Управление данными: как умные заводы повышают эффективность в Индустрии 4.0

Ошеломлены цифровым обещанием Индустрии 4.0? Не будьте. Умная фабрика — это всё о получении точной и прецизионной информации, которая должна помочь производителям штамповать больше деталей и помочь устранить крупные проблемы с оснасткой и обработкой.

Умная фабрика: она была везде на Международной выставке производственных технологий 2018 года. От управления CNC-станком голосовой командой до крупных производителей оснастки, расширяющихся в ПО и цифровую обработку, новые направления рассвечивают. Интернет-технологии — основная часть будущего для отрасли.

Почему? Потому что теперь возможно извлекать более точную информацию об операциях, чем когда-либо.

Датчики не новые. Радиочастотная идентификация тоже не новая. Но оперативная информация с гораздо большим контекстом, которая может быть легко распределена и поставлена в использование есть новая, говорят источники промышленного производства.

«Сегодня — «момент интернета» для производства», — говорит Грэм Иммерман, директор маркетинга в MachineMetrics в интервью Better MRO. «В то время как многие отрасли имели свой «момент интернета» 10 или более лет назад, производство имеет свое время прямо сейчас».

«Данные — кровь фабрики будущего», — пишет Том Лисон, эксперт по производству, в посте Open Text «Шесть трендов, вызывающих вызов фабрике будущего».

Лисон ливает данные в этот технологический контекст: «Через примененный ИИ и продвинутую аналитику, данные будут управлять всеми процессами, обнаруживать операционные ошибки, предоставлять обратную связь пользователю и улучшать объем и качество производственного выхода».

Несмотря на технологически-насыщенный жаргон об Интернете 4.0, производители верят в его обещание тоже. В 2017 году 76 процентов производителей сказали, что у них есть инициативы умной фабрики «в процессе или формулируются», с более чем 55 процентами из них, инвестирующими 100 миллионов долларов, согласно исследованию Capgemini. К сожалению, только 14 процентов были удовлетворены своими усилиями.

Зацепка? Принятие требует усилий — что означает инвестиции и время.

Точные и полные данные — двигатель умной фабрики

«Заводской пол с потенциально тысячами подключенных устройств теперь имеет значительную ценность с точки зрения данных», — говорит Радж Батра, президент дивизиона цифровой фабрики Siemens в США, в статье IOT Evolution World. «Вопрос в том, пока вы теперь способны собирать эти данные, как вы их анализируете и делаете значимыми и ценными для ваших бизнес-целей?»

Это легитимный вопрос. Есть так много, что может быть проанализировано — так что превращение всех данных в связное нарративное принятие решений не обязательно легко. Это требует немного больше систем и навыков из мира информационных технологий — и новых способов мышления о том, как всё это работает вместе в традиционном операционно-технологическом мире.

Что не меняется? Давление доставлять больше деталей за меньше времени.

Нужна помощь в повышении выхода деталей? Прочитайте «5 способов продлить срок службы инструмента и усилить продуктивность».

Более точная обработка и инструментальная информация могут помочь этому делу, но без точности данных это может быть вызовом. Сегодня многие производители фиксируют релевантные машинные данные на белых досках и кусках бумаги, говорит Иммерман. Но как только вы начинаете связывать в сеть эту информацию и делать её прозрачной, данные могут стать полезными большими способами — и для большего числа команд, чем просто те, что рядом с белой доской.

«Я могу дать вам инсайт по нашим данным (MachineMetrics): Большинство производителей думают, что они работают на примерно 60–80 процентах мощности и использования своего оборудования. Эти номера полностью неточны», — говорит Иммерман. «Среднее использование станка по отрасли — 27 процентов. Есть огромная разница между тем, что фактически происходит на полу цеха, и тем, что производители думают, происходит в их бизнесе».

Ложь в этой разнице, говорит Иммерман.

Есть просто отсутствие видимости на полу цеха, отсутствие интеграции данных между полу цеха и другими частями их бизнес-системы, будь то система планирования ресурсов предприятия (ERP), качество или сборка, или обработка или оснастка.

«Правда в данных, и большинство людей не имеют данных, чтобы сказать правду. Так что это состояние отрасли», — говорит Иммерман.

Вызов данных умной фабрики: объем дискретных производственных систем

Данные Capgemini действительно выделяются: Только 14 процентов компаний удовлетворены результатами умной фабрики?

Вот почему: Полная видимость во всей операционной экосистеме трудна — и для многих производителей это чувство перегруженности.

«Компании реагируют, говоря вещи вроде: «Так, что вы мне говорите, мне нужно построить эту целую цифровую фабрику? И мне нужно внедрить восемь разных типов ПО? И как чертов я буду это делать?»» — говорит Иммерман.

Будь то данные из ERP (планирования ресурсов предприятия), систем качества, координатно-измерительных машин (CMMS), данных инспекции, систем сборки, CNC-обрабатывающих ячеек, оснастки — и нескольких других производственных процессов — есть много знать и сделать видимым, объясняет Иммерман.

«Одной из более насущных проблем является огромное количество данных, которое влечет умная фабрика», — говорит компания цифровой безопасности Trend Micro, в блог-посте «Взгляд в умные фабрики: Модель инноваций IIoT». «Из-за этого [огромного количества данных] предприятие должно иметь протоколы и системы на месте для правильного использования и обработки такого большого количества данных перед установкой умной фабрики».

Место для начала: Изолируйте машинные данные на ПЛК и работайте с ними

Это может не быть в интересах всех пытаться взять на себя всю Индустрию 4.0 сразу. Умная фабрика может ожить, начав мало с деталеделыми станками на полу цеха.

В случае MachineMetrics, оно извлекает данные напрямую из ПЛК станков и отправляет информацию через небольшое беспроводное «краевое» устройство. Информация зашифрована и распределяется через безопасное облако для просмотра клиентами. В своем ядре MachineMetrics — аналитическая платформа, предлагающая производственные данные, здоровье системы для команд обслуживания и удаленные сервисы для OEM-производителей и дистрибьюторов оборудования.

«Так мы получаем счет деталей, и мы получаем до 200 точек данных с ПЛК… Мы также получаем данные о станке, как в том, какой инструмент используется», — говорит Иммерман. «Мы получаем информацию о нагрузке, давление на шпиндель… Мы получаем аварии прямо со станка».

Это данные производительности и доступности. По сути: как, что и почему. Со всеми этими данными компании могут начать помогать себе избегать простоя и отвечать на вопросы, такие как:

• Наши станки в простое, потому что мы меняем инструменты?
• Станки в простое, потому что мы тратим слишком много времени на наладку?
• Мы ошиблись в оценке того, сколько времени займет работа?

«Вы слышали об OEE (общей эффективности оборудования)?» — спрашивает Иммерман. «Часто, работая с нашими клиентами, мы находим, что главная причина, по которой станки недоиспользуются, в том, что их ожидания производительности полностью неточны… Каковы ожидаемые времена циклов для каждой производимой детали? Как долго должны быть наладки? Сколько деталей мы думаем, можем произвести в заданной смене?»

Ожидания производительности движутся системой ERP, говорит Иммерман, и если она неточна, то «она оставляет много на столе для других компаний, чтобы забрать ваш бизнес».

В конечном счете, умная фабрика — о помощи производителям улучшаться, экономить время и принимать лучшие решения с лучшей информацией, которая может быть разделена.

MachineMetrics говорит, все производители используют только 27 процентов своей мощности станка. Вы верите в это? Реагируйте на форуме. [регистрация требуется]