Prestatiebewaking:uitdagingen, oplossingen en voordelen

Veel industriële organisaties zijn op zoek naar digitaliseringsinspanningen om de bedrijfsvoering te verbeteren en de efficiëntie te vergroten. Een belangrijk gebied dat veel aandacht krijgt, is het gebruik van IoT en analyses om de prestatiebewaking van industriële apparatuur en processen te verbeteren en te verbeteren.

RTInsights heeft onlangs gesproken met Andreas Steidele, Senior Enterprise Sales Executive bij Siemens. We bespraken de industriële uitdagingen voor prestatiebewaking, hoe Siemens MindSphere kan helpen en de voordelen van het gebruik van een dergelijke IoT-oplossing. Hier is een samenvatting van ons gesprek.

RTInsights:wat zijn de uitdagingen in de branche als het gaat om prestatiebewaking?

Steidele: Een van de grootste uitdagingen waarmee fabrikanten jarenlang te maken hebben gehad, is de handmatige invoer van gegevens met behulp van papieren tools. Ik denk dat de meest gebruikte tool nog steeds Excel is. En dit is natuurlijk een tool die niet geschikt is voor digitalisering. Je krijgt menselijke fouten en transcriptieproblemen. U kunt er nooit zeker van zijn dat uw gegevens waar zijn.

Een andere uitdaging komt voort uit het gebrek aan standaardisatie van methoden voor het vastleggen van gegevens. Als u veel verschillende tools in uw bedrijf heeft, kunnen deze tools allemaal anders werken en verschillende algoritmen hebben om gegevens vast te leggen en te presenteren.

Het apparatuurlandschap is ook een uitdaging omdat ze, vooral in grotere fabrieken, veel verschillende soorten apparatuur hebben geërfd of meegebracht. Ze hebben een heterogeen apparatuurlandschap met verschillende hardware en software. Dat maakt het moeilijk om verbinding te maken met elk apparaat en überhaupt de gegevens uit je apparatuur te krijgen.

Tot slot, de laatste uitdaging is de ontbrekende intelligentie die u nodig heeft om uw gegevens inzichtelijk en beschikbaar te maken, zodat u uw conclusies kunt trekken en er waarde uit kunt halen.

RTinsights:welke technologieën en welke oplossingen van Siemens helpen deze uitdagingen aan te gaan?

Steidele: Siemens biedt de industriële IoT as a service-oplossing genaamd MindSphere, die in de cloud wordt gehost. Het onderhoudt een opslagplaats van gegevens die u vanaf uw apparatuur en machines naar de cloud verzendt. De gegevens bevinden zich in een specifiek gegevensmodel. Het wordt gedefinieerd op basis van uw bedrijfsmiddelen en machines en heeft een context eromheen.

Daarnaast hebben we MindSphere-applicaties. Deze applicaties gebruiken de gegevens in MindSphere om analyses en andere functies uit te voeren. In het geval van prestatiebeheer geeft het de KPI's weer die u hebt gedefinieerd en krijgt u gegevens over hoe uw machines zich gedragen op het gebied van kwaliteit, prestaties en onderhoud.

We hebben verschillende applicaties die samenwerken om een ​​zeer robuuste oplossing voor prestatiebewaking te creëren:

• SIMATIC Notifier levert waarschuwingen en stelt managers in staat de toestand van hun machines wereldwijd te volgen en te bewaken. Hiermee kunt u drempels instellen en tijdreeksgegevens in MindSphere controleren. Een manager kan op basis van die gegevens een workflow in de app implementeren.
• SIMATIC Performance Insight biedt machine- en fabrieksprestaties in één oogopslag. Managers hebben via de app toegang tot het volledige prestatieoverzicht van hun machines, productielijnen en wereldwijde fabrieken. Managers kunnen ook prestatie-indicatoren in de loop van de tijd volgen en gegevens analyseren in bijvoorbeeld geselecteerde tijdsperioden om ongebruikt prestatiepotentieel te detecteren.
• SIMATIC Collaboration Board biedt een gezamenlijke oplossing om productieproblemen aan te pakken. Met de app kunnen managers problemen en oplossingen delen tussen teams en locaties. Ze kunnen ook taken toewijzen en beheren, en de status van problemen en oplossingen volgen.

