XXI wiek to czas kiedy dane odgrywają coraz większą rolę, a trend ten zauważalny jest również w branży produkcyjnej. Gromadzenie ich to jednak za mało. Dopiero dzięki dostępowi do danych operacyjnych i zapewnieniu ich widoczności w czasie rzeczywistym, firmy mogą monitorować linie produkcyjne, identyfikować wąskie gardła i podejmować oparte na danych decyzje, również z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML). A to dopiero początek! Poznaj 7 sposobów jak widoczność danych może pomóc organizacji podnieść wydajność produkcji.

Jak widoczność danych wpływa na wydajność produkcji

Wydajność produkcji jest kluczem do zachowania konkurencyjności i rentowności. Jednym ze sposobów poprawy efektywności jest oparcie decyzji o optymalizacji o dane.

Bez mierzenia optymalizacja procesów produkcyjnych nie jest możliwa

Koncepcja Przemysłu 4.0 wprowadziła rewolucję w podejściu do gromadzenia i wykorzystywania danych w firmach produkcyjnych. Dzięki temu, proces przygotowywania, wysyłania i archiwizowania informacji stał się znacznie prostszy i bardziej dostępny. Wreszcie mamy niezbędne dane dostępne na wyciągnięcie ręki!

Zatem… dlaczego przeciętna firma produkcyjna wciąż nie wykorzystuje tego faktu aby poprawić wydajność produkcji? Przede wszystkim, niektóre firmy nie zdają sobie sprawy z tego, jakie korzyści przynosi wprowadzenie zmian i wdrożenie narzędzi Przemysłu 4.0 i jak wiele można zyskać dzięki analizie danych. W niektórych przypadkach brak jest wiedzy lub umiejętności, aby przeprowadzić skuteczną analizę danych i wdrożyć odpowiednie narzędzia.

Chcesz odkryć tajniki koncepcji Przemysłu 4.0 i poznać sposoby budowania inteligentnych fabryk? Dołącz do naszego kursu i zdobądź wiedzę, która pozwoli Ci na wykorzystanie najnowocześniejszych technologii.

Darmowy wideo kurs, podczas którego eksperci wyjaśniają, jak wygląda droga do Intelige

Wyzwania stojące przed przedsiębiorstwami produkcyjnymi

Głównym wyzwaniem, przed którym stają dziś organizacje jest to, jak skutecznie odnaleźć się w tym gąszczu informacji, przeprowadzić efektywne zarządzanie danymi i wydobyć krytyczne informacje z niekończącego się strumienia danych. Nadmiar chaotycznych informacji może w skrajnych sytuacjach prowadzić do tego samego, co ich całkowity brak – niemożności sprawnego podejmowania decyzji. A czy nie o to właśnie chodzi? Czy naszym celem nie jest reagowanie, korygowanie i modyfikowanie naszych działań w czasie rzeczywistym, z uwzględnieniem wszystkich kluczowych czynników?

Tylko takie działania pozwolą nam poprawić procesy produkcyjne i zwiększyć efektywność urządzeń do poziomów wcześniej nieosiągalnych. Aby to osiągnąć, nie wystarczą same dane (już je mamy!). Potrzebujemy esencji – istotnych, kluczowych informacji, utrzymanych w określonym kontekście i wydobytych z silosów danych. Te informacje muszą być dostępne w celu przeprowadzenia analityki danych, co jest znaną koncepcją tzw. Big Data. Wraz z nią pojawia się również możliwość uzyskania widoczności danych w czasie rzeczywistym.

7 sposobów jak widoczność danych może poprawić efektywność produkcji

1) Monitoruj w czasie rzeczywistym aby poprawić efektywność operacyjną

 Operator_monitorujacy_w_czasie_rzeczywistym_produkcje_aby_poprawic_efektywnosc_operacyjna

Dzięki widoczności danych firmy produkcyjne mogą śledzić swoje działania produkcyjne w czasie rzeczywistym. Mogą monitorować linie produkcyjne, poziomy zapasów i inne kluczowe wskaźniki wydajności (KPI), takie jak całkowita efektywność wyposażenia (OEE), aby identyfikować problemy w miarę ich pojawiania się i usprawniać swoje działania. Pozwala to na natychmiastowe podjęcie działań naprawczych, minimalizując nieplanowany czas przestoju i ograniczając straty.

