Productie-analyses: definitie, belangrijkste use cases en concrete voordelen

Met de komst van Industry 4.0 en het Industrial Internet of Things (IIoT) is een digitale transformatie gaande. De productieve industrie begint analyses te gebruiken gedreven door realtime productiedata, niet alleen om betere, snellere beslissingen te nemen, maar ook om automatisering door het hele bedrijf mogelijk te maken.

Apparatuur verbonden via sensoren en edge devices voedt enorme hoeveelheden data naar cloud-gebaseerde analyseplatforms die data sneller kunnen analyseren en begrijpen dan de menselijke perceptie. Deze data kan vervolgens worden gebruikt om realtime besluitvorming en significante procesverbetering door het hele bedrijf te drijven.

Dit artikel legt uit wat productie-analyses zijn en geeft use cases ter overweging. Het legt ook de voordelen en doelen van productie-analyses uitgelegd die op elke shopfloor of fabriek worden toegepast.

Wat zijn productie-analyses?

Productie-analyses is het gebruik van machine-, operationele- en systeemdata om productie te beheren en te optimaliseren, inclusief sleutelfuncties zoals onderhoud, kwaliteit en planning. Met accurate en realtime data kunnen fabrikanten betere, snellere beslissingen nemen.

Fabrikanten hebben jarenlang data gebruikt om efficiëntie te verbeteren en hun marktaandeel uit te breiden. Maar de grootste verandering vandaag is hoe data wordt verzameld. Veel bedrijven gebruiken nog steeds gefragmenteerde, traditionele methoden voor data-opname, met personeel dat handmatig factoren controleert en registreert, formulieren invult en bedrijfs- en onderhoudshistorieën voor de machines op de vloer opschrijft. Helaas zijn deze methoden hoogst onnauwkeurig door menselijke fouten. Ze zijn ook tijdrovend, open voor bevooroordelen, en genereren niet de analysekwaliteit die nodig is voor accurate besluitvorming.

Maar met digitale transformatie gaande in de productie, kunnen verbonden apparaten de arbeid die geassocieerd is met handmatige data-verzameling en documentatie reduceren. En omdat deze technologie en software geavanceerde analyses en algoritmes gebruiken, zijn de afgeleide inzichten realtime en veel meer actiegericht.

Geautomatiseerde machine data-verzameling drijft de volgende generatie productie-analyses, wat een myriade van geavanceerde use cases ontgrendelt die variëren van simpele monitoring en diagnostiek tot voorspellend onderhoud en procesautomatisering.

In productie-analyses kan data-opname die gebeurtenissen registreert, worden benut om apparatuurbenutting te verhogen, kosten te verlagen, procesverbetering te drijven, menselijke fouten te reduceren, en dit op een diepgang die accurate machinecondities en trends in productie onthult.

Belangrijkste use cases voor productie-analyses

Realtime productiedata verandert de productieve industrie dramatisch. Laten we verschillende productie-analyses use cases overwegen die realtime machine-connectiviteit in de productie mogelijk heeft gemaakt:

Foutvoorspelling en preventief onderhoud

Preventieve onderhoudsprogramma's bestaan al tientallen jaren in de productie. Het idee is dat door gebruiks- of tijdsgebaseerde programma's, onverwachte storingen minder waarschijnlijk zijn. Door analyses toe te passen, kan realtime data worden benut om meer te doen dan storingen te voorkomen.

Het kan met hoge nauwkeurigheid de waarschijnlijkheid van een storing en het moment dat deze zal optreden voorspellen. Dit verlaagt kosten door technici toe te staan reparaties uit te voeren op het optimale moment van de machine en onderdelen te stagen. Dit vermindert algehele downtime en verhoogt productiviteit.

Lees meer over voorspellende analyses in de productie.

Vraagvoorspelling en voorraadbeheer

Vraagvoorspelling is cruciaal voor moderne fabrikanten en het hebben van volledige controle over de toeleveringsketen stelt beter voorraadbeheer in staat.

Maar vraagplanning kan complex zijn. Met de toevoeging van data science methoden, kan end-to-end controle van de toeleveringsketen worden gebruikt in combinatie met realtime shopfloor data om inkoop, voorraadbeheer en transport beter te managen. Hoogst accurate vraagplannen kunnen worden gegenereerd die trends identificeren die anders onopgemerkt zouden blijven.

