Как сбор данных по оборудованию влияет на эффективность производства?

Мониторинг производственных данных — не новый метод управления, но в последнее десятилетие характер процесса существенно изменился.

Можно выделить три основные тенденции:

Диджитализация. Повсеместный переход на цифровые данные — значительный шаг к унификации производства и самый доступный способ оптимизировать бизнес-процессы. Избавившись от устаревших методов регистрации показателей, можно открыть путь к мощным средствам программной аналитики.

Централизация. Создавая целостную экосистему предприятия на базе технологии IIoT, вы обеспечиваете необходимой информацией всех участников бизнес-процессов: контролёров производства, отдел планирования, службу ТОиР, логистический центр, маркетологов, бухгалтеров и директорат. Централизованный метод сбора данных убирает лишние звенья в цепочке принятия решений, снижая бюрократическую нагрузку.

Автоматизация. Исключая человеческий фактор из процесса сбора данных, можно добиться сразу нескольких преимуществ. Во-первых, преодолеть физические ограничения по распознаванию состояния оборудования. Во-вторых, улучшить анализ аварийных ситуаций. В-третьих, обеспечить мониторинг 24/7/365. В-четвёртых, оптимизировать затраты времени и трудовых ресурсов. И самое главное — автоматизированные системы могут напрямую передавать данные программам-планировщикам.

Для каждой категории можно подобрать масштабируемое решение, соответствующее актуальным запросам, техническим и финансовым возможностям конкретного предприятия.

В частности, компания SmartEAM разрабатывает продукты, которые помогают эффективно работать с данными. Это могут быть локальные средства мониторинга или комплексные IT-системы автоматизированного управления производством.

Арсенал инструментов

В философии Industry 4.0 управление активами играет важную роль. Можно выделить несколько направлений, которые обеспечивают IT-систему данными об оборудовании:

• IIoT/ICPS — решение, объединяющее средства мониторинга физической и виртуальной части (поведение оборудования в реальном времени и вычислительные оптимизационные процессы). IIoT/ICPS обеспечивают адаптивное управление различными платформами в составе одной IT-системы, работают с вертикальным и горизонтальным потоками динамических данных.
• WSAN — комплекс специализированных датчиков и инструментов, которые обеспечивают регистрацию физических условий производственной среды (температура, вибрация, уровень загрязнения, влажность воздуха, присутствие электромагнитных помех). Технология применяется для создания масштабируемых сетей диспетчерского управления и систем сбора данных.
• NCS — технология, которая соединяет контуры управления оборудованием с центром принятия решений через коммуникационные сети (CAN, LON, IP/Ethernet). Системы на основе такой технологии осуществляют сбор данных на значительных расстояниях.
• Industrial Robots — роботизированные манипуляторы и мобильные роботы также могут быть средством сбора производственных данных. В добывающей промышленности такие системы применяются для обхода физических ограничений персонала. Они помогают получить ценные сведения там, где это могут сделать только машины.
• Assembly Line — системы, которые осуществляют поэтапный анализ процесса сборки продукта из полуфабрикатов. Для получения достоверной и максимально точной информации используются гибкие инструменты, которые обеспечивают распознавание объектов и идентификацию ресурсов, сбор количественных и качественных данных, обратную исполнительную связь.
• M2M Communication — решения для создания глубоко интегрированных IT-систем, использующих для сбора данных проводные и беспроводные каналы, а также оптические средства мониторинга. Комплексный подход к построению и широкий выбор конфигурации M2M-сети делают такое решение оптимальным для обеспечения бесперебойной работы ресурсоёмких промышленных программ.

В странах Восточной Европы используются различные подходы и комбинации методов для сбора данных. Это связано с тем, что на многих предприятиях можно встретить современное оборудование рядом с устаревшими станками с одним портом HMI/PLC. Гибкие программные решения позволяют объединить все эти агрегаты в общую экосистему.

Что это даст в итоге?

Принимать решения проще, когда вы знаете ответы на важные вопросы:

— сколько ресурсов у вас в распоряжении и когда лучше пополнить запасы;

— как спланировать производство, чтобы уложиться в сроки или снизить себестоимость продукта;

— в каком стоянии оборудование и насколько эффективно оно используется;

— какие вызовы и кризисы вас ждут в ближайшем будущем;

— как решить проблемы быстро и без дополнительных затрат;

— как обеспечить максимальную отдачу от инвестиций в производство.

В условиях жёсткой конкуренции возрастает ценность информации, а значит, и средств для её мониторинга. Также без систематизированного процесса сбора данных на производстве невозможно реализовать решения на базе таких перспективных технологий, как Big Data, Machine Learning и AI. А за ними, как мы знаем, настоящее и будущее промышленности.