Раскройте потенциал сетевых технологий для производства благодаря Интернету вещей

Определение целей цифровой трансформации

Я вижу состояние каждого из моих устройств по всему миру. Еще никогда мне не было доступно сразу столько данных о наших операциях. Кроме того, я могу создавать собственные модели для еще более подробного анализа.

Цифровые технологии меняют производство. Возможно, у вас нет четкого представления о том, чего вы хотите добиться и каковы последствия перехода организации на цифровые технологии, но важно определить, каких бизнес-целей это поможет достичь.

Цифровая трансформация заключается в преобразовании производственных процессов с использованием новейших технологий. Как правило, она начинается с подключения оборудования производственного цеха. За последние несколько лет стоимость компонентов с поддержкой подключения существенно снизилась. В продукты стало намного дешевле встраивать такие расходные материалы, как метки RFID. Датчики становятся доступнее, благодаря чему все больше нового оборудования продается со встроенными датчиками, а старое оборудование можно оснастить ими или адаптировать для Интернета вещей со значительно меньшими затратами. В то же время теперь можно собирать и анализировать огромные объемы данных с датчиков и устройств благодаря таким технологиям, как облако и расширенная аналитика.

Цифровая трансформация — это использование подобных возможностей для сбора аналитических сведений, помогающих ускорить работу производства, а также сделать его более эффективным и гибким. Ниже перечислены некоторые из преимуществ цифровых технологий для производства.

  • Улучшенное отслеживание производственных операций. Принимайте более обоснованные решения благодаря обновляемому в реальном времени представлению операционного состояния.
  • Оптимизация использования ресурсов. Обеспечьте максимальную производительность и время доступности ресурсов благодаря отслеживанию, необходимому для централизованного мониторинга и управления.
  • Снижение количества отходов. Оперативно выполняйте действия для сокращения количества отходов определенных типов или предотвращения их возникновения благодаря аналитическим сведениям о ключевых производственных метриках.
  • Целенаправленная экономия. Измеряйте использование ресурсов и выявляйте неэффективные аспекты для улучшения операционных показателей.
  • Повышенное качество. Выявляйте и предотвращайте проблемы с качеством, быстрее обнаруживая и исправляя неполадки оборудования.

Важно не только осознавать возможности, но и определить основные бизнес-цели. Это помогает подготовить основу для экономического обоснования и определить эталонные показатели для подтверждения преимуществ. Кроме того, важно начать с малого и определить конкретную отправную точку.

Эксперименты с источниками данных

Эта модель представляет обновляемые в реальном времени данные с фабрик во всему миру. Это впечатляет.

Эксперименты с решением, поддерживающим моделирование, позволяют без риска оценить возможности цифровых технологий. Для моделирования не требуется подключать фактическое оборудование, поэтому оно не повлияет на работу организации.

Несмотря на то что в теории цифровая трансформация имеет огромный потенциал, ее практическая реализация может быть непростой задачей, ведь не всегда понятно, что делать дальше. Многие думают примерно так: "Я вижу общие преимущества перехода на цифровые технологии и Industrie 4.0, а также понимаю необходимость в переменах, но не знаю, с чего начать".

К счастью, для начала работы не требуется ни всеохватывающая область проекта, ни оптимальная отправная точка. Главное — начать с узконаправленного исходного проекта, а затем экспериментировать и повторять этот процесс.

Моделирование подключенного оборудования поможет вам опробовать доступные варианты в безопасной среде. Моделирование позволяет ознакомиться с преимуществами цифровой трансформации (например, улучшенным отслеживанием), не вмешиваясь в работу организации.

Изучая имитированные интерфейсы и панели мониторинга, вы научитесь получать целостное представление об оборудовании по всему миру, включая общее представление производительности и подробные сведения о состоянии отдельных устройств. Даже несмотря на то что подключение предприятий по всему миру выполняется намного позже, личное знакомство с результатами поможет вам уточнить свои цели и лучше понять свои возможности.

Выбирая решение для этой цели, важно подобрать технологию, которая обеспечивает быструю и удобную настройку моделей и фактических ресурсов. Например, решение Microsoft Azure IoT для умного производства позволяет быстро создать имитированную среду и развертывается за считанные минуты.

Получив хорошее представление о теоретических возможностях, следует экспериментировать с подключением настоящего оборудования.

Подключение оборудования без помех

Я могу подключать по паре устройств за раз, чтобы проверить работу системы, не затрудняя операционную деятельность. Я могу начать с малого.

Переход на цифровые технологии не обязательно выполнять сразу. Подключив определенный комплект оборудования, вы можете экспериментировать в небольших масштабах и в собственном темпе, не прерывая работу предприятия. Создав таким образом основу, вы можете развивать и расширять систему в организации по мере готовности.

