Почему стандартизация данных ведет к успеху в производстве

Сила данных, оживленная подъемом Промышленного интернета вещей (IIoT) и технологий Четвертой промышленной революции (Industry 4.0), неоспорима. Для производства вопрос больше не в том, будут ли компании цифровизировать и внедрять эти системы — вопрос в когда. Это также вопрос выживания и конкурентоспособности.

Для стандартизации данных много факторов: как данные будут собираться, какие системы развернуты для управления, как они будут анализироваться для действенности. Без стандартизации вы останетесь с разными форматами данных, изолированными системами сбора и отсутствием действенных инсайтов.

Но что такое стандартизация данных именно в контексте производства? И как ее важность влияет на производителей, начинающих путь цифровой трансформации? Читайте далее, почему автоматизированный сбор и стандартизация данных — первый и самый критичный шаг успешной реализации IIoT в Lean-производстве.

Что такое стандартизация данных?

Стандартизация данных преобразует огромный объем входящей информации в стандартный формат. Это позволяет конечным пользователям — операторам, техникам, мастерам линий, среднему менеджменту и топ-менеджментам — использовать инсайты, выявленные в данных.

Цель эффективной стандартизации — автоматизировать процесс сбора разрозненных источников данных и автономно переводить их в одну общую модель, из которой люди и системы могут потреблять данные для анализа и действенности.

Типично для производственных компаний использовать оборудование разных OEM. Также типично, что это оборудование разного возраста на протяжении многих лет. Подключение оборудования в комплексную систему уже сложно. Но попытка справиться с множеством разных источников данных без процесса стандартизации была бы невероятно сложной, трудоемкой и ресурсоемкой.

Со стандартизацией множество разных форматов данных трансформируются в общую модель через edge-устройство. С ПО маппинга тегов данных на edge-устройстве данные сначала маппятся в общую модель, а затем могут быть отправлены в облако для дальнейшего анализа.

После стандартизации данные могут храниться в хранилищах данных, облаке, data lakes или других базах. Эти процессы помогают пользователям на заводском и цеховом уровне, а также другим бизнес-департаментам — цепочке поставок и операциям. Данные также могут использоваться в других ОС (MES, BI) как критичный компонент принятия решений.

Наличие стандартизированных данных означает, что все работают на одной странице с согласованными реальными данными и единым источником правды.

Это звучит просто в принципе, но то, что отличает решение вроде MachineMetrics — быстрая связность со всеми машинными активами, гарантирующая, что вся информация с вашего оборудования может быть собрана, стандартизирована и контекстуализирована. Далее, с out-of-the-box функциями вроде дашбордов, уведомлений и workflow вы получаете ценность за недели, а не годы.

Легко собирайте и стандартизируйте данные

Забронировать демо

Проблема в том, что многие производители не занимаются стандартизацией данных и пытаются вручную записывать и анализировать данные или использовать legacy-решения для маппинга их в единую модель.

Кейсы использования стандартизации данных

Существует бесчисленное множество кейсов для использования стандартизированных заводских данных. Важно, что эти машинные данные представляют самый точный источник информации на производстве, так как они наиболее тесно связаны с производством.

По этой причине и команды, и системы могут опираться на данные для принятия лучших решений ежедневно. Концепция использования машинных данных по всей организации называется «Machine Data Digital Thread» (Цифровая нить машинных данных).

Несколько кейсов для стандартизации данных:

Визуализация данных

Со стандартизированными данными продвинутая аналитика доставляет статус условий в реальном времени на планшеты и мониторы в точке производства. Операторы видят текущее производство, неисправности, статус и другую релевантную информацию в реальном времени и действуют через интуитивные интерфейсы.

Обслуживание

Используя исторические проблемы и текущие данные, обслуживание может перейти от календарного к condition-based стратегии. Это снижает затраты и продлевает срок службы оборудования и инструментов — конечную цель программы обслуживания. По мере роста цифровой зрелости операции могут даже переходить к предиктивным стратегиям обслуживания.

Менеджмент

Стандартизированные данные могут анализироваться и соединяться через API с другим BI-ПО для прогнозирования продуктовых трендов, выявления полевых отказов, анализа качественных проблем и более. Эти тренды помогают производителям принимать более точные решения по корпоративной стратегии роста, улучшению процессов и снижению затрат. Со стандартизацией на периферии через платформу машинных данных данные могут передаваться в другие системы — MES или ERP — для лучшего инсайта в производство и лучшего принятия решений.

Автоматизация

Действие на основе данных возможно только при наличии ключевых инсайтов из данных. Т.е. станок пережил событие простоя, мы отстаем от производственных целей, уровень брака выше нормы и т.д. Далее, инсайты из данных возможны только если данные легко потребляемы. С легко потребляемыми данными производители начинают использовать их для ускорения принятия решений, что в конечном счете ведет к автоматизации.

Например, MachineMetrics позволяет мгновенно уведомить менеджера производства при событии простоя станка, строить workflow, отправляющие данные состояния станка в CMMS для генерации заказов-нарядов, или автоматизировать анализ мощности, наладки и простоя.

