Smart Manufacturing Leadership Consortium (SMLC) definește producția inteligentă ca fiind „capacitatea de a rezolva problemele existente și viitoare printr-o infrastructură deschisă care permite implementarea soluțiilor simultan cu activitatea companiei, creând totodată valoare adăugată”.
Potrivit unui expert al Infiniti Research, „producția inteligentă devine centrul producției la nivel global”. „Pe măsură ce pătrunde în procesul de producție sub forma fabricilor inteligente și a adoptării Industry 4.0, aceasta transformă producția tradițională în bine”.
Evoluția rapidă a tehnologiei conduce această nouă revoluție industrială. Conform MIT Professional Education, „această revoluție, bazată pe sisteme de producție cibernetice, reprezintă o provocare pentru metodele tradiționale de finalizare a operațiunilor din sectorul de producție, obligându-le să devină tot mai dinamice”.
„Producția inteligentă constă în convergența dintre tehnicile utilizate în știința modernă a datelor și inteligența artificială în vederea creării unor procese care pot fi utilizate în fabricile viitorului. Dar de ce este necesară astăzi?”
„Tehnologia de producție inteligentă crește eficiența și elimină punctele slabe din sistem. Ea se caracterizează printr-o întreprindere industrială cu un nivel înalt de conectare și de cunoștințe, în care toate organizațiile și sistemele de operare sunt conectate, rezultatul fiind creșterea productivității, sustenabilității și performanței economice”.
De asemenea, producția inteligentă le permite producătorilor să utilizeze tehnologia cloud pentru a stoca și a utiliza cantități importante de date. Aceste date devin disponibile pentru a fi utilizate în continuare în aplicațiile de producție dintr-o fabrică sau dintr-un întreg lanț de aprovizionare.
În trecut, acest tip de date era foarte greu de accesat sau de analizat eficient. Astăzi, cu ajutorul lor, producătorii pot să obțină o imagine de ansamblu, să ia decizii mai bune, mai bine informate, și să acționeze în consecință.
Producția inteligentă (Smart Manufacturing, SM) utilizează conectivitatea și accesul la date în timp real pentru a îmbunătăți procesele de fabricație.
Calitate crescută: digitalizarea proceselor reduce riscul de eroare umană și eșec. Vă permite să monitorizați procesele și performanța, astfel încât să creșteți randamentul și să utilizați resursele mai eficient.
Costuri operaționale reduse și mentenanță predictivă: fabricile inteligente pot anticipa și rezolva mai rapid problemele de mentenanță, ceea ce contribuie la reducerea costurilor cu reparațiile echipamentelor și la evitarea întreruperilor în producție.
Satisfacție mai mare a clienților: producția inteligentă le oferă managerilor acces la date mai exacte, precum și posibilitatea de a măsura mai eficient principalii indicatori de performanță și de a deservi clienții mai bine, îndeplinindu-le cerințele în timp real.
Reduceri semnificative ale costurilor: accesul mai bun la datele și analizele privind lanțul de aprovizionare și producția crește precizia prognozelor și reduce pierderile, contribuind la reducerea costurilor prin gestionarea corectă a cererii.
Productivitate crescută: mașinile autonome comunică între ele, generând o mulțime de date și făcând posibile noi scenarii de analiză. Aceste date oferă în timp real informații utile privind procesele de producție, care ajută managerii să ajusteze planificarea eficienței și să îmbunătățească productivitatea.
Satisfacție mai mare a angajaților: accesul la cea mai modernă tehnologie poate atrage și reține noile talente. De asemenea, tehnologia modernă reduce erorile umane, ceea ce înseamnă că angajații trebuie să facă față unui număr mai mic de probleme legate de clienții nemulțumiți.
Eficiență energetică: toți producătorii pot reduce amprenta de carbon prin reducerea cantităților de deșeuri. Totuși, industriile mari consumatoare de energie au cel mai mult de câștigat sub aspectul economiei de energie, ceea ce are ca rezultat nu doar reducerea risipei de energie, ci și creșterea accesibilității produselor.
Fabricile viitorului devin un imperativ în condițiile unei concurențe tot mai acerbe, deoarece adoptarea tehnologiilor de producție avansate 4.0 continuă să impulsioneze eficiența, flexibilitatea și inovarea produselor.
Producătorii de toate dimensiunile trebuie să adopte inițiative de fabricație inteligente pentru a rămâne competitivi. Dar, în acest scop, conducerea unei organizații trebuie să adopte mai întâi o nouă mentalitate.
Investirea în echipamente în vederea integrării aplicațiilor de producție inteligentă este un prim pas. În timp, aceste investiții vor contribui la îmbunătățirea proceselor, la economisirea de bani și la creșterea vânzărilor.
Digitalizarea tot mai extinsă și progresele tehnologice semnificative au propulsat deja inovarea și dezvoltarea producției inteligente. Conform Dataplace, „industria inteligentă este o tendință populară în rândul companiilor producătoare. Datorită integrării datelor, sistemele de producție pot să colaboreze și să reacționeze la schimbările în timp real prin care trec companiile, clienții sau lanțul de aprovizionare”.
Combinarea soluțiilor pentru producția inteligentă și implementarea combinației potrivite în procesul de producție tradițional vă poate ajuta să prevedeți corect cerințele, să identificați erorile și să gestionați mai ușor inovarea și procesul de producție.
