Tworzenie stosu technologii produkcyjnych

Fabryki mogą doświadczyć prawdziwego wyzwania przy wyborze oprogramowania i rozwiązań sprzętowych, które zaspokoją ich potrzeby produkcyjne. Szeroka gama opcji może przytłoczyć menedżerów przy wyborze dopasowanego rozwiązania, które zwiększy zarówno efektywność, jak i zapewni wgląd w to, co dzieje się na liniach produkcyjnych.

Jeszcze niedawno normą było poleganie na systemach ERP z ręcznym wprowadzaniem danych, raportami tworzonymi w Excelu i wieloma innymi warstwami oprogramowania, co tylko zwiększało złożoność produkcji dla operatorów. Na szczęście na ratunek przyszły rozwiązania Manufacturing Intelligence, które zapewniają znacznie jaśniejszy obraz tego, co dzieje się w naszych fabrykach. W dzisiejszym artykule omówimy: jak zbudować stos technologii produkcyjnych w 2023 roku. Fabryki mogą doświadczyć prawdziwego wyzwania przy wyborze oprogramowania i rozwiązań sprzętowych, które zaspokoją ich potrzeby produkcyjne. Szeroka gama opcji może przytłoczyć menedżerów przy wyborze dopasowanego rozwiązania, które zwiększy zarówno efektywność, jak i zapewni wgląd w to, co dzieje się na liniach produkcyjnych.

Glosariusz techniczny

Zanim zastanowimy się, jak stworzyć stos technologii produkcyjnych, musimy wyjaśnić kilka podstawowych pojęć związanych z tym tematem. Możesz natknąć się na niektóre terminy odnoszące się do rozwiązań programowych, które mogą nie być wystarczająco jasne z pierwszego podejścia.

• SaaS (oprogramowanie jako usługa): Oprogramowanie jako usługa odnosi się do aplikacji, które nie wymagają dodatkowych procedur pobierania lub instalacji po stronie klienta. Większość z tych aplikacji działa w formacie opartym na chmurze, wykorzystując Internet do interakcji ze swoim interfejsem. Niektóre przykłady aplikacji SaaS to Salesforce, Dropbox, Cisco, Google Workspace i Factbird
• PaaS (Platform as a Service): Platform as a Service to platforma, w której użytkownicy mogą tworzyć niestandardowe aplikacje, nie martwiąc się o infrastrukturę stojącą za tym procesem (pamięć masowa, system operacyjny, aktualizacje itp.). Jest ona głównie przeznaczona do wirtualizacji systemów, takich jak Windows Azure lub AWS Elastic Beanstalk.
• IaaS (infrastruktura jako usługa): Infrastruktura jako usługa zaspokaja potrzeby użytkowników, umożliwiając im pracę z usługami na żądanie bez konieczności zakupu sprzętu. Obejmuje ona infrastrukturę obliczeniową opartą na chmurze, obejmującą serwery, systemy operacyjne, pamięć masową itp. W przeciwieństwie do SaaS lub PaaS, użytkownicy są głównymi odpowiedzialnymi za zarządzanie i utrzymanie systemu operacyjnego. Niektóre popularne przykłady to Amazon Web Services, Cisco Metacloud i Microsoft Azure.
• SMB: producenci z sektora małych i średnich przedsiębiorstw.
• CMMS: komputerowy system zarządzania konserwacją. Jest to oprogramowanie, które centralizuje informacje wymagane do konserwacji, ułatwiając operacje konserwacyjne. W swojej istocie możemy uznać je za bazę danych dla usług konserwacyjnych.
• Wizualny system przepływu pracy: Jest to rozwiązanie pulpitu nawigacyjnego, które zawiera listę instrukcji pracy, aby pomóc operatorom być bardziej wydajnymi w wykonywaniu ich zadań. Chociaż są one zwykle używane w niektórych branżach z dużymi procesami montażowymi (np. w przemyśle motoryzacyjnym), mogą być używane do kilku innych zastosowań, takich jak procedury konserwacji.
• MES: Manufacturing Execution System, znany również jako Manufacturing Operations Software Systems, to oprogramowanie, które umożliwia operatorom i menedżerom monitorowanie, śledzenie i dokumentowanie całego procesu od surowca do gotowego produktu. Współpracują one z oprogramowaniem do planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP).
• CRM: Oprogramowanie do zarządzania relacjami z klientami monitoruje interakcje z obecnymi i potencjalnymi klientami. Są one wykorzystywane do wspomagania procesu sprzedaży i pomagają fabrykom śledzić złożone zamówienia.
• System wyceny: Oprogramowanie Configure-Price-Quote (CPQ) pozwala użytkownikom generować oferty lub propozycje do wysłania do potencjalnych klientów. Pomaga firmom zwiększyć wydajność sprzedaży poprzez automatyzację procesu wyceny i zazwyczaj obejmuje system zapasów, dane wejściowe z działu sprzedaży oraz integrację z CRM.
• WMS: System zarządzania magazynem to oprogramowanie służące do wizualizacji i kontroli zapasów i łańcucha dostaw firmy.
• Rozwiązanie Manufacturing Intelligence: Zwykle dostępne w formacie SaaS, któremu mogą towarzyszyć urządzenia brzegowe, które ułatwiają gromadzenie danych; te rozwiązania programowe pomagają wydobywać dane w czasie rzeczywistym z urządzeń produkcyjnych, a także automatyzować przepływy pracy.
• IoT: Internet Rzeczy można rozumieć jako sieć fizycznych elementów połączonych z czujnikami, oprogramowaniem i innymi technologiami monitorowania, za pomocą których możemy wymieniać dane w czasie rzeczywistym w celu monitorowania, automatyzacji i analizy. IoT pomaga producentom podnieść poziom produkcji dzięki zwiększonej wydajności, nowemu, niezbadanemu potencjałowi produkcyjnemu lub rozpoznać wady procesów produkcyjnych. Możemy znaleźć odniesienia do tego jako IIoT, co oznacza Przemysłowy Internet Rzeczy - obszar, który szczególnie nas dotyczy.
  

