Будущее управления производственными операциями:на пересечении платформ MES и IoT

Во всех отраслях ускорение циклов инновационных продуктов и растущая изменчивость рыночных требований создают проблемы для производственных предприятий и организаций...

Во всех отраслях ускорение циклов инноваций продуктов и растущая изменчивость рыночных требований создают проблемы для производственных предприятий и организаций, которые в основном были созданы для повышения эффективности. Добавьте общую тенденцию к более персонализированным продуктам, и вы поймете, почему ключевой движущей силой революции «Промышленность 4.0» (I4.0) является гибкость. Излишне говорить, что императивы производительности и качества никуда не денутся; на самом деле, успех сегодня требует эффективности и гибкости. По мере перехода от первоначальной проверки концепции к крупномасштабному внедрению производителям потребуется новый подход к управлению производственными операциями (MOM), который бросает вызов экосистеме MES, какой мы ее знаем.

Будущее MES                         

Ускоренное обновление продуктов и их повышенная персонализация требуют гораздо более тесной интеграции между управлением жизненным циклом продукта (PLM) и производственными процессами. Непрерывный поток данных об определениях продуктов позволяет ускорить внедрение новых продуктов или вариантов, экономя недели или месяцы на выводе на рынок инновационных продуктов или услуг.

Чтобы адаптироваться к меняющемуся рыночному спросу, требуются гибкие фабрики, которые могут практически мгновенно увеличивать и уменьшать производительность и перестраиваться, обеспечивая при этом сквозную прослеживаемость для обеспечения соответствия требованиям или обслуживания клиентов. По всем этим причинам усиливается роль MES как «исполнительного подразделения» ERP, и большинство лидеров «Индустрии 4.0» справедливо считают ее основой своих производственных операций.

Новая парадигма

Признавая важность хорошо спроектированной базовой системы MES, большинство производителей сталкиваются с аналогичными проблемами. Большинство внедрений MES началось более десяти лет назад, когда разрыв между ИТ и ОТ все еще был велик и требовал большого количества проводных соединений. В результате, чтобы обеспечить бесперебойную работу, добавление или развитие функциональности по-прежнему привязано к многолетним циклам выпуска/обновления. Во-вторых, большинство решений MES были разработаны в то время, когда текущие стандартные шаблоны, которые делают программные решения одновременно гибкими и масштабируемыми, в облаке или локально, все еще находились в зачаточном состоянии.

В разговоре с руководителями производства они подчеркивают два основных требования к управлению производственными операциями:

1. Чтобы держать под контролем более сложные и быстро меняющиеся операции, им необходима сквозная прозрачность за пределами систем. Для принятия правильных решений им нужны не только производственные данные в реальном времени, но и основные данные, поступающие из PLM или ERP.
2. Чтобы справиться с растущими темпами изменений, им нужна стабильная магистраль, а также возможность гибко расширять ее с помощью специальных приложений, которые в конечном итоге обогатят основную систему.

Помимо своей традиционной роли, MES должна обеспечивать гибкую и мощную интеграцию, аналитику и возможности разработки приложений, для которых она явно не предназначена.

Роль Интернета вещей

Платформы Интернета вещей, впервые разработанные для подключения продуктов и предоставления дополнительных услуг, такие как GE Predix, Siemens Mindsphere или PTC Thingworx, объединяют эти возможности в интегрированное решение, обычно легко доступное в облаке. Затем многие производители выбрали их для разработки точечных решений, изучая потенциал Интернета вещей и аналитики больших данных для оптимизации своей деятельности.

Небольшие стартапы также увидели возможность и использовали эти платформы для предложения комплексных решений в области профилактического обслуживания, управления эффективностью активов и оптимизации производства. Наконец, основные игроки в области облачных вычислений также начали предлагать специализированные платформы IoT, которые обеспечивают все базовые функции, от подключения к цеху до машинного обучения.

Большинство производственных клиентов, с которыми мы сотрудничаем, находятся на одном и том же этапе. Первоначальные пилотные проверки концепции продемонстрировали, что может быть достигнута значительная экономия за счет надежности, производительности или общей эффективности активов и даже целых производственных линий. Кроме того, такие пилотные проекты также продемонстрировали гибкость платформ Интернета вещей, позволив им значительно сократить время разработки точечных решений для различных операционных задач. Но эти пилотные проекты, в основном восходящие, часто приводили к распространению несовместимых технологий, что иногда вынуждало ИТ-директоров вмешиваться, чтобы остановить безудержные расходы и проблемы с безопасностью.

