Производственная аналитика:что это такое, основные варианты использования и преимущества

С появлением Индустрии 4.0 и промышленного Интернета вещей (IIoT) в настоящее время происходит цифровая трансформация. В обрабатывающей промышленности начинают использовать аналитику, основанную на производственных данных в режиме реального времени, не только для принятия более эффективных и быстрых решений, но и для обеспечения автоматизации во всей организации.

Оборудование, подключенное через датчики и периферийные устройства, передает огромные объемы данных на облачные аналитические платформы, которые могут анализировать и понимать данные быстрее, чем человеческое восприятие. Затем эти данные можно использовать для принятия решений в режиме реального времени и значительного улучшения процессов в компании.

В этой статье объясняется, что такое производственная аналитика, и перечисляются варианты использования для рассмотрения. В нем также объясняются преимущества и цели производственной аналитики, применяемой в любом цехе или на заводе.

Что такое производственная аналитика?

Производственная аналитика — это использование машинных, операционных и системных данных для управления и оптимизации производства, включая ключевые функции, такие как техническое обслуживание, качество и планирование. Имея точные данные в режиме реального времени, производители могут принимать более эффективные и быстрые решения.

Производители уже много лет используют данные для повышения эффективности и увеличения своей доли на рынке. Но самым значительным изменением сегодня является то, как собираются данные. Многие компании до сих пор используют фрагментарные традиционные методы сбора данных, когда персонал вручную проверяет и записывает факторы, заполняет формы и записывает истории эксплуатации и технического обслуживания машин в цехе. К сожалению, эти методы очень неточны из-за человеческих ошибок. Кроме того, они отнимают много времени, подвержены предвзятости и не обеспечивают качества анализа, необходимого для принятия точных решений.

Но в связи с цифровой трансформацией производства подключенные устройства могут сократить трудозатраты, связанные с ручным сбором данных и документированием. А поскольку эта технология и программное обеспечение используют расширенную аналитику и алгоритмы, полученные данные поступают в режиме реального времени и гораздо более действенны.

Автоматизированный сбор данных о машинах открывает новое поколение производственной аналитики, открывая множество расширенных вариантов использования, от простого мониторинга и диагностики до профилактического обслуживания и автоматизации процессов.

В производственной аналитике сбор данных, регистрирующий события, может быть использован для повышения степени использования оборудования, снижения затрат, улучшения процессов, сокращения ошибок, связанных с человеческим фактором, и делать это на глубине, позволяющей выявить точное состояние оборудования и тенденции в производстве.

Основные примеры использования производственной аналитики

Производственные данные в режиме реального времени кардинально меняют обрабатывающую промышленность. Давайте рассмотрим несколько вариантов использования производственной аналитики, которые стали возможными благодаря подключению машин в режиме реального времени:

Прогнозирование неисправностей и профилактическое обслуживание

Программы профилактического обслуживания существуют на производстве уже несколько десятилетий. Идея состоит в том, что с помощью программ, основанных на использовании или времени, вероятность незапланированных поломок снижается. Применяя аналитику, данные в режиме реального времени можно использовать не только для предотвращения сбоев.

Он может с высокой точностью предсказать вероятность поломки и момент ее возникновения. Это снижает затраты, позволяя техническим специалистам выполнять ремонт машины в оптимальное время и в оптимальное время. Это сокращает общее время простоя и повышает производительность.

Узнайте больше о прогнозной аналитике в производстве.

Прогнозирование спроса и управление запасами

Прогнозирование спроса имеет решающее значение для современных производителей, а полный контроль над цепочкой поставок позволяет лучше контролировать запасы.

Но планирование спроса может быть сложным. С добавлением методов науки о данных сквозной контроль цепочки поставок может использоваться в сочетании с данными цеха в режиме реального времени для более эффективного управления закупками, контролем запасов и транспортировкой. Можно создавать высокоточные планы спроса, определяющие тенденции, которые в противном случае остались бы незамеченными.