Стандартизация данных — естественный исход Industry 4.0

Приход Industry 4.0 и IIoT означал подключение производственного оборудования по предприятию. Сила собранных данных доказала высокую ценность для мониторинга производства, улучшения процессов и разблокировки скрытой мощности в подключенном заводе.

Это также движет более гибкими и отзывчивыми цепочками поставок, улучшает прогнозирование и закупки, и множество других применений. Но эти инструменты также форсировали стандартизацию данных в быстрых темпах.

Эта стандартизация — естественный исход Industry 4.0, потому что инструменты и приложения, предназначенные для использования этих IoT-данных, вряд ли смогут их потреблять или использовать, если они не стандартизированы в общую модель. Именно поэтому решения вроде MachineMetrics интегральны для подключенной производственной среды.

MachineMetrics не только предлагает plug-and-play решение для сбора машинных данных, но данные со всего оборудования любого производителя и модели могут автономно трансформироваться в общий набор данных. Эти данные затем могут использоваться в платформе MachineMetrics через отчеты, дашборды и workflow, или отправляться в другие системы — CMMS, QMS, ERP, MES.

Узнайте, как построить правильный заводской стек с набором best-of-breed решений.

Влияние автоматизированного сбора и стандартизации данных

Автоматизация утомительного сбора данных на производстве, а также стандартизации, контекстуализации и анализа — интегральна для движению улучшений производительности. Рассмотрим ключевые драйверы ценности платформы машинных данных вроде MachineMetrics.

Беспроблемное развертывание

MachineMetrics можно быстро установить для захвата, трансформации и контекстуализации данных. Можно добавить к новому или legacy-оборудованию для мгновенной трансформации данных в стандартные структуры, делая отчетность и аналитику согласованными. Поскольку работает с цифровым и аналоговым оборудованием, устройства могут быть запущены за минуты со стандартизированными, высококачественными данными. В течение дня вы можете визуализировать производство по всей операции.

Преимущества стандартизации на уровне активности

Возможность углубляться, мониторить и контролировать активность на уровне шпинделя, станка, смены или завода может улучшить эффективность и двинуть большей пропускной способностью. Также означает меньше человеческого вмешательства и меньше человеческих ошибок. Больше никакого ручного отслеживания на доске, ввода данных в HMI или анализа в Excel. От цеха до топ-менеджмента каждый менеджер может углубляться на уровне, соответствующем его ответственности.

Предиктивные и прескриптивные действия

Стандартизация данных и продвинутая аналитика доставляют инсайты обслуживанию. Это может быть просто уведомлением правильного человека при остановке оборудования, или разработкой usage-based программы обслуживания для поддержания оборудования в оптимальное время. Исторически развиваемые действенные данные расширяются и на другие команды. Например, в производстве можно установить точные циклические времена и стандартную работу, а в качестве — полезный бенчмарк для измерения уровня дефектов.

Беспрецедентная видимость

Как телескоп Хаббла стал гейм-чейнджером в астрономии, стандартизированные данные дают производственным компаниям беспрецедентный уровень видимости в операциях цеха. Пользователи могут отслеживать и визуализировать производительность, проблемы, тренды и инсайты как никогда раньше — все в реальном времени.

Ниже затраты на труд и более эффективное использование оборудования

Анализ данных всегда требовал высоких компетенций и многих сотрудников. Со стандартизацией данных и действенными аналитическими инсайтами компании теперь могут проектировать кастомную отчетность и аналитику под свои нужды без найма команды аналитиков. Это также гарантирует максимально эффективное использование ресурсов. Например, измерение эффективности операторов станков или отслеживание доступности оборудования.

Высокая прибыльность

Акционеры и владельцы платят высокую цену за компании, не использующие IIoT и стандартизацию данных. Прибыльность значительно выше со стандартизированными данными, так как они помогают разблокировать мощность, двинуть улучшением процессов, снизить затраты на обслуживание и более.

Предотвращение:

• Дублирования записей
• Нежелательных остановок и запусков оборудования и процессов
• Проблем безопасности на уровне станка
• Ложных оповещений и тревог
• Создания дефицита или излишка деталей
• Ошибочной доставки или пропажи НЗП
• Смещенного планирования или прогнозирования сырья

Начало сегодня: извлечение ценности из ваших данных

Пока индустрия справляется с растущим числом точек данных и источников, вы можете сделать прыжок вперед с существенным конкурентным преимуществом: Точные, реальные, стандартизированные данные, все у ваших кончиков пальцев для принятия решений на лету, немедленного выявления проблем и глубокого анализа для выявления неэффективностей, скрытой мощности и узких мест процессов.

Забронируйте демо MachineMetrics сегодня, чтобы увидеть, как, или посмотрите, как некоторые наши клиенты движут ценность с платформой машинных данных:

• Morgan Olson: менеджер непрерывного улучшения ведущего производителя кузовов фургонов сэкономил $600 000 капитальных затрат и сократил отходы на 50%.
• Flexco: производитель ключевых компонентов (скобы для лент, очистители, средства обслуживания) реализовал 16,5% рост производительности и 9% рост общей утилизации завода.
• Avalign: директор OEE делится, как использовал MachineMetrics для генерации миллионов долларов прибыли от увеличенной мощности (без добавления оборудования).

Легко собирайте и стандартизируйте производственные данные

Забронировать демо