Jeśli chcesz zwiększyć wydajność swojej firmy i zacząć oszczędzać, to warto rozważyć zastosowanie rozwiązań np. OEE Advisor. To innowacyjny narzędzie automatycznie zbiera dane z hali produkcyjnej oraz systemów wspierających produkcję, co pozwala na zredukowanie ręcznych procesów związanych z gromadzeniem informacji. Dzięki temu zmniejsza się ryzyko błędów ludzkich i można zaoszczędzić więcej czasu. Zastosowanie takiego rozwiązania przyczynia się do lepszego zarządzania produkcją, a tym samym do zwiększenia wydajności zakładu i buduje przewagę konkurencyjną.

2) Analizuj dane z maszyn i procesów

Operator_Analizuje_dane_z_maszyn_na_hali_produkcyjnej

Dzięki analizie danych ze wszystkich urządzeń i połączeniu tych informacji w jednym miejscu, zyskasz możliwość łatwego zidentyfikowania, które z maszyn czy linii produkcyjnych wymagają szybkiej interwencji i bardziej szczegółowej analizy.

Widoczność danych może pomóc dowiedzieć się więcej o stanie maszyn, przewidzieć kiedy konieczna jest konserwacja (tzw. konserwacja predykcyjna), zmniejszając tym samym koszty utrzymania wyposażenia. Gromadzenie informacji oraz analiza danych z czujników i innych źródeł, pozwala producentom zidentyfikować wzorce i anomalie, które wskazują na potencjalne problemy. Dzięki temu mogą szybko reagować aby uniknąć nieplanowanych przestojów.

Korzystając z zebranych danych, można dokładnie przeanalizować kiedy, dlaczego i jak długo trwały takie przestoje. W jakich sytuacjach jakość produktów lub ich ilość jest niezgodna z oczekiwaniami.

Nie mówimy tu wyłącznie o danych produkcyjnych. Na efektywność pracy i procesów mogą wpływać takie czynniki jak zmiana załogi, przezbrojenia czy nawet rodzaj wytwarzanego produktu. W niektórych przypadkach również konkretny rodzaj wytwarzanego produktu może generować przestoje i problemy z jakością, które są znacznie powyżej średniej. Analizując dane, można wykryć, jakie zdarzenia lub problemy wpływają negatywnie na wydajność biznesu. Umożliwia to podjęcie odpowiednich kroków w celu ich eliminacji.

 3) Identyfikuj problemy w procesach produkcyjnych

Operator_identyfikuje_problemy_w_procesach_produkcyjnych_uzwajac_technologii

Dane umiejscowione w odpowiednim konetkście pozwalają ocenić, czy potencjalne zmiany i innowacje (mające na celu eliminację problemów i poprawę efektywności produkcji) spełniają swoje założenia. Dodatkowo, dzięki ciągłemu pomiarowi efektywności możesz szybko ocenić, czy wybrałeś właściwy kierunek zmian, czy tempo tych zmian jest dla Ciebie akceptowalne i co najważniejsze, czy koszty poniesione na te innowacje zwrócą się w wyznaczonym przez czasie.

Znajdź wąskie gardła

Nie zawsze linia produkcyjna o najniższym wskaźniku OEE jest tym czynnikiem, który hamuje wydajność procesów produkcyjnych. Patrząc na problem szerzej, mając do dyspozycji nie tylko dane produkcyjne, ale także zamówienia i czasy realizacji – będziesz w stanie ocenić (lub algorytm i zaawansowana analityka zrobią to za Ciebie) – gdzie są prawdziwe luki w możliwościach produkcyjnych Twoich maszyn.