Czym jest stos technologii produkcyjnych?

Stos technologii produkcyjnych odnosi się do zestawu oprogramowania, platform i technologii wykorzystywanych przez producentów do wspierania ich działalności. Stosy technologii produkcyjnych pomagają między innymi zarządzać i monitorować projektowanie produktów, łańcuch dostaw, procesy produkcyjne i kontrolę jakości.

Ogólnie rzecz biorąc, celem korzystania z wysokiej jakości schematu stosu technologicznego jest poprawa wydajności przy jednoczesnym utrzymaniu kosztów operacyjnych pod kontrolą i zwiększeniu przewagi konkurencyjnej firmy. Chociaż wielu natychmiast łączy stosy technologii produkcyjnych z ERP, w dzisiejszych czasach musimy wziąć pod uwagę bardziej złożone sieci, w których ERP jest tylko jedną częścią ekosystemu obsługiwanego przez technologie IIoT.

Z czego składa się stos technologiczny dla firm produkcyjnych?

Aby właściwie zrozumieć pojęcie "stosu technologicznego", zacznijmy od przeanalizowania tego ekosystemu oprogramowania/sprzętu jako szeregu warstw.

Pierwsza warstwa dotyczy logistyki. Każda fabryka musi kontrolować napływ surowców, części montażowych w łańcuchu produkcyjnym, wyrobów gotowych i magazynowania. Ta warstwa logistyczna może obejmować WMS, MES lub podobne rozwiązania IIoT.

Następnie pojawia się warstwa produkcyjna, która przetwarza surowce w gotowe produkty. Ta warstwa produkcyjna jest ściśle powiązana z warstwą trzecią, ponieważ przekształca surowce w oparciu o dane wejściowe kierownictwa. Na tym etapie możemy liczyć na systemy zarządzania incydentami (do raportowania/rozwiązywania problemów technicznych), platformy danych monitorowania maszyn, wizualne systemy przepływu pracy, CMMS lub rozwiązania SaaS, takie jak Factbird, dla oprogramowania do analizy produkcji.