Met een beter begrip van hoe lang het duurt om onderdelen te maken, hoe lang job runs zullen duren, en de verwachte kosten en winst van een gegeven job, kunnen fabrikanten hun behoefte aan materiaal beter schatten om de planning te verbeteren.

Prijsoptimalisatie

Cyclus-tijden spelen een grote rol in prijzen. En het weten van precieze tijden voor onderdeelaanmaak en de bijbehorende kosten stelt accurate kostmodellen en geoptimaliseerde prijsstrategieën in staat. Ze te laag instellen verlaagt winstgevendheid, terwijl ze te hoog instellen de vraag kan beïnvloeden. Een geavanceerd analyseplatform voor de productie kan deze data naar voren brengen om ervoor te zorgen dat prijzen correct worden ingesteld. MachineMetrics kan fabrikanten helpen hun jobstandaarden te optimaliseren om accurate cyclus-tijden te garanderen.

Garantieanalyse

Voor veel fabrikanten kan garantieondersteuning een afvoer zijn. Vaak bestaan garanties uit een "one-size-fits-all" benadering die meer algemeen is. Dit laat onzekerheid en onverwachte problemen in de vergelijking.

Door data science toe te passen en informatie vast te leggen van actieve garanties in het veld, kunnen producten worden verbeterd of gewijzigd om falen en daarmee kosten te reduceren. Het kan ook leiden tot meer geïnformeerde iteraties voor nieuwe productlijnen om proactief veldklachten te voorkomen.

Robotisering

De evolutie van AI en geavanceerde machine learning algoritmes hebben de opkomst van robotica nagenoeg onvermijdelijk gemaakt. En naarmate deze robots verbeteren, zal de data die ze leveren bij de uitvoering van hun taken toenemen.

Door deze data op te nemen in een krachtig cloud-gebaseerd productie-analyseplatform, kan kwaliteit op micro-niveau worden gecontroleerd. De evolutie van robotica zal ook leiden tot verbeterde machineconstructie van OEM-machinebouwers.

Productontwikkeling

Eén van de kostbare processen in de productie is productontwikkeling. Om competitief te blijven, moeten bedrijven betalen voor R&D om nieuwe productlijnen te creëren, bestaande modellen te verbeteren en nieuwe waarde-toevoegende diensten te ontwikkelen.

Vroeger werd dit gedaan door excessieve iteratieve modellering om bij het beste product te komen. Maar nu maken data science en geavanceerde productie-analyses het mogelijk dat een groot deel van dit proces gesimuleerd kan worden. Met "digitale tweelingen" en andere modelleringsmethoden kunnen realistische omstandigheden virtueel worden gegenereerd om prestaties te voorspellen en R&D-kosten te reduceren.

Computer Vision Applicaties

Geautomatiseerde kwaliteitscontrole is een lange weg afgelegd. Het is geëvolueerd van tripsensoren, draaddraden en andere mechanische apparaten tot een hoogst gesofisticeerde verzameling geavanceerde optische apparaten. Door deze apparaten te koppelen aan data-verzameling, kunnen sensoren data toevoegen aan de stroom via optica, temperatuur en geavanceerde vision-applicaties zoals thermische en infrarood detectie om stops nauwkeurig te controleren. Dit stelt ook hogere snelheden, lagere arbeid en de heilige graal van elke fabriek – "lights out" productie – in.

Toeleveringsketensrisico's managen

Net als de data die van productiemachines komt, kan data ook worden vastgelegd van materialen in transit en direct verzonden van leveranciersapparatuur naar het softwareplatform om end-to-end zichtbaarheid in de toeleveringsketen te helpen bieden.

Met productie-analyses kunnen bedrijven hun toeleveringsketens in een "control tower" formaat managen, middelen sturen en omsturen om op te spoeden of te vertragen. Ze kunnen ook reservevoorraden en buffervoorraden bestellen wanneer nieuwe vraag wordt gedetecteerd en secundaire leveranciers activeren wanneer storing optreedt.

Voordelen van productie-analyses

Contextueel bewustzijn is cruciaal voor geavanceerde productiesystemen. Productie-analyses leveren dat bewustzijn in realtime. Dit maakt bedrijven competitiever omdat kosten, kwaliteit, productontwikkeling en klanttevredenheid geoptimaliseerd worden. Productie-analyses stelt bedrijven in staat om productiviteit en winstgevendheid te verbeteren door de massive datastroom te benutten die gegenereerd wordt door hun productieapparatuur. Met intuïtieve visualisatietools, dashboards, machine learning algoritmes en geavanceerde analyses zijn actionable insights beschikbaar voor managers en besluitnemers door het hele bedrijf.