Изучать имитированные данные — это одно, а подключить собственное оборудование, чтобы просматривать данные и аналитические сведения в реальном времени, — совсем другое. К счастью, с подходящими технологиями перейти к подключению собственного оборудования может быть очень просто.

Технологическое решение, используемое для моделирования, также можно применять для подключения собственного оборудования и обработки создаваемых им данных. Подключить оборудование относительно просто. На базовом уровне этот процесс включает следующее:

  1. Определение протокола связи, используемого вашим оборудованием.
  2. Подключение оборудования к устройству шлюза, которое консолидирует данные с разных устройств.
  3. Подключение шлюза к облаку для обеспечения отслеживания состояния и ключевых метрик производительности.

После этого вы будете готовы к изучению данных со своего оборудования в реальном времени.

Помните, что гибкое и безопасное технологическое решение крайне важно, чтобы сделать этот процесс максимально простым, избегая проблем и сводя к минимуму потенциальный риск и перебои в работе. Например, решение Microsoft Azure IoT для умного производства использует для подключения уже установленное на устройстве программное обеспечение, то есть на самом устройстве не устанавливается ничего нового.

Подходящее решение также позволит подключать оборудование без перевода его в автономный режим и по частям, а не все сразу. Хотите поэкспериментировать, подключив одно устройство сейчас, а весь сборочный конвейер — на следующей неделе? Наше решение достаточно гибкое для этого. Хотите быстро подключить все оборудование и как можно скорее приступить к сбору аналитических сведений? Технологии не станут для вас помехой.

Контекстуализация и визуализация эффективности производства

Я вижу состояние каждого из моих устройств по всему миру. Еще никогда мне не было доступно сразу столько данных о наших операциях. Кроме того, я могу создавать собственные модели для еще более подробного анализа.

Подключенное оборудование помогает отслеживать операционное состояние, аномалии, тенденции и другие аналитические сведения о производительности. Такой контроль позволяет улучшить множество операционных показателей.

Преимущество подключенного оборудования — создаваемые им данные. Подключив устройство, вы можете в реальном времени отслеживать ключевые показатели эффективности. Вы можете быстро получить аналитические сведения такого плана:

  1. каковы уровни давления и температуры каждого компонента;
  2. сколько тока потребляется, в какую сторону менялся этот показатель за последнее время;
  3. каково текущее состояние оборудования; подключено ли оборудование к сети или работает в автономном режиме.

Эти простые и в то же время крайне важные данные могут принести немало пользы, помогая вам лучше понять особенности операций, принимать более обоснованные решения и быстрее реагировать на изменения. Однако просто собрать данные не достаточно. Аналитические сведения должны быть легко доступны на интуитивно понятных, наглядных панелях мониторинга, а также должны быть готовы к использованию теми, кто может принять соответствующие меры (например, техническим персоналом и руководителями завода).

Как и на предыдущих этапах, тут полезно экспериментировать. Благодаря надежному технологическому решению вы можете быстро определить, какие данные требуется собрать для расчета КПЭ и анализа первопричин. В некоторых случаях вы можете обнаружить, что собранные данные вам не нужны или не обеспечивают необходимых аналитических сведений, и откорректировать процесс соответствующим образом. Облачные решения помогают уточнять собираемые сведения. Например, с помощью решения Azure IoT для умного производства можно контролировать сбор данных, не отправляя сотрудников к физическому устройству.

Данные с подключенного оборудования также используются для выявления тенденций и закономерностей. Например, сбор и анализ данных журнала позволяют определить собственные эталонные показатели производительности для подобного оборудования и заводов. Сравнивая обновляемые в реальном времени данные с эталонными значениями, вы можете непрерывно следить за тем, работает ли то или иное оборудование в нормальном режиме, и выявлять появляющиеся со временем аномалии.

Использование цифровых технологий для отслеживания операционного состояния предоставляет огромные потенциальные преимущества. Согласно недавнему опросу Automation World, почти три четверти респондентов используют данные из производственных цехов на корпоративном уровне, но для составления отчетов чаще всего используются электронные таблицы.1 При использовании решения для умного производства операционная аналитика активируется автоматически и доступна с самого начала, помогая оперативно принимать удачные решения как на уровне заводов, так и на корпоративном уровне.

Внесение операционных изменений на основе данных

Я могу планировать техническое обслуживание всех своих фабрик в любой момент. Я знаю, что у нас есть подходящие компоненты и технические специалисты, которые помогут избежать лишних простоев.

Подключенное оборудование приносит пользу, если оно способствует изменениям. Аномалии можно быстро выявлять и исправлять. Расписания технического обслуживания можно оптимизировать для максимально бесперебойной работы организации. Возможности по улучшению на основе данных практически неограниченны.

