Производственная аналитика: определение, ключевые сценарии использования и реальные преимущества

С приходом Индустрии 4.0 и Индустриального интернета вещей (IIoT) сейчас идет цифровая трансформация. Производственная отрасль начинает использовать аналитику, основанную на данных производства в реальном времени, не только для принятия лучших и более быстрых решений, но и для обеспечения автоматизации по всей организации.

Оборудование, подключенное через датчики и пограничные устройства, передает массивные объемы данных в облачные аналитические платформы, способные анализировать и понимать данные быстрее человеческого восприятия. Эти данные затем могут использоваться для принятия решений в реальном времени и значительного улучшения процессов по всей компании.

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

Что такое производственная аналитика?

Производственная аналитика — это использование данных станков, операционных и системных данных для управления и оптимизации производства, включая ключевые функции, такие как обслуживание, качество и планирование. С точными и реальными данными производители могут принимать лучшие, более быстрые решения.

Производители давно используют данные для повышения эффективности и расширения доли рынка. Но самое значительное изменение сегодня — это то, как собираются данные. Многие компании все еще используют фрагментированные, традиционные методы сбора данных, при которых сотрудники вручную проверяют и записывают факторы, заполняют формы и записывают истории эксплуатации и обслуживания станков на цехе. К сожалению, эти методы крайне неточны из-за человеческих ошибок. Они также трудоемки, открыты для предвзятости и не генерируют качество анализа, необходимого для точного принятия решений.

Но с цифровой трансформацией, происходящей во всем производстве, подключенные устройства могут сократить труд, связанный с ручным сбором данных и документированием. И поскольку эта технология и ПО используют передовые аналитику и алгоритмы, полученные инсайты являются реальными и гораздо более пригодными для действий.

Автоматизированный сбор данных станков движет следующим поколением производственной аналитики, открывая множество передовых сценариев использования: от простого мониторинга и диагностики до предиктивного обслуживания и автоматизации процессов.

В производственной аналитике сбор данных, фиксирующий события, может использоваться для повышения использования оборудования, снижения затрат, стимулирования улучшения процессов, уменьшения ошибок, основанных на человеческом факторе, и делает это на глубине, раскрывающей точное состояние станков и тренды в производстве.

 

Топ сценариев использования производственной аналитики

Данные производства в реальном времени драматически меняют производственную отрасль. Рассмотрим несколько сценариев использования производственной аналитики, которые реальное время подключения станков сделало возможными в производстве:

Прогнозирование неисправностей и превентивное обслуживание

Программы превентивного обслуживания существуют в производстве десятилетиями. Идея в том, что через программы на основе использования или времени непланированные поломки менее вероятно произойдут. Применяя аналитику, данные в реальном времени можно использовать не только для предотвращения поломок.

Они могут с высокой точностью предсказать вероятность поломки и момент ее возникновения. Это снижает затраты, позволяя техникам выполнять ремонт в оптимальное для станка время и стажировать запчасти. Это сокращает общий простой и повышает производительность.

Узнайте больше о предиктивной аналитике в производстве.

Прогнозирование спроса и управление запасами

Прогнозирование спроса критично для современных производителей, а полный контроль цепочки поставок позволяет лучший контроль запасов.

Но планирование спроса может быть сложным. С добавлением методов науки о данных, сквозной контроль цепочки поставок может использоваться в сочетании с данными цеха в реальном времени для лучшего управления закупками, контролем запасов и транспортировкой. Высокоточные планы спроса могут быть сгенерированы, выявляя тренды, которые иначе остались бы незамеченными.

С лучшим пониманием того, сколько времени занимает изготовление деталей, сколько времени займут запуски заданий и какие ожидаемые затраты и прибыль от данного задания, производители могут лучше оценивать свою потребность в материале для улучшения планирования.

Оптимизация ценообразования

Время цикла играет большую роль в ценообразовании. А знание точных времен создания детали и связанных затрат позволяет строить точные стоимостные модели и оптимизировать стратегии ценообразования. Установка слишком низких цен снижает рентабельность, а слишком высоких — может повлиять на спрос. Передовая аналитическая платформа для производства может вывести эти данные на передний план, чтобы обеспечить 적절한 установку цен. MachineMetrics может помочь производителям оптимизировать свои стандарты заданий для обеспечения точных времен цикла.

Анализ гарантии

Для многих производителей гарантийная поддержка может быть издержкой. Часто гарантии состоят из подхода «один размер для всех», который более общий. Это допускает неопределенность и непредвиденные проблемы в уравнение.

Применяя науку о данных и собирая информацию от активных гарантий в поле, продукты могут быть улучшены или изменены для снижения отказов и, следовательно, затрат. Это также может привести к более обоснованным итерациям для новых линеек продуктов для проактивного избежания полевых жалоб.

Роботизация

Эволюция ИИ и передовых алгоритмов машинного обучения сделала подъем робототехники практически неизбежным. И по мере улучшения этих роботов данные, которые они поставляют в выполнении своих обязанностей, будут увеличиваться.

Включая эти данные в мощную облачную платформу производственной аналитики, качество можно контролировать на микроуровне. Эволюция робототехники также приведет к улучшению конструирования станков от OEM-производителей оборудования.

Разработка продукта

Один из затратных процессов в производстве — разработка продукта. Чтобы оставаться конкурентоспособными, компании должны платить за НИОКР для создания новых линеек продуктов, улучшения существующих моделей и разработки новых ценностных сервисов.