Wskaźnik OEE jest doskonałym narzędziem do określenia, gdzie potencjalnie należy zainwestować czas i pieniądze; jednakże samo jego wykorzystanie może być niewystarczające. Wydajność produkcyjna linii jest ważnym czynnikiem, ale konieczne jest również zrozumienie, czy linia wciąż stanowi wąskie gardło w procesie produkcji, analizując poziom wydajności w szerszym kontekście działalności. Po dokładnym przeanalizowaniu danych może okazać się, że istnieje potrzeba zakupu drugiej linii produkcyjnej lub znalezienia innych sposobów na zwiększenie wydajności.

Również w tym przypadku odpowiedzi na te pytania znajdują się w danych – są tam wszystkie krytyczne informacje, których potrzebujesz. Informacje, które pomogą Ci popchnąć firmę do przodu, osiągając realne wyniki biznesowe. Dzięki temu zyskasz większy wgląd w efektywność pracy, co pozwoli na podejmowanie bardziej trafnych decyzji i optymalizację procesów biznesowych.

4) Zapewnij widoczność danych w celu skutecznego zarządzania zapasami

7_sposobow_jak_widoczność_danych zwieksza_efektywnosc_produkcji

Dzięki dostępowi do danych producenci mogą śledzić poziomy zapasów i wzorce użytkowania. Umożliwia to optymalizację stanów magazynowych, zapewniając, że mają pod ręką wystarczającą ilość materiałów i dostaw – ale bez nadmiernych zapasów. Poprzez redukcję nadmiernych zapasów producenci mogą zwolnić miejsce i kapitał, uzyskując lepsze wyniki finansowe.

5)  Przewiduj i zapobiegaj problemom z jakością produktów

Pracownik_oglada_wyrob_aby_zapobiec_problemom_z_jakoscia_produktow

Widoczność danych w czasie rzeczywistym pozwala producentom monitorować jakość swoich produktów w całym procesie produkcyjnym. Mogą śledzić i analizować dane z czujników i innych źródeł, aby wcześnie identyfikować potencjalne problemy z jakością.

Umożliwia to podjęcie działań naprawczych przed wyprodukowaniem wadliwych dóbr. Pozwala to zmniejszyć ilość odpadów i zwiększa zadowolenie klientów końcowych. Dodatkowo wpływa na zrównoważony rozwój poprzez zmniejszenie śladu węglowego i oczywiście obniżenie kosztów operacyjnych.

Umożliwia to wykrycie błędów jeszcze przed zakończeniem produkcji wadliwych towarów, co pozwala na szybką reakcję i podjęcie działań naprawczych, skutkujących redukcją ilości odpadów oraz dostarczeniem klientom końcowym produktów o wyższej jakości. Jest to korzystne nie tylko dla środowiska, ale także dla klientów, którzy otrzymują lepsze produkty. Co więcej, pełne wykorzystanie tej strategii może przynieść znaczne korzyści, takie jak ograniczenie śladu węglowego i obniżenie kosztów operacyjnych, co przyczynia się do zrównoważonego rozwoju przedsiębiorstwa. Taka proaktywna polityka wydaje się być niezbędnym elementem do rozwinięcia pełnego potencjału firmy.

6) Precyzyjnie prognozuj popyt, aby optymalizować łańcuch dostaw

Wykresy na tablecie_prognowanie_popytu

Dzięki możliwości śledzenia wydajności dostawców oraz monitorowania całego procesu łańcucha dostaw w czasie rzeczywistym, producenci mogą dokładnie analizować dane i wykrywać potencjalne problemy, takie jak wąskie gardła czy opóźnienia. Wykorzystując nowoczesne technologie, mogą szybko reagować na występujące problemy i podejmować skuteczne działania zaradcze, np. szukając alternatywnych źródeł surowców lub komponentów. Optymalizacja łańcucha dostaw przyczynia się do poprawy czasów dostaw i obniżenia kosztów, co zwiększa konkurencyjność producentów na rynku.