Trzecia warstwa odnosi się do kosztów i produkcji, dotyczy szacunkowych kosztów produkcji, obsługuje zamówienia klientów i tworzy podstawy dla procesów produkcyjnych. Na tym etapie liczymy na CRM, systemy wyceny, ERP i aplikacje SaaS (np. Factbird).

Wreszcie docieramy do szczytu tego diagramu stosu technologicznego, czwartej warstwy, Design. To tutaj opracowywane lub modyfikowane są nowe produkty, a następnie instrukcje są wysyłane do trzeciej warstwy w celu oszacowania kosztów produkcji i sprzedaży. Opcje oprogramowania/sprzętu dla tej warstwy zależą głównie od branży. Niektóre nisze są w dużym stopniu zależne od CAD/CAE. Inne pracują z oprogramowaniem do modelowania 3D lub podobnymi aplikacjami projektowymi itd.

Oprócz tego musimy wziąć pod uwagę inne narzędzia w stosie technologicznym każdej firmy produkcyjnej:

Komunikacja: Rozwiązania programowe, takie jak Microsoft Teams, Slack, Google Spaces i podobne, są używane do prowadzenia czatów w firmie w celu połączenia pracy różnych zespołów. Możemy dodać Google Meets, Skype i Zoom do spotkań wideo.

Zarządzanie zadaniami: Microsoft Project, GanttProject to narzędzia do wspólnego zarządzania zadaniami, które umożliwiają śledzenie oczekującej pracy wykonanej lub będącej w trakcie realizacji.

Dokumentacja: Niektóre firmy preferują pracę w chmurze, wybierając pakiet Google (Arkusze Google, Prezentacje Google, Dokumenty Google) lub Microsoft 365 (Word, Excel, PowerPoint, Access, Project, Visio). Głównym punktem, który należy podkreślić, jest to, że systemy dokumentacji w firmach produkcyjnych powinny wybierać usługi oparte na chmurze, aby łatwo pobierać dane przez dowolnego upoważnionego użytkownika i nie zależeć od sprzętu komputerowego (pendrive'y, dyski twarde itp.).

Wymiana danych: A co w sytuacji, gdy firmy produkcyjne muszą przenosić pliki między lokalizacjami? OneDrive, Google Drive, Box i Mega są wykorzystywane do tego celu. Duże pliki, takie jak nagrania wideo, mogą być łatwo dystrybuowane za pośrednictwem łącza i dostępne dla każdego upoważnionego członka organizacji.

Analiza danych: Bazy danych i analiza danych zależą w dużej mierze od branży, w której pracujemy. Ogólnie rzecz biorąc, firmy wybierają rozwiązania takie jak PowerBI, Jupyter Notebook (oparte na Pythonie), SAS i Tableau. Bazy danych mogą być relacyjne, takie jak MySQL, Postgre, SQL i Oracle, lub nierelacyjne, takie jak MongoDB, Apache Cassandra, Oracle NoSQL itp. Inne narzędzia do analizy danych są ściśle powiązane z działami sprzedaży, marketingu (Google Analytics) i finansów.

Stos technologiczny związany z IT jest całkowicie zależny od potrzeb każdego projektu i metodologii pracy zespołów programistów, więc nie będziemy się nad nimi szczegółowo rozwodzić. Ogólnie rzecz biorąc, pracują oni z Git (kontrola wersji), rozwiązaniami PaaS do pakowania kontenerów, takimi jak Docker lub Kubernetes (narzędzia DevOps) oraz oprogramowaniem IDE, takim jak Visual Studio Code.

Kiedy należy przeprowadzić audyt stosu technologii produkcyjnych?

