Co to jest inteligentna produkcja?
Konsorcjum Smart Manufacturing Leadership Consortium (SMLC) definiuje inteligentną produkcję jako „zdolność do rozwiązywania istniejących i przyszłych problemów poprzez zastosowanie otwartej infrastruktury, która umożliwia wdrażanie rozwiązań w miarę rozwoju działalności przy jednoczesnym kształtowaniu wartości dodanej”.
„Inteligentna produkcja zyskuje coraz większe znaczenie w produkcji na całym świecie” — zdaniem eksperta Infiniti Research. „Przenika do procesu produkcyjnego w postaci inteligentnych fabryk i wdrożenia koncepcji Przemysłu 4.0, przekształcając tradycyjną produkcję w celu uzyskania lepszych wyników”.
Gwałtowny rozwój technologii stanowi siłę napędową nowej rewolucji przemysłowej. Natomiast według MIT Professional Education „rewolucja związana z cyberfizycznymi systemami produkcyjnymi jest wyzwaniem dla tradycyjnych metod realizowania procesów w branży produkcyjnej, wpływając na jej dynamiczny rozwój”.
„Inteligentna produkcja polega na współpracy technik stosowanych w nowoczesnej analityce danych i sztucznej inteligencji w celu stworzenia procesów, które mogą być wykorzystywane w fabryce przyszłości. Ale dlaczego jest to konieczne już dzisiaj”?
„Inteligentna technologia produkcji zwiększa wydajność i eliminuje słabe punkty systemu. Charakteryzuje się on silnie powiązanym, opartym na wiedzy przedsiębiorstwem przemysłowym, w którym cała organizacja i wszystkie systemy operacyjne są połączone, co pozwala na zwiększenie produktywności, zapewnienie zrównoważonego rozwoju i poprawę wyników ekonomicznych”.
Inteligentna produkcja pozwala również producentom wykorzystywać technologię chmurową do przechowywania i wykorzystywania ważnych danych. Dane są dostępne na potrzeby dalszego wykorzystania w aplikacjach produkcyjnych w fabryce lub w całym łańcuchu dostaw.
W przeszłości tego typu dane były bardzo trudne do uzyskania lub przeanalizowania w wydajny sposób. Obecnie producenci są w stanie uzyskać wgląd w cały proces, podejmować lepsze i bardziej świadome decyzje, a w efekcie podejmować odpowiednie działania.
Uzyskuj przewagę konkurencyjną dzięki inteligentnej produkcji
Inteligentna produkcja (SM) wykorzystuje łączność i dostęp w czasie rzeczywistym do danych w celu usprawnienia procesów produkcyjnych.
Zalety płynące z inteligentnego podejścia do produkcji
Wyższa jakość: cyfryzacja procesów zmniejsza ryzyko wystąpienia błędów ludzkich i awarii. Umożliwia monitorowanie procesu i jakości w celu zwiększenia wydajności i efektywniejszego wykorzystania zasobów.
Niższe koszty operacyjne dzięki konserwacji przewidującej: inteligentne fabryki mogą lepiej i szybciej przewidywać i rozwiązywać problemy dotyczące konserwacji, zmniejszając kosztowne naprawy sprzętu i unikając zakłóceń w produkcji.
Większe zadowolenie klientów: inteligentna produkcja zapewnia kierownikom dostęp do bardziej precyzyjnych danych, umożliwiając im skuteczniejszą analizę kluczowych wskaźników wydajności i świadczenie usług klientom, które są lepiej dopasowanych do ich bieżących potrzeb.
Znacząca redukcja kosztów: lepszy dostęp do danych łańcucha dostaw, danych produkcyjnych i analiz zwiększa dokładność prognoz i zmniejsza liczbę odpadów, pomagając ograniczyć koszty poprzez właściwe zarządzanie popytem.
Zwiększona wydajność: maszyny autonomiczne komunikują się ze sobą, generując dane i umożliwiając tworzenie nowych scenariuszy analitycznych. Takie dane zapewniają wgląd w czasie rzeczywistym w procesy produkcyjne, wspomagając kierowników w dostosowaniu planowania wydajności i zwiększaniu produktywności.
Większa zadowolenie pracowników: dostęp do najnowocześniejszych technologii może pomóc przyciągnąć nowych pracowników i zatrzymać ich w firmie. Nowoczesna technologia pozwala także ograniczyć liczbę błędów ludzkich, dzięki czemu pracownicy będą musieli zajmować się mniejszą liczbą spraw związanych z niezadowolonymi klientami.