Ponadto, angażując swój magazyn, a także inne dane firmy – można przeprowadzić analizę danych związaną z oceną zapotrzebowania rynku (tzw. prognozowanie popytu). Takie rozwiązanie może dostarczyć wiedzy, której brakuje wielu producentom – pozwalającej nie tylko usprawnić działania, ale także obniżyć koszty czy pomóc w pokonaniu problemów związanych z łańcuchem dostaw.

Doskonały przykład takiego systemu można znaleźć w wielu pionach, na przykład w branży motoryzacyjnej, gdzie koordynacja łańcucha dostaw i centrów dystrybucyjnych ma ogromne znaczenie.

Przy tysiącach zmiennych czynników i zaangażowanych stron, niemożliwe jest, aby człowiek uporządkował taki chaos. Algorytmy i zaawansowana analityka „mają czas”. Mogą pomóc znaleźć i zasugerować najbardziej optymalny sposób rozwiązania problemów łańcucha dostaw, optymalizując go i redukując wąskie gardła.

7)  Monitoruj i optymalizuj zużycie mediów w sposób efektywny

Pracownik_monitoruje_dane_produkcyjne_zwiazane_z_energia_mediami

Widoczność danych odnosi się nie tylko do procesów produkcyjnych i poprawy wydajności urządzeń i maszyn. Może również skupić się na czynnikach, które czynią przedsiębiorstwa produkcyjne bardziej zrównoważonymi – i pozwalają jednocześnie na obniżenie kosztów na hali produkcyjnej: gromadzenie danych i widoczność w czasie rzeczywistym zużycia energii (mediów) i ich kosztów.

Do niedawna wielu producentów ignorowało lub pomijało koszty mediów w procesie planowania i optymalizacji efektywności operacyjnej. Dzięki nowym technologiom i rozwiązaniom, takim jak systemy do monitorowania zużycia energii czy platformy analizujące dane, media stały się kluczowym elementem, który należy mierzyć i analizować.

W obecnych czasach, aby utrzymać konkurencyjność na rynku, konieczne jest efektywne rozwiązanie, które uwidacznia koszty mediów w kontekście produkcji, takie jak np. Energy Advisor. Bez skutecznego podejścia do monitorowania i optymalizacji zużycia mediów, nie da się utrzymać tempa zmian i zapewnić konkurencyjności.

Wnioski

1. Widoczność danych jest niezbędna do poprawy efektywności w produkcji, a dziś jednym z największych wyzwań jest to, jak skutecznie zarządzać i wydobywać krytyczne informacje z niekończącego się strumienia danych.

2. Dzięki widoczności danych w czasie rzeczywistym możesz przeanalizować swój proces produkcyjny i zidentyfikować wąskie gardła, a co najważniejsze natychmiast podejmować decyzje oparte na danych, minimalizując nieplanowane przestoje i zmniejszając ilość odpadów.

3. Widoczność danych może pomóc w przewidywaniu, kiedy potrzebny jest przegląd i naprawa maszyn i urządzeń, co pomaga obniżyć koszty utrzymania i uniknąć nieplanowanych przestojów.

4. Energia i media to przestrzeń, w której widoczność danych może pomóc w osiągnięciu kolejnych korzyści i przybliżyć do realizacji celów zrównoważonego rozwoju.

5. Widoczność danych oraz możliwość ich efektywnej analizy i wykorzystania może w znacznym stopniu pomóc organizacjom w poprawie ich efektywności operacyjnej, co prowadzi do zwiększenia konkurencyjności, trwałości i rentowności.

Obecnie, Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT) oraz zbierane dzięki niemu big data stanowią jeden z naszych największych szans dla firm przemysłowych. IIoT daje ogromne możliwości i wpływa na cały łańcuch wartości. Dzięki niemu można oszczędzać, optymalizować, redukować koszty oraz przyspieszać procesy.