Istnieją pewne wiodące wskaźniki wskazujące na to, że obecne platformy sprzętowe i programowe używane przez fabryki nie działają zgodnie z oczekiwaniami. Sprawdź poniższe trzy punkty, aby ocenić, czy nadszedł czas na przeprowadzenie audytu stosu oprogramowania.

Informacje zwrotne dotyczące danych nie są wiarygodne

Jest to natychmiastowy znak, że schemat stosu technologicznego nie działa tak, jak powinien. Może to objawiać się wieloma błędami wyzwalanymi przez procesy automatyzacji, utratą danych w wyniku integracji lub znacznymi różnicami w danych wyjściowych.

Ponieważ błędy w danych mają tendencję do kumulowania się, nawet najmniejszy błąd może powodować opóźnienia lub prowadzić do niedokładnych informacji w czasie.

Kwestie integracji

Niektórzy producenci wolą przejść przez szereg kroków w celu wyodrębnienia danych i sporządzenia raportów, które zwykle obejmują dane z czujników przesyłane z oprogramowania do analizy produkcji do Power BI. Gdy proces ten wywołuje wiele czerwonych flag, nadszedł czas, aby zadać sobie pytanie, czy obecny stos technologii obsługuje ten proces.

Jeśli Twój zespół musi tracić 20-30 minut na tworzenie raportów, ponieważ dane nie mogą być wysyłane automatycznie, to weź pod uwagę, że tracisz średnio 80-120 minut dziennie (w systemie czterozmianowym). Ręczne przetwarzanie danych to ponad 8 godzin tygodniowo (cała zmiana). Ten prosty czynnik musi otwierać oczy.

Twoja firma płaci za nieużywane narzędzia

Istnieje wiele zmarnowanych okazji dla fabryk, gdy kupują rozwiązania programowe, które później zaniedbują z powodu niezrozumienia ich działania lub niespójnych integracji. Zamiast płacić taką sumę lub, co gorsza, posiadać wieczyste licencje na nieużywane oprogramowanie, warto zdecydować się na usługi audytu i szkolenia, aby wykorzystać jego potencjał do swoich potrzeb.

Zwróć uwagę na narzędzia, które wykonują te same zadania, a w takim przypadku wybierz to, które oferuje lepsze korzyści i mniejszą krzywą uczenia się dla operatorów.

Czy istnieje różnica między małymi i dużymi firmami w zakresie ich potrzeb technologicznych?

Tak, możemy znaleźć różnice między stosami technologii używanymi w małych i dużych firmach ze względu na złożoność ich działalności.

Małe firmy mają tendencję do wybierania bardziej przystępnych cenowo, łatwych do zrozumienia rozwiązań. Zazwyczaj małe firmy szukają rozwiązań, które można sparować ze starszymi maszynami, ponieważ pełna modernizacja hali produkcyjnej wykracza poza ich możliwości finansowe. Ponadto, ponieważ mniejsze firmy mają bliższe relacje ze swoim personelem, ich umiejętności mają duże znaczenie dla wyboru technologii, więc nie biorą udziału w kosztownych szkoleniach, aby zrozumieć nowe technologie.

Z kolei większe firmy poszukują rozwiązań, które pozwolą im skalować operacje biznesowe w czasie. Wydajność jest głównym wskaźnikiem poszukiwanym przez większe organizacje i generalnie nie ma ograniczeń budżetowych, jeśli aktualizacja oznacza znaczny wzrost wydajności. Większe firmy liczą również na regularne sesje szkoleniowe organizowane w firmie. Dzięki temu ich personel jest na bieżąco z najnowszymi trendami w branży, a także zachowuje przewagę konkurencyjną na rynku. Wykorzystanie nowego, rewolucyjnego rozwiązania w ich stosie technologicznym nie byłoby problemem, biorąc pod uwagę te czynniki.

Jak wygląda przyszłość stosów technologii produkcyjnych?

