4 tehnološka stuba za postizanje optimizacije procesa u proizvodnji

Ključ optimizacije proizvodnog procesa je prihvatanje nekih naprednih tehnologija industrije 4.0 koje su danas dostupne.

Razumijevanjem koja je tehnologija najbolja za vaše proizvodno poslovanje, bit ćete korak bliže ka optimizaciji vaših procesa.

Zaronimo malo dublje u to šta se podrazumijeva pod tim, kao i u četiri glavna tehnološka stuba za optimizaciju procesa u proizvodnji.

1. Iskoristite podatke u stvarnom vremenu usvajanjem 4.0 tehnologija

Implementacija automatizacije i upotreba podataka u proizvodnji je ono što se naziva „Industrija 4.0“, sa primjenom u slučajevima kao što je predviđanje održavanja i predviđanje kvaliteta. Industrija 4.0 uključuje sljedeće tehnologije ključne za optimizaciju procesa:

Povezivanje i čuvanje podataka u stvarnom vremenu – Koristi industrijsku IoT (internet stvari) povezanost za sigurno povezivanje sa sredstvima proizvodne linije i čuva podatke u centralnom skladištu vremenskih serija – bilo to unutar postrojenja ili na cloud-u (oblaku).
Mašinsko učenje (eng. Machine learning) temeljeno na procesu – Koristi umjetnu inteligenciju temeljenu na procesu da bi se dobio detaljan uvid u kompletan proizvodni proces, te da otkrije i izvuče na površinu probleme procesa koji trebaju biti riješeni. Korištenjem algoritama mašinskog učenja za obradu i analizu podataka u stvarnom vremenu ne samo da se mogu identificirati neefikasnosti procesa, već ih se može predvidjeti, pa čak i izbjeći.
Vizualizacija pomoću „digitalnog blizanca“ (eng. Digital Twin) – Digitalni blizanac predstavlja virtualni prikaz koji se podudara sa svojstvima i operativnim mjernim podacima “fizičke” proizvodne linije putem prikupljenih podataka proizvodne linije. Digitalni blizanac proizvodne linije omogućava vam da brzo uočite anomalije performansi i njihov osnovni uzrok, pružajući vam efikasne uvide i predstavljajući ih u kontekstu proizvodne linije. Imajući ovu mogućnost, nisu potrebni podatkovni naučnici (eng. data scientists) – sistem je jednostavan za upotrebu i dostupan je proizvodnim timovima.

2. Otkrijte primarne uzroke neefikasnosti procesa

Kao što je gore spomenuto, primjenom umjetne inteligencije koja se temelji na procesu, procesni inženjeri mogu identifikovati neefikasnost, poput stvaranja neželjenih sporednih proizvoda, nestabilnosti procesa, nečistoća i još mnogo toga. To se može postići pomoću automotizovane analize uzroka korijena (eng. Automated Root Cause Analysis).

Prije nego shvatite kako će vam ovo pomoći u postizanju optimizacije procesa, pogledajmo razliku između tradicionalne analize uzroka korijena i automatizovane analize uzroka korijena.

Prvo, tradicionalna analiza uzroka korijena zahtijeva vremena – koje se često mjeri u danima – kao i stručne resurse iz više timova. Uz velike količine podataka zabilježenih iz hiljade oznaka svake minute, gotovo je nemoguće pronaći korelacije između operativnih varijabli koje dovode do nefikasnosti procesa. Što analiza duže traje – to se duže odvija neefikasnost procesa u proizvodnoj liniji.

Iz tog razloga proizvodni timovi trebaju brži i precizniji način pronalaska ranih događaja koji dovode do grešaka u proizvodnji.

Automatizovana analiza uzroka korijena obogaćuje historijske podatke i podatke o sredstvima u stvarnom vremenu, te primjenjuje algoritme mašinskog učenja za automatsko praćenje uzročno-posljedičnog lanca događaja koji dovode do grešaka u proizvodnji.

Na ovaj način, istražni timovi dobijaju brz i tačan uvid u rane simptome neefikasnosti procesa, što im olakšava utvrđivanje i ublažavanje uzroka korijena.

3. Predvidite kada će doći do neefikasnosti procesa

Biti u mogućnosti da prepoznate zašto dolazi do neefikasnosti procesa u vašoj proizvodnoj liniji je neprocjenjivo. Međutim, ako odete korak naprijed, možete, također, da predvidite kada će se to tačno i desiti.

Primjenom industrijske prediktivne analitike imate mogućnost da prevedete podatke u prediktivne uvide.

