7 sposobów wykorzystania technologii w celu usprawnienia procesów realizowanych w magazynach i zakładach produkcyjnych

W nieustannie zmieniającym się świecie innowacji opartych na technologiach przemysł wytwórczy stoi na czele transformacji cyfrowej. Firmom zależy, aby fabryki stały się bardziej inteligentne, a magazyny — bardziej efektywne. W tym celu wykorzystują zintegrowane sieci połączonych ze sobą urządzeń, maszyn i systemów produkcyjnych. Ta ogromna zmiana wynika z potrzeby zapewnienia bezproblemowej współpracy, lepszej dostępności danych i zwiększonej wydajności operacyjnej i wymaga od firm opanowania podstawowych zasad i praktycznych zastosowań, które mogą znacznie usprawnić ich działalność.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w produkcji definiuje na nowo pojęcie „zapewnianie jakości”. Wyobraź sobie zakład, w którym zaawansowane algorytmy i funkcje uczenia maszynowego analizują obszerne zbiory danych w celu wykrywania z niezwykłą dokładnością anomalii na linii montażowej. Takie rozwiązania już istnieją. Na przykład w zakładzie Atlas Copco w Antwerpii kontrole wzrokowe oparte na sztucznej inteligencji gwarantują, że każdy produkt spełnia rygorystyczne standardy montażu. Wczesne wykrywanie błędów zmniejsza ilość odpadów i liczbę poprawek, a także zapewnia integralność produktu, podnosząc w ten sposób ogólną jakość i zwiększając zadowolenie klienta.

Internet rzeczy (IoT) gromadzi dane, które są gotowe do analizy z użyciem sztucznej inteligencji. To jeden z filarów nowoczesnej produkcji. Czujniki IoT monitorują na bieżąco otoczenie i warunki pracy, gromadząc jednocześnie informacje. Mogą być one wbudowane w przedmioty codziennego użytku, maszyny, sprzęt i elementy infrastruktury. Atlas Copco wykorzystuje wiedzę na temat internetu rzeczy, aby pomagać klientom w dostosowaniu procesów produkcyjnych i obniżeniu kosztów. Dzięki tej zaawansowanej technologii możemy podejmować decyzje oparte na danych, optymalizować działalność i zwiększać wydajność.

Systemy zarządzania magazynem oparte na sztucznej inteligencji odgrywają kluczową rolę w optymalizacji kontroli stanów magazynowych i zapewnianiu elastyczności oraz szybkiego reagowania w każdych warunkach. Automatyzują one najważniejsze procesy, takie jak śledzenie i przemieszczanie materiałów, znacznie zmniejszając ryzyko przepełnienia magazynu lub wyczerpania zapasów. Atlas Copco wykorzystuje szereg zaawansowanych systemów wewnętrznych, aby zapewnić efektywne przechowywanie i przemieszczanie materiałów. Dzięki temu ma pełną kontrolę nad stanami magazynowymi, co pozwala zachować ciągłość produkcji bez ponoszenia dodatkowych kosztów.

Okresowa obsługa techniczna wspomagana sztuczną inteligencją wydłuża okres eksploatacji maszyn i urządzeń, a przy tym zapewnia płynną realizację procesów produkcyjnych. Wykorzystanie analizy danych opartej na AI w połączeniu z systemami wizyjnymi, które również bazują na AI, minimalizuje zakłócenia w działalności i koszty konserwacji, przyczyniając się do zwiększenia wiarygodności harmonogramów produkcji.

Sukces transformacji zależy w dużej mierze od inteligentnych systemów zarządzania energią. W systemach tych używa się gromadzonych na bieżąco danych, co pozwala rzetelnie analizować wzorce zużycia energii i określać obszary do optymalizacji. Na przykład dział Portable Air firmy Atlas Copco przeszedł na paliwo HVO (uwodorniony olej roślinny) w laboratoriach i na stanowiskach testowych w swoim zakładzie w Antwerpii, aby wykorzystywać analizy danych do identyfikowania i rozwiązywania problemów z efektywnością. To dowód, że rozwiązania oparte na danych mogą znacząco ułatwić transformację.

Technologie cyfrowe nieustannie się rozwijają, a ich wykorzystanie w zakładach produkcyjnych i magazynach jest dziś warunkiem zachowania konkurencyjności. Stawiając na innowacje, firmy mogą wykorzystać ogromny potencjał drzemiący w transformacji cyfrowej, aby wyznaczać standardy branżowe i kształtować nowe trendy w przemyśle. To proaktywne podejście nie tylko spełnia obecne wymagania rynku, ale także pozwala przewidywać, jakie wyzwania pojawią się w przyszłości. W dłuższej perspektywie umożliwia ono pomyślne zakończenie transformacji cyfrowej.