Drogą ku przyszłości jest Przemysł 5.0. Biorąc pod uwagę firmy, które wybierają Przemysł 4.0 jako punkt odniesienia, do którego należy dążyć, rzeczywistość mówi nam, że producenci odchodzą od wydajności, automatyzacji i analizy dużych zbiorów danych na rzecz innego spojrzenia na produkcję. Co to oznacza? Przeanalizujmy kilka statystyk.

• Według National Institute of Standards and Technology (NIST), działalność produkcyjna przyczynia się do 17% wpływu USA na środowisko. O ile trend ten nie ulegnie zmianie, do 2050 r. spodziewany jest 26% wzrost emisji z procesów produkcyjnych.

• Według Europejskiej Platformy Współpracy Klastrów regeneracja jest uważana za poniżej 2% dla większości produktów niekonsumpcyjnych.

• Dania, Niemcy, Szwecja i Austria to kraje, które z powodzeniem zastosowały modele specjalizacji zielonej produkcji, jak pokazują wstępne ustalenia związane z Europejskim Zielonym Ładem.

Biorąc pod uwagę te elementy, istnieje powszechny trend w kierunku bardziej ekologicznych praktyk produkcyjnych, nie tylko w celu redukcji kosztów - co może być wskaźnikiem Przemysłu 4.0 pod względem wydajności. Ta stopniowa zmiana sposobu myślenia mówi o znaczeniu ochrony środowiska i o tym, jak bardzo działalność człowieka zwiększyła ślad węglowy. Producenci muszą dostosować swoje stosy technologiczne, aby sprostać nowym wymaganiom w celu osiągnięcia neutralności klimatycznej do 2050 r. w Unii Europejskiej.

Po pierwsze, coraz więcej producentów koncentruje się na monitorowaniu zużycia energii. Zmniejszenie niepotrzebnych wydatków na energię (np. maszyny pracujące na biegu jałowym lub w trybie czuwania) jest równie ważne, jak zmniejszenie emisji zanieczyszczeń do środowiska.

Przemysłowy Internet Rzeczy będzie miał znaczący wpływ na przyszłość produkcji w ciągu następnej dekady. Oto kilka obszarów, na które IIoT będzie miał wpływ:

Konserwacja predykcyjna: Urządzenia IoT mogą gromadzić dane ze sprzętu, tworząc modele, które przewidują terminy konserwacji, skracając przestoje i zwiększając wydajność.

Kontrola jakości: Jak wspomnieliśmy wcześniej, przerabianie części jest na bardzo niskim poziomie. Korzystając z urządzeń IIoT, kontrola jakości staje się dokładniejsza, zmniejszając generowanie odpadów. Jednocześnie możemy oczekiwać, że maszyny wdrożą nowe technologie, które pozwolą producentom na ponowną obróbkę złomu w celu zmniejszenia ilości generowanych odpadów.

Optymalizacja łańcucha dostaw: Fabryki wdrażają obecnie czujniki do śledzenia towarów przechodzących przez różne etapy na hali produkcyjnej. Możemy spodziewać się więcej informacji na temat poziomów zapasów - prawdopodobnie dzięki integracji z CRM - oraz przejrzystości zarówno dla producentów, jak i konsumentów w zakresie czasu dostawy.

Automatyzacja: Automatyzacja maszyn będzie się tylko zwiększać, umożliwiając operatorom skupienie się na zadaniach wymagających ludzkiego wkładu i podejmowania decyzji, a nie na powtarzalnych, czasochłonnych zadaniach.

Podejmowanie decyzji w oparciu o dane: Na podstawie ogromnych ilości danych pozyskiwanych przez urządzenia IoT można tworzyć modele predykcyjne w celu analizy wydajności produkcji. Informacje te wpływają na sposób podejmowania decyzji przez operatorów i menedżerów, a także możemy oczekiwać, że raporty będą zawierać szczegółowe dane dotyczące wydajności maszyn lub sugestie dotyczące ulepszeń.

