйте лучшие практики: Когда смотрите на результаты вашего цифрового управления качеством, будьте уверены, что любые потенциальные производственные изменения используют легко конфигурируемые решения, и что они основаны на лучших практиках. Цифровая платформа может дать вам более детальную информацию быстрее, чем раньше, но она не заменяет годы промышленных знаний и опыта.
• Принятие и принятие сотрудниками: Со всеми новыми внедренными технологиями, принятие пользователями критично. Но это может быть двойно верно в цифровом управлении качеством. Получение buy-in от членов вашей команды до внедрения критично для успеха.

Мы надеемся, что разбивка внедрения этих цифровых приложений поможет прояснить процесс. Если вы заинтересованы в изучении большего или имеете какие-либо вопросы, свяжитесь с экспертами в IMEC.

Прочитайте оригинальную статью.