Jason Chester, Directeur van Globale Kanaalprogramma's bij InfinityQS, onderzoekt hoe nieuwe technologie en industriële automatisering informatie-automatisering kunnen introduceren.

Automatisering is al decennia de drijvende kracht achter de productievoortgang, aldus Jason Chester, Directeur van Globale Kanaalprogramma's bij InfinityQS. Het vervangen van fysieke taken door automatisering heeft als brug gediend die de industrieën naar het tijdperk van massaproductie bracht dat we vandaag kennen. Bedrijven streven er constant naar om in de voorhoede te blijven van nieuwe technologische ontwikkelingen of nieuwe industriële initiatieven te lanceren. All dit dient het maken van significante efficiëntie- en productiviteitswinsten en uiteindelijk het vergroten van groei en winst.

Vandaag is de overgrote meerderheid van productieprocessen op een of andere manier geautomatiseerd, en wordt alleen maar meer. Maar kan hetzelfde gezegd worden van onze cognitieve activiteiten en informatiegerelateerde processen? Het verzamelen, analyseren en waarde halen uit data is ongetwijfeld de volgende stap in het optimaliseren van industriële processen, toch suggereert de manier waarop dit momenteel wordt behandeld in termen van technologische investeringen en prioritering het tegendeel.

Omdat de grote winsten uit industriële automatisering al zijn behaald, levert het steeds afnemende opbrengsten op. In plaats daarvan moet de productiesector zich richten op de waardevolle data die vaak onbenut of onderbenut in hun productieomgevingen ligt. Hierdoor kan de efficiëntie en productiviteit van productie-operaties dramatisch verbeteren, afval worden geëlimineerd en de productkwaliteit aanzienlijk verbeteren. Het is tijd voor fabrikanten om te schakelen en hun aandacht te richten op de datagedreven kant van industriële productie.

Een Contrast In Geavanceerde Technologie In De Productie

Zelfs in sterk geautomatiseerde industriële omgevingen is het niet ongebruikelijk om procesparameters, productkwaliteitscontroles en labcontroles handmatig vast te leggen, mogelijk nog steeds op papier. In feite is het vrij algemeen. Het monitoren van productieprocessen en kwaliteit zijn simpelweg niet op hetzelfde niveau qua automatisering en technologische innovatie, en de prestaties lijden eronder.

Geavanceerde shopfloor-informatietechnologieën, zoals productie- en kwaliteitsintelligentie-oplossingen, helpen de productieprestaties in realtime te verbeteren door end-to-end productieprocessen te optimaliseren. Het voorkomen dat kleine productiefouten oplopen, of het elimineren van onnodige variabiliteit in een proces, produceert minder afval en minder risico op het creëren van mindere producten die het consumentenvertrouwen kunnen schaden. Wanneer dit opgeschaald wordt over de gehele productielevenscyclus en alle faciliteiten, kunnen de netto verbeteringen significant zijn.

Dit gebeurt in principe door te zorgen dat de juiste data op het juiste moment op de juiste plek beschikbaar is voor de juiste gebruiker en op een manier gepresenteerd wordt die zorgt dat ze constant de best geïnformeerde beslissingen nemen. Dat berust op de effectieve automatisering van deze datagerelateerde processen – van data-acquisitie, statistische analyse en visualisatie.

In verouderde productieomgevingen moet voor elke zinvolle analyse van productie-operaties data eerst worden verzameld, voorbereid, geïmporteerd en handmatig geanalyseerd. Dit is een vervelende verspilling van werknemerstijd – tijd die beter besteed kan worden aan het plaatsen van medewerkers waar ze het meest nodig zijn en het maximaliseren van organisatorische winsten. Wat erger is, het risico op menselijke fouten bij data-invoer is veel hoger dan via een geautomatiseerd systeem, wat leidt tot resultaten en analyses die misschien niet altijd volledig betrouwbaar zijn.

Efficiëntie Verbeteren En Operaties Optimaliseren In De Productie

De weg is open voor informatie-automatisering om de leiding te nemen, aangezien data snel het volgende slagveld wordt in de strijd om efficiëntie en productiviteit. Fabrikanten zouden de kans moeten grijpen om hun dataverzamelingsprocessen te automatiseren of hun handmatige dataverzamelingsprocessen efficiënter en robuuster te maken. Dit kan geïmplementeerd worden in de vorm van getimede dataverzameling, dataverzamelingsworkflows en meer, allemaal gecontroleerd en gericht om werknemers de informatie te geven die ze nodig hebben, wanneer ze die nodig hebben.

Zodra data wordt verzameld, kan het verder worden geanalyseerd op manieren die realtime inzichten en waarschuwingen aan werknemers bieden. We hebben nu de technologische mogelijkheden om moeiteloos data in realtime te verzamelen, die data in realtime te analyseren met behulp van gesofisticeerde algoritmen, en het resultaat van die analyse te presenteren in hoogst intuïtieve visualisaties. Dit maakt besluitvorming veel sneller en effectiever, waardoor kritieke beslissingen in realtime genomen kunnen worden om te garanderen dat productieprocessen optimaal draaien.

In legacy productieomgevingen die niet eens een bescheiden graad van digitale volwassenheid hebben, wordt veel moeite gedaan om stabiele processen te monitoren zodat we klaar zijn om afwijkende of problematische situaties op te sporen. Maar vandaag kan die constante monitoring automatisch worden uitgevoerd. Deze uitzonderingsgebaseerde benadering van monitoring is een cruciale aanpak om operator-inefficiëntie te elimineren. Het wordt nu makkelijker om in realtime op de hoogte te worden gebracht van schendingen of problemen en in staat te zijn om te handelen om issues te voorkomen of te vermijden voordat de schade gedaan is. Waar processen niet optimaal lopen, kunnen productietoepassingen direct inzicht krijgen in waar problemen liggen, of waar ze het meest waarschijnlijk zullen optreden, en proactief ingrijpen voordat er enige impact is op de productieprestaties.

Geniet Van Het Ruimere Perspectief Van Automatisering

Naarmate dataverzameling en -analyse meer geautomatiseerd raakt, vertaalt dit zich ook in bredere inzichten in productieprestaties over het hele bedrijf. Buiten de shopfloor kunnen kwaliteitsprofessionals, operatiemanagers en C-suite executives de enterprise-zichtbaarheid die wordt bereikt door productie- en kwaliteitsintelligentie-oplossingen gebruiken om automatisch gegenereerde dashboards te monitoren en te analyseren. Deze dashboards kunnen in realtime worden gepresenteerd om essentiële data en inzichten weer te geven volgens de rol, toegangsrechten en verantwoordelijkheidsniveau van elke gebruiker.

Besluitvormers kunnen optimale aanpassingen en best practices van top-presterende planten toepassen op alle sites voor enterprise-brede voordelen. Ze kunnen ook kwaliteit vergelijken over meerdere sites, producten, processen, lijnen, shifts of productieruns om continue verbeterkansen te identificeren die leiden tot globale transformatie en exponentiële kostenbesparingen.

Door uw data te verenigen in een gecentraliseerde, gegentraliseerde repository, kunt u de voordelen van enterprise-brede zichtbaarheid en operationele intelligentie benutten, en consistente proces- en kwaliteitsverbeteringen bereiken terwijl u uw organisatie voorbereidt op de volgende stappen in de digitale transformatie. Het omarmen van informatie-automatisering over alle sectoren is de sleutel voor fabrikanten om hun operaties te begrijpen en toekomstbestendig te maken, en vooruit te lopen op concurrenten.