车间数字化成功的关键

文章 (9) 2021-07-17 14:24:52

客户已准备好订购,但需要先了解价格和交货日期。您检查成品库存、材料可用性和机器产能。有电话,然后是判断电话。声音被提高,风险被承担。客户最终会得到报价,但可能为时已晚。

这是一种假设情景,但每天都在制造业务中上演。挑战在于数据:如果它可用。数据通常隐藏在孤立的系统中,只是不准确,或者在没有足够的细节或上下文的情况下存储。管理层只能使用估计和直觉,而不是分析决策,这不是经营企业的方式。

车间数字化提供了更好的方法。你想要的数据就在那里,但它被埋得很深。它需要传感器、连接性和云计算才能在上下文中绘制出来。

数字化定义
产品是数字化的:它们作为计算机辅助设计 (CAD) 模型和模拟存在。几十年来,企业资源规划 (ERP)已将业务管理数字化,制造已数字化:可编程逻辑控制器 (PLC) 和 PC 驱动运动、机器人甚至检查,都无需人工输入。缺少的是连接性。

车间数字化是将所有这些系统连接起来并将数据转化为信息。具体细节因制造商和制造工艺而异,但有一个共同的主题:连通性。查询连接的机器,您将获得有关其状况和可用性的实时数据。将此实时流程级数据与生产订单数据相关联,您还将了解现场每项工作的状态以及材料产量和库存水平。

现在将这些数据发送到云端,让员工在需要时访问它。突然间,数据变成了推动更好决策的信息。工人有权进行调查和试验。随着产能和产量的增长,浪费和成本下降。

有些人可能认为这是一个不切实际的梦想。但是,需要考虑以下三个用例:

赋能持续改进
没有人了解流程和机器以及从事这些工作的人员。他们看到并接受问题,但如果没有数据,他们往往无法做出改变。在数据海啸中,基于项目的生产数据与设备性能之间的相关性经常丢失。感觉某些部分制作起来更成问题,现在数据有助于确定问题的严重程度,并为解决问题提供了基础。当生产统计数据进入云端时,所有人都可以访问。使用平板电脑或个人电脑查看数字,工人可以查看和帕累托问题,确定优先级并采取行动,而无需等待工程师研究或管理人员做出决定。

提高资产利用率
计划内维护旨在防止重大故障,但许多机器和生产线都受到很少关注的微停工的困扰。直接来自设备的自动报告生成有关实际性能的数据,如果需要,每分钟一次,提供前所未有的粒度级别。一旦知道问题,就可以修复它们。

机器调节监控更进一步。基于云的人工智能可以监控关键机器签名并决定何时进行维护以防止质量问题或停机。然后,计算机化的维护管理系统可以检查备用库存,甚至以最大限度地减少生产影响的方式安排维修。

释放占地面积
制造商,尤其是汽车行业的制造商,至少自 1990 年代以来就变得越来越精简,但您仍会看到工厂车间的库存。也许在修复机器故障时订单正在等待,或者可能正在修理工具。机器状况、工具状况和零件可用性等准确、最新的数据可以消除这一挑战。这导致在制品减少和交货时间缩短,释放了被延迟生产订单占用的空间,同时改善的现金流使公司的财务部门感到高兴。

入门
与其直接深入研究,不如考虑进行试点研究。检测机器或过程的一部分,收集数据,将其与上下文对齐并确定它告诉您什么。随着时间的推移,您将能够将这些信号的变化与事件相关联,并确定哪些有用,哪些没用。同时,调查云存储并了解数据分析可以为您做什么。

THE END

发表评论