Ранее это делалось через чрезмерное итеративное моделирование для достижения лучшего продукта. Но теперь наука о данных и передовая производственная аналитика делают возможным симуляцию большей части этого процесса. Используя «цифровые двойники» и другие методы моделирования, реальные условия могут быть сгенерированы виртуально для предсказания производительности и снижения затрат на НИОКР.

Приложения компьютерного зрения

Автоматизированный контроль качества прошел долгий путь. Он эволюционировал от датчиков срабатывания, проводов 낙하 и других механических устройств до высокоизощренной коллекции передовых оптических устройств. Привязывая эти устройства к сбору данных, датчики могут добавлять данные в поток через оптику, температуру и передовые приложения компьютерного зрения, такие как тепловизионное и инфракрасное обнаружение, для точного контроля остановок. Это также позволяет более высокие скорости, меньший труд и «святой грааль» любого завода — «бесчеловейное» производство.

Управление рисками цепочки поставок

Как данные, поступающие от производственных станков, данные также могут собираться от материалов в транзите и передаваться непосредственно от оборудования поставщиков на программную платформу, чтобы обеспечить сквозную видимость в цепочке поставок.

Используя производственную аналитику, компании могут управлять своими цепочками поставок в формате «башня управления», направляя и перенаправляя ресурсы для ускорения или замедления. Они также могут заказывать резервные поставки и буферные запасы при ощущении нового спроса и запускать вторичных поставщиков при возникновении сбоев.

Преимущества производственной аналитики

Контекстуальное осведомленность критична для передовых производственных систем. Производственная аналитика предоставляет это осведомленность в реальном времени. Это делает компании более конкурентоспособными, так как затраты, качество, разработка продукта и удовлетворенность клиентов оптимизируются. Производственная аналитика усиливает компании для повышения производительности и рентабельности, используя массивный поток данных, генерируемый их производственным оборудованием. С интуитивными инструментами визуализации, дашбордами, алгоритмами машинного обучения и передовым аналитикой, действенные инсайты доступны менеджерам и лицам, принимающим решения, по всей компании.

Мы считаем, что преимущества производственной аналитики делятся на три отдельные категории:

Снижение затрат

Поскольку процессы могут быть оптимизированы с инсайтами, раскрытыми в аналитике, затраты могут быть значительно снижены. И рост робототехники, а также автономное или полуавтономное принятие решений станками сокращает труд. То же верно для программ предиктивного и прескриптивного обслуживания, доказанных снижающими затраты и повышающими производительность за счет снижения простоя и лучшего управления запасами запчастей.

Рост выручки

С инсайтами в реальном времени, доступными в производстве, управлении запасами и планировании спроса и поставок, производители могут быстро реагировать на изменения спроса. Допустим, данные говорят им, что они приближаются к максимальной мощности. В таком случае они могут добавить сверхурочное время, добавить мощность, изменить процессы или скорректировать другие аспекты производства для реагирования и поддержания сроков поставки.

Различные преимущества

С увеличением возможностей, предоставляемых производственной аналитикой, существуют и различные преимущества. К ним относятся снижение потребления энергии, более безопасные экологические протоколы, снижение ошибок соответствия и повышение удовлетворенности клиентов.

Цели производственной аналитики

Традиционный сбор данных в производстве был фрагментирован и подвержен ошибкам. Также было сложно перевести данные в значимые действия и принятие решений. Либо информация была задержанной, неполной, либо содержала непреднамеренную человеческую предвзятость (например, округление количества деталей или простоев). Производственная аналитика стремится разделить данные, анализировать их в реальном времени и использовать их для обеспечения лучших, более быстрых решений по всему предприятию, или даже автоматизировать эти решения полностью.

Обнаруживая проблемы до их возникновения, производственные процессы могут быть оптимизированы, и общее использование оборудования может быть значительно улучшено. Это также помогает упростить цепочки поставок и создать прозрачность в них. Поскольку производственная аналитика использует передовые алгоритмы машинного обучения, она может помочь выявлять возможности и оптимизировать процессы.

Как видно в сценариях использования производственной аналитики выше, использование продукта может быть включено в новую разработку продуктов. И наряду с технологией цифровых двойников и входящей гарантийной информацией, она может двигать новые, лучшие продукты с сниженными отказовыми показателями и более низкими производственными затратами. Те же примеры сценариев использования могут повысить пропускную способность за счет быстрого обнаружения и оповещения персонала о проблемах на уровне станка. Это сокращает простой и уровень брака.

Выбор правильного решения

Область производственных переживает значительные изменения из-за развития технологий, которые могут собирать производственные данные и использовать их для принятия лучших решений на ежедневной основе.

Однако при принятии решения о правильном решении для обеспечения аналитики на цехе производители должны учитывать несколько ключевых ценностных предложений. Вот вопросы, которые нужно задать при рассмотрении решения:

• Может ли решение собирать производственные данные в реальном 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 потреблять другими системами управления (MES, ERP, CMMS)?
• Как быстро ПО может привести вас к ценности? Какие проблемы оно решит?

Мы хотим познакомить вас с программным обеспечением производственной аналитики MachineMetrics. Наша платформа обеспечивает сбор данных станков в реальном времени, автономно, для точной отчетности производства. Заинтересованные стороны на различных уровнях операции могут легко потреблять готовые отчеты и визуализации для сокращения простоев, выявления производственных узких мест, увеличения мощности, отслеживания самых важных KPI и обеспечения полной видимости и контроля цеха.

Узнайте больше о нашем решении, забронировав демо с нашей командой сегодня.