Czy chcesz wycisnąć jak najwięcej z Twoich danych? W Transition Technologies PSC mamy wieloletnie doświadczenie w pomaganiu naszym klientom w osiąganiu celów biznesowych poprzez skuteczne wykorzystanie danych. Przekształć zwykłe dane w wartościowe informacje, które pomogą Ci podejmować lepsze decyzje. Dzięki naszym rozwiązaniom możesz w pełni wykorzystać potencjał i budować przewagę konkurencyjną na rynku.

_Wszystkie wpisy z tej kategorii

blogpost
Artykuły

Wpływ sztucznej inteligencji na branżę obsługi klienta

Obsługa klienta, choć często niedoceniana, jest istotnym działem nowoczesnych firm, odpowiedzialnym za utrzymywanie i wzmacnianie relacji z klientami. W ostatnich latach rewolucja w obsłudze klienta następuje na skutek wdrożenia licznych rozwiązań AI. Wsparcie sztucznej inteligencji umożliwia organizacjom realizację wydajnej, spersonalizowanej i responsywnej obsługi klienta, umożliwiając budowanie silnych relacji na konkurencyjnym rynku. Ale spójrzmy prawdzie w […]

Czytaj więcej
blogpost
Artykuły

Przemysł motoryzacyjny a sztuczna inteligencja

Branża motoryzacyjna przechodzi rewolucję napędzaną przez szybki rozwój technologii sztucznej inteligencji (AI). Sztuczna inteligencja, w tym rozwój autonomicznych pojazdów, embedded AI, wizja komputerowa, przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe w branży motoryzacyjnej, zmienia wszystko, od sposobu produkcji samochodów po interakcję z klientami. Z tego artykułu dowiesz się, w jaki sposób innowacje w zakresie sztucznej inteligencji: […]

Czytaj więcej
blogpost
Artykuły

5 najlepszych praktyk analityki w czasie rzeczywistym

Analityka w czasie rzeczywistym rewolucjonizuje proces podejmowania decyzji, dzięki zapewnieniu natychmiastowego wglądu w działania strategiczne. Odkryj kluczowe strategie sukcesu, od optymalizacji czasu analityki, po wspieranie płynnego udostępniania danych ponad granicami organizacyjnymi. Dowiedz się jak wykorzystać potencjał analityki w czasie rzeczywistym, w celu usprawnienia operacji i uzyskania przewagi konkurencyjnej. Wprowadzenie W szybko zmieniającym się świecie cyfrowym, […]

Czytaj więcej
blogpost
Artykuły

Czy sztuczna inteligencja zdominuje wizję przyszłości i rozwoju cloud computing?

Początek roku to okres wzmożonych podsumowań minionych miesięcy, a także przygotowywania planów na kolejne. W tym czasie pojawia się wiele mniej lub bardziej trafnych predykcji na temat tego, czego możemy spodziewać się w najbliższej przyszłości w ramach oferowanych przez dostawców usług w chmurze. W przypadku chmury obliczeniowej możemy z dużym prawdopodobieństwem przewidzieć, co w takich […]

Czytaj więcej
blogpost
Artykuły

Bezpieczeństwo chmury Azure: Jak zapewnić model Zero Trust i wykorzystać AI na swoją korzyść? (cz.2)

W poprzednim artykule poruszyliśmy temat czym jest model Zero Trust i dlaczego jest tak istotny w zapewnieniu najwyższego poziomu bezpieczeństwa zasobów firmy w chmurze i poza nią. W tej części będziemy kontynuować przegląd usług chmury publicznej Azure a także skupimy się na wątku AI w temacie bezpieczeństwa. Microsoft Defender dla chmury Microsoft Azure to rozległe […]

Czytaj więcej
blogpost
Artykuły

Bezpieczeństwo chmury Azure: Jak zapewnić model Zero Trust i wykorzystać AI na swoją korzyść? (cz.1)

