Wykorzystaj możliwości, jakie daje połączenie fabryki z Internetem rzeczy

Określanie celów cyfryzacji

Na bieżąco widzę stan wszystkich moich maszyn, na całym świecie. Nigdy wcześniej nie mieliśmy do dyspozycji jednocześnie tylu danych o naszej działalności — a teraz mogę tworzyć własne modele, aby dotrzeć jeszcze głębiej.

Technologie cyfrowe zmieniają branżę produkcyjną. Nawet jeśli nie masz jeszcze pewności, co dokładnie chcesz osiągnąć albo co cyfryzacja oznacza dla Twojej firmy, warto poznać kategorie celów biznesowych, które można realizować dzięki rozwiązaniom cyfrowym.

Cyfryzacja polega na przekształcaniu działalności produkcyjnej z użyciem najnowszej technologii — a pierwszym krokiem jest często połączenie urządzeń w fabryce z Internetem rzeczy (IoT). W ostatnich kilku latach koszt elementów potrzebnych do takiego połączenia diametralnie się zmniejszył. Materiały eksploatacyjne dołączane do produktów, na przykład tagi RFID, są już bardzo niedrogie. Również ceny czujników spadają, dzięki czemu coraz więcej nowych urządzeń ma już wbudowane funkcje oparte na czujnikach, a starsze sprzęty można stosunkowo niewielkim kosztem zmodernizować pod kątem korzystania z IoT. Jednocześnie nowe technologie, takie jak chmura i zaawansowane analizy, umożliwiają gromadzenie i analizowanie ogromnych ilości danych generowanych przez czujniki i urządzenia.

Transformacja cyfrowa oznacza wykorzystanie takich możliwości w celu uzyskania szczegółowych informacji, które pozwolą na zwiększenie szybkości, wydajności i elastyczności produkcji. Potencjalne korzyści z produkcji wspomaganej cyfrowo to między innymi:

  • Większa przejrzystość działalności produkcyjnej — dane o stanie operacji uzyskiwane w czasie rzeczywistym umożliwiają podejmowanie bardziej świadomych decyzji.
  • Lepsze wykorzystanie zasobów — dzięki większej widoczności oraz centralnemu monitorowaniu i zarządzaniu można zmaksymalizować wydajność i czas pracy wszystkich urządzeń.
  • Ograniczenie marnotrawstwa — wgląd w kluczowe metryki produkcyjne daje możliwość szybszego reagowania w celu zapobiegania lub przeciwdziałania niektórym formom marnotrawstwa.
  • Ukierunkowane oszczędności — analiza porównawcza wykorzystania zasobów i możliwość identyfikowania problemów z wydajnością pomagają usprawniać działalność.
  • Wyższa jakość — szybsze znajdowanie i rozwiązywanie problemów ze sprzętem umożliwia wykrywanie wad jakościowych oraz zapobieganie ich wystąpieniu.

Oprócz poznania dostępnych możliwości istotne jest określenie celów biznesowych do zrealizowania. Stanowią one podstawę scenariusza biznesowego oraz punkt wyjściowy analizy porównawczej pozwalającej wykazać uzyskaną wartość. Ważne jest także rozpoczęcie od konkretnego miejsca i niewielkiej skali.

Eksperymentowanie ze źródłami danych

Ta symulacja pokazuje dane z fabryk działających na całym świecie w czasie rzeczywistym. To robi wrażenie.

Eksperymentowanie z rozwiązaniem oferującym funkcje symulacji to bezpieczny sposób poznania możliwości cyfryzacji. Symulacje nie wymagają łączenia rzeczywistych maszyn i nie mają żadnego wpływu na bieżącą działalność.

Choć teoretyczny potencjał transformacji cyfrowej jest ewidentny, wdrożenie jej w praktyce może być niełatwe. Jest tak, ponieważ nie zawsze mamy jasno wyznaczoną drogę do przejścia. Często myślimy na przykład: „rozumiem ogólnie potencjał cyfryzacji i przemysłu 4.0 i wiem, że muszę wprowadzić zmiany, ale nie mam pojęcia, od czego zacząć”.

Dobra wiadomość jest taka, że nie trzeba od samego początku mieć kompleksowego planu projektu ani idealnego punktu startowego. Wystarczy po prostu zacząć od realizacji konkretnego, niewielkiego projektu w wybranym obszarze, a następnie eksperymentować i podejmować kolejne próby.

Symulacje połączonych urządzeń ułatwiają poznawanie dostępnych opcji w środowisku nieobarczonym większym ryzykiem. Taka symulacja pozwala na swobodne zapoznanie się z możliwościami, jakie niesie ze sobą transformacja cyfrowa, takimi jak lepszy wgląd w dane, bez zakłócania zwykłej działalności.