Tada se mogu implementirati algoritmi mašinskog učenja za prepoznavanje relevantnih događaja i predviđanje njihovih ishoda.

Na primjer, predviđanjem kada će se pojaviti neželjeni sporedni proizvodi, ili kada će se dogoditi određena nestabilnost procesa. Na ovaj način, procesni timovi mogu povećati profit i spriječiti neposredne propuste u kvalitetu

4. Odredite najprikladnije vrijednosti procesa kako biste izbjegli neefikasnost procesa

Jednom kada smo shvatili zbog čega dolazi do neefikasnosti procesa i kada to možemo predvidjeti prije nego se desi, ključno je razumjeti kako optimizirati proizvodni proces na osnovu ovih uvida.

Prediktivna simulacija određuje kako se specifične neefikasnosti mogu izbjeći simuliranjem kako će se procesi ponašati u različitim situacijama, i kako izbjeći očekivanu neefikasnost procesa.

Koristeći prediktivnu simulaciju, procesni tim može da:

Zatvori petlju i poduzme određene korake na osnovu preporuka analitike
Prilagodi samo proizvodne postavke koje će eliminisati neefikasnost procesa
Smanji rizike u pogrešnom prilagođavanju proizvodnih postavi

Da rezimiramo, ulaskom u eru industrijske umjetne inteligencije, posebno mašinskog učenja, ukazala se prilika za iskorištavnjem podataka direktno sa proizvodnih linija kako bi na vidjelo izašli stvarni uvidi i na taj način pokrenuli kontinuirana poboljšanja u proizvodnim procesima. Pored toga, vizualizacija pomoću digitalnog blizanca omogućava timovima procesnog inženjerstva da koriste ove uvide i blagovremeno poduzmu mjere, neovisno da li su stručni da rade sa podacima.

Originalan članak možete pročitati na linku.

Autor

Dijana Fejzić

View all posts

4 tehnološka stuba za postizanje optimizacije procesa u proizvodnji

Kako tehnologija sve više i više napreduje, primjena ostvarivog plana optimizacije procesa nije toliko nedostižna kao što je bila nekada.

Related Posts

Kako se mijenja uloga voditelja proizvodnje

Tesla Grünheide značajno povećava proizvodnju!

Inženjeri napravili materijal koji se sam popravlja više od 1.000 puta, produžujući trajanje na vijekove

Izgradite bolje odnose sa dobavljačima pomoću provjere prihvatljivosti kvaliteta na osnovu uzorka

Kemal H. Balihodžić je direktor i osnivač kompanije UpTrend Marketing Solutions i u razgovoru za naš portal govorio je o važnosti učenja, sticanja iskustva, mentorstva, kao i o tome kako je ego ustvari najveći „ubica“ biznisa

Prva neurološka AI mreža izrađena od 2D materijala ima funkciju prepoznavanja rukopisa

Kategorije

Tel. +387 33 846 213
E-mail: info@www.pit.ba
| O nama | Oglašavajte se na PIT.ba

4 tehnološka stuba za postizanje optimizacije procesa u proizvodnji

Kako tehnologija sve više i više napreduje, primjena ostvarivog plana optimizacije procesa nije toliko nedostižna kao što je bila nekada.

1. Iskoristite podatke u stvarnom vremenu usvajanjem 4.0 tehnologija

2. Otkrijte primarne uzroke neefikasnosti procesa

3. Predvidite kada će doći do neefikasnosti procesa

4. Odredite najprikladnije vrijednosti procesa kako biste izbjegli neefikasnost procesa

Autor

Related Posts

Kako se mijenja uloga voditelja proizvodnje

Tesla Grünheide značajno povećava proizvodnju!

Inženjeri napravili materijal koji se sam popravlja više od 1.000 puta, produžujući trajanje na vijekove

Izgradite bolje odnose sa dobavljačima pomoću provjere prihvatljivosti kvaliteta na osnovu uzorka

Kemal H. Balihodžić je direktor i osnivač kompanije UpTrend Marketing Solutions i u razgovoru za naš portal govorio je o važnosti učenja, sticanja iskustva, mentorstva, kao i o tome kako je ego ustvari najveći „ubica“ biznisa

Prva neurološka AI mreža izrađena od 2D materijala ima funkciju prepoznavanja rukopisa

Kategorije

Tel. +387 33 846 213 E-mail: info@www.pit.ba | O nama | Oglašavajte se na PIT.ba

Pratite nas

Tel. +387 33 846 213
E-mail: info@www.pit.ba
| O nama | Oglašavajte se na PIT.ba