Inteligentne rozwiązania IoT w Przemyśle 4.0

Wykorzystanie IoT i AI do minimalizowania przerw produkcyjnych w przemyśle

Przestoje w produkcji są ogromnym wyzwaniem dla branży przemysłowej, prowadząc do obniżenia wydajności i wzrostu kosztów. Dzięki rozwojowi technologii Internetu Rzeczy (IoT) oraz sztucznej inteligencji (AI), producenci są w stanie gromadzić i analizować ogromne ilości danych z maszyn i zachowania pracowników, by uzyskać cenne informacje na temat przyczyn występowania przerw i przełożyć je na przyszłe działania prewencyjne.

Problem przerw produkcyjnych w przemyśle

Przestoje produkcyjne stanowią jedno z najpoważniejszych wyzwań w przemyśle, wpływając na rentowność, efektywność operacyjną oraz konkurencyjność przedsiębiorstw. Każda nieplanowana przerwa w produkcji może skutkować bezpośrednimi stratami finansowymi, opóźnieniami w realizacji zamówień i niezadowoleniem klientów.

Przyczyn przestojów może być wiele, począwszy od awarii maszyn, poprzez problemy z jakością surowców, błędy ludzkie, aż po zakłócenia w logistyce czy nieefektywne procesy produkcyjne. Dodatkowo, opóźnienia w jednym zakładzie mogą mieć wpływ na całą sieć dostaw, co potęguje problem.

Złożoność współczesnych procesów produkcyjnych sprawia, że identyfikacja i eliminacja przyczyn przerw jest coraz trudniejsza. W dobie globalnej konkurencji, gdzie liczy się każda minuta i w obliczu rosnącej presji na zwiększenie wydajności oraz redukcję kosztów, minimalizacja przerw produkcyjnych staje się kluczowym czynnikiem długoterminowego sukcesu dla firm przemysłowych.

Nic więc dziwnego, że inwestowanie przez przedsiębiorstwa w nowoczesne technologie, takie jak IoT i AI, odgrywa coraz większą rolę w monitorowaniu, analizie i optymalizacji procesów produkcyjnych, oferując skuteczne narzędzia do radzenia sobie z tym wyzwaniem. Zwłaszcza że – według McKinsey – tego typu rozwiązania są w stanie zredukować problem przestojów maszyn o 30-50%, o 15-30% poprawić wydajność pracy, podnieść przepustowość o 10-30% i nawet o 85% poprawić dokładność prognozowania.

Rola Internetu Rzeczy w gromadzeniu danych z maszyn i zachowania pracowników

Internet Rzeczy odnosi się do sieci połączonych urządzeń, które za pośrednictwem internetu mogą zbierać i wymieniać dane z sobą nawzajem oraz z systemami. W kontekście produkcji, IoT obejmuje szeroką gamę czujników i urządzeń umieszczonych na maszynach w całym zakładzie, które monitorują ich pracę, wydajność, stan techniczny, czas przestoju i nie tylko.

Czujniki te mogą przez całą dobę rejestrować temperaturę, wilgotność, prędkość, wibracje, ciśnienie, zużycie energii, a także inne parametry operacyjne, dostarczając ciągły strumień danych w czasie rzeczywistym i umożliwiając kompleksową analizę procesów produkcyjnych.

Oprócz monitorowania maszyn, IoT może również śledzić zachowanie i interakcje pracowników z urządzeniami. Na przykład, noszone urządzenia typu wearables mogą monitorować poziom aktywności fizycznej pracowników, co pozwala na analizę ich wydajności i identyfikację potencjalnych problemów związanych z ergonomią pracy. Dodatkowo, IoT może śledzić takie zachowania, jak czas reakcji na alarmy lub przestrzeganie procedur konserwacyjnych. Ten kompleksowy zestaw danych stanowi solidną podstawę dla analizy opartej na sztucznej inteligencji.

Analiza danych oparta na sztucznej inteligencji w celu identyfikacji wzorców i insightów

Sztuczna inteligencja to kluczowy element w przekształcaniu surowych danych zbieranych przez IoT w wartościowe informacje. AI, za pomocą zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego, jest w stanie analizować ogromne ilości informacji, a także identyfikować korelacje między różnymi parametrami, wzorce, trendy i anomalie wskazujące na potencjalne przerwy w produkcji, zanim te się pojawią.

