Experts Discuss Predictive Maintenance In Manufacturing

Перевидано Платоном

читають: 0

Експерти обговорюють прогнозне технічне обслуговування у виробництві — Ілюстрація: © IoT для всіх

Щоб запобігти можливим поломкам, травмам працівників і втратам виробництва, все більше компаній знайомляться з дистанційним моніторингом активів. Вони намагаються втекти системи прогнозного обслуговування виявляти проблеми ще до того, як вони виникнуть на виробництві, мінімізуючи ризик незадоволеності працівників і клієнтів і запобігаючи втратам грошей.

На щастя, 21 століття пропонує сучасні та ефективні рішення для прогнозного обслуговування у виробництві для впровадження в різних галузях промисловості.

Нещодавно «Прилада» провела серію інтерв’ю з розробкою клієнтів, де ми звернулися до експертів виробничої галузі. Наша команда поставила за мету зібрати цінну інформацію про моніторинг активів виклики впровадження технологій у галузі та те, як компанії їх вирішують.

Під час співбесід ми обговорили поточний стан ринку, найбільш хвилюючі питання, конкуренцію та рекомендації щодо ефективного розвитку галузі.

Прилада

Як змінився виробничий ринок за останні 5 років?

Переваги споживачів щодо персоналізації продукту, конкурентоспроможних цін і найкращих систем доставки стали основними факторами, які спонукають виробничі компанії переглянути свій підхід до роботи. Щоб не відставати від сучасних вимог, їм потрібно підвищити продуктивність шляхом впровадження цифрових технологій. Ці технології включають цифрові рішення для сталого розвитку, цифрових близнюків, автономних мобільних роботів, доповнену реальність, ШІ та машинне навчання.

"Реальність минулого полягала в тому, що виробники працювали понаднормово, робили все вручну, і їх не підтримували. Вони просто виконали роботу, і тепер ці компанії-виробники перейшли з того місця, де просто її виконували, до того, де їм потрібно запустити великі ініціативи цифрової трансформації."

- Річард Лебовіц, генеральний директор компанії LeanDNA

Виробники почали мислити з такої точки зору:

Нам потрібно бути набагато більше зв’язаних
Нам потрібно краще бачити не лише проблеми, з якими ми боремося, але й те, які дії нам потрібно вжити.

Загальна картина змінилася від роботи як є до пріоритетних дій цифрової трансформації. Крім того, COVID-19 підкреслив важливість потужних і адаптованих мереж постачання. Значні збитки від непередбачуваних наслідків пандемії призвели промислові компанії переглянути свої поточні бізнес-стратегії. У результаті вони прагнули оптимізувати існуючі процеси та зменшити їх залежність від зовнішніх факторів, тим самим підвищивши стійкість до форс-мажорних ситуацій.

Зосередженість на сталому розвитку стає рушійною силою для більш широкого використання інтелектуальних технологій IoT, що робить виробничу галузь розумнішою, ефективнішою та сталішою, а також покращує добробут працівників. Це відбувається завдяки автоматизації та цифровій трансформації, а також використовує прогнозну аналітику для отримання кращих рекомендацій. У свою чергу, це дає нам краще розуміння вузьких місць і викликів.

З іншого боку, процес впровадження нових інтелектуальних технологій став більш складним і трудомістким. Проблеми в ланцюжку поставок і нестача персоналу змусили весь C-Suite активно займатися оперативними питаннями та рішеннями на рівні. Це призвело до появи більшої кількості зацікавлених сторін, яким потрібно було усвідомити ризики, узгодити очікувані переваги та збалансувати ці міркування з іншими ініціативами компанії.

Швидкі темпи технологічного прогресу в таких сферах, як автоматизація, штучний інтелект та Інтернет речей, вимагають від виробників адаптації та інтеграції нових технологій у свою діяльність.

Прилада

Однак перехід до нових технологій моніторингу активів може бути складним і дорогим, вимагаючи підвищення кваліфікації робочої сили та забезпечення сумісності з існуючими системами.

