Met steeds meer technologische vooruitgang is het implementeren van een haalbaar procesoptimalisatieplan nu plausibel. U moet echter eerst de technologieën en benaderingen vinden die het beste werken voor uw productieactiviteiten. De sleutel tot het optimaliseren van een productieproces is het omarmen van enkele geavanceerde technologieën Industrie 4.0-technologieën vandaag beschikbaar. Door te begrijpen welke technologie het beste is voor uw productiebedrijf, komt u een stap dichter bij het optimaliseren van uw proces. Laten we wat dieper ingaan op wat dit betekent en op de belangrijkste technologische pijlers van procesoptimalisatie in de productie.

“De sleutel tot het optimaliseren van een productieproces is het omarmen van enkele van de geavanceerde Industrie 4.0-technologieën die vandaag de dag beschikbaar zijn.”

-Voorteken

Overname van Industrie 4.0-technologieën

De implementatie van automatisering en gebruik van data in de productie wordt ‘Industrie 4.0’ genoemd, met gebruiksscenario’s zoals voorspellend onderhoud en voorspellende kwaliteit. Industrie 4.0 omvat de volgende technologieën die cruciaal zijn voor procesoptimalisatie:

1. Realtime dataconnectiviteit en -vastlegging: Gebruik industriële IoT-connectiviteit om veilig verbinding te maken met de productielijnmiddelen en gegevens vast te leggen in een centrale tijdreeksrepository – lokaal of in de cloud.
2. Procesgebaseerd machinaal leren: Gebruik procesgebaseerde kunstmatige intelligentie om een ​​holistisch, gedetailleerd beeld te krijgen van het volledige productieproces en om procesproblemen die aandacht behoeven te ontdekken en aan de oppervlakte te brengen. Door machine learning-algoritmen te gebruiken om realtime gegevens te verwerken en analyseren, kunnen procesinefficiënties niet alleen worden geïdentificeerd, maar kunnen ze ook worden voorspeld en zelfs vermeden.
3. Digital Twin-visualisatie: Een digitale tweeling is een virtuele representatie die de attributen en operationele statistieken van een ‘fysieke’ productielijn matcht via de vastgelegde productielijngegevens. Met een digitale tweeling van de productielijn kunt u snel prestatieafwijkingen en de hoofdoorzaak ervan opsporen, waardoor u bruikbare inzichten krijgt en deze in de context van de productielijn presenteert. Met deze technologie zijn er geen datawetenschappers nodig; het systeem is eenvoudig te gebruiken en toegankelijk voor productieteams.

Primaire oorzaken van procesinefficiënties

Zoals hierboven vermeld, kunnen procesingenieurs inefficiënties identificeren door procesgebaseerde kunstmatige intelligentie te implementeren, zoals de vorming van ongewenste bijproducten, procesinstabiliteiten, onzuiverheden en meer. Dit kan gedaan worden met geautomatiseerde root-cause analyse.

Voordat we begrijpen hoe dit u zal helpen procesoptimalisatie te realiseren, gaan we eerst eens kijken naar het verschil tussen traditionele hoofdoorzaakanalyse en geautomatiseerde hoofdoorzaakanalyse.

Ten eerste kost de traditionele analyse van de hoofdoorzaak tijd – vaak gemeten in dagen – en de deskundige hulp van meerdere teams. Omdat er elke minuut enorme hoeveelheden gegevens uit duizenden tags worden verzameld, is het bijna onmogelijk om correlaties te vinden tussen de operationele variabelen die tot procesinefficiëntie leiden.

Hoe langer de analyse duurt, hoe meer procesinefficiëntie er in de productielijn optreedt. Om deze reden hebben productieteams een snellere en nauwkeurigere manier nodig om vroege gebeurtenissen te vinden die tot productiestoringen leiden.

Geautomatiseerde analyse van de hoofdoorzaak verrijkt historische en realtime assetgegevens en past machine learning-algoritmen toe om automatisch de causale keten van gebeurtenissen te traceren die tot productiestoringen leiden. Door dit te doen krijgen onderzoeksteams snel en accuraat inzicht in de vroege symptomen van procesinefficiënties, waardoor het gemakkelijk wordt om de hoofdoorzaken op te sporen en te beperken.

Procesinefficiënties voorspellen

Het vermogen om te identificeren waarom procesinefficiënties in uw productielijn optreden, is van onschatbare waarde. Maar als je deze ene stap vooruit zet, kun je ook precies anticiperen wanneer ze zullen gebeuren.

Door toe te passen industriële voorspellende analyses, kunt u gegevens vertalen naar voorspellende inzichten. Machine learning-algoritmen kunnen vervolgens worden geïmplementeerd om relevante gebeurtenissen te identificeren en de uitkomsten ervan te voorspellen. Bijvoorbeeld voorspellen wanneer er ongewenste bijproducten zullen ontstaan ​​of wanneer er een specifieke procesinstabiliteit zal optreden. Door dit te doen kunnen procesteams de opbrengst verhogen en dreigende kwaliteitsfouten voorkomen.

Als we eenmaal hebben begrepen waarom procesinefficiënties optreden en deze kunnen voorspellen voordat ze zich voordoen, is het van fundamenteel belang om te weten hoe we het productieproces met deze inzichten kunnen optimaliseren. Voorspellende simulatie bepaalt hoe specifieke inefficiënties kunnen worden geëlimineerd door te simuleren hoe processen zich in verschillende scenario's zullen gedragen en hoe de verwachte procesinefficiëntie kan worden voorkomen. Door gebruik te maken van voorspellende simulatie kunnen procesteams:

• Sluit de cirkel en onderneem actie op basis van analytische aanbevelingen.
• Pas alleen de productie-instellingen aan die procesinefficiënties elimineren.
• Verminder de risico's van het verkeerd aanpassen van de productie-instellingen.

Een kans voor bruikbare inzichten

De opkomst van industriële kunstmatige intelligentie, met name machinaal leren, heeft de mogelijkheid gecreëerd om productielijngegevens te benutten om bruikbare inzichten naar boven te halen en voortdurende verbetering van productieprocessen te stimuleren. Bovendien maakt digital twin-visualisatie het nu mogelijk voor procesengineeringteams om deze inzichten onafhankelijk van datawetenschappers te gebruiken en snel te handelen.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://www.iotforall.com/technology-pillars-for-process-optimization-in-manufacturing