Ponadto generuje wartościowe wnioski dotyczące przyczyn i potencjalnych rozwiązań związanych z przestojami w produkcji, umożliwiając konserwację predykcyjną i uniknięcie nieplanowanych przerw. Sztuczna inteligencja może też analizować wzorce zachowania pracowników w celu optymalizacji przepływu pracy i identyfikacji obszarów wymagających szkoleń lub wsparcia.

Algorytmy AI są w stanie wykrywać subtelne zmiany w pracy maszyn, które mogą sugerować nadchodzącą awarię. Na przykład, analiza danych dotyczących wibracji może wykazać, że dany komponent zbliża się do końca swojego okresu użytkowania, co pozwala na jego wymianę przed wystąpieniem usterki. Sztuczna inteligencja może również wykryć, że określony model maszyny ma tendencję do awarii po określonej liczbie godzin pracy.

Potencjalne przyczyny przerw identyfikowane dzięki synergii IoT i AI oraz strategie minimalizowania przestojów

Wykorzystując IoT i AI, producenci mogą identyfikować różnorodne przyczyny przestojów i wdrażać odpowiednie strategie ich minimalizowania. Oto najpowszechniejsze przypadki:

• Awarie sprzętu: Wczesne wykrywanie usterek (np. zużycie mechaniczne, niewłaściwe warunki pracy, brak konserwacji) dzięki monitorowaniu stanu maszyn i wdrażanie strategii konserwacji predykcyjnej, by proaktywnie planować regularne przeglądy i wymiany komponentów, zanim wystąpią problemy z awariami sprzętu.
• Nieefektywność procesów: Wykrywanie wąskich gardeł w procesach produkcyjnych (np. niewłaściwe ustawienia maszyn, nieefektywne sekwencje działań) i optymalizowanie ich dzięki analizie danych, w celu zwiększenia efektywności.
• Błędy ludzkie: Analizowanie zachowania pracowników, by wykryć obszary wymagające ukierunkowanego szkolenia lub wsparcia (np. niewłaściwe użycie maszyn, brak odpowiedniego przeszkolenia, zmęczenie pracowników) oraz prowadzić do zmniejszenia liczby incydentów i optymalizacji poziomu zatrudnienia. Dodatkowo wykorzystanie robotów i systemów automatyzacji do wykonywania powtarzalnych zadań, co zmniejsza ryzyko błędów ludzkich.
• Problemy z jakością: Wykrywanie defektów w czasie rzeczywistym (np. wahania jakości dostarczanych materiałów, niewłaściwe warunki przechowywania), co pozwala na szybką interwencję.
• Przerwy w łańcuchu dostaw: Monitorowanie przepływu materiałów i identyfikowanie potencjalnych problemów w łańcuchu dostaw przed ich wpływem na produkcję.

Korzyści z wykorzystania IoT i AI do optymalizacji produkcji

Wykorzystanie IoT i AI w produkcji przynosi szereg korzyści, w tym:

• Zwiększona efektywność: Automatyzacja i optymalizacja procesów, monitorowanie w czasie rzeczywistym oraz minimalizacja przerw prowadzą do lepszego wykorzystania zasobów i skrócenia czasu produkcji.
• Redukcja kosztów: Zapobieganie przestojom i lepsze zarządzanie zasobami sprzyjają minimalizacji kosztów związanych z naprawami awaryjnymi i stratami produkcyjnymi.
• Poprawa jakości: Spójne procesy, optymalizacja parametrów, wczesne wykrywanie defektów i automatyczne kontrole jakości pozwalają na utrzymanie wysokich standardów produkcji.
• Podejmowanie lepszych decyzji: Dostęp do precyzyjnych i aktualnych danych pozwala na podejmowanie bardziej świadomych decyzji i proaktywne reagowanie na wyzwania.

Inteligentna fabryka Siemens Electronics Works Amberg

Siemens, jako lider w dziedzinie automatyki przemysłowej, wdraża rozwiązania z zakresu Internetu Rzeczy oraz sztucznej inteligencji w celu optymalizacji procesów produkcyjnych i minimalizacji przerw w produkcji. Siemens Electronics Works Amberg (EWA) jest jedną z najbardziej innowacyjnych i gotowych na Przemysł 4.0 cyfrowych fabryk na świecie. Może pochwalić się automatyzacją produkcji na niemal niespotykanym poziomie, która zdecydowanie wpływa na codzienną wydajność.

