W wizji inteligentnej fabryki, co dane mogą dla Ciebie zrobić?

W inteligentnej fabryce dane są podstawą wszystkiego. Nieustannie płyną one z maszyn, czujników, systemów sterowania i pracowników. Dane są gromadzone w czasie rzeczywistym i udostępniane różnym działom - od produkcji i konserwacji po kontrolę jakości i planowanie łańcucha dostaw.

Gdy narzędzia i systemy są połączone, producenci uzyskują pełny wgląd w to, co dzieje się na hali produkcyjnej. Ta przejrzystość umożliwia szybszą reakcję, lepsze planowanie i lepszą koordynację. Dane tworzą wspólny język między maszynami i ludźmi, pomagając wszystkim pracować wydajniej w kierunku wspólnych celów.

Inteligentne fabryki wykorzystują dane do rozwiązywania codziennych wyzwań i otwierania nowych możliwości. Oto kilka przykładów tego, jak dane mogą pomóc:

• Optymalizacja konserwacji i unikanie nieplanowanych przestojów

Dzięki ciągłemu monitorowaniu stanu urządzeń i analizie danych w czasie rzeczywistym można zaplanować konserwację, zmniejszając liczbę nieoczekiwanych awarii i minimalizując przestoje w produkcji. Wykazano, że konserwacja zapobiegawcza, oparta na danych maszyny i wcześniejszych awariach, skraca przestoje o 30-50%, a koszty konserwacji o 18-25%. Ponadto wczesne wykrywanie potencjalnych awarii na linii montażowej może zapobiec kosztownym awariom, oszczędzając producentom miliony strat w produkcji.

• Maksymalizacja żywotności urządzeń i zmniejszenie ilości odpadów i zużycia energii

Wczesne wykrywanie zużycia i potencjalnych awarii nie tylko skraca przestoje, ale także wydłuża żywotność urządzeń o 20-40%. Monitorowanie wydajności urządzeń i analiza procesów produkcyjnych umożliwia producentom optymalizację operacji, minimalizację strat materiałowych i zmniejszenie zużycia energii. 

• Zapewnienie jakości produktu i automatyczne wykrywanie wad

Dzięki danym produkcyjnym w czasie rzeczywistym producenci mogą zidentyfikować subtelne odchylenia kluczowych parametrów, takich jak moment obrotowy, temperatura i ciśnienie, które mogą prowadzić do wad. Wczesne wykrycie tych anomalii umożliwia natychmiastowe dostosowanie, utrzymanie stałej jakości i zapobieganie dalszym problemom.

Sterowane przez sztuczną inteligencję wizje komputerowe i kontrole oparte na czujnikach mogą wykrywać wady i anomalie jakościowe w czasie rzeczywistym, analizując szczegóły, które często są niewykrywalne dla ludzkiego oka. Badania wskazują, że kontrole wizyjne oparte na sztucznej inteligencji mogą zwiększyć wskaźnik wykrywania wad nawet o 90% w porównaniu z tradycyjnymi kontrolami wykonywanymi przez człowieka, które zazwyczaj są uzależnione od percepcji i doświadczenia operatora. 

Systemy wizyjne pomagają również w dalszej walidacji prawidłowego dokręcenia, co może powodować problemy z jakością produktu w innych parametrach, a także błędy, które prowadzą do niepotrzebnych poprawek i strat zasobów. Ta druga weryfikacja wyniku dokręcania odgrywa ważną rolę w ciągłym doskonaleniu linii montażowej.

• Zwiększenie bezpieczeństwa na hali produkcyjnej

Dane odgrywają kluczową rolę w zapobieganiu zagrożeniom w miejscu pracy w produkcji przemysłowej. Monitorowanie w czasie rzeczywistym i analizy zapobiegawcze umożliwiają producentom identyfikowanie zagrożeń i proaktywne wdrażanie środków bezpieczeństwa. Na przykład ALTURE®, rozwiązanie serwisoweoparte na danych firmy Atlas Copco, monitoruje zdarzenia sterownika w celu wykrycia anomalii, takich jak przegrzanie lub nietypowe zużycie, sygnalizując narzędzia z krytycznymi zdarzeniami. Takie proaktywne podejście pomaga zapobiegać awariom urządzeń, które mogłyby prowadzić do obrażeń operatora lub niebezpiecznych wypadków. Ponadto ALTURE® zapewnia widoczność stanu narzędzi w czasie rzeczywistym, umożliwiając kierownikom zakładów szybkie rozwiązywanie problemów z bezpieczeństwem i utrzymanie bezpieczniejszego środowiska pracy.

• Szybsze podejmowanie lepszych decyzji

Inteligentna fabryka to nie tylko maszyny, ale także ekosystem, w którym pracownicy, sztuczna inteligencja i maszyny współpracują ze sobą. Pulpity, alerty i narzędzia mobilne zapewniają operatorom i kierownikom zakładów widoczność w czasie rzeczywistym, dzięki czemu mogą szybko reagować, gdy coś pójdzie nie tak. Automatyczne planowanie, optymalizacja procesów oparta na sztucznej inteligencji i analiza w czasie rzeczywistym zapewniają płynną i wydajną pracę. Badania wykazały, że takie podejście przyczynia się do 30% wzrostu wydajności w dobrze połączonym zakładzie produkcyjnym.

Dane surowe same w sobie nie są bardzo przydatne. Aby odkryć prawdziwą wartość, producenci muszą przekształcić dane w informacje. W tym miejscu pojawiają się narzędzia analityczne, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Dzięki analizie wzorców i trendów technologie te mogą pomóc w identyfikacji nieefektywności, przewidywaniu potencjalnych problemów, a nawet zaleceniu działań naprawczych. Co ważniejsze, połączenie różnych typów danych i analiza ich korelacji pomaga zidentyfikować przyczynę źródłową przypadków, w których pomyślne dokręcenie zostało błędnie sklasyfikowane jako NOK. Wnioski te ułatwiają ciągłe doskonalenie i przyczyniają się do zwiększenia wydajności produkcji.

Z czasem systemy mogą uczyć się i doskonalić samodzielnie, identyfikując wzorce, które nie były wcześniej zaprogramowane, i automatycznie dostosowując się do nich, aby poprawić wydajność przy mniejszej ilości ręcznego wprowadzania danych. Ostatecznie systemy te nie zastępują ludzi, ale wspierają ich. Operatorzy i inżynierowie dysponują lepszymi narzędziami umożliwiającymi podejmowanie mądrzejszych i szybszych decyzji na podstawie rzeczywistych danych produkcyjnych.

Inteligentna fabryka to nie tylko zaawansowane technologicznie urządzenia, ale także wykorzystanie danych w celu uzyskania lepszych wyników. Od skrócenia przestojów po poprawę jakości i zwiększenie produktywności - dane pomagają producentom poruszać się szybciej, pracować inteligentniej i zachować przewagę nad konkurencją. W wizji Smart Factory dane są strategicznym zasobem. Przyszłość produkcji to nie tylko inteligentna, ale również oparta na danych.