Ми зібрали найпоширеніші проблеми та бар’єри, пов’язані з цим переходом, якими поділилися з нами наші респонденти. На першому місці розміщені пункти, які ми чуємо найчастіше. Це не обов’язково означає, що вони найбільш критичні, але вказує на їх поширеність. Давайте розпочнемо.

Позаплановий простій виробничого обладнання

Виробництво сучасних пристроїв включає високоточні складні процеси та складне обладнання. Позаплановий простой виробничого обладнання може мати дуже високі витрати через втрату врожайності та втрати часу виробництва. Останні інновації в профілактичному обслуговуванні можуть значно допомогти зменшити втрату продуктивності та заощадити багато зусиль і часу.

Один із методів, успішно застосовуваних для прогнозованого технічного обслуговування у виробництві, використовує аналіз великих обсягів даних про несправності, технічного обслуговування та даних трасування. Щоб підвищити якість використовуваних даних, такі параметри, як процес, мітка часу та детальна інформація про компоненти, приписуються моделям несправностей для створення надійних наборів даних. Кілька великих компаній-виробників напівпровідників повідомили про використання таких методів як частину своїх моделей прогнозованого обслуговування для підвищення продуктивності.

Виклики залишаються, оскільки багато складних процесів мають тенденцію до частих дрейфів і зрушень. Конкретні параметри налаштовуються між запусками, щоб підтримувати процес у межах мети. Такі методи, як віртуальні датчики, які відстежують і фіксують конфігурацію параметрів у реальному часі, можна використовувати для забезпечення належного контролю. Зараз це активна область досліджень, і дослідники активно вивчають нові методи, включаючи штучний інтелект.

Відсутність інструментів збору даних

Оскільки обмежена видимість активів означає збільшення витрат на технічне обслуговування та заміну, багатьом виробникам уже важко отримати основні дані машини. Ці дані зазвичай включають температуру, вібрацію, швидкість та інші показники ефективності.

Однак для багатьох компаній інвестиції в інструменти збору даних можуть бути дорогими зусиллями. Тому вони віддають перевагу роботі з наявними ресурсами, які можуть багато в чому перешкоджати розвитку.

Виробникам, які хочуть використовувати дані в реальному часі для моніторингу активів, потрібен інструмент, який може автоматично підключатися та збирати дані з будь-якого джерела. В ідеалі він також повинен мати можливість нормалізувати та керувати даними, виконувати аналітику та легко інтегруватися зі сторонніми додатками та платформами хмарних обчислень.

Прилада

Проблеми інтеграції даних і масштабованості

Виробнича інфраструктура часто включає різноманітні системи, такі як машини, виробничі лінії та комунальні системи. Ці системи могли бути реалізовані в різний час із використанням різних технологій. Крім того, кожна система генерує дані у своєму форматі, що робить інтеграцію зі сторонніми системами складним завданням. Неузгоджені формати, відсутні значення та неточності перешкоджають ефективній інтеграції.

З розвитком виробничих потужностей і процесів зростає ландшафт даних. Системи повинні бути масштабованими, щоб пристосуватися до зростаючих обсягів даних. Забезпечення безперебійного та ефективного потоку даних між виробничими операціями без перевантаження інфраструктури моніторингу має важливе значення. Досягти цього можливо, інвестуючи в сучасні інструменти та віддаючи пріоритет якості даних.

Прилада

Вразливості безпеки на виробництві

Виробнича промисловість стикається з кібернетичними загрозами, які постійно змінюються, від атак програм-вимагачів до вразливості ланцюга поставок. У контексті апаратного забезпечення підроблені продукти нижчої якості вважалися основною проблемою для напівпровідників, тоді як мікросхеми залишалися відносно вільними від проблем, пов’язаних із безпекою.

