Produkcja oparta na danych: buduj przewagę konkurencyjną dzięki swoim danym  

Technologia umożliwia gromadzenie danych na ogromną skalę. Zadaniem kierowników produkcji jest wycisnąć z nich jak najwięcej, aby usprawnić działanie, podnieść wydajność i obniżyć koszty w optymalizacji procesów produkcyjnych. Czas na produkcję opartą na danych. 

Z tego tekstu dowiesz się: 

• czym jest produkcja oparta na danych, 
• jak gromadzi się i przetwarza dane w branży produkcyjnej, 
• jakie są korzyści z procesów produkcyjnych opartych na danych. 

W produkcji opartej na danych chodzi o to, aby podejmować decyzje na podstawie kluczowych wskaźników wydajności, a nie domysłów czy „przeczuć”. Mówi się też o przemyśle 4.0, który wykorzystuje dane z hali produkcyjnej, od operatorów, z łańcucha dostaw i innych źródeł. Producent łączy je, aby móc podejmować lepsze decyzje, które obniżą koszty i podniosą wydajność. 

Wykorzystanie danych operacyjnych jest kluczowe dla zwiększenia efektywności produkcyjnej i podejmowania decyzji opartych na danych. To pozwala na lepsze monitorowanie linii produkcyjnych, identyfikowanie wąskich gardeł i przewidywanie przestojów. 

Zbieranie i przetwarzanie danych  

Aby z powodzeniem wykorzystać dane w działalności, musisz zebrać je tak, aby nadawały się do wartościowego przetworzenia. Powinny być też wyświetlane i dostępne w taki sposób, aby ułatwić użytkownikom powtarzalne korzystanie z nich. Chodzi o to, aby nie tracić zgromadzonych danych i w pełni wykorzystać ich potencjał. Pisaliśmy o tym w artykule o higienie danych. 

Porównaj te dwie sytuacje. Dane o wydajności maszyny trafiają regularnie do pliku XLS. Nie są ogólnodostępne ani w pełni bezpieczne. A teraz: te same dane gromadzisz bezpośrednio z maszyn na linii produkcyjnej za pośrednictwem sterownika PLC. To bardzo dokładny i niezakłócony strumień danych. 

Oba rozwiązania są „oparte na danych”, ale to zautomatyzowane jest pewniejsze i podnosi jakość podejmowanych decyzji. W kontekście Industry 4.0 automatyzacja zadań, takich jak zbieranie i przetwarzanie danych, jest kluczowym elementem efektywnej produkcji opartej na danych. 

Etapy korzystania z danych w produkcji  

Warto gromadzić dane i korzystać z nich w uporządkowany i powtarzalny sposób. Pomoże w tym proces, który uwzględni 3 etapy: 

1. Przechwytywanie i monitorowanie danych: gromadź dane, które możesz wykorzystać w czasie rzeczywistym. Rozważ rozwiązania typu „plug and play”, które dają rzeczywisty obraz sytuacji (prędkość operacyjną, temperaturę sprzętu czy wskaźnik zużycia energii). 

2. Kategoryzacja i wizualizacja danych: skorzystasz tylko z danych, które możesz przetwarzać i analizować. Na rynku możesz wybrać szereg rozwiązań, również chmurowych, które zepną w czasie rzeczywistym całość danych z hali produkcyjnej. O dostępnych opcjach pisaliśmy w artykule o integracji danych. 

3. Analiza biznesowa i działanie: twórz raporty i analizuj przepływy pracy, aby podejmować świadome decyzje i budować strategię. 

Optymalne procesy produkcyjne odgrywają kluczową rolę w osiąganiu efektywnej produkcji opartej na danych. Umożliwiają podnoszenie efektywności i jakości produkcji. 

Korzyści z produkcji opartej na danych  

Według portalu Fortune Business Insights globalny rynek inteligentnej produkcji wyceniono na 310,92 mld USD w 2023 roku. Do 2030 roku ma osiągnąć wartość 754,1 mld USD. Przemysł 4.0 korzysta z inteligentnej produkcji, zwłaszcza w tych obszarach, gdzie zwiększenie wydajności i obniżenie kosztów stają się kluczowymi korzyściami wynikającymi z zastosowania podejścia opartego na danych. 

 
1. IoT i analityka 

Duże zbiory danych w produkcji umożliwiają uruchomienie algorytmów uczenia maszynowego. Sztuczna inteligencja i analiza wspomagana uczeniem maszynowym otwierają drogę do konserwacji predykcyjnej, czyli wykrywania z wyprzedzeniem anomalnych zachowań. 

Wykorzystanie IoT i analizy danych w kontekście konserwacji predykcyjnej pozwala na identyfikację potrzeb konserwacyjnych przed wystąpieniem nieplanowanych przestojów. Tak redukujesz koszty utrzymania sprzętu oraz rozwiązujesz potencjalne problemy z jakością lub ilością produkcji. 

2. Automatyzacja 

Automatyzacja w branży produkcyjnej przebiega w dwóch kategoriach: gromadzenie danych oraz wykorzystanie danych. Czyli producent najpierw automatycznie zbiera dane przy użyciu oprogramowania do ich przetwarzania. Następnie wykorzystuje te dane w zautomatyzowanym podejmowaniu decyzji. 

Optymalizacja łańcucha dostaw wykorzystuje zaawansowane technologie i analitykę do precyzyjnej analizy danych łańcucha dostaw, wykrywania potencjalnych problemów i redukcji wąskich gardeł. Można tu ponownie zastosować analitykę predykcyjną: zrozumieć, co się wydarzyło, przewidzieć, co może się wydarzyć – i podjąć działania. 

3. Redukcja kosztów operacyjnych 

Dane dostępne w czasie rzeczywistym umożliwiają monitorowanie wpływu wszelkich zmian na koszty. Optymalizacja procesów produkcyjnych, poprzez systematyczne zbieranie i analizowanie danych, przyczynia się do redukcji kosztów operacyjnych. Poprawia też efektywność i jakość produkcji. Przykład: producent części precyzyjnych Carolina Precision Manufacturing zaoszczędził w ciągu roku 1,5 mln USD po wdrożeniu platformy IoT, która zwiększyła przejrzystość i widoczność danych.  

Czas na automatyzację zarządzania danymi w czasie rzeczywistym 

Gromadzenie i wykorzystywanie danych jest nieodłącznym elementem przemysłu 4.0. Jest kluczowe dla przedsiębiorstw produkcyjnych, które dążą do poprawy efektywności operacyjnej i zrównoważonego rozwoju. Produkcja oparta na danych usprawnia działanie oraz zwiększa wydajność, a jednocześnie obniża koszty. Ułatwia też podejmowanie trafnych decyzji na podstawie dogłębnej analizy i wglądu w krytyczne informacje. 

Zachęcamy do wykorzystania potencjału swoich danych, aby optymalizować procesy produkcyjne i podejmować świadome decyzje strategiczne. Chętnie pomożemy Ci w procesie przekształcenia produkcji dzięki rozwiązaniom opartym na analizie danych. Zapraszamy do kontaktu z naszymi ekspertami.