Как промышленный интернет вещей ускоряет производство: три подхода

В программе первого дня XV Конференции пользователей CADFEM/ANSYS уже два доклада на тему цифровых двойников и интернета вещей:

• Промышленный интернет вещей и технологии создания гибридных цифровых двойников. Стратегическое партнерство компаний ANSYS и PTC. (в 10:30, 16 октября)

• PTC ThingWorx — корпоративная платформа для быстрой разработки и внедрения инновационных решений для Интернета вещей. (в 11:30, 16 октября)

Предлагаем в этой статье познакомиться с мнением коллег из PTC о том, как цифровые технологии усиливают подходы к повышению эффективности производства.

Почти у каждой компании есть свой взгляд на оптимизацию производства. Однако, рынок диктует одно правило для всех: компании должны объединять кадры, процессы и технологические ресурсы в одну систему.
По данным LNS Research, организация совместной работы подразделений — это проблема номер один для компаний, в которых не отслеживаются показатели достижения стратегических целей. Неэффективность процессов, разрозненность данных и систем также мешают эффективной совместной работе.
Цифровая экосистема непрерывного улучшения (Continuous Improvement, CI) производства, которая дает сигналы нужным сотрудникам в нужный момент, может повысить эффективность кооперации и работы в целом. Для обеспечения работы такой системы требуются данные информационных и операционных технологий с опорой на промышленный интернет вещей (IIoT) с расширенной аналитикой. Есть несколько тактик и подходов непрерывного совершенствования производства. Некоторые компании комбинируют подходы, выбирая то, что лучше всего подходит для их продуктов, способа производства, культуры и ресурсов.

Рассмотрим три методики, чтобы проиллюстрировать преимущества, которые привносят цифровые технологии
1. Ускорение непрерывного производства при помощи цифрового двойника (digital twin) и расширенной аналитики
Традиционный подход предусматривает повышение эффективности на каждом последующем этапе производства, а также сокращение отходов и продолжительности производственного цикла по мере готовности изделий. Иными словами, при обнаружении отставания по производству продукции оператор делает вывод о снижении эффективности линии и предпринимает меры по устранению этой неисправности.

Передовые цифровые технологии, а именно промышленный интернет вещей, потенциально могут обеспечить операторов более обширной информацией в нужный момент в реальном времени, по показателям работающего оборудования. IIoT позволяет операторам предвидеть задержки раньше времени и оптимизировать работу производственной линии заранее. Цифровое непрерывное производство — это совместная работа сотрудников, вооруженных правильной информацией.

2. Пять "почему?" и большие данные (Big Data)
Пять "почему?" — возможно, один из самых простых принципов бережливого производства. Чтобы найти первопричину возникшей проблемы, в соответствии с этим принципом вопрос "почему?" задают пять раз. Каждый раз вопрос задается к ответу на предыдущее "почему?". Иногда основной причиной оказывается не один элемент, часто это сочетание нескольких небольших проблем, охватывающих различные области.

В цифровом непрерывном производстве этот принцип приобретает большую эффективность благодаря доступу к данным информационных и эксплуатационных технологий. Алгоритмы машинного обучения способны анализировать тысячи значений данных и предоставлять аналитические сведения гораздо быстрее людей, особенно если проблема комплексная.

К примеру, одна из крупных железнодорожных компаний в Европе обратилась к цифровым технологиям для усовершенствования технического обслуживания и ремонта составов. Они проанализировали данные из социальных сетей, производительность активов и геопространственные данные и обнаружили неравномерный износ, поскольку поезда всегда проходили по одним и тем же маршрутам в одной и той же ориентации. Поезда просто развернули, сэкономив в итоге более 8% бюджета на техобслуживание.

Таким образом, IIoT открывает новые способы анализа данных из очень разрозненных источников и коррелирующих факторов, которые нельзя не учитывать при снижении издержек.

3. Лучше, чем просто Gemba walk
Практика так называемых прогулок "Гэмба" — японский управленческий подход, согласно которому руководитель посещает производственную площадку для совместного с операторами решения проблемы прямо в её эпицентре. Одна из существенных проблем "Гэмба" заключается в том, что у людей может не быть полного понимания происходящих перед ними процессов, или они могут иметь противоречивые значения для одних и тех же показателей, в зависимости от источника данных.

Когда компании используют передовые цифровые технологии, такие как дополненная реальность/виртуальная реальность (AR/VR) в процессе Gemba walk, они видят на экране отображение показателей работы оборудования в реальном времени, и просматривают аналитику на мобильных устройствах. Такой подход позволяет руководителю и операторам решать проблемы оперативно, основываясь на надежной информации. Добавление цифрового двойника позволяет моделировать процессы и просматривать их с разных точек зрения в зависимости от предлагаемых изменений – и все это без прерывания процесса производства