Однак за останні кілька років зловмисники знайшли методи використання складного процесу виробництва напівпровідників. Вони намагалися маніпулювати архітектурою чіпа, вводячи зловмисну логіку за допомогою апаратних троянів. Зловмисники використовують ці трояни або для відмови в обслуговуванні (DoS), або для крадіжки даних. Зокрема, Сирія повідомила про масштабну атаку трояна, під час якої зловмисники вбудували трояна під назвою «Kill Switch» у чіп, щоб відключити сирійську систему протиповітряної оборони, що дозволило їм здійснити авіаудар.

За останні кілька років виробники розширили використання концепцій аналізу даних на основі машинного навчання та Інтернету речей (IoT), щоб забезпечити належний захист свого обладнання. У цих методах вони спочатку ініціалізують обладнання для всіх параметрів моніторингу, а потім застосовують до цих параметрів алгоритми машинного навчання, щоб передбачити клас параметрів на виході. Якщо результати (вихід) не збігаються з прогнозом, виробники можуть позначити обладнання.

Прилада

Інші перешкоди, що заважають сталому виробництву

Блокування в ланцюзі поставок

Історично виробники стикалися з кількома труднощами, і прогнози на 2024 рік показують більше того ж. Оскільки глобальна торгівля стає все більш складною, виробники повинні бути готові протистояти неочікуваним або раптовим перебоям у своїх мережах постачання.

На думку деяких наших співбесідників, перебої в ланцюгах постачання залишаться однією з найбільш значних труднощів, з якими стикається галузь у найближчому майбутньому. Наразі запаси знаходяться на найнижчому рівні за останні десятиліття, що вказує на те, що певні продукти зараз неможливо виробити. Важкий дефіцит напівпровідників з Тайваню, Китаю та інших офшорних компаній змусив закрити деякі автомобільні виробничі потужності. Вітчизняне виробництво також зазнавало труднощів.

Інфляція

У 2023 році інфляція була близькою до двозначного числа через зростання попиту та недостатню пропозицію в усіх основних економіках. Наступного року ціни на ключові виробничі ресурси, такі як алюміній, нафта та сталь, зростуть ще більше, посилюючи тиск на підприємства, які вже намагаються знизити витрати без шкоди для якості.

Знайти ресурси та інвестиції для автоматизації моніторингу активів під час інфляції важко. Але виробники не повинні ігнорувати потенціал, який він привносить у галузь. Це може допомогти зменшити помилки вручну та прискорити виконання завдань до 10 разів.

Щоб впоратися з цією проблемою, галузь повинна виділити бюджет на автоматизацію та запровадити більше технологій ШІ для перевірки та автоматизації завдань у режимі реального часу. Це допоможе не тільки заощадити кошти, але й підвищити ефективність і зменшити відходи.

Проблеми впровадження цифрових технологій

Виробничі процеси обертаються навколо безперервних рутинних графіків і завдань, які виконуються сотнями постачальників і співробітників у багатьох місцях і спрямовані на виробництво споживаних товарів. Це надзвичайно ускладнює для підприємств моніторинг поточних процедур і визначення областей для покращення.

Виробники можуть легко відстежувати кожен крок у всьому ланцюжку створення вартості, впроваджуючи технології моніторингу в реальному часі на основі Інтернету речей. Такі технології допоможуть їм краще зрозуміти прогалини в їхніх цілях сталого розвитку та знайти рішення для підвищення ефективності, врожайності та відповідності.

Інтелектуальний моніторинг активів зазвичай пов’язаний з двома проблемами. Перший передбачає інтеграцію та модернізацію застарілого обладнання для сумісності з новими технологіями, забезпечуючи повний потенціал Індустрії 4.0. Другий передбачає перекваліфікацію персоналу, щоб переконатися, що вони можуть ефективно контролювати, використовувати та отримувати користь від нової системи моніторингу.

Менші виробники часто вважають, що початкові інвестиції в нові технології викликають страх. Однак важливо визнати, що і цифрова трансформація, і трансформація співробітників є поступовими процесами. Ці зміни не відбуваються відразу.

Прилада

Підводячи підсумок

Виробнича промисловість уже відчуває наслідки автоматизації та робототехніки, такі як штучний інтелект, Інтернет речей, датчики, роботи на підлозі