Od czasu globalnej popularyzacji pracy zdalnej, zespoły cyberbezpieczeństwa stają przed coraz większymi wyzwaniami, aby zapewnić skuteczny i bezpieczny dostęp do krytycznych zasobów oraz danych organizacji, a także zagwarantować ich bezpieczne przechowywanie. Skomplikowane ataki phishingowe (wpływające krytycznie na bezpieczeństwo plików oraz infrastruktury), nie rzadko wspomagane AI, w wyniku których ujawniane są dane uwierzytelniające, pozwalają na ataki z […]

Czytaj więcej
blogpost
Artykuły

Obliczenia kwantowe: Kot Schrödingera zadomowił się w chmurze

Zapnij pasy i dołącz  do mnie w podróży do świata, w którym kot może być zarówno martwy, jak i żywy, a cząsteczka może znajdować się w dwóch miejscach jednocześnie. Odkryjemy fascynujący świat obliczeń kwantowych (Quantum Computing) i ich rolę w przetwarzaniu w chmurze.

Czytaj więcej
blogpost
Artykuły

Optymalizuj zapasy i oszczędzaj dzięki trafnemu prognozowaniu popytu w handlu detalicznym

Odkryj, dlaczego prognozowanie popytu jest kluczowym elementem w handlu detalicznym. Tradycyjne metody mają swoje ograniczenia w erze cyfrowej transformacji, ale nowoczesne rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym pozwalają na bardziej precyzyjne prognozowanie. Sprawdź, jakie możliwości oferują nowe technologie i jak mogą wpłynąć na prognozowania popytu w łańcuchu dostaw.

Czytaj więcej
blogpost
Artykuły

W jaki sposób sztuczna inteligencja wpłynie na prognozowanie popytu w łańcuchu dostaw?

Sprawdź, jak sztuczna inteligencja rewolucjonizuje zarządzanie łańcuchem dostaw, poprawiając prognozowanie popytu i efektywność operacji. Kliknij, aby dowiedzieć się więcej.

Czytaj więcej
blogpost
Artykuły

(r)Ewolucja w zarządzaniu danymi produkcyjnymi. Platformy danych w chmurze

Platformy danych oparte na chmurze stają się przełomem w zarządzaniu danymi produkcyjnymi. W przeszłości firmy zmagały się z zarządzaniem ogromnymi ilościami danych generowanych przez procesy produkcyjne bez wsparcia automatyzacjami, AI i często w modelu rozproszonym tzn. dane pochodziły i były wyświetlane w różnych źródłach. Nie było to ani wygodne, ani efektywne. Na szczęście ten czas już minął.

Czytaj więcej
blogpost
Artykuły

Jak AI Data Discovery pomaga firmom produkcyjnym?

Odkryj przyszłość przemysłu produkcyjnego dzięki usłudze AI Data Discovery i chmurze! Poznaj, jak te technologie i usługi eliminują straty i zwiększają efektywność branży produkcyjnej.

Czytaj więcej
blogpost
Artykuły

Predictive Maintenance (konserwacja predykcyjna) – biały kruk vs realistyczne rozwiązanie?

Jak donosi Forbes i szereg innych, niedawno opublikowanych raportów na temat najbliższej przyszłości branży produkcyjnej, predictive maintenance jest postrzegane jako jeden z niekwestionowanych, wiodących trendów na rok 2022, jeśli chodzi o Przemysł 4.0. Już dziś można zaobserwować pojawiające się zapotrzebowanie na zaawansowaną analitykę i prognozowanie oparte na sztucznej inteligencji. Mimo niewątpliwej wartości, która się z […]

Czytaj więcej
blogpost
Artykuły

5 kroków do udanego wdrożenia analityki przemysłowej – etap w transformacji cyfrowej przedsiębiorstwa

Cyfrowa transformacja dzieje się na naszych oczach. Aby dotrzymać kroku konkurencji, coraz więcej firm produkcyjnych stosuje nowoczesne technologie i odchodzi od tradycyjnego podejścia na rzecz koncepcji Przemysłu 4.0

Czytaj więcej

Zostańmy w kontakcie

Skontaktuj się