We geloven dat de voordelen van productie-analyses in drie verschillende categorieën vallen:

Kostenreductie

Omdat processen kunnen worden geoptimaliseerd met de inzichten die in analyses onthuld worden, kunnen kosten aanzienlijk worden verlaagd. De groei van robotica, evenals autonoom of semi-autonoom machine besluitvorming, verlaagt arbeid. Hetzelfde geldt voor voorspellende en voorschrijvende onderhoudsprogramma's die bewijs zijn geleverd om kosten te verlagen en productiviteit te verhogen door downtime te verlagen en onderdelenvoorraden beter te beheren.

Omzetverhoging

Met realtime inzichten beschikbaar in productie, voorraadbeheer en vraag- en aanbodplanning, kunnen fabrikanten snel reageren op veranderingen in vraag. Stel de data vertelt hen dat ze zich de maximale capaciteit naderen. Dan kunnen ze overwerk toevoegen, capaciteit toevoegen, processen wijzigen of andere aspecten van productie aanpassen om te reageren en levertijden te handhaven.

Overige voordelen

Met de toename in mogelijkheden die productie-analyses bieden, zijn er ook overige voordelen. Deze omvatten verminderd energieverbruik, veiligere milieu-protocollen, verminderde compliance-fouten en verhoogde klanttevredenheid.

Doelen van productie-analyses

Traditionele data-verzameling binnen de productie was gefragmenteerd en foutgevoelig. Het was ook lastig om data te vertalen naar betekenisvolle actie en besluitvorming. Of de informatie was vertraagd, onvolledig, of bevatte ongewilde menselijke bevooroordelen (zoals het afronden van deelgetallen of downtimes). Productie-analyses zoekt data te desilo, het in realtime te analyseren, en het te gebruiken om betere, snellere beslissingen over het hele bedrijf mogelijk te maken, of zelfs die beslissingen volledig te automatiseren.

Door problemen te detecteren voordat ze optreden, kunnen productieprocessen worden geoptimaliseerd, en kan de algehele apparatuurbenutting aanzienlijk worden verbeterd. Het helpt ook toeleveringsketens te stroomlijnen en transparantie in ze te creëren. Omdat productie-analyses geavanceerde machine learning algoritmes gebruikt, kan het helpen kansen te identificeren en processen te optimaliseren.

Zoals gezien in de productie-analyses use cases hierboven, kan productgebruik worden opgenomen in de nieuwe ontwikkeling van producten. En naast digitale tweelingstechnologie en inkomende garantie-informatie, kan het nieuwe, betere producten drijven met verlaagde falingspercentages en lagere productiekosten. Dezelfde use case voorbeelden kunnen verhoogde doorvoer drijven door snel personeel te waarschuwen voor problemen op machine-niveau. Dit vermindert downtime en schrotpercentages.

De juiste oplossing selecteren

Het gebied van de productie ondergaat aanzienlijke veranderingen door de ontwikkeling van technologieën die productiedata kunnen verzamelen en benutten om dagelijks betere beslissingen te nemen.

Toch, bij het nemen van een beslissing over de juiste oplossing om analyses op de shopfloor mogelijk te maken, zouden fabrikanten een paar sleutelwaardeproposities moeten overwegen. Hier zijn enkele vragen om te stellen bij het overwegen van een oplossing:

• Kan de oplossing productiedata in realtime verzamelen?
• Wat is de bron van de productiedata? Apparatuur, mensen, of systemen? Alle bovenstaande?
• Is de data gestandaardiseerd in een model dat gemakkelijk kan worden gepropageerd in out-of-the-box rapporten alsook geconsumeerd door andere beheersystemen (MES, ERP, CMMS)?
• Hoe snel kan de software u waarde opleveren? Welke problemen lost het op?

We willen u graag kennismaken met MachineMetrics Productie-analyse Software. Ons platform stelt de realtime, autonoomse verzameling van machine-data in voor accurate productierapportage. Stakeholders op verschillende niveaus van de operatie kunnen eenvoudig out-of-the-box rapporten en visualisaties consumeren om downtimes te reduceren, productieknelpunten te identificeren, capaciteit te verhogen, uw belangrijkste KPI's te tracken, en complete zichtbaarheid en controle van de shopfloor in te schakelen.

Leer meer over onze oplossing door vandaag nog een demo te boeken met ons team.