Як збір даних по обладнанню впливає на ефективність виробництва?

Моніторинг виробничих даних — не новий метод управління, але за останні десятиліття характер процесу істотно змінився. Можна виділити три основні тенденції:

1. Діджиталізація.  Перехід на цифрові дані — значний крок до уніфікації виробництва і найдоступніший спосіб оптимізувати бізнес-процеси. Позбувшись від застарілих методів реєстрації показників, можна відкрити шлях до потужних засобів програмної аналітики.

2. Централізація. Створюючи цілісну екосистему підприємства на базі технології IIoT, ви забезпечуєте необхідною інформацією всіх учасників бізнес-процесів: контролерів виробництва, відділ планування, службу ТОіР, логістичний центр, маркетологів, бухгалтерів і директорат. Централізований метод збору даних прибирає зайві ланки в ланцюжку прийняття рішень, знижуючи бюрократичне навантаження.

3. Автоматизація. Виключаючи людський фактор із процесу збору даних, можна досягти відразу декілька переваг. По-перше, подолати фізичні обмеження з розпізнавання стану обладнання. По-друге, поліпшити аналіз аварійних ситуацій. По-третє, забезпечити моніторинг 24/7/365. По-четверте, оптимізувати витрати часу і трудових ресурсів. І найголовніше — автоматизовані системи можуть безпосередньо передавати дані програмам-по планувальнню

Для кожної категорії можна підібрати масштабоване рішення, що відповідає актуальним запитам, технічним і фінансовим можливостям конкретного підприємства.

SmartEAM, наприклад, розробляє продукти, які допомагають ефективно працювати з даними. Це можуть бути локальні засоби моніторингу або комплексні IT-системи автоматизованого управління виробництвом.

Арсенал інструментів

У філософії Industry 4.0 управління активами відіграє важливу роль. Можна виділити кілька напрямів, які забезпечують IT-систему даними про обладнання:

IIoT/ICPS — рішення, що об’єднує засоби моніторингу фізичної та віртуальної частини (поведінка обладнання в реальному часі й обчислювальні процесиоптимізації). IIoT/ICPS забезпечують адаптивне управління різними платформами у складі однієї IT-системи, працюють із вертикальним і горизонтальним потоками динамічних даних.
WSAN — комплекс спеціалізованих датчиків та інструментів, які забезпечують реєстрацію фізичних умов виробничого середовища (температура, вібрація, рівень забруднення, вологість повітря, присутність електромагнітних перешкод). Технологія призначена для створення масштабованих мереж диспетчерського управління та систем збору даних.
NCS — технологія, яка з’єднує контури управління обладнанням із центром прийняття рішень через комунікаційні мережі (CAN, LON, IP/Ethernet). Системи на основі такої технології здійснюють збір даних на значних відстанях.
Industrial Robots — роботизовані маніпулятори й мобільні роботи також можуть бути засобом збору виробничих даних. У добувній промисловості такі системи застосовуються для обходу фізичних обмежень персоналу. Вони допомагають отримати цінні відомості там, де це можуть зробити тільки машини.
Assembly Line — системи, які здійснюють поетапний аналіз процесу складання продукту з напівфабрикатів. Для отримання вірогідної та максимально точної інформації використовуються гнучкі інструменти, які забезпечують розпізнавання об’єктів та ідентифікацію ресурсів, збір кількісних і якісних даних, зворотний виконавчий зв’язок.
M2M Communication — рішення для створення глибоко інтегрованих IT-систем, що використовують для збору даних дротові й бездротові канали, а також оптичні засоби моніторингу. Комплексний підхід до побудови й широкий вибір конфігурації M2M-мережі роблять таке рішення оптимальним для забезпечення безперебійної роботи ресурсномістких промислових програм.

У країнах Східної Європи використовуються різні підходи й комбінації методів для збору даних. Це пов’язано з тим, що на багатьох підприємствах можна побачити сучасне обладнання поруч із застарілими станками з одним портом HMI/PLC. Гнучкі програмні рішення дають змогу об’єднати всі ці агрегати в загальну екосистему.

Що це дасть у результаті?

Приймати рішення простіше, коли ви знаєте відповіді на важливі запитання:

— скільки ресурсів у вас в розпорядженні й коли краще поповнити запаси;
— як спланувати виробництво, щоб укластися в терміни або знизити собівартість продукту;
— у якому стані обладнання та наскільки ефективно воно використовується;
— які виклики та кризи на вас чекають у найближчому майбутньому;
— як розв’язати проблеми швидко і без додаткових витрат;
— як забезпечити максимальну віддачу від інвестицій у виробництво.

В умовах жорсткої конкуренції зростає цінність інформації, а значить, і коштів для її моніторингу. Також без систематизованого процесу збору даних на виробництві неможливо реалізувати рішення на базі таких перспективних технологій, як Big Data, Machine Learning і AI. А за ними, як ми знаємо, сьогодення і майбутнє промисловості.