Важность стандартизации данных в производстве

Сила данных, воплощенных в жизнь с появлением технологий промышленного Интернета вещей (IIoT) и четвертой промышленной революции (Industry 4.0), неоспорима. Для производства вопрос уже не в том, будут ли компании оцифровывать и внедрять эти системы в свою работу, а в том, когда . Это также вопрос выживания и конкурентоспособности.

Для стандартизации данных необходимо учитывать множество факторов, например, как данные будут собираться, какие системы будут развернуты для управления ими и как они будут анализироваться для обеспечения возможности принятия мер. Без стандартизации вы останетесь с различными форматами данных, разрозненными системами сбора данных и отсутствием полезной информации.

Но что такое стандартизация данных, особенно в контексте производства? И какое значение это имеет для производителей, начинающих свой путь цифровой трансформации? Читайте дальше, чтобы узнать, почему автоматизированный сбор данных и стандартизация — это первый и самый важный шаг в успешном внедрении IIoT в среде бережливого производства.

Что такое стандартизация данных?

Стандартизация данных переводит огромный объем поступающей информации в стандартный формат. Это позволяет конечным пользователям, таким как операторы, технические специалисты, линейные руководители, руководители среднего звена и руководители, использовать информацию, обнаруженную в данных.

Цель эффективной стандартизации данных – автоматизировать процесс сбора разрозненных источников данных и автономно преобразовать их в одну общую модель, из которой люди и системы могут использовать данные для анализа и принятия мер.

Для производственных компаний характерно использование оборудования, изготовленного разными OEM-производителями. Также характерно, что возраст этого оборудования варьируется в течение многих лет. Итак, подключить оборудование в комплексную систему достаточно сложно. Но попытка работать с таким количеством различных источников данных без процесса стандартизации данных была бы невероятно сложной, трудоемкой и ресурсоемкой.

При стандартизации данных множество различных форматов данных преобразуются в общую модель с помощью пограничного устройства. С помощью программного обеспечения для сопоставления тегов данных на пограничном устройстве данные сначала сопоставляются с общей моделью, а затем могут быть отправлены в облако для дальнейшего анализа.

После стандартизации данные можно хранить в хранилищах данных, облаке, озерах данных или других базах данных. Эти процессы стандартизации помогают пользователям на уровне фабрики и цеха, а также в других связанных с бизнесом подразделениях, таких как цепочка поставок и операции. Данные также можно использовать в других компьютерных операционных системах (таких как ПО MES и BI) в качестве важного компонента при принятии решений.

Наличие стандартизированных данных означает, что все работают на одной странице с согласованными данными в реальном времени и единым источником достоверной информации.

В принципе это звучит просто, но такое решение, как MachineMetrics, отличает быстрое подключение ко всем без исключения машинным активам, гарантирующее, что вся информация с вашего оборудования может быть собрана, стандартизирована и контекстуализирована. Кроме того, благодаря готовым функциям, таким как информационные панели, уведомления и рабочие процессы, вы можете окупиться за недели, а не годы.

Легкий сбор и стандартизация данных

Заказать демонстрацию

Проблема в том, что многие производители не занимаются стандартизацией данных и пытаются вручную записывать и анализировать данные или использовать устаревшие решения для сопоставления своих данных с единой моделью.

Примеры использования для стандартизации данных

Существует безграничное количество вариантов использования стандартизированных заводских данных. Важно то, что эти машинные данные представляют собой наиболее точный источник информации о цехе, поскольку они наиболее тесно связаны с производством.

По этой причине как команды, так и системы могут полагаться на данные для ежедневного принятия лучших решений. Эта концепция использования машинных данных во всей организации называется «Цифровой поток машинных данных».

Вот несколько примеров использования стандартизации данных:

Визуализация данных

Используя стандартизированные данные, расширенная аналитика может предоставлять данные о состоянии планшетов и мониторов в режиме реального времени в момент производства. Операторы могут видеть текущее производство, неисправности, статус и другую важную информацию в режиме реального времени и действовать с помощью интуитивно понятных интерфейсов.

Техническое обслуживание

Используя исторические проблемы и текущие данные, техническое обслуживание может перейти от стратегии, основанной на календаре, к стратегии, основанной на состоянии. Это помогает снизить затраты при одновременном продлении срока службы оборудования и инструментов, что является конечной целью программы технического обслуживания. По мере развития цифровых технологий операции могут даже перейти к стратегиям профилактического обслуживания.

Управление

Стандартизация данных может быть проанализирована и подключена через API к другому программному обеспечению бизнес-аналитики, чтобы помочь прогнозировать тенденции продукта, выявлять сбои в работе, анализировать проблемы с качеством и многое другое. Эти тенденции могут помочь производителям принимать более взвешенные решения в отношении стратегии корпоративного роста, улучшения процессов и снижения затрат. Поскольку стандартизация данных происходит на периферии через платформу машинных данных, их можно перенести в другие системы, такие как MES или ERP, для лучшего понимания производства и принятия более эффективных решений.

Автоматизация

Принятие мер на основе данных возможно только в том случае, если из данных получены ключевые идеи. т.е. У машины произошел сбой, мы отстаем от производственных целей, процент брака у нас выше, чем обычно, и т. д. Кроме того, понимание данных может быть получено только в том случае, если эти данные легко использовать. Имея легко потребляемые данные, производители могут начать использовать эти данные для ускорения принятия решений, что в конечном итоге приведет к автоматизации.

Например, MachineMetrics может позволить вам мгновенно уведомлять руководителя производства, когда машина испытывает событие простоя, создавать рабочие процессы, которые отправляют данные о состоянии машины в CMMS для создания рабочих заданий, или автоматизировать анализ мощности, анализ настройки и анализ простоя.

