Jakie kroki należy podjąć w celu osiągnięcia optymalizacji procesów produkcyjnych?

Wraz z coraz większym postępem technologicznym wdrożenie możliwego do osiągnięcia planu optymalizacji procesów produkcyjnych jest dziś prostsze niż kiedykolwiek. Kluczem do sukcesu jest zastosowanie dostępnych obecnie zaawansowanych technologii przemysłu 4.0. Przyjrzyjmy się nieco dokładniej, co to oznacza, i omówmy niezbędne kroki, aby zrealizować ten cel.

Wykorzystywanie danych w czasie rzeczywistym

Wdrażanie automatyzacji i wykorzystanie danych w produkcji to tak zwany przemysł 4.0,  obejmujący przypadki użycia takie jak konserwacja i jakość predykcyjna. Mowa tu o takich technologiach, jak:

• używanie przemysłowej łączności IoT, aby bezpiecznie łączyć się z zasobami linii produkcyjnej i przechwytywać dane w centralnym repozytorium szeregów czasowych,
• wykorzystywanie sztucznej inteligencji opartej na procesach, aby uzyskać wgląd w produkcję w sposób szczegółowy i całościowy. Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego do przetwarzania i analizowania danych w czasie rzeczywistym, można nie tylko zidentyfikować nieefektywności przetwarzania, ale także je przewidzieć i uniknąć,
• „Cyfrowy bliźniak” to wirtualna reprezentacja, która dopasowuje atrybuty i wskaźniki operacyjne „fizycznej” konkretnej linii produkcyjnej poprzez przechwycone dane należące do innej. Pozwala szybko zlokalizować anomalie wydajności i ich pierwotną przyczynę, dostarczając wgląd w ich działanie i wizualizując je. Dzięki tej zdolności nie ma potrzeby zatrudniania analityków danych — system jest łatwy w obsłudze i dostępny dla zespołów produkcyjnych.

Roboty Fanuc

Odkrycie głównych przyczyn nieefektywności procesów

Jak wspomniano powyżej, wdrażając sztuczną inteligencję opartą na procesach, inżynierowie procesowi mogą identyfikować nieefektywności, takie jak powstawanie niepożądanych produktów ubocznych, niestabilność procesów, uszkodzenia i inne. Można to zrobić za pomocą automatycznej analizy przyczyn źródłowych.

Zespoły produkcyjne potrzebują szybszego i dokładniejszego sposobu znajdowania wczesnych zdarzeń, które prowadzą do awarii produkcyjnych. Zautomatyzowana analiza przyczyn źródłowych generuje szereg danych o zasobach w czasie rzeczywistym oraz stosuje algorytmy uczenia maszynowego do automatycznego śledzenia łańcucha przyczynowego zdarzeń prowadzących do awarii produkcyjnych. W ten sposób zespoły dochodzeniowe uzyskują szybki i dokładny wgląd we wczesne objawy nieefektywności procesów, ułatwiając ich wskazanie i złagodzenie przyczyn źródłowych.

Podsumowanie

Wyżej wymienione kroki pozwolą na faktyczne osiągnięcie optymalizacji procesów produkcyjnych. Naturalnie, w ich wdrożeniu przydadzą się właściwe systemy, które mogą zostać zapewnione przez jakościowych producentów rozwiązań dla firm produkcyjnych.