De relatie tussen voorspellend onderhoud en digitale transformatie

Aanpassen aan digitale transformatie

Er zijn veel digitale transformatietrends in de maakindustrie. Additive manufacturing, verbonden apparaten, cloudservices en meer helpen bedrijven controle te krijgen in een steeds veranderende wereld. Veel bedrijven hebben het over digitale transformaties, maar recente gebeurtenissen hebben aangetoond dat technologie nog steeds wordt aangedreven door traditionele factoren, zoals natuurlijke hulpbronnen, bevolking en ziekte.

We hebben al besproken hoe 3D-printen de digitale transformatie heeft gestimuleerd. Het volgende zal snel ingaan op voorspellende technologie die de productie bevordert en de drijfveren die momenteel de druk van industrieën naar een digitale toekomst versnellen. Later zullen we bekijken hoe data, dashboards en cloud computing de digitale transformatie beïnvloeden.

Voorspellende gegevens:flexibel en snel zijn

Met voorspellend onderhoud kunt u zien wanneer een machine onderhoud nodig heeft. Dit gebeurt door middel van data en is waardevol gebleken. De term voorspellend onderhoud bestaat al jaren en is vaak een relatief gemakkelijke manier om het rendement op de investering (ROI) voor het adopteren van nieuwe technologie aan te tonen. Naarmate er echter voldoende datasets worden verzameld, kan er veel meer worden gedaan met voorspellende vaardigheden. Bedrijven willen zo flexibel en snel mogelijk zijn om zich aan te passen aan de marktbehoeften.

Het implementeren van voorspellend onderhoud heeft zijn eigen uitdagingen. In een toekomstig artikel zullen we ingaan op deze uitdagingen, samen met enkele beste mitigerende praktijken.

Figuur 1. Een cobot die samenwerkt met een mens met behulp van een HMI. Afbeelding gebruikt met dank aan SYSPRO

Hoewel digitale transformaties de flexibiliteit kunnen verbeteren, hebben bedrijven technologie nodig om toekomstige marktvraag te helpen voorspellen om de verandering voor te blijven. Vraagplanning is een ander voorspellend hulpmiddel dat bedrijven gebruiken om de marktbehoeften voor te blijven. Men zou kunnen stellen dat vraagplanning de manier was waarop vroege samenlevingen kalenders maakten of seizoenen bijhielden.

Een voorbeeld hiervan is het gebruik van vergelijkbare technologie met weergegevens om de toeleveringsketens van allergiemedicatie naar apotheken te beheren. Weergegevens met voorspellende software kunnen bepalen wanneer, waar en welk type allergieën een gebied kunnen treffen.

Deze technologie geeft bedrijven de kans om te reageren op de behoeften van de markt in plaats van te reageren nadat de vraag is ontstaan. Dit voorbeeld is slechts één eenvoudige oplossing om gegevens uit de echte wereld te matchen met middelen en populatie om een ​​efficiënt bedrijfsmodel te creëren.

Digitale versnellers

Digitale transformaties helpen de industrie, maar bedrijven moeten nog steeds de kosten en ROI rechtvaardigen. Zoals veel ondernemers en investeerders zullen vragen, welk probleem lost dit op?

Figuur 2. Veel technologieën gaan over op digitale transformatie.

Om te bepalen waar of hoe snel technologie zal worden toegepast, moet u zich niet concentreren op apparaten en oplossingen. Bedrijven en investeerders moeten zich focussen op problemen. Vaak geldt dat hoe groter het probleem, hoe sneller industrieën oplossingen aannemen.

Onlangs is COVID-19 bijvoorbeeld een van de grootste aanjagers van digitale transformatie ter wereld geworden. Dit antwoord toont niet alleen de kracht van grote problemen aan, maar ook het belang van traditionele drijfveren zoals hulpbronnen, bevolking, ziekte, enz.

De industrie richt zich vaak op oplossingen die kosteneffectief of eenvoudig te integreren zijn. De beste oplossingen zijn echter niet per se de slimste of sterkste, maar wel die zich nauwkeurig en snel aanpassen aan de huidige omgeving.

Deze paradigmaverschuivende momenten helpen ons herinneren dat het vaak het beste is om je op het probleem te concentreren en je niet te laten afleiden door glimmende nieuwe technologie.