Wskazówki dotyczące tego, gdzie skupić się na stosie technologii produkcyjnych, aby zwiększyć wartość produkcji

Chcielibyśmy zakończyć ten artykuł wskazówkami na temat tego, na czym należy się skupić, aby zobaczyć ogromny wpływ na produkcję dzięki stosowi technologii produkcyjnych.

Zarządzanie danymi

Wdrażając systemy, które gromadzą, przechowują i analizują dane produkcyjne, menedżerowie mogą wykorzystywać te informacje do wspierania procesu decyzyjnego. Wszystkie te informacje powinny być bezpieczne i chronione przed cyberatakami (zwłaszcza ransomware).

Rozważ płatne usługi przetwarzania w chmurze dla firm, które chcą utrzymać wydatki na IT na niższym poziomie budżetu. Zmniejszają one złożoność analizy danych, ponieważ firma nie musi budować klastra komputerów do przetwarzania danych. Rozwiązania z zakresu analityki produkcji, takie jak Factbird, oferują dostęp w chmurze za pośrednictwem różnych urządzeń (PC, telefon komórkowy, tablet) 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, drastycznie zmniejszając potrzebę zakupu wysokiej klasy komputerów.

Robotyka

Robotyka może być interesującym sposobem na ograniczenie dodatkowych godzin pracy personelu. W niektórych branżach produkowane towary wymagają specjalnych protokołów bezpieczeństwa pracowników (np. chemikalia). Wdrażając robotykę na krytycznych etapach, menedżerowie mogą być pewni, że organizacja chroni swój kapitał ludzki bez ryzyka i może zwiększyć wydajność produkcji.

Rozszerzona rzeczywistość

Ten punkt jest powiązany z poprzednim, ponieważ narzędzia rzeczywistości rozszerzonej mogą pomóc pracownikom szkolić się bez ryzyka. Dzięki goglom VR operatorzy mogą nauczyć się spawania, obsługi linii energetycznych i wielu innych ryzykownych zadań bez narażania się na niebezpieczeństwa lub potencjalne obrażenia.

Monitorowanie w czasie rzeczywistym

Ile jednostek jest średnio traconych podczas rozwiązywania problemów związanych z powtarzającymi się zatrzymaniami na liniach produkcyjnych? Zwłaszcza, gdy do awarii dochodzi w przypadkowych momentach, może to być czasochłonne, frustrujące i negatywnie wpływać na produkcję. Informacje uzyskane z czujników IoT można zsynchronizować z nagraniami wideo na każdej linii produkcyjnej za pomocą oprogramowania do analizy produkcji w czasie rzeczywistym. Kierownictwo może odtwarzać warunki, które spowodowały błąd tak często, jak to konieczne, aby zrozumieć, co się stało lub pobrać historyczne dane dotyczące konserwacji w celu rozwiązania problemów. ^Factbird® View jest doskonałym przykładem wdrożenia tego rodzaju procedury.

Monitorowanie w czasie rzeczywistym może pomóc nam zrozumieć, w jaki sposób można lepiej wykorzystać maszyny i kapitał ludzki w celu skrócenia czasu produkcji. Ponadto oprogramowanie do inteligentnej produkcji pomaga operatorom wyeliminować typowe przyczyny błędów ludzkich, umożliwiając im poprawę wydajności i zwiększenie pewności siebie.

‍

Inteligencja produkcyjna: Zwiększanie wydajności i wiedzy dzięki Factbird

‍

Inteligencja produkcyjna, w kontekście szerszego stosu technologii produkcyjnych, odnosi się do wykorzystania zaawansowanych systemów oprogramowania i technologii do integracji i analizy danych dotyczących operacji produkcyjnych.

Wykorzystując technologie takie jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, IoT (Internet rzeczy) i przetwarzanie w chmurze, inteligencja produkcyjna umożliwia producentom uzyskanie cennych informacji, zwiększenie wydajności operacyjnej i podejmowanie decyzji opartych na danych.