Przeglądając symulowane interfejsy i pulpity nawigacyjne, możesz zobaczyć, na czym polega kompleksowy wgląd w działanie maszyn na całym świecie, obejmujący nie tylko ogólne dane na temat wydajności, ale i szczegółowe informacje o stanie poszczególnych urządzeń. Nawet jeśli połączenie działalności w skali globalnej to kwestia odległej przyszłości, zobaczenie na własne oczy wyników symulacji może pomóc w określeniu własnych celów i zrozumieniu dostępnych możliwości.

Wybierając rozwiązanie do realizacji tych celów, warto szukać technologii umożliwiającej szybką i łatwą konfigurację zarówno symulacji, jak i rzeczywistego rozwiązania. Na przykład rozwiązanie połączonej fabryki w usłudze Microsoft Azure IoT umożliwia szybkie wygenerowanie symulowanego środowiska oraz przeprowadzenie wdrożenia w zaledwie kilka minut.

Gdy poznasz już wszystkie teoretyczne możliwości, zacznij własny eksperyment, łącząc rzeczywiste urządzenia.

Łączenie urządzeń bez przerywania pracy

Mogę podłączać do naszego rozwiązania po kilka maszyn jednocześnie, aby sprawdzić, jak to wszystko działa, nie przerywając zwykłej działalności. Dobrze jest zacząć na małą skalę.

Transformacja cyfrowa nie musi dokonywać się w jednej chwili. Połączenie wybranego zestawu maszyn pozwala przeprowadzić testy na małą skalę i we własnym tempie — bez zakłócania działalności. W ten sposób tworzysz fundament, na którym w odpowiednim momencie możesz zacząć rozbudowywać rozwiązanie obejmujące całą firmę.

Obserwowanie symulacji to jedno — połączenie własnych maszyn i wyświetlanie faktycznych danych i wniosków w czasie rzeczywistym to coś zupełnie innego. Na szczęście dzięki właściwej technologii rozpoczęcie pracy z połączonymi urządzeniami może być całkiem proste.

Rozwiązanie technologiczne używane do symulacji powinno także oferować ścieżkę umożliwiającą podłączenie własnych urządzeń i przetwarzanie generowanych przez nie danych. Połączenie urządzeń może być stosunkowo proste — na najbardziej podstawowym poziomie ten proces obejmuje:

  1. Określenie protokołu komunikacji używanego przez urządzenia.
  2. Połączenie urządzeń z urządzeniem bramy, konsolidującym generowane przez nie dane.
  3. Połączenie bramy z chmurą, co pozwala wyświetlać stan urządzeń i kluczowe metryki wydajności.

Na tym etapie możesz już przeglądać dane z urządzeń w czasie rzeczywistym.

Pamiętaj, że prosty i bezproblemowy przebieg tego procesu wymaga elastycznego i bezpiecznego rozwiązania technologicznego, które zminimalizuje potencjalne zagrożenia i problemy. Na przykład w przypadku rozwiązania połączonej fabryki w usłudze Microsoft Azure IoT do połączenia używane jest dostępne oprogramowanie maszyny — bez instalacji żadnych nowych elementów na maszynie.

Właściwe rozwiązanie umożliwia także łączenie urządzeń bez ich wyłączania oraz łączenie poszczególnych maszyn w wybranym momencie, bez konieczności łączenia całego wyposażenia na raz. Chcesz połączyć jedną maszynę teraz, w ramach eksperymentu, a całą linię produkcyjną dopiero w przyszłym tygodniu? Twoje rozwiązanie powinno zapewniać Ci taką możliwość. Chcesz połączyć wszystkie urządzenia jak najszybciej i natychmiast rozpocząć zbieranie informacji? Technologia nie powinna Cię spowalniać.

Wizualizowanie wydajności produkcji w kontekście

Na bieżąco widzę stan wszystkich moich maszyn, na całym świecie. Nigdy wcześniej nie mieliśmy do dyspozycji jednocześnie tylu danych o naszej działalności — a teraz mogę tworzyć własne modele, aby dotrzeć jeszcze głębiej.

Połączone urządzenia zapewniają lepszy wgląd w stan działalności, anomalie, trendy i inne informacje na temat wydajności. To z kolei jest podstawą różnorodnych usprawnień w prowadzonej działalności.

Korzyścią z połączenia maszyn są generowane przez nie dane. Po połączeniu natychmiast uzyskujesz wgląd w czasie rzeczywistym w kluczowe wskaźniki wydajności (KPI). Możesz błyskawicznie uzyskać odpowiedzi na takie pytania, jak:

  1. Jaką temperaturę i ciśnienie mają poszczególne elementy?
  2. Jaki jest pobór prądu i czy ostatnio się zwiększył, czy zmniejszył?
  3. Jaki jest aktualny stan maszyn? Czy są włączone, czy wyłączone?