Câteva dintre aceste tehnologii sunt deosebit de importante atunci când se implementează un mod de producție inteligent, printre acestea numărându-se soluțiile pentru depozitele de date, integrarea Internet of Things, analizele bazate pe AI/machine learning, gemenii digitali, realitatea augmentată și robotica.
Un depozit de date este o arhitectură modernă, deschisă, care vă permite să stocați, să cunoașteți și să analizați toate datele de care dispuneți. Acesta combină puterea și bogăția bazelor de date cu amploarea și flexibilitatea celor mai populare tehnologii de date open source pe care le utilizează producătorii astăzi.
Un depozit de date poate reuni, analiza și găsi cu ușurință informații noi din diverse surse de date, inclusiv facturi, formulare și formate de date, în format text, audio și video, ceea ce permite utilizarea celor mai recente frameworkuri AI și servicii preintegrate.
Accesul în timp real la soluții puternice pentru colectarea și agregarea datelor operaționale, obținerea de informații din date, comunicarea rapidă și luarea deciziilor în mod holistic și interactiv sunt componentele esențiale ale unui proces decizional eficient.
Un scenariu de utilizare reprezentativ ajută producătorii să obțină rezistență în lanțul de aprovizionare, susținând capacitatea acestora de a se aproviziona de la mai mulți furnizori. Un depozit de date face acest lucru, permițând combinarea datelor din sistemul ERP care se ocupă de gestionarea comenzilor cu cele din sistemele de inventariere, de gestionare a depozitelor și de transport utilizate pentru transportul și livrarea materialelor necesare producției.
Internet of Things pentru industrie (IIoT) are un rol esențial în implementarea cu succes a producției inteligente și îndeplinirea eficientă a obiectivelor de business.
Un exemplu al modului în care se poate implementa IIoT este cazul unei fabrici conectate, unde se colectează în timp real date de la senzorii echipamentelor, camere video, roboți de producție și alte dispozitive inteligente, toate fiind conectate printr-o rețea locală 5G. Datele sunt trimise într-o soluție AI/machine learning (ML) care poate oferi sugestii în timp real pentru luarea deciziilor corecte privind mentenanța predictivă, monitorizarea de la distanță a activelor din producție, utilizarea activelor sau automatizarea diverselor procese și sarcini.
Inteligența artificială și machine learning sunt două tipuri de soluții software inteligente care au impact asupra modului în care pot fi imitate însușirile umane de tehnologia trecută, actuală și viitoare.
În esență, inteligența artificială este o soluție tehnologică, un sistem sau o mașină care imită inteligența umană pentru a efectua sarcini și se îmbunătățește iterativ pe baza informațiilor pe care le colectează.
Machine learning este un subset al AI axat pe crearea unui sistem software care poate să învețe sau să își îmbunătățească performanța în funcție de datele pe care le consumă. Aceasta înseamnă că orice soluție de machine learning este o soluție AI, dar nu toate soluțiile AI sunt soluții de machine learning.
Producătorii utilizează machine learning pentru a identifica principalele cauze ascunse ale problemelor de calitate, randament și din alte domenii. Experții lor pot utiliza informații detaliate pentru a lua decizii mai rapid și a elimina blocajele din producție.
Soluțiile de producție inteligentă utilizează inteligența artificială și machine learning pentru a pune informațiile în context și a furniza informații concrete care permit prognozarea defecțiunilor la utilaje în vederea mentenanței acestora, ajustării schemelor de producție și evitării perioadelor de inactivitate, atât de costisitoare.
Prin urmare, producătorii pot automatiza diverse procese interne, cum ar fi inventarierea, procesarea documentelor sau analizarea productivității și eficienței, pentru a putea urma instantaneu tendințele și îmbunătăți calitatea din toate punctele de vedere.
Soluțiile de detectare a anomaliilor pot fi utilizate pentru întreținerea predictivă a echipamentelor de producție. Detectarea anomaliilor utilizează algoritmi prestabiliți pentru a detecta diverse anomalii în datele succesive, în vederea automatizării proceselor de producție, sarcinilor și deciziilor privind, de exemplu, serviciile pentru echipamentele hardware, comandarea pieselor de schimb și consumabilelor sau luarea de măsuri predictive pentru evitarea întreruperilor și creșterea eficienței.
Monitorizați eficiența fabricilor pentru a detecta comportamentele neobișnuite din producție utilizând analize predictive și multiple surse de date. Utilizați o platformă de monitorizare a echipamentelor pentru a detecta și a prognoza funcționarea necorespunzătoare a acestora și a recomanda și automatiza cea mai bună acțiune prin care se pot evita defecțiunile anticipate.
Implementați monitorizarea calității pe tot parcursul ciclului de producție pentru a detecta abaterile de calitate și a genera alerte predictive. Astfel, puteți rula o analiză imediată a cauzelor principale, pentru a identifica sursele unei probleme de calitate și a configura implementarea celor mai bune practici, utilizând date reale din problemele de calitate anterioare.
Producția inteligentă poate ajuta companiile producătoare să devină mai rezistente cu ajutorul noilor abordări și al tehnologiilor inteligente.
În acest caz, examinați soluțiile Oracle pentru producția inteligentă și aflați cum puteți utiliza inteligența artificială și machine learning pentru a pune în context informațiile, a oferi informații concrete și a obține avantaje competitive într-un sector tot mai dinamic.
Compania dvs. urmărește să atingă obiectivele de mai jos?