Hvad kan data gøre for dig i visionen om Smart Factory?

I en Smart Factory er data rygraden i alt. Det strømmer konstant fra maskiner, sensorer, styresystemer og medarbejdere. Data indsamles i realtid og deles på tværs af forskellige funktioner – fra produktion og vedligeholdelse til kvalitetskontrol og forsyningskædeplanlægning.

Når værktøjer og systemer er forbundet, får producenterne et fuldt overblik over, hvad der sker på gulvet. Denne gennemsigtighed giver mulighed for hurtigere reaktioner, bedre planlægning og bedre koordinering. Data skaber et fælles sprog mellem maskiner og mennesker, der hjælper alle med at arbejde mere effektivt mod fælles mål.

Smart Factories bruger data til at løse hverdagens udfordringer og låse op for nye muligheder. Her er nogle eksempler på, hvordan data hjælper:

• Optimer vedligeholdelsen, og undgå uplanlagt nedetid

Ved løbende at overvåge udstyrets tilstand og analysere realtidsdata kan vedligeholdelse planlægges, hvilket reducerer uventede nedbrud og minimerer afbrydelser i produktionen. Forudsigende vedligeholdelse baseret på maskindata og tidligere fejl har vist sig at reducere nedetid med 30-50 % og vedligeholdelsesomkostninger med 18-25 %. Desuden kan tidlig registrering af potentielle fejl på en montagelinje forhindre kostbare nedbrud og spare producenter for millioner af tab i produktionen.

• Maksimer udstyrets levetid, og reducer affald og energiforbrug

Tidlig identifikation af slid og potentielle fejl reducerer ikke kun nedetiden, men forlænger også udstyrets levetid med 20-40 %. Overvågning af udstyrets ydeevne og analyse af produktionsprocesser gør det muligt for producenter at optimere driften, minimere materialetab og reducere energiforbruget. 

• Sikre produktkvalitet og automatisere fejlfinding

Med produktionsdata i realtid kan producenter identificere subtile variationer i nøgleparametre som moment, temperatur og tryk, der kan føre til defekter. Hvis disse uregelmæssigheder opdages tidligt, er det muligt at foretage øjeblikkelige justeringer, opretholde ensartet kvalitet og forhindre yderligere problemer.

AI-drevet computervision og sensorbaserede inspektioner kan opdage defekter og kvalitetsabnormiteter i realtid ved at analysere detaljer, der ofte er usynlige for det menneskelige øje. Undersøgelser viser, at AI-baserede visuelle inspektioner kan øge fejlregistreringsraterne med op til 90 % sammenlignet med traditionelle menneskelige inspektioner, som typisk er underlagt operatørens opfattelse og erfaring. 

Visionsystemer hjælper også med yderligere validering af OK-tilspænding, hvilket kan forårsage problemer med produktkvaliteten i andre parametre og forkerte NOK'er, hvilket fører til unødvendigt omarbejde og ressourcespild. Denne anden verificering af tilspændingsresultatet spiller en vigtig rolle i den løbende forbedring af montagelinjen.

• Øg sikkerheden på fabriksgulvet

Data spiller en nøglerolle i forebyggelsen af farer på arbejdspladsen i industriel produktion. Overvågning i realtid og prædiktiv analyse gør det muligt for producenter at identificere risici og implementere sikkerhedsforanstaltninger proaktivt. For eksempel overvåger ALTURE®, Atlas Copcos datadrevne serviceløsning, styreenhedshændelser for at registrere uregelmæssigheder som overophedning eller usædvanlig slitage og markere værktøjer med kritiske hændelser. Denne proaktive tilgang hjælper med at forhindre udstyrsfejl, der kan føre til operatørskader eller farlige ulykker. Derudover giver ALTURE® overblik over værktøjsstatus i realtid, så fabrikschefer hurtigt kan håndtere sikkerhedsproblemer og opretholde et sikrere arbejdsmiljø.

• Træf bedre beslutninger hurtigere

En Smart Factory handler ikke kun om maskiner, men om et økosystem, hvor medarbejdere, AI og maskiner samarbejder. Dashboards, alarmer og mobile værktøjer giver operatører og fabrikschefer overblik i realtid, så de hurtigt kan reagere, hvis noget går galt. Automatiseret planlægning, AI-drevet procesoptimering og realtidsanalyser sikrer, at driften kører problemfrit og effektivt. En undersøgelse har vist, at en sådan tilgang fører til en produktivitetsforbedring på op til 30 % i et velforbundet produktionsanlæg.

Ubehandlede data i sig selv er ikke særlig nyttige. For at få reel værdi skal producenter omdanne data til indsigt. Det er her, analyser, maskinlæring og AI-værktøjer kommer ind i billedet. Ved at analysere mønstre og tendenser kan disse teknologier hjælpe med at identificere ineffektivitet, forudsige potentielle problemer og endda anbefale korrigerende handlinger. Endnu vigtigere er det, at kombinationen af forskellige typer data og analysen af deres sammenhænge hjælper med at identificere grundårsagen bag tilfælde, hvor en vellykket tilspænding fejlagtigt klassificeres som NOK. Denne indsigt muliggør løbende forbedringer og bidrager til højere effektivitet i produktionen.

Med tiden kan systemer lære og forbedre sig selv ved at identificere mønstre, der ikke tidligere var programmeret, og automatisk justere for at forbedre ydeevnen med mindre manuelt input. I sidste ende erstatter disse systemer ikke mennesker, men støtter dem. Operatører og teknikere har bedre værktøjer til at træffe smartere og hurtigere beslutninger baseret på faktiske produktionsdata.

Smart Factory handler ikke kun om højteknologisk udstyr; det handler om at bruge data til at skabe bedre resultater. Fra at reducere nedetid til at forbedre kvaliteten og øge produktiviteten hjælper data producenter med at bevæge sig hurtigere, arbejde smartere og være foran konkurrenterne. I visionen om Smart Factory er data et strategisk aktiv. Fremtidens produktion er ikke kun intelligent, den er også datadrevet.