To proste, ale kluczowe dane, które mogą bardzo wiele zmienić, umożliwiając dokładniejsze poznanie przebiegu operacji, podejmowanie lepszych decyzji i skuteczniejsze reagowanie. Nie wystarczy jednak zbierać dane. Wnioski powinny być przejrzyście prezentowane za pośrednictwem intuicyjnych i wizualnych pulpitów nawigacyjnych oraz dostępne dla osób, które będą na ich podstawie działać — na przykład techników w hali produkcyjnej czy kierowników zakładów.

Tak samo, jak na wcześniejszych etapach, warto poeksperymentować. Zaawansowane rozwiązanie technologiczne pozwala szybko określić najważniejsze punkty danych, które należy gromadzić w celu wykonywania obliczeń KPI oraz analiz głównych przyczyn. Może się okazać, że niektóre gromadzone dane są niepotrzebne lub nie pozwalają na wyciąganie praktycznych wniosków — wówczas możesz dostosować ich zakres. Rozwiązania w chmurowe umożliwiają łatwe dostosowywanie gromadzonych informacji. Na przykład rozwiązanie połączonej fabryki w usłudze Azure IoT daje możliwość sterowania zakresem zbieranych danych bez konieczności fizycznego dostępu do konkretnej maszyny.

Dane z połączonych maszyn stanowią też podstawę wykrywania tendencji i wzorców. Na przykład zbierając i analizując dane historyczne, można określić własne wskaźniki porównawcze wydajności dla podobnych urządzeń lub dla różnych zakładów. Porównywanie zbieranych w czasie rzeczywistym danych z tymi wskaźnikami umożliwia ciągłą kontrolę tego, czy wydajność pracy maszyn mieści się w granicach normy, a także wykrywanie stopniowo nawarstwiających się anomalii.

Cyfrowe podejście do monitorowania działalności daje ogromne możliwości. Jak wykazało badanie ankietowe przeprowadzone niedawno przez pismo Automation World, niemal trzy czwarte respondentów korzysta z danych z hali produkcyjnej w zarządzaniu firmą, ale najczęściej stosowanym narzędziem do raportowania są arkusze kalkulacyjne.1 Rozwiązanie połączonej fabryki zapewnia natychmiastową dostępność automatycznych analiz operacyjnych, umożliwiając podejmowanie szybszych i lepszych decyzji na poziomie fabryki i całej firmy.

Wprowadzenie zmian w działalności na podstawie danych

Mogę w dowolnej chwili zaplanować konserwację w każdej z moich fabryk. Z kolei pewność, że mamy na miejscu odpowiednie części i odpowiednich specjalistów, pozwala minimalizować czas przestoju.

Połączone urządzenia mają wartość wówczas, gdy pozwalają wprowadzać zmiany. Szybkie wykrywanie i usuwanie anomalii. Optymalizowanie planów konserwacji w celu zminimalizowania przestojów. Możliwości wprowadzania udoskonaleń na podstawie danych są praktycznie nieograniczone.

Wgląd w dane uzyskany dzięki połączeniu maszyn zapewnia wartość dodaną wtedy, gdy staje się podstawą zmian w działalności. Większa przejrzystość i dodatkowe informacje pozwalają szybciej rozpoznawać problemy i na nie reagować, podejmować lepsze decyzje, a także zmieniać inne aspekty działalności.

Na przykład wykrywanie anomalii dzięki informacjom dostępnym w czasie rzeczywistym umożliwia szybsze podjęcie interwencji. Weźmy na przykład maszynę wykazującą oznaki zbliżającej się awarii, takie jak zwiększony pobór prądu. Monitorując wydajność maszyn za pomocą dynamicznego pulpitu nawigacyjnego, możesz natychmiast zauważyć taką sytuację i szybko wysłać technika w celu wykonania naprawy.

Ponadto monitorowanie wydajności z użyciem wskaźników porównawczych daje możliwość jeszcze bardziej aktywnego działania. Załóżmy, że w jednej z maszyn wzrasta temperatura łożyska. Jeśli masz do dyspozycji wskaźnik porównawczy udostępniony przez producenta maszyny lub określony na podstawie analizy danych z podobnych maszyn użytkowanych w podobny sposób, możesz precyzyjnie rozpoznać przekroczenie prawidłowego zakresu temperatury i zaplanować konserwację jeszcze przed wystąpieniem awarii. Wdrożenie takiej strategii analizy porównawczej i monitorowania na wielu liniach produkcyjnych i w wielu lokalizacjach oznacza znacznie większą możliwość zapobiegania awariom i kosztownym naprawom.