MindSphere integreert de mogelijkheden van deze applicaties en stelt gebruikers in staat om end-to-end workflows op te zetten voor prestatiebewaking. Met de oplossing kan een typische situatie zijn dat een manager een waarschuwing krijgt dat er iets mis is. De manager bekijkt en analyseert KPI's en andere statistieken om het probleem te begrijpen. Vervolgens kan de manager de samenwerkingsdatabase doorzoeken om te zien of er al een oplossing voor het geïdentificeerde probleem bestaat. Zo niet, dan kunnen ze verschillende methoden gebruiken om het probleem op te lossen en te documenteren wat werkte, zodat iedereen die in de toekomst met het probleem te maken krijgt, van hun werk kan profiteren.

RTinsights:Wat zijn de voordelen wanneer een dergelijke IoT-oplossing wordt gebruikt?

Steidele: Als u de juiste IoT-oplossing heeft, zijn al uw bedrijfsmiddelen verbonden en verzendt u gegevens naar een cloudruimte. Op die manier is het niet alleen lokaal, maar wereldwijd beschikbaar, zodat u overal ter wereld toegang hebt tot deze gegevens. Dit is waarschijnlijk het grootste voordeel van MindSphere. U heeft wereldwijd gegevens beschikbaar om uw machines of bedrijfsmiddelen op een zeer eenvoudige manier te verbinden via de IoT-protocollen.

Vervolgens kunt u deze gegevens gebruiken en een stap verder gaan. U kunt inzoomen op de analyses en deze gebruiken om problemen met uw machines te identificeren en op te lossen. Als uw machines niet goed presteren, is uw doorvoer lager. Prestatiemonitoring via MindSphere biedt een krachtig hulpmiddel om ervoor te zorgen dat uw kwaliteit aan de verwachtingen voldoet en dat u actie kunt ondernemen en continue verbeteringen kunt aanbrengen aan prestaties, kwaliteit, enz.

Een ander ding om op te merken is dat prestatiemonitoring en de samenwerkingsmogelijkheden van MindSphere onmiddellijke verbeteringen bieden, en ze kunnen de hoeksteen zijn voor bedrijven die een digitale transformatie doormaken.

RTinsights:Kunt u enkele voorbeelden geven van hoe deze voordelen worden gerealiseerd?

Steidele: Ik zal u een eenvoudig voorbeeld geven, onderhoud. Als je je vóór IoT voorstelt, wanneer er een probleem was met de machine, moest het bedrijf de servicelijn bellen. Vervolgens moest een technicus de telefoon opnemen en uitzoeken wat er mis is met de machine. Hoogstwaarschijnlijk moesten ze mensen ter plaatse sturen, kijken wat er aan de hand was en vervolgens proberen het te repareren.

Met nieuwe digitaliseringsinspanningen met IoT kunt u deze gegevens beschikbaar hebben op de servicelocatie. Het is niet nodig om iemand op pad te sturen om te zien wat er aan de hand is. Dit virtuele inzicht in de machine, in de parameters van de machine, in het gedrag van de machine, vanaf een andere locatie. U kunt uw conclusies trekken en vervolgens, als u het moet repareren via een update, service-update, software, bugfix, hotfix, wat het ook is, u kunt dit op afstand doen. Of, als het niet op afstand kan, arriveert de servicemonteur al en weet waar hij op moet letten.

Service- en onderhoudswerkzaamheden kunnen dus vaak virtueel en sneller worden uitgevoerd. Dit levert grote kostenbesparingen op, omdat u tijd, reizen en manuren bespaart.

Een ander voorbeeld is de prestatie. Toen alles ter plaatse was, kon je alleen de prestatiegegevens van een enkele machine of een enkele fabriek bekijken. Het was moeilijk om de prestaties van lijnen of installaties van ergens anders te vergelijken, omdat de gegevens meestal niet wereldwijd beschikbaar waren. Erger nog, de gegevens werden op verschillende manieren verzameld van site tot site, dus iedereen had zijn eigen rekeninspanningen.

Met prestatiemonitoring met het industriële IoT kunt u elke site of elke lijn op dezelfde manier meten. Zo kun je je gegevens vergelijken, omdat je één bron van waarheid hebt. Zo kunt u de prestaties van uw lijnen en installaties benchmarken. U kunt conclusies trekken en zien welk recept het beste werkt, welke ploeg het beste werkt, of wie misschien wat opleiding nodig heeft om te leren hoe ze hun machinelijn efficiënter kunnen bedienen.