Стандартизация данных — естественный результат Индустрии 4.0

Появление Индустрии 4.0 и IIoT означало подключение производственного оборудования на предприятии. Эффективность собранных данных оказалась очень полезной для мониторинга производства, улучшения процессов и раскрытия скрытых возможностей подключенного производства.

Это также делает цепочки поставок более гибкими и отзывчивыми, улучшает прогнозирование и закупки, а также множество других применений. Но эти инструменты также ускорили стандартизацию данных.

Эта стандартизация является естественным результатом Индустрии 4.0, поскольку инструменты и приложения, предназначенные для использования этих данных IoT, вряд ли смогут принимать или использовать данные, если они не стандартизированы в общую модель. Вот почему такие решения, как MachineMetrics, являются неотъемлемой частью подключенной производственной среды.

MachineMetrics не только предлагает готовое решение для сбора данных о машинах, но и данные от всех производителей и моделей оборудования могут быть автономно преобразованы в общий набор данных. Затем эти данные можно использовать на платформе MachineMetrics с помощью отчетов, информационных панелей и рабочих процессов или отправлять в другие системы, такие как CMMS, QMS, ERP или MES.

Узнайте, как создать правильный производственный стек с помощью набора лучших в своем классе решений.

Влияние автоматизированного сбора и стандартизации данных

Автоматизация утомительного сбора данных, необходимого в цеху, а также стандартизация, контекстуализация и анализ являются неотъемлемой частью повышения производительности. Давайте рассмотрим некоторые из ключевых рычагов ценности платформы машинных данных, такой как MachineMetrics.

Легкое развертывание

MachineMetrics можно быстро установить для сбора, преобразования и контекстуализации данных. Его можно добавить к новому или устаревшему оборудованию, чтобы мгновенно преобразовывать данные в стандартные структуры, обеспечивая согласованность отчетов и аналитики. Поскольку он работает с цифровым и аналоговым оборудованием, устройства можно настроить и запустить за считанные минуты со стандартизированными высококачественными данными. Уже через день вы сможете визуализировать производство по всей вашей операции.

Преимущества стандартизации уровня активности

Возможность детализировать, отслеживать и контролировать действия на уровне шпинделя, станка, смены или завода может повысить эффективность и повысить производительность. Это также означает меньшее вмешательство человека и меньше человеческих ошибок. Больше не нужно отслеживать вручную на доске, добавлять данные в ЧМИ или анализировать данные в электронной таблице Excel. От цеха до верхнего этажа каждый менеджер может перейти на уровень, соответствующий его обязанностям.

Прогнозирующие и предписывающие действия

Стандартизация данных и расширенная аналитика могут помочь в обслуживании. Это может принимать форму простого уведомления нужного человека о выходе из строя оборудования или разработки программы технического обслуживания на основе использования, чтобы гарантировать, что оборудование обслуживается в оптимальное время. Эти исторически сложившиеся полезные данные также распространяются на другие команды. Например, в случае с производством вы можете установить точное время цикла и стандартную работу, а в случае с качеством вы можете использовать полезный эталон для измерения доли брака.

Беспрецедентная видимость

Точно так же, как телескоп Хаббл изменил правила игры в астрономии, стандартизированные данные дают производственным компаниям беспрецедентный уровень прозрачности их операций в цехах. Пользователи могут отслеживать и визуализировать производительность, проблемы, тенденции и идеи, как никогда раньше, в режиме реального времени.

Снижение трудозатрат и более эффективное использование оборудования

Анализ данных всегда требовал высоких навыков и большого количества сотрудников. Благодаря стандартизации данных и действенной аналитической информации компании теперь могут разрабатывать настраиваемые отчеты и анализ в соответствии со своими потребностями, не привлекая команду аналитиков данных. Это также гарантирует максимально эффективное использование ресурсов. Например, измерение эффективности операторов машин или отслеживание доступности машин.

Более высокая прибыль

Акционеры и владельцы платят высокую цену за компании, не использующие IIoT и стандартизацию данных. Прибыльность значительно выше при использовании стандартизированных данных, поскольку они могут помочь разблокировать ресурсы, улучшить процессы, снизить затраты на обслуживание и многое другое.

Предотвращение:

• Запись дублирования
• Нежелательная остановка и запуск оборудования и процессов
• Проблемы безопасности на уровне машины
• Ложные предупреждения и тревоги
• Создание нехватки или избытка деталей
• Неверная доставка или отсутствие незавершенного производства
• Нецелевое планирование или прогнозирование сырья.

Начнем сегодня:извлечение ценности из ваших данных

По мере того, как отрасль справляется с растущим числом точек данных и источников данных, вы можете сделать скачок вперед со значительным конкурентным преимуществом:точные, стандартизированные данные в режиме реального времени, все доступные у вас под рукой для принятия решений на лету, выявления проблем. немедленно и провести углубленный анализ, чтобы выявить неэффективность, скрытые ресурсы и узкие места в процессах.

Закажите демонстрацию MachineMetrics сегодня, чтобы узнать, как это сделать, или узнайте, как некоторые из наших клиентов извлекают выгоду с помощью Machine Data Platform:

• Морган Олсон. Менеджер по постоянному совершенствованию этого ведущего производителя кузовов для фургонов сэкономил 600 000 долларов США на капитальных затратах и ​​сократил количество отходов на 50 %.
• Flexco:производитель ключевых компонентов, таких как застежки для ремней, чистящие средства и средства для технического обслуживания, добился увеличения производительности на 16,5 % и увеличения общей загрузки завода на 9 %.
• Avalign:директор OEE рассказывает, как он использовал MachineMetrics для получения прибыли в миллионы долларов за счет увеличения производительности (без добавления дополнительного оборудования).

Легкий сбор и стандартизация производственных данных

Заказать демонстрацию