Имея лучшее представление о том, сколько времени уходит на изготовление деталей, сколько времени займет выполнение работ, а также об ожидаемых затратах и ​​прибыли от конкретной работы, производители могут лучше оценить свои потребности в материалах для улучшения планирования.

Оптимизация цен

Время цикла играет важную роль в ценообразовании. А знание точного времени создания детали и связанных с этим затрат позволяет создавать точные модели затрат и оптимизировать стратегии ценообразования. Установка слишком низкого значения снижает прибыльность, а слишком высокое значение может повлиять на спрос. Платформа расширенной аналитики для производства может предоставить эти данные для обеспечения надлежащего установления цен. MachineMetrics может помочь производителям оптимизировать свои стандарты работы, чтобы обеспечить точное время цикла.

Анализ гарантии

Для многих производителей гарантийная поддержка может быть истощающей. Часто гарантии состоят из универсального подхода, который носит более общий характер. Это допускает неопределенность и неожиданные проблемы в уравнение.

Применяя науку о данных и собирая информацию из действующих гарантийных обязательств в полевых условиях, продукты можно улучшать или изменять, чтобы уменьшить число отказов и, следовательно, стоимость. Это также может привести к более обоснованным итерациям новых линеек продуктов, чтобы заранее избежать жалоб на местах.

Роботизация

Эволюция искусственного интеллекта и передовых алгоритмов машинного обучения сделала рост робототехники практически неизбежным. И по мере совершенствования этих роботов объем данных, которые они предоставляют при выполнении своих обязанностей, будет увеличиваться.

Включив эти данные в мощную облачную платформу производственной аналитики, можно контролировать качество на микроуровне. Эволюция робототехники также приведет к улучшению конструкции машин производителями оборудования.

Разработка продукта

Одним из дорогостоящих процессов в производстве является разработка продукта. Чтобы оставаться конкурентоспособными, компании должны оплачивать исследования и разработки для создания новых линеек продуктов, улучшения существующих моделей и разработки новых услуг с добавленной стоимостью.

Раньше это делалось путем чрезмерного итеративного моделирования, чтобы получить наилучший продукт. Но теперь наука о данных и передовая производственная аналитика позволяют моделировать большую часть этого процесса. С помощью «цифровых двойников» и других методов моделирования можно виртуально создавать реальные условия для прогнозирования производительности и снижения затрат на исследования и разработки.

Приложения компьютерного зрения

Автоматизированный контроль качества прошел долгий путь. Он превратился из датчиков отключения, ответвлений и других механических устройств в сложную коллекцию передовых оптических устройств. Привязывая эти устройства к сбору данных, датчики могут добавлять данные в поток через оптику, температуру и приложения расширенного зрения, такие как тепловое и инфракрасное обнаружение, для точного контроля остановок. Это также позволяет увеличить скорость, сократить трудозатраты и использовать святой Грааль любой фабрики — производство без отключения света.

Управление рисками цепочки поставок

Как и данные, поступающие от производственных машин, данные также могут собираться с материалов в пути и передаваться непосредственно с оборудования поставщика на программную платформу, чтобы обеспечить сквозную прозрачность цепочки поставок.

Используя производственную аналитику, компании могут управлять своими цепочками поставок в формате «диспетчерской вышки», направляя и перенаправляя ресурсы для ускорения или замедления. Они также могут заказывать резервные материалы и резервные запасы, когда появляется новый спрос, и вызывать вторичных поставщиков, когда происходит сбой.

Преимущества производственной аналитики

Контекстная осведомленность имеет решающее значение для передовых производственных систем. Производственная аналитика обеспечивает эту осведомленность в режиме реального времени. Это делает компании более конкурентоспособными, так как стоимость, качество, разработка продукта и удовлетворенность клиентов оптимизируются. Производственная аналитика позволяет компаниям повысить производительность и прибыльность за счет использования огромного потока данных, генерируемых их производственным оборудованием. Благодаря интуитивно понятным инструментам визуализации, информационным панелям, алгоритмам машинного обучения и расширенной аналитике менеджеры и лица, принимающие решения, могут получить полезную информацию.

