Industrieel IoT & Predictive Analytics: productie-efficiëntie versnellen

Industrial Internet of Things, Industrie 4.0, Digitale Fabriek, en dergelijke, zijn buzzwords die elke marketing-directeur graag gebruikt. Maar hun uitgebreide adoptie vandaag de dag heeft ze in toepasbare technologieën getransformeerd, waardoor fabricanten het universele doel van hogere productiviteit kunnen bereiken.

Het ging om data vanaf het begin. De shopfloor is rijk aan data in alle aspecten; het is kwestie het vast te leggen. Er is vastgesteld dat bijna 3 procent van de Amerikaanse fabricanten hun operationele data aanzapten en nuttige informatie extraheerden. Voor een succesvolle IIoT-overstap moeten bedrijven duidelijk zijn over hun doelen en de beschikbaarheid van menselijke middelen om het een succes te maken.

Doelen die top-down worden afgebroken, zijn het meest redelijk, waardoor teams modulaire kunnen opbouwen. Daarnaast is het belangrijk dat een werkrelatie wordt gevormd die interdisciplinaire coherentie toestaat, want immers is IIoT een samenvoeging van diverse functies. Voorbeelden van bronnen die samenwerken zijn fabrieksingenieurs, technici, SIs, en natuurlijk het management.

Predictive Analytics is een vitale aspect van IIoT zonder welk het hele doel van een overstap teniet gedaan wordt. Het stelt de datablokken in staat om benut te worden en intelligentie in de ware zin te bereiken. In een notendop omvat predictive analytics verbetering van proceskwaliteit en vraagvoorspelling, beide laten organisatieproductiviteit toe. In een Digitale Fabriek is de rol echter veel uitgebreider, reikend in gebieden als machine uptime en het voorkomen van gedwongen uitvallen van apparatuur.

Door real-time data te verwerken die verzameld wordt van sensoren verspreid over de shopfloor, kan predictive analytics operators inzicht geven in machines die gevoelig zijn voor uitval, voordat ze daadwerkelijk breken. Dit stelt operators in staat om reparaties te plannen tijdens rustperiodes in plaats van een fabriekwijde storing te veroorzaken.

Naarmate het volume verzamelde data toeneemt, neemt de mate van automatisering eveneens toe, wat de intelligentie van handmatige processen verhoogt. Systemen kunnen bijvoorbeeld afgesteld worden om machine-operatie automatisch te vertragen als uitval nadert of een drempelwaarde instellen die de levensduur verlengt.

Op dezelfde manier kan de upstream van data operators in staat stellen root cause analyses met grotere nauwkeurigheid uit te voeren, wat de kans op herhaling van een specifieke fout verlaagt.

Al deze voordelen zijn niet theoretisch, maar worden daadwerkelijk geoogst door organisaties wereldwijd. Bijvoorbeeld, het gebruik van predictive analytics bij American Electric Power (AEP), maakte de reparatie van een gasturbine mogelijk vóór de uitval. De vroege waarschuwing bespaarde hen $19 miljoen, wat uitgegeven zou zijn door de complete uitval van de turbine.