Efektywność energetyczna: wszyscy producenci mogą zmniejszyć ślad węglowy, ograniczając ilości odpadów. Jednak najbardziej energochłonne gałęzie przemysłu mogą osiągnąć największe korzyści w zakresie oszczędności energii, co nie tylko ograniczy jej marnowanie, ale również przyczyni się do obniżenia cen produktów.
Nowa wizja produkcji w erze cyfrowej
Fabryki przyszłości stają się koniecznością z punktu widzenia konkurencyjności, jako że wdrażanie zaawansowanych technologii produkcyjnych 4.0 nadal przyczynia się do zwiększenia skuteczności, elastyczności i innowacyjności produktów.
Bez względu na skalę prowadzonej działalności producenci muszą podejmować inteligentne inicjatywy produkcyjne, aby pozostać konkurencyjnymi. Aby było to możliwe, kadra kierownicza musi najpierw zaakceptować nowy sposób myślenia.
Inwestowanie w sprzęt w celu integracji inteligentnych aplikacji produkcyjnych stanowi dobry pierwszy krok. Z czasem takie inwestycje pomogą usprawnić procesy, zaoszczędzić pieniądze i zwiększyć sprzedaż.
Rosnąca cyfryzacja i znaczący postęp technologiczny napędzają już innowacje i wzrost inteligentnej produkcji. Według Dataplace, „inteligentny przemysł zyskuje na popularności wśród firm produkcyjnych. Dzięki integracji danych systemy produkcyjne mogą współpracować i reagować na bieżące zmiany w firmie, zmiany dotyczące klienta lub w łańcuchu dostaw”.
Inteligentna produkcja — technologie i rozwiązania
Wdrożenie odpowiedniej kombinacji inteligentnych rozwiązań produkcyjnych i włączenie ich w tradycyjny proces produkcyjny może pomóc w dokładnym przewidywaniu wymagań i identyfikowaniu błędów oraz sprawić, że innowacje i proces produkcyjny staną się łatwiejsze w zarządzaniu.
W procesie wdrażania strategi inteligentnej produkcji kilka technologii odgrywa szczególnie ważną rolę. Są wśród nich rozwiązania bazujące na danych, integracja z Internetem rzeczy, analityka oparta na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, bliźniaki cyfrowe oraz rzeczywistość rozszerzona i robotyka.
Repozytoria danych
Repozytorium danych to nowoczesna, otwarta architektura umożliwiająca wytwórcom przechowywanie, zrozumienie i analizowanie wszystkich danych. Łączy w sobie potęgę i bogactwo hurtowni danych z uniwersalnością i elastycznością najpopularniejszych obecnie technologii open source.
Magazyn danych może z łatwością gromadzić i analizować dane oraz uzyskiwać wgląd w informacje pochodzące z różnych źródeł, w tym faktur i formularzy, a także z różnych formatów danych, takich jak tekst, dźwięk i wideo, umożliwiając korzystanie z najnowszych rozwiązań w zakresie sztucznej inteligencji i gotowych usług.
Dostęp do zaawansowanych rozwiązań umożliwiających gromadzenie i agregowanie danych operacyjnych w czasie rzeczywistym, uzyskiwanie wglądu w dane, szybkie komunikowanie się oraz podejmowanie całościowych i zespołowych decyzji stanowią kluczowe elementy skutecznego procesu decyzyjnego.
Dobrym przykładem użycia jest pomoc producentom w osiąganiu odporności łańcucha dostaw poprzez wspomaganie pozyskiwania produktów od różnych dostawców. W tym celu wykorzystuje się repozytorium danych, które umożliwia łączenie danych z systemu ERP, obsługującego zarządzanie zamówieniami poprzez systemy zarządzania zapasami i magazynami oraz systemy transportowe do obsługi transportu i dostarczania materiałów wymaganych do produkcji.
Internet rzeczy w przemyśle
Internet rzeczy w przemyśle (IIoT) odgrywa kluczową rolę w skutecznym wdrażaniu inteligentnej produkcji oraz w osiąganiu celów biznesowych.
Przykładem sposobu wdrożenia IIoT jest połączona fabryka, umożliwiająca gromadzenie danych w czasie rzeczywistym z czujników sprzętu, kamer, robotów produkcyjnych i innych inteligentnych urządzeń połączonych poprzez sieć lokalną 5G. Dane te są przekazywane do rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji i samouczeniu się maszyn (ML), które jest w stanie przekazywać sugestie w czasie rzeczywistym dotyczące podejmowania decyzji w zakresie konserwacji przewidującej, zdalnego monitorowania zasobów produkcyjnych, wykorzystania zasobów lub automatyzacji różnych procesów i zadań.