Нам часто задают вопрос, как выйти за рамки этих экспериментов, избегая распространения технологий, но не подавляя инновации в местных процессах.

Не только технологии     

Пилотные проекты также подтвердили, что I4.0 — это гораздо более глубокая трансформация, чем развертывание более интеллектуальной автоматизации. Оптимизация операций «на лету» на основе данных — это глубокая эволюция культуры управления. Менеджер по производству, ценность которого заключается в его интуитивном понимании операций, должен признать, что аналитика будет поддерживать и улучшать его/ее интуицию и постепенно автоматизировать ее.

Подобно тому, как стремление I3.0 к автоматизации требовало от сварщика эволюционировать в сторону программиста роботов, используя передовые технологии, чтобы сделать роботов более умными и автономными, I4.0 означает ту же эволюцию для управления производством. По сравнению с тем, что они тратят 80 % своего времени на управление фабрикой, их роль потребует тонкой настройки системы, которая сделает ее еще умнее и в конечном итоге автономной.

Если вы считаете, что это тривиальное преобразование, при следующем посещении завода проверьте, действительно ли недавно развернутая производственная информационная панель отражает реальность цеха и используется ли она для управления производством. Но в некоторых редких случаях руководитель вполне убедительно объяснит, почему ему по-прежнему нужна собственная таблица XL для управления операциями и проведения ежедневных производственных совещаний.

Копнув глубже, вы обнаружите, что его последние запросы на еще пару датчиков и простую аналитику для лучшего понимания постоянной проблемы выполнялись 6 месяцев, и что автоматизация решения, которое он наконец разработал, будет невозможно из-за стоимости и времени. это потребует существующего ландшафта ИТ/ОТ.

MES будущего    

В настоящее время ИТ-директора различных отраслей обдумывают будущее, в котором платформы MES и IoT будут развертываться параллельно и со временем интегрироваться в гибкую и масштабируемую платформу, которая сможет поддерживать их стратегии I4.0 в ближайшие десять лет.

Хотя начальное состояние компаний совершенно разное, общее направление очень похоже. Во-первых, наведите порядок в MES от конкретных разработок и разверните оптимизированную базовую систему, ориентированную на процедурную сторону операций, тесно интегрированную с ERP, включая стандартные/нормативные требования к отчетности. Возврат к стандартной реализации «без модов» ограничивает затраты, позволяя использовать инновации поставщика посредством регулярных обновлений. Общее направление заключается в большей открытости, основанной на облачных стандартах, системы MES также станут легче интегрировать в современные архитектуры. Во-вторых, используйте платформу IoT для разработки приложений для мониторинга и оптимизации производительности, которые требуют постоянной эволюции и гораздо более быстрого жизненного цикла. Платформа используется для понимания, решения и уточнения конкретных проблем, а квалифицированное решение затем учитывается в требованиях для следующей версии MES. Очевидно, не помешает, если платформа также позволит реализовать временное решение, чтобы начать платить за обновление.

При правильной поддержке правильными инвестициями для развития новых навыков, упомянутых выше, развертывание платформы IoT может значительно ускорить преобразование I4.0. Создание специальной группы по обработке данных, состоящей как из дальновидных экспертов по процессам, так и из специалистов по данным, которые могут перемещаться с завода на завод для поддержки пилотных проектов и развертывания, является одной из таких областей, в которую инвестировало большинство руководителей. В состав некоторых из этих групп данных также входят гибкие группы разработчиков, которые могут выпускать последовательные выпуски приложений для решения серьезных проблем в тесном сотрудничестве с инженерами-технологами и руководителями производства.

Разработка архитектурных шаблонов, обеспечивающих беспрепятственную интеграцию между готовыми реализациями MES и специализированными аналитическими приложениями на основе платформы, является основным направлением совместных инноваций с ведущими клиентами. Хорошей новостью является то, что это те же шаблоны, которые мы успешно внедрили во внешних интерфейсах бизнеса с пакетами CRM.

Многопрофильные группы инженеров-технологов, специалистов по данным и архитекторов облачных вычислений изучают возможности перехода в состояние автономной работы по одному приложению за раз, используя возможности облачных технологий. В недалеком будущем концепция магазина приложений для производства вполне может стать реальностью.

От Паскаля Броссе, технического директора по цифровому производству, Capgemini