GE Digital трансформирует производство с помощью умных MES

Через девять месяцев после беседы с GE Digital мы обсуждаем, как использование умных MES развилось с начала COVID-19...

«Умные системы управления производством (MES) выходят за рамки традиционных функций MES, таких как эффективность, качество, отслеживание и прослеживание — они используют все эти данные для обеспечения бережливого производства через инсайты и интеллект IIoT», — начинает Джо Герстл, директор по управлению продуктом, GE Digital.

«Они помогают производителям трансформировать свой бизнес и операции через интеграцию данных, машинное обучение и предиктивную аналитику. Возьмем, к примеру, способность предсказать, когда скоро произойдет простой, на основе ключевых индикаторов и знания о том, какой продукт идет по линии или дата последнего обслуживания оборудования. Лучше, чем просто предсказывать, что если ваш MES мог бы сказать вам, что делать, чтобы этого избежать. Это лишь некоторые примеры преимуществ, которые можно получить с богатым набором данных, который Умные MES предоставляют через автоматизацию, датчики, системную интеграцию и ручной ввод данных».

Сравнивая его использование в 2020 году с тем, как Умные MES будут использоваться в 2021 году и далее, Герстл продолжает объяснять, что «сегодня Умные MES смогли удовлетворить потребности производителей в эпоху COVID-19 в рамках подключенного предприятия. С уменьшенным числом рабочих на заводе из-за правил социальной дистанции и с большим количеством сотрудников, выполняющих работу из дома, важнее чем когда-либо для производителей внедрять решения, которые консолидируют, агрегируют и трансформируют производственные данные не только на локальном заводе, а по всему предприятию».

Он продолжает детализировать, что «используя гибридное облачное Умное MES, такое как Proficy Plant Applications от GE Digital, данные времени выполнения и основные данные передаются в бесконечное облачное хранилище в режиме близком к реальному времени. Эти толстые и глубокие данные могут использоваться для ретроспективного анализа и для прогнозной аналитики, которая может использоваться в замкнутом цикле для анализа данных на лету и обратной передачи важных корректировок оборудованию и процессам на основе алгоритмов машинного обучения».

Умные MES: текущие тренды

«Я думаю, тренды в производстве продолжают быть оптимизацией операций, увеличением видимости и улучшением качества и выпуска», — размышляет Герстл. «Кроме того, готовая аналитика, а также богатая база данных для пользовательской аналитики критически важны для успеха. Эти результаты распространяются на все отрасли, поскольку производители сталкиваются с быстро меняющимися рыночными требованиями, меняющимися потребительскими предпочтениями и необходимостью гибкости производства».

Один конкретный тренд, который Герстл видит всё более важным — «устойчивое развитие и достижение целей нулевых углеродных выбросов. Это будет глобальной проблемой, которую производители будут вынуждены решать и планировать при внедрении решений MES».

Почему Умные MES важны для производителей?

На этот вопрос Герстл подчеркивает, что «это так важно для современных производственных компаний, которые не хотят остаться позади. Многие из наших клиентов годами внедряли наши передовые решения и были хорошо подготовлены к тому, что принес COVID-19».

Однако, «некоторым нужно было быстро добавить или модифицировать свои решения для удовлетворения потребностей более мобильной и дистанционной рабочей силы. Решения Умных MES, такие как Plant Applications, позволяют производителям быть гибкими, потому что они поставляются с готовыми, «mobile-first», вертикальными пользовательскими опытом (UX) для процессного, сборочного и компонентного производства. Эти UX состоят из «виджетов» (компонентов), которые могут быть перенастроены в экраны, специфичные для клиента/роли, с использованием среды быстрой разработки приложений. Поскольку они готовы к мобильному использованию, операторы могут иметь свои собственные планшеты вместо общей киоск-станции, что позволяет им оставаться разнесенными и безопасными с точки зрения вируса».

Размышляя о влиянии пандемии, Герстл заявляет, что «в конечном счете, пандемия показала компаниям ценность гибкости и внедрения решений, укрепивших их организации, так что COVID-19 не негативно повлиял на их бизнес».

Проблемы внедрения решений Умных MES

Говоря обратно в июле 2020 года, он объяснил некоторые ключевые проблемы при внедрении решений Умных MES: «устаревшая инфраструктура, более сложные проблемы производительности и более жесткие бюджеты нужно учитывать, когда растет давление на рентабельность. Кроме того, с бюджетными ограничениями ресурсы для заводских систем часто ограничены, что затрудняет проведение модернизации инфраструктуры, расширения и технологических обновлений. Часто, из-за корпоративных поглощений и консолидации, у производителей есть несколько объектов, все с разными типами оборудования, включая различные размеры и возраст. У компаний поэтому нет общего процесса для сбора и анализа информации, и нет внутренней экспертизы для интеграции систем».

Помимо этих проблем, также была выявлена расширяющаяся брешь в талантах. «Новое поколение рабочих умеет работать с современными технологиями, такими как смартфоны, но не имеют предметной экспертизы в производстве или опыта работы с производственным ПО. Производители теряют институциональные знания своего более опытного персонала, поэтому им нужно превратить эти человеческие знания в цифровой актив через использование систем управления рабочими процессами, которые захватывают предметную экспертизу и ведут к последовательным процессам по всему бизнесу — все объекты, все системы».

Девять месяцев спустя, когда его спросили, изменились ли эти проблемы, Герстл добавляет: «Я не уверен, что проблемы изменились, но, возможно, они усилились. Производителям нужен более целостный взгляд на свои операции. Они хотят предвосхищать нарушения в цепочках поставок и другие сбои. Они ищут глобальные решения, которые обеспечивают глобальную видимость, оркестрируют выполнение их процессов, оптимизируют свои активы и заводы в контексте предприятия, а также цепочки поставок. Для этого им нужно заставить промышленные данные работать на масштабе предприятия, чтобы обеспечить видимость и масштабируемость от их локальных компонентов до облака».

MES — ключевой компонент Умного производства/Индустрии 4.0

«Чтобы получить преимущества этих инициатив, должна быть система транзакционного управления для трех целей», — говорит Рик Франзоза, старший директор-аналитик практики Gartner Supply Chain, это включает:

1) Исполнение: управление исполнением производственных процессов. Обеспечение того, что правильная информация, материалы, инструменты и инструкции доступны для линейного рабочего (или оборудования) для производства качественного продукта, а также обеспечение того, что рабочий сертифицирован для выполнения задачи и критические данные качества собираются.

2) Оркестрация: обеспечение как процессной, так и интеграции данных, чтобы убедиться, что информация, специфичная для заказа/партии, делится с корпоративными системами, такими как ERP, производственное планирование, инженерия (PLM), качество, управление складом, логистика, управление цепочками поставок, автоматизированное оборудование и т.д. либо по запросу, по расписанию или в реальном времени, как уместно.

3) Мониторинг: MES обеспечивает видимость производственных данных, включая информацию о партии/заказе/серийном номере для гениалогии продукта, данные для мониторинга здоровья оборудования и данные для генерации KPI процессов. Независимо от отрасли, эти три способности должны быть на месте для поддержки любого уровня оцифровки/умного производства.

Для получения дополнительной информации по производственным темам — пожалуйста, ознакомьтесь с последним выпуском

Следите за нами в и .