Integracja inteligencji produkcyjnej w ramach stosu technologii produkcyjnych ma kluczowe znaczenie dla uzyskania kompleksowego obrazu operacji. Umożliwia kierownikom, przełożonym i pracownikom monitorowanie wydajności, wykrywanie problemów i wprowadzanie ciągłych ulepszeń. Dzięki płynnej wymianie danych między różnymi rozwiązaniami programowymi, sprzętem i działami, stos technologiczny zapewnia płynny przepływ informacji i uwalnia pełny potencjał danych produkcyjnych.

Factbird, wiodący dostawca inteligencji produkcyjnej, oferuje kompleksowe rozwiązanie, które płynnie integruje się z różnymi komponentami stosu technologii produkcyjnych:

• Enterprise Tech (ERP, CRM): Rozwiązanie Factbird integruje się z systemami ERP i CRM, umożliwiając płynną wymianę danych w celu wydajnego zarządzania zasobami, przetwarzania zamówień, interakcji z klientami i procesów sprzedaży.
• Kontrola i operacje (MES, MOM, DCS): Rozwiązanie Factbird współpracuje z systemami MES i MOM, zapewniając wgląd w czasie rzeczywistym w procesy produkcyjne, ułatwiając planowanie, alokację zasobów i kontrolę jakości. Może również integrować się z rozproszonymi systemami sterowania (DCS) w celu scentralizowanej kontroli i monitorowania procesów przemysłowych.
• Inteligentne urządzenia (czujniki, sprzęt produkcyjny): Factbird wykorzystuje inteligentne urządzenia i czujniki do przechwytywania w czasie rzeczywistym danych ze środowiska produkcyjnego, w tym temperatury, ciśnienia, wibracji i wydajności maszyn. Umożliwia to proaktywną konserwację, kontrolę jakości i optymalizację procesów produkcyjnych.

Dzięki płynnej integracji z różnymi komponentami stosu technologii produkcyjnych, Factbird umożliwia producentom osiągnięcie doskonałości operacyjnej, usprawnienie procesów i osiągnięcie zrównoważonych praktyk.

‍

‍

Przemyślenia końcowe

W miarę jak firmy produkcyjne ponownie analizują swoje stosy technologiczne, aby dotrzymać kroku transformacji Przemysłu 4.0, integracja IIoT za pomocą rozwiązania inteligencji produkcyjnej stanowi obiecującą drogę. Podejście to uwalnia producentów od ograniczeń monolitycznych systemów, zapewniając im pełną kontrolę i większe możliwości adaptacji wdrożonej technologii. Rośnie świadomość, że szerokie, horyzontalne platformy mogą nie w pełni spełnić swoje obietnice, biorąc pod uwagę głębię i złożoność wymaganą do uzyskania rzeczywistej poprawy wydajności.

Zamiast tego wyłaniający się paradygmat zwraca się ku odrębnym, prostym do wdrożenia komponentom połączonym za pośrednictwem interfejsów API. Umożliwiają one wprowadzanie precyzyjnych ulepszeń w zarządzalnych etapach, wydobywając natychmiastową wartość - kluczową cechę tych doskonałych komponentów. Wyspecjalizowane rozwiązania IoT stanowią obecnie podstawę nowej infrastruktury technicznej dla producentów.

Wśród pilnej potrzeby szybkiej adaptacji dostrzega się również konieczność ograniczania ryzyka. Poważnie rozważane są kwestie wymiany istniejącego systemu MES lub tego, czy dodatkowe oprogramowanie przyniesie pozytywny zwrot z inwestycji. Aby temu zaradzić, rozwiązanie inteligencji produkcyjnej wykorzystuje podejście skoncentrowane na danych do zasobów, oferując szybką i niedrogą ścieżkę do poprawy wydajności zakładu - korzyści, które rozbrzmiewają poza halą produkcyjną. Jeśli jest to wymagane, rozumie się, że istniejące systemy MES mogą pozostać sprawne, zachowując pełen zakres swoich funkcji, gdy producenci przekształcają swoje stosy technologiczne na przyszłość.