Отлаживание, возможное благодаря подключению оборудования, приносит пользу, если полученные аналитические сведения способствуют операционным изменениям. Расширенные возможности отслеживания и аналитики помогают быстрее выявлять проблемы и реагировать на них, принимать удачные решения и вносить другие операционные изменения.

Например, выявление аномалий с помощью обновляемых в реальном времени аналитических сведений позволяет быстрее вмешаться. Рассмотрим в качестве примера устройство, подающее признаки приближающегося сбоя (например, повышенное потребление ресурсов). Благодаря возможности отслеживать производительность с помощью обновляемой в реальном времени панели мониторинга, вы сразу узнаете о таких условиях и можете быстро отправить технического специалиста для устранения проблемы.

Сравнение с эталонными значениями обеспечивает еще более упреждающий подход. Рассмотрим сценарий, в котором повышается температура подшипников определенного агрегата. Если вы установили ориентир согласно указаниям поставщика оборудования или путем анализа данных с похожих устройств, используемых для подобных целей, то можно определить момент, когда температура выходит за пределы нормального диапазона, и запланировать техническое обслуживание, прежде чем случится сбой. Применяя такой подход с использованием эталонов и мониторинга для разных конвейеров и объектов, вы существенно расширите свои возможности по прогнозированию сбоев и сокращению расходов.

Еще одно преимущество отслеживания — возможность выявлять участки с пониженной или чрезмерной нагрузкой, внося соответствующие коррективы. Например, на одном объекте определенное оборудование может использоваться особенно интенсивно, а на другом — крайне мало. Благодаря возможности параллельного просмотра показателей эффективности вы можете легко выявлять такие аномалии и определять их причины. Вы можете выявлять такие проблемы, как неоптимальное использование или техническое обслуживание оборудования, а также обнаруживать отличия в использовании разными операторами. Вы также можете определять лучшие методики, которые следует применять в более широких масштабах. При сравнении производительности разного оборудования с течением времени такие изменения становятся очевиднее, и на них проще реагировать.

Это лишь несколько примеров потенциальных операционных изменений, которые становятся возможны благодаря отслеживанию умного производства. Некоторые другие типы изменений: оптимизация производственных процессов для сокращения количества отходов и узких мест, добавление или замена оборудования и регулирование процедур подбора кадров и обучения персонала. Когда вы начнете автоматически собирать данные и обеспечите отслеживание, естественным продолжением станут поиск возможностей по улучшению операционных показателей и внесение изменений.

Добавление новых сценариев и масштабирование

Я могу добавлять возможности по мере необходимости и оптимизировать свои операции в любой точке мира. Техническим специалистам на моих предприятиях доступно больше данных о нашей работе, чем когда-либо.

Перейдите от одного сборочного конвейера к агрегированному представлению рабочих процессов. Добавляйте новое оборудование и возможности, когда вам удобно. Используйте свое решение в качестве отправной точки для перехода к таким сценариям, как прогнозное обслуживание.

К этому моменту вы получили представление о том, что необходимо для подключения оборудования и какие аналитические сведения вы можете собирать. Теперь необходимо расширить проект. Например, после подключения сборочного конвейера можно подключить весь завод, а затем — несколько заводов по всему миру. Благодаря единому консолидированному представлению операционных показателей вы можете быстро получать аналитические сведения о производительности, а также сравнивать производительность объектов в организации. Вы также можете сотрудничать со сторонними контрактными производителями, чтобы подключить их оборудование и получать полезные сведения не только о собственных операциях, но и об операциях своих партнеров.

Вы можете не только увеличивать количество оборудования и фабрик, но и расширять возможности и сферу влияния цифровых технологий. Отслеживание текущих показателей производительности и данных журнала делает возможными другие цифровые перемены (например, программы прогнозного обслуживания и оптимизированный подход к управлению энергоснабжением).

Например, естественным следующим шагом будет реализация прогнозного обслуживания. Применив прогнозную аналитику к данным о производительности, можно не только выявлять необходимость в срочном обслуживании, но и точно прогнозировать такие потребности заранее. Это пример того, как добавление новых возможностей предоставляет дополнительные преимущества. В этом случае использование возможностей прогнозной аналитики (например, машинного обучения) для выявления неочевидных закономерностей и изменений в наборе данных из журнала производительности.

Таким же способом вы можете интегрировать данные о производительности в другие бизнес-приложения (например, систему выездного обслуживания). В этом случае при обнаружении аномалии можно автоматически активировать оповещение и запланировать визит технического специалиста для осмотра проблемного оборудования.

Цифровая трансформация может принимать различные формы и иметь разнообразные последствия для вашей работы. По мере добавления новых сценариев и масштабирования важно продолжать экспериментировать, используя поэтапный подход, и адаптировать систему к изменениям ваших потребностей и рабочей среды.

Создание решения для умного производства

Начало работы