W EWA Siemens wykorzystuje Insights Hub (wcześniej MindSphere) – oparty na chmurze system IoT, który zbiera dane z czujników zainstalowanych na maszynach. Dane te są następnie analizowane przy użyciu algorytmów AI, by zidentyfikować potencjalne problemy i anomalie. Dzięki wczesnemu wykrywaniu oznak nadchodzących awarii, fabryka może planować konserwację predykcyjną, zapobiegając kosztownym przestojom. Analiza danych pozwala również na optymalizację wydajności maszyn i rozpoznawanie obszarów wymagających poprawy.

EWA stanęła przed wyzwaniem dotyczącym testowania produkowanych płytek PCB, które do tej pory odbywało się za pomocą promieni rentgenowskich. Metoda ta jednak okazała się niewystarczająca – zbyt czasochłonna i nie zawsze skuteczna w wykrywaniu wszystkich wad. Zamiast kupować nową maszynę rentgenowską, eksperci Siemens wdrożyli model AI, który analizuje dane z czujników i przewiduje, czy płytki drukowane są wadliwe. Dzięki temu produkcja może być kontynuowana bez zbędnych przerw.

Podobnie, AI i technologia Industrial Edge są wykorzystywane do przewidywania awarii wrzeciona frezującego. Dane o prędkości obrotowej wrzeciona i poborze prądu są analizowane w celu identyfikacji anomalii, które mogą prowadzić do przestojów. Dzięki temu operatorzy produkcji są informowani o potencjalnych problemach z 12-36-godzinnym wyprzedzeniem i mogą podjąć działania zapobiegawcze. Cały proces jest zintegrowany z systemem Insights Hub.

Wdrożenie IoT i AI w fabryce Siemens doprowadziło do znaczącej poprawy wydajności i jakości produkcji poprzez minimalizację przerw produkcyjnych. Przykład ten pokazuje, jak wiodące firmy wykorzystują najnowsze technologie, aby zwiększyć konkurencyjność i elastyczność w obliczu wyzwań współczesnego przemysłu.

Pragmile: Technologia cyfrowego bliźniaka z IoT dla Solar Spy

Kolejnym świetnym przykładem innowacji w tej dziedzinie jest opracowanie przez Pragmile kompleksowego cyfrowego bliźniaka dla Solar Spy – zaawansowanego, opartego na sztucznej inteligencji systemu, który autonomicznie monitoruje i diagnozuje wydajność dużych portfolio farm słonecznych, wykorzystując IoT i dane w chmurze. Platforma integruje ponadto obrazowanie termowizyjne z dronów z analizą AI, by optymalizować produkcję energii i aktywnie identyfikować potencjalne problemy na farmach fotowoltaicznych.

Ta najnowocześniejsza platforma wykorzystuje również AI do prognozowania produkcji energii i niwelowania strat w okresach ujemnych cen energii – a wszystko to dzięki możliwości zdalnego sterowania obiektem. W oparciu o specjalistyczną wiedzę Pragmile w zakresie analityki preskryptywnej, ciągłe udoskonalenia tej platformy daje nadzieję na zapewnienie niespotykanego dotąd poziomu wydajności w branży energii odnawialnej.

IoT i AI w przemyśle – perspektywy na przyszłość

Integracja IoT i AI w produkcji jest wciąż na wczesnym etapie. W nadchodzących latach możemy spodziewać się znaczących postępów w tej dziedzinie. Cyfrowe bliźniaki, rzeczywistość rozszerzona i przetwarzanie brzegowe – to tylko niektóre z rozwiązań, które dodatkowo zwiększą możliwości tych technologii.

Wszystko wskazuje na to, że branżę przemysłową czeka przyszłość, w której przestoje będą coraz rzadsze, a działalność produkcyjna stanie się bardziej wydajna, elastyczna i zrównoważona. Czwarta rewolucja przemysłowa staje się rzeczywistością, a firmy, które zdecydują się na wdrożenie koncepcji Przemysłu 4.0, zyskają przewagę konkurencyjną na rynku.

Dla firm, które chcą wykorzystać potęgę IoT i AI, współpraca z ekspertami, takimi jak Marcin Jabłonowski – dyrektor zarządzający i architekt rozwiązań AI w Pragmile – może być kluczowa do utrzymania przewagi w szybko zmieniającym się sektorze przemysłowym. Dzięki właściwym wskazówkom Twoja organizacja może z powodzeniem poradzić sobie ze złożonością digitalizacji i automatyzacji, zapewniając sobie przewagę rynkową w przyszłości przemysłu.