Мы считаем, что преимущества производственной аналитики можно разделить на три категории:

Снижение затрат

Поскольку процессы могут быть оптимизированы с помощью аналитических данных, затраты могут быть значительно снижены. А рост робототехники, а также автономных или полуавтономных машин для принятия решений сокращает трудозатраты. То же самое относится и к программам профилактического и предписывающего обслуживания, которые, как доказано, снижают затраты и повышают производительность за счет сокращения времени простоя и более эффективного управления запасами деталей.

Увеличение дохода

Имея информацию в режиме реального времени, доступную при производстве, управлении запасами и планировании спроса и предложения, производители могут быстро реагировать на изменения спроса. Предположим, данные говорят им, что они приближаются к максимальной мощности. В этом случае они могут добавить сверхурочные, увеличить мощности, изменить процессы или скорректировать другие аспекты производства, чтобы обеспечить соблюдение сроков поставки.

Различные преимущества

С увеличением возможностей, предоставляемых производственной аналитикой, появляются и другие преимущества. К ним относятся снижение энергопотребления, более безопасные экологические протоколы, снижение количества ошибок соблюдения нормативных требований и повышение удовлетворенности клиентов.

Цели производственной аналитики

Традиционный сбор данных в производстве был фрагментирован и подвержен ошибкам. Также было сложно преобразовать данные в осмысленные действия и принятие решений. Либо информация была получена с задержкой, либо неполная, либо она содержала непреднамеренную человеческую предвзятость (например, округление количества деталей или время простоя). Производственная аналитика стремится разделить данные, проанализировать их в режиме реального времени и использовать для принятия более эффективных и быстрых решений в масштабах предприятия или даже для полной автоматизации этих решений.

Выявляя проблемы до их возникновения, можно оптимизировать производственные процессы и значительно улучшить общее использование оборудования. Это также помогает оптимизировать цепочки поставок и обеспечить их прозрачность. Поскольку производственная аналитика использует передовые алгоритмы машинного обучения, она может помочь выявить возможности и оптимизировать процессы.

Как видно из примеров использования производственной аналитики выше, использование продукта может быть включено в разработку новых продуктов. А наряду с технологией цифровых двойников и поступающей информацией о гарантии, он может создавать новые, более качественные продукты с меньшим количеством отказов и более низкими производственными затратами. Эти же примеры использования могут повысить пропускную способность за счет быстрого обнаружения и оповещения персонала о проблемах на уровне машины. Это сокращает время простоя и процент брака.

Выбор правильного решения

Сфера производства претерпевает значительные изменения в связи с развитием технологий, которые могут собирать производственные данные и использовать их для ежедневного принятия лучших решений.

Тем не менее, принимая решение о правильном решении для обеспечения аналитики в цеху, производители должны учитывать несколько ключевых параметров. Вот несколько вопросов, которые следует задать при рассмотрении решения:

• Может ли решение собирать производственные данные в режиме реального времени?
• Каков источник производственных данных? Оборудование, люди или системы? Все вышеперечисленное?
• Стандартизированы ли данные в модель, которую можно легко распространять в готовых отчетах, а также использовать в других системах управления (MES, ERP, CMMS)?
• Как быстро программное обеспечение поможет вам окупиться? Какие проблемы это решит?

Мы хотели бы познакомить вас с программным обеспечением для производственной аналитики MachineMetrics. Наша платформа обеспечивает автономный сбор машинных данных в режиме реального времени для составления точных производственных отчетов. Заинтересованные стороны на различных уровнях операции могут легко использовать готовые отчеты и визуализации, чтобы сократить время простоя, выявить узкие места в производстве, увеличить производительность, отслеживать наиболее важные ключевые показатели эффективности и обеспечить полную видимость и контроль в цехе.

Узнайте больше о нашем решении, заказав демонстрацию с нашей командой сегодня.