Максимизация ROI в умном производстве: окупаемость и успех на основе данных

Индустрия 4.0 определяется умными производственными процессами, такими как оптимизация заводов на основе данных, промышленная автоматизация и предиктивное обслуживание. Поскольку эти процессы опираются на данные цеха, настройка умного или неосвещенного объекта начинается с создания эффективной системы сбора данных.

Эта система сбора данных представляет собой инвестицию для производителя, от которой ожидается возврат. Оценка инвестиций должна включать в себя то, как быстро заинтересованные стороны могут ожидать окупаемость, какой формы она будет и насколько осязаемы возвраты по сравнению с вложенными средствами.

Узнайте больше: Что такое «умное» производство? Использование технологий для стимулирования инноваций

Как измеряется период окупаемости для умного производства?

Как бухгалтерский термин, период окупаемости определяется как время, необходимое для того, чтобы денежные поступления, генерируемые проектом, покрыли первоначальные вложения. В производстве определение окупаемости вложений включает больше, чем просто отслеживание денежных потоков.

В качестве примера рассмотрим дискретное производственное предприятие. Успешное снижение операционных затрат за счет оптимизации оборудования или, наконец, возможность получить представление о каждом этапе производственного цикла — это вехи, достойные празднования. В этом примере, хотя снижение операционных затрат легко количественно оценить финансово, действенные инсайты, полученные от сбора данных цеха, нельзя, даже если они влияют на каждый аспект производственного процесса.

С учетом этого, вот параметры, помогающие определить окупаемость инвестиций в умное производство:

Повышение производительности — это влияние умного производства на улучшение использования оборудования и уровней производительности сотрудников цеха. Улучшения производительности можно измерять с помощью расчетов общей эффективности оборудования (OEE) и других эталонных стандартов. Это упрощает расчет окупаемости интеграции умного производства.

Повышение качества — качество производимых продуктов служит еще одним параметром для измерения окупаемости инвестиций. Расчеты дефектов на миллион возможностей (DPMO) и другие модели расчетов Six Sigma позволяют отслеживать окупаемость в терминах улучшения качества.

Оптимизация энергопотребления — в производстве энергопотребление обычно составляет около 18% от общих накладных расходов на производство продукта. Таким образом, оптимизация энергопотребления — это способ определить окупаемость инвестиций в умное производство.

Предиктивное обслуживание — обеспечение оптимальной работы активов цеха без внезапных поломок — одна из основ умного производства. С предиктивным обслуживанием производители могут предсказывать отказы оборудования и сокращать простои, что оказывает существенное влияние на период окупаемости и общую отдачу от инвестиций.

Как быстро производители должны ожидать окупаемость от инициатив умного производства?

В зависимости от размера и сложности инвестиций в промышленный IoT, период окупаемости может составлять от месяца до более чем года.

Многие производители ожидают, что интеграция моделей умного производства даст результаты немедленно. В некоторых случаях производители действительно получают окупаемость в первый и третий месяцы после внедрения системы сбора данных.

Например, BC Machining LLC, подрядчик по производству металлических деталей, предоставляет отличный кейс. В этом случае MachineMetrics настроила систему сбора данных для станков с ЧПУ и подключила их к платформе MachineMetrics IoT.

В течение месяца производственные данные были собраны, классифицированы и проанализированы. К третьему месяцу была внедрена оптимизация производительности на основе данных, которая увеличила OEE BC Machining на 10%.

Этот пример демонстрирует, как быстро может быть достигнута окупаемость от умного производства.

В других ситуациях, таких как улучшение качества и предиктивное обслуживание, исследования показывают, что окупаемость следует ожидать в течение 6–12 месяцев. Это связано с тем, что для точного анализа данных, связанных с этими концепциями, требуется более длительный период. Удлиненная продолжительность обеспечивает сбор достаточного объема данных для определения производительности оборудования и закономерностей цеха во времени. Эти данные затем можно использовать для разработки планов обслуживания или политик контроля качества.

В этих случаях MachineMetrics может ускорить процесс окупаемости. Наша платформа IoT интегрирует эталонные данные как устаревшего, так и нового оборудования. Эти эталонные данные включают время работы станка, нагрузку, оптимальную скорость и рабочую температуру. Данные дают представление о возможностях ваших станков без необходимости ждать 12 месяцев перед разработкой оптимальной стратегии контроля качества или предиктивного обслуживания.

Краткосрочная и долгосрочная ценность умного производства

Ожидается, что умное производство добавит примерно 1,5 триллиона долларов стоимости к мировой экономике к 2022 году. А ожидаемые прямые выгоды для отдельных производителей включают повышение производительности, улучшение качества и оптимизацию использования оборудования.

MachineMetrics локализует эти выгоды и приносит их на ваше предприятие. Она также обеспечивает окупаемость ваших инвестиций в рекордное время благодаря предлагаемым plug-and-play сервисам. Если вы хотите резко сократить период окупаемости инвестиций в умное производство, свяжитесь с нашей командой.