Kolejną korzyścią z wglądu w dane jest możliwość rozpoznawania urządzeń o najwyższej i najniższej wydajności i dokonywania odpowiednich zmian. Na przykład w jednej lokalizacji określona maszyna może być użytkowana szczególnie intensywnie, a w innej — znacznie mniej. Dzięki bezpośredniemu porównaniu tych danych możesz łatwiej zauważyć elementy odstające i zbadać przyczyny takiego stanu. To może prowadzić do wykrycia problemów, takich jak niewłaściwa obsługa lub konserwacja maszyn albo różnice w wykorzystaniu maszyny w zależności od operatora. Z drugiej strony możesz też odkryć dobre rozwiązania, które warto wdrożyć na większą skalę. Porównanie wydajności między urządzeniami lub w miarę upływu czasu ułatwia zauważenie tego typu różnic i podejmowanie stosownych działań.

To tylko kilka przykładów zmian, które można wprowadzić w działalności dzięki informacjom, jakie zapewnia rozwiązanie połączonej fabryki. Inne potencjalne obszary do doskonalenia to między innymi optymalizacja procesów produkcyjnych w celu zmniejszenia marnotrawstwa lub eliminacji wąskich gardeł, dodanie lub wymiana maszyn oraz dostosowanie procedur zatrudniania i szkolenia pracowników. Gdy zaczniesz już automatyczne gromadzenie danych i ich analizowanie, rozpoznanie szans na usprawnienie działalności i skorzystanie z nich stanowi naturalny kolejny krok.

Realizacja nowych scenariuszy i zwiększanie skali

Mogę dodawać funkcję w miarę potrzeb i optymalizować działalność w dowolnym miejscu na świecie. Technicy pracujący na miejscu mają więcej danych o naszej działalności niż kiedykolwiek wcześniej.

Przejdź od jednej linii produkcyjnej do zagregowanego widoku całej działalności. Dodawaj nowe maszyny i nowe funkcje we własnym tempie. Wykorzystaj posiadane rozwiązanie jako punkt wyjścia do nowych scenariuszy, takich jak konserwacja predykcyjna.

Na tym etapie wiesz już, na czym polega połączenie maszyn z IoT, i jakie informacje możesz dzięki temu uzyskać. Kolejnym krokiem będzie rozszerzenie projektu — na przykład od jednej połączonej linii montażowej do całej połączonej fabryki, a następnie do połączenia wielu fabryk na całym świecie. Dzięki skonsolidowanemu wglądowi w całą działalność w jednej lokalizacji możesz szybciej i precyzyjniej monitorować wydajność oraz porównywać wskaźniki wydajności w całej organizacji. Współpracując z zewnętrznymi wykonawcami, możesz połączyć się także z ich urządzeniami, aby mieć wgląd nie tylko we własną działalność, ale też w działalność partnerów.

Oprócz skalowania na kolejne urządzenia i fabryki możesz także rozszerzyć funkcje i zakres cyfryzacji. Uzyskanie wglądu w aktualne i historyczne dane dotyczące wydajności to doskonała podstawa innych przemian cyfrowych, na przykład wdrożenia programów konserwacji predykcyjnej czy zoptymalizowanego zarządzania zużyciem energii.

Kolejnym etapem jest często konserwacja predykcyjna. Analiza predykcyjna danych o wydajności umożliwia nie tylko skuteczne rozpoznawanie przypadków, w których serwis jest pilnie wymagany, ale też przewidywanie potrzeb serwisowych z dużym wyprzedzeniem. To tylko jeden przykład tego, jak budowanie nowych funkcji na fundamencie tych już dostępnych pozwala osiągnąć wartość dodaną — w tym przypadku dzięki wykorzystaniu funkcji analizy predykcyjnej, takich jak uczenie maszynowe, do wykrywania niewielkich zmian i trudno zauważalnych wzorców w zbiorze danych historycznych.

Możesz też zdecydować się na integrację danych dotyczących wydajności z innymi aplikacjami biznesowymi, na przykład z systemem obsługi w terenie. W takim przypadku wykrycie określonych anomalii powodowałoby automatyczne wysłanie alertu serwisowego do technika oraz automatyczne zaplanowanie jego wizyty w celu sprawdzenia tego potencjalnego problemu.

Transformacja cyfrowa może przybierać różne formy i mieć różny wpływ na Twoją działalność. Skalując rozwiązanie i realizując nowe scenariusze, warto przede wszystkim nadal pracować etapami i eksperymentować, wciąż dostosowując rozwiązanie do zmieniających się potrzeb i rozwijającego się środowiska.

Utwórz swoje własne rozwiązanie połączonej fabryki

Rozpocznij