Η βιομηχανική ανάλυση (industrial analytics) είναι ένας πυλώνας του Smart Manufacturing. Όταν το οικοσύστημα δεδομένων και η προσέγγιση που βασίζεται στα δεδομένα οδηγούν την επιχείρηση, οι τεχνικές συλλογής, παρακολούθησης και ανάλυσης δεδομένων που περιλαμβάνει η βιομηχανική ανάλυση αποτελούν θεμελιώδες στοιχείο.
Βιομηχανική ανάλυση: όταν μια κρίση οδηγεί την καινοτομία
Η κληρονομιά αυτών των τελευταίων δύσκολων – και τραγικών – ετών είναι εκεί για να τη δουν όλοι και νέα επιχειρηματικά μοντέλα και μοντέλα διαχείρισης περιουσιακών στοιχείων έχουν υιοθετηθεί στις μεταποιητικές εταιρείες για να διασφαλιστεί η επιβίωση.
Η απομακρυσμένη διαχείριση της λειτουργίας, η ψηφιακή συνεργασία με τους διαφορετικούς συμμετέχοντες στην αλυσίδα αξίας που απαιτεί άμεση ανάλυση δεδομένων εργοστασιακών, logistics και διανομής. Είδαμε την εκθετική ανάπτυξη των λύσεων IoT και IIoT ως λογική συνέπεια, το αίτημα και την ανάπτυξη του Digital Twin για την προσομοίωση της συμπεριφοράς πολύπλοκων συστημάτων στο σχεδιασμό, την παραγωγή, τη συντήρηση, μέχρι την πώληση, όλα τα μοντέλα και τα φυσικά συστήματα που επιτρέπουν τον βιομηχανικό αυτοματισμό, εργαλεία ιχνηλασιμότητας και συστήματα εντοπισμού σε πραγματικό χρόνο που επηρεάζουν τον κύκλο ζωής ενός “έξυπνου” προϊόντος.
Όλα αυτά και πολλά άλλα είχαν εντυπωσιακή επιτάχυνση με την παγκόσμια κρίση υγείας και αντίκτυπο σε ολόκληρο το σύστημα παραγωγής και διανομής στον κόσμο. Επομένως, προτού να είναι εφαρμογές και λύσεις, τα βιομηχανικά αναλυτικά στοιχεία είναι ένα παράδειγμα που καλύπτει ολόκληρη τη διαδικασία ζωής του προϊόντος, το μόνο χρήσιμο εργαλείο για τη βελτίωση των δεδομένων, ή μάλλον, τα Big Data.
Βιομηχανική ανάλυση: ποια πλεονεκτήματα στο Smart Factory
Η βιομηχανική ανάλυση περιλαμβάνει εφαρμογές παρακολούθησης και ανάλυσης δεδομένων, όπως τα SCADA τελευταίας γενιάς (όπως το HMI-SCADA iFix ή το Cimplicity της GE Digital), που μπορούν να παρέχουν πληροφορίες για ροές παραγωγής, ανωμαλίες και logistics, καθώς και προγνωστικά όπως AI και Μηχανική Μάθηση , που επιτρέπουν νέες μεθόδους λειτουργίας, βελτιώνουν τη χρήση των πόρων για να εγγυηθούν τη μέγιστη ευελιξία για την αντιμετώπιση των αλλαγών της αγοράς.
Επομένως, οι λύσεις βιομηχανικών αναλυτικών εφαρμογών επιτρέπουν τη συλλογή και επεξεργασία δεδομένων με σκοπό τη βελτιστοποίηση της χρήσης τους: δεν είναι πλέον απλώς θέμα απόκτησης δεδομένων για εξαγωγή πληροφοριών, αλλά δημιουργία ψηφιακών μοντέλων για την ερμηνεία των Μεγάλων Δεδομένων, προκειμένου να διασφαλιστεί καλύτερη επιχειρησιακή συνέχεια και διαχείριση πόρων.
Χάρη επίσης στις τεχνολογίες Internet of Things, η βιομηχανική ανάλυση επιτρέπει στους Chief Operating Officers να ανταποκρίνονται άμεσα στις ροές ζήτησης, αλλά και να ενεργοποιούν διαδικασίες που προβλέπουν πιθανές ανωμαλίες, βλάβες και διακοπές λειτουργίας με συνεχή ανάλυση των δεδομένων παραγωγής.
Η λογική συνέπεια είναι η βελτίωση των προϊόντων και η βελτιστοποίηση της χρήσης των πόρων, τόσο στα εργοστάσια όσο και στους επαγγελματικούς πόρους.
Η βιομηχανική ανάλυση επιτρέπει τη σύγκριση των συλλεγόμενων δεδομένων και τον καλύτερο προγραμματισμό της παραγωγής, εντοπίζοντας τυχόν προβλήματα εκ των προτέρων: η αναλυτική επεξεργασία των Big Data επιτρέπει επίσης τον έλεγχο της ποιότητας των προϊόντων μέσω περιοδικών και ακριβών δοκιμών.
Επιπρόσθετα, στον τομέα της μεταποίησης, η προγνωστική συντήρηση των μηχανημάτων είναι ένα από τα σημαντικότερα οφέλη των βιομηχανικών αναλυτικών στοιχείων, που επηρεάζει την απόδοση των εγκαταστάσεων και των γραμμών παραγωγής.
Μετάφραση:
Λάμπης Κουζούμπασης, Μηχανικός Συστημάτων Ελέγχου,
ΚΗΡΕΑΣ ΠΡΟΗΓΜΕΝΕΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΕΣ ΙΚΕ