Rola danych w lean manufacturing

Rola danych w lean manufacturing

Nowoczesna technologia - analityka Big Data i sztuczna inteligencja weszły w ciągu ostatnich kilku lat do różnych branż, w tym do produkcji. W nadchodzących latach będą kontynuowane postępy w procesach systemowych i operacjach pracy. Jak duże zbiory danych i sztuczna inteligencja stworzą usprawnione i wydajniejsze procesy. Monitorowanie produkcji wchodzi na zupełnie nowy poziom. Uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja i analityka dużych zbiorów danych będą miały znaczący wpływ na różne branże w nadchodzących latach.


Czy duże zbiory danych odgrywają rolę w odchudzonej produkcji?

Potencjał uczenia maszynowego w zakresie optymalizacji w czasie rzeczywistym dopiero zaczyna się ujawniać, a ewolucja technologii będzie przyspieszać w ciągu najbliższych lat. Przemysł 4.0 to koncepcja gdzie monitorowanie produkcji zasadniczo opiera się o uczenie maszynowe opiera się na analizie dużych zbiorów danych i sztucznej inteligencji.


Technologie te mogą przynieść wiele rzeczy, ale prawdopodobnie jedną z największych korzyści, jakie oferują, są usprawnione i wydajniejsze procesy. Big data i analityka mogą szkolić sztuczną inteligencję, która następnie będzie kontrolować i zasilać zautomatyzowane systemy. Zautomatyzowane systemy zwiększą wówczas - lub w niektórych przypadkach całkowicie zastąpią - pracę ludzką. Zobacz pracowników magazynu robotów Amazon, aby zobaczyć prawdziwy przykład.

Wpływ Big Data na produkcję

Tradycyjnie nie zobaczysz tych wzorów ani trendów nigdzie poza końcem linii produkcyjnej. Do tego czasu szkoda zostaje wyrządzona, zwłaszcza jeśli problemy lub komplikacje są poważne. Analizy predykcyjne i duże zbiory danych mogą temu zapobiec.

Zmniejszenie marnotrawstwa w procesach

Głównym problemem związanym z odchudzoną produkcją jest wytwarzanie odpadów i wpływ na środowisko, jaki ma się podczas pracy. Analityka Big Data, uczenie maszynowe i systemy symulacji mogą pomóc organizacjom zidentyfikować bardziej ekonomiczne i wydajne możliwości przy jednoczesnym zmniejszeniu całkowitej ilości wytwarzanych odpadów.

Ponadto technologie te mogą usprawnić procesy, czyniąc je bardziej wydajnymi i niezawodnymi - zmiana, która sama w sobie ma sposób na zmniejszenie ilości odpadów. Pokonywanie słabości jest podstawową zasadą odchudzonej produkcji.

Wykorzystanie danych w nowoczesnej produkcji

Fabryki i zakłady produkcyjne przyszłości będą polegać na monitorowaniu produkcji poprzez jej automatyzację i skalowalność. Harmonogramy będą zautomatyzowane i będą podlegać bezpośredniemu wpływowi podaży i popytu i będą wytwarzać mniej lub więcej dobra w zależności od zmian rynkowych. Z tego powodu duże zbiory danych, zaawansowana analityka i sztuczna inteligencja staną się krytyczne dla sukcesu branży.

Jak szybciej i bardziej elastycznie reagować na zmiany

Obsługa klienta i wsparcie są chamskie w produkcji, ściśle biorąc pod uwagę sprawność informacji zwrotnych i wpływ. Na przykład, jeśli duża grupa demograficzna klientów mówi o problemie z produktem, w tradycyjnej produkcji wdrożenie niezbędnych ulepszeń zajmuje dużo czasu, nawet przy niewiarygodnie uproszczonych procesach.

W szczególności duże zbiory danych, analizy i technologie predykcyjne mogą pomóc markom i organizacjom reagować znacznie szybciej i dokładniej na skargi i obawy klientów. W efekcie powyższe technologie usprawniają cały proces, co jest korzystne dla wszystkich - zarówno marek, jak i konsumentów.

Monitorowanie produkcji i ulepszenie procesu konserwacji prewencyjnej

Konserwacja zapobiegawcza jest niezbędna z wielu powodów, zwłaszcza gdy instalacja lub sprzęt muszą pozostać sprawne. Twoje terminy pozostają na miejscu, a łańcuch rozwoju pozostaje stabilny i niezawodny. Ale co by było, gdyby istniał sposób, aby naprawdę dowiedzieć się, że coś jest nie tak z twoim sprzętem, zanim utknie lub spowoduje problemy?

Wyposażając sprzęt produkcyjny w czujniki i synchronizując te urządzenia z platformami analitycznymi i uczenia maszynowego, konserwacja zapobiegawcza i monitorowanie produkcji (np. sprzętu) mogą stać się niezwykle wydajne. Przestoje znacznie się zmniejszą, jeśli nie znikną całkowicie.

Zarządzanie zgodnością - identyfikacja zjawisk

Czujniki i narzędzia monitorujące są niezbędne w przypadku maszyn i sprzętu, które wymagają zgodności, przejrzystości i identyfikowalności. Wydajność i szkolenia, scenariusze użytkowania i zależność między człowiekiem a maszyną mogą być śledzone i analizowane. Zapewnia to wiele rzeczy, w tym poprawę bezpieczeństwa i ochrony pracowników, zwiększenie wydajności i niezawodności oraz prawdziwy wgląd w ogólną jakość produkcji.

Na przykład w opiece zdrowotnej szpitale wykorzystują systemy takie jak ten do identyfikacji lekarzy, pielęgniarek i specjalistów z wysokim wskaźnikiem błędów medycznych, aby mogli je odpowiednio zastąpić. Systemy, o których mówimy, stały się powszechne również w branży produkcyjnej i deweloperskiej, zwłaszcza w tych, których dotyczą praktyki „odchudzone”.

Dane w służbie jakości

Ogólnie rzecz biorąc, gdy pracujesz nad ulepszeniem procesu, systemu lub szeregu mechanik, w procesie poświęca się odrobinę jakości. Nie zawsze jest to prawdą, ale nie jesteśmy tutaj, aby dyskutować o semantykę. Chodzi o świadomość tego, że to się dzieje.

Korzystanie z oprogramowania i dużych zbiorów danych może jednak zapewnić, że jakość pozostanie na najwyższym poziomie bez względu na to, co się zmieni, ewoluuje lub zastąpi. Dzieje się tak, ponieważ zyskujesz dostęp do bardziej niezawodnej serii systemów raportowania i monitorowania, które zapewniają dokładny obraz jakości i wydajności w całym łańcuchu dostaw i rozwoju.

Big Data a lean manufacturing - podsumowanie

Korzystanie z oprogramowania i dużych zbiorów danych może jednak zapewnić, że jakość pozostanie na najwyższym poziomie bez względu na to, co się zmieni, ewoluuje lub zastąpi. Dzieje się tak, ponieważ zyskujesz dostęp do bardziej niezawodnej serii systemów raportowania i monitorowanie produkcji, które zapewniają dokładny obraz jakości i wydajności w całym łańcuchu dostaw i rozwoju.

Tradycyjnie nie zobaczysz tych wzorów ani trendów nigdzie poza końcem linii produkcyjnej. Do tego czasu szkoda zostaje wyrządzona, zwłaszcza jeśli problemy lub komplikacje są poważne. 



Klienci i partnerzy

EBKF partner RICOH
EBKF partner EASY ROBOTS