AI/samouczenie się maszyn (ML)
Sztuczna inteligencja i samouczenie się maszyn to dwa typy inteligentnych rozwiązań, które wpływają na sposób, w jaki przeszła, dotychczasowa i przyszła technologia została zaprojektowana, aby lepiej naśladować ludzkie zachowania.
W zasadzie sztuczna inteligencja jest rozwiązaniem technologicznym, systemem lub maszyną, które ma naśladować zachowania człowieka podczas wykonywania zadań, jednocześnie nieustanie ulepszając się na podstawie gromadzonych informacji.
Uczenie maszynowe to rodzaj sztucznej inteligencji, który skupia się na tworzeniu systemu oprogramowania, potrafiącego uczyć się lub zwiększać wydajność na podstawie wykorzystywanych danych. Oznacza to, że każde rozwiązanie obejmujące uczenie maszynowe stanowi rozwiązanie AI, lecz nie wszystkie rozwiązania AI są rozwiązaniami uwzględniającymi uczenie maszynowe.
Producenci korzystają z funkcji uczenia maszynowego do identyfikowania ukrytych, głównych przyczyn problemów dotyczących jakości, wydajności i innych kwestii operacyjnych. Eksperci mogą używać dogłębnych analiz pozwalających szybciej podejmować decyzje oraz eliminować wąskie gardła występujące w produkcji.
Inteligentne rozwiązania produkcyjne wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do kontekstualizacji informacji i zapewnienia praktycznych danych, umożliwiających przewidywanie awarii maszyn w celu zaplanowania konserwacji, dostosowywania harmonogramów produkcji i uniknięcia kosztownych przestojów.
Producenci mogą zatem automatyzować różne wewnętrzne procesy, takie jak inwentaryzacja zapasów, przetwarzanie dokumentów czy analiza produktywności i wydajności, aby błyskawicznie reagować na pojawiające się trendy i poprawiać jakość.
Wykrywanie anomalii
Rozwiązania w zakresie wykrywania anomalii mogą być używane do konserwacji przewidującej urządzeń produkcyjnych. Wykrywanie anomalii korzysta z gotowych algorytmów do wykrywania różnych nieprawidłowości danych z ciągów czasowych w celu automatyzacji procesów produkcyjnych, zadań i decyzji, takich jak obsługa sprzętu, zamawianie zamienników lub dostaw, a także podejmowanie kroków predykcyjnych mających na celu unikanie zakłóceń i zwiększenie wydajności.
Monitoruj wydajność fabryki, aby wykrywać wszelkie nietypowe zachowania produkcyjne za pomocą analizy predykcyjnej oraz wielu źródeł danych. Korzystając z platformy automatycznego monitorowania, wykrywaj i przewiduj nietypowe funkcjonowanie oraz zalecaj i automatyzuj kolejne optymalne działanie, aby zapobiec przewidywanym awariom.
Wdrażaj monitorowanie jakości w całym cyklu produkcyjnym w celu wykrycia odchyleń od norm jakościowych i generowania alarmów predykcyjnych. Umożliwia to uruchomienie natychmiastowej analizy głównej przyczyny w celu zidentyfikowania źródeł problemów z jakoścą i skonfigurowania szkoleń w zakresie najlepszych praktyk, w których uwzględniane są rzeczywiste dane dotyczące wcześniejszych problemów związanych z jakością.
Pierwsze kroki w zakresie inteligentnej produkcji
Inteligentna produkcja może pomóc firmom produkcyjnym uzyskać większa odporność dzięki wdrożeniu nowego podejścia i inteligentnych technologii.
Zapoznaj się z inteligentnymi rozwiązaniami produkcyjnymi Oracle, aby zrozumieć, w jaki sposób sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą nadać kontekst informacjom, zapewnić praktyczny wgląd w dane oraz pomóc uzyskać przewagę konkurencyjną w dynamicznie zmieniającym się sektorze.
Czy Twoja firma dąży do osiągnięcia następujących celów?
- zwiększenie wglądu w koszty, wydajność i jakość w różnych zakładach produkcyjnych;
- monitorowanie wydajności produkcji i przewidywanie konieczności dokonywania konserwacji;
- podejmowanie lepszych i szybszych decyzji dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji;
- monitorowanie jakości i wdrażanie szkoleń z zakresu najlepszych praktyk.