5 проверенных стратегий аналитики данных для повышения эффективности производства

Будь вы анализируете процессы на цехе или производительность станков, анализ данных помогает выявлять закономерности и прогнозировать результаты. Если использовать эту информацию правильно, она может положительно повлиять на вашу производительность и прибыль. Вот что нужно знать об использовании данных для улучшения производственной эффективности.

Точно неизвестно, когда началась четвертая промышленная революция, но большинство экспертов в производстве согласны: она здесь и в полном разгаре. В то время как предыдущие промышленные революции принесли повышение эффективности благодаря механизации, электроэнергии и электронике, «Индустрия 4.0» — это всё о данных и цифровизации. Это об искусственном интеллекте и машинном обучении, виртуальных двойниках, дополненной реальности, компьютерном моделировании, кибер-физических системах и многом другом.

Значительная часть Индустрии 4.0 вращается вокруг — и частично становится возможной благодаря — её данным-ориентированному аналогу: промышленному интернету вещей (IIoT). Как потребители за последнее десятилетие приняли смартфоны, умные автомобили и бытовые приборы, так производители начали использовать аналогичные умные технологии, включая станки, роботов и программные системы.

Варианты использования аналитики данных в производстве

Все эти технологии генерируют огромные объемы данных. Некоторые называют это «большими данными». Как бы это ни называлось, важно то, что вы с ними делаете. Вот некоторые хорошие примеры использования этих данных в производстве:

• Анализ потребностей завода в электроэнергии, помогающий производителям выявлять неэффективное оборудование и снижать затраты.
• Анализ ресурса режущего инструмента, позволяющий цехам улучшать токарные, фрезерные и сверлильные операции.
• Анализ простоя тех же станков дает беспрецедентное понимание корневых причин низкого OEE (общей эффективности оборудования).

Результатом всего этого аналитического труда является дополнительное время работы станков, более предсказуемые процессы, улучшенное качество деталей и меньше отходов. Главное — большие данные и IIoT являются великими выравнителями между странами с низкими производственными затратами и всеми остальными на планете.

Как начать повышать эффективность с помощью данных и технологий

Войти в этот мир проще, чем может показаться. Да, каждая из пяти технологий, описанных ниже, может потребовать некоторых инвестиций — во время, капитале или в обоих — но окупаемость инвестиций (ROI) при большинстве таких внедрений обычно довольно быстра. И если у вас относительно новый станок с ЧПУ и кабель Ethernet, шансы отличны, что вы можете начать собирать данные почти сразу.

Вот пять способов использовать технологии и данные для повышения операционной эффективности:

1: Переход на безбумажное производство

В цифровой производственной компании данные текут в обоих направлениях. Если ваш цех все еще полагается на бумажные маршрутные листы, списки инструментов и карты наладки, пора перевести их в электронный вид. Об этом говорит Райан Циммерман, директор по бизнес-развитию Visual Knowledge Share Ltd., компании, превратившейся из цеха в разработчика ПО. Циммерман отмечает, что цифровые рабочие инструкции способствуют стандартизации, помогают устранить ошибки и значительно оптимизируют операции. Всё это достигается за счет ревизионно-контролируемой электронной документации, содержащей изображения, видео и текст, которые можно транслировать в любом месте цеха.

«Мы устраняем бумажный след», — говорит он. «Мы устраняем папки с бумагами везде и устраняем все проблемы, с которыми сталкиваются цехи, полагающиеся на неформальные знания. Более того, поскольку цифровые инструкции запрашивают обратную связь оператора, они обеспечивают соблюдение требований и обеспечивают более высокий уровень прослеживаемости для операций, выполняемых людьми».

2: Обмен знаниями

Неформальные знания (tribal knowledge) — потенциально серьезная проблема для любого предприятия. Незакрепленная в документах информация, неизвестная другим в компании, означает, что важные знания не передаются молодым работникам.

Опасности неформальных знаний может подробно рассказать Джефф Риззи, директор по цифровой обработке в Sandvik Coromant.

«Хороший токарь может положить руку на станок или послушать шпиндель и сразу знать, есть ли проблема», — сказал он. «Но что происходит, когда этот человек уходит из компании?» Лучший способ устранить этот риск — собирать производственные данные со станков с ЧПУ, сказал Риззи, а затем анализировать их на предмет переменных, убивающих производительность в производственном процессе. Как указано ранее, более новое оборудование уже предлагает эту возможность, при условии, что цех в сети и у вас есть место для хранения этих данных. Sandvik Coromant предлагает такое место: оно называется Machining Insights и, как многие подобные системы, предоставляет множество панелей мониторинга и отчетов, делающих анализ и улучшение процессов простыми.

3: Подключение оборудования

Нет одного из этих новых станков? Это нормально, ведь существует множество послепродажных адаптеров для устаревшего оборудования, делающих станки с ЧПУ хотя бы немного «разговорчивыми». С другой стороны, возможно, пришло время для обновления.

Специалист по продуктам Okuma America Брэд Клиппстайн перечисляет многочисленные функции цифровой обработки, доступные на более новых управлении серии OSP компании, включая управление ресурсом инструмента, предотвращение столкновений, виртуальный мониторинг (3DVM) и, пожалуй, наиболее важное для тех, кто хочет собирать данные со станков, протокол связи MTConnect.

«Мы также представили новый продукт под названием Connect Plan», — говорит он. «Он позволяет подключать станки разных лет выпуска и брендов через наш интерфейс и выступает в качестве центрального репозитория для сбора информации и отображения её в человекочитаемом формате на интегрированной панели мониторинга».

4: Получение данных в реальном времени

Развивая концепцию оцифровки, вы приближаетесь к территории MES (системы управления производством). Эндрю Роблинг, главный менеджер по продукту в Epicor Software Corp., говорит, что MES позволяет производителям собирать данные непосредственно от датчиков на станках и другом оборудовании. Сюда входит информация об OEE, объемах заданий, данных о качестве и информации, связанной с процессом, такой как давление масла и температура шпинделя. Такие данные могут отображаться в различных формах — в том числе на информационных досках цеха в реальном времени — или использоваться для оповещения людей о проблеме. Однако Роблинг отметил, что MES делает гораздо больше, чем сбор и анализ данных. Она предоставляет полный набор возможностей планирования, мониторинга и управления обслуживанием, которые могут служить сердцем любой инициативы по цифровому производству.

«Один клиент, с которым я недавно работал, сказал, что они увидели 70-процентный рост общей производительности», — отмечает он. «Другой получил 13-процентное снижение затрат на ключевую линейку продуктов, а третий сократил затраты на качество на 600 000 долларов ежегодно после внедрения решения MES».

5: Сбор данных о качестве

Стратегический специалист по дистрибутивным продажам в Mitutoyo America Патрик Салливан предлагает, что одним из самых простых способов снизить затраты на качество и повысить точность данных является автоматизированный сбор информации о измерениях на цехе. Это можно достичь через низкоэнергетическое беспроводное устройство, такое как система U-Wave на базе Zigbee компании, или более традиционный проводной подход.

В любом случае данные измерений с микрометров, цифровых индикаторов и любого другого устройства, способного к коммуникации (а это большинство из них сегодня), могут быть отправлены во внешнюю программную систему, такую как MeasurLink от Mitutoyo, для анализа. «Использование этих данных выходит далеко за рамки метрологии», — отмечает он. «Оно дает видимость производственным тенденциям, которые иначе могли остаться незамеченными. Результат — лучший контроль процесса, сокращенный простой станков и так далее. И поскольку эту информацию легко архивировать, производители могут сравнивать прошлые результаты с тем, что происходит сейчас, что дает им лучшие возможности для принятия решений».

Конечно, это лишь некоторые из провайдеров и продуктов, доступных цехам, внедряющим цифровую, основанную на данных производственную стратегию. Все они служат для того, чтобы сделать процессы обработки и сборки более эффективными, предсказуемыми и рентабельными.

Поскольку они кардинально повышают видимость, больше нет необходимости в догадках или детективной работе, когда что-то идет не так на производственном участке. Лучше всего, они устраняют зависимость от неформальных знаний. Будь то безбумажное производство, удаленный мониторинг процессов, более умные станки и микрометры или корпоративная система управления производством — пришло время перевести ваш цех в цифровое русло.

КАК ВЫ ИСПОЛЬЗУЕТЕ БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ?

Аналитика больших данных — это процесс сбора данных с ваших станков и их использования для улучшения процессов на цехе или производительности вашего оборудования.

Если использовать эту информацию правильно, она может положительно повлиять на вашу производительность и прибыль.

Примите участие в опросе, чтобы поделиться своими идеями и узнать, что думают другие.

Как вы используете технологии для повышения эффективности?

Какие технологии вы внедряете, чтобы сделать свой цех более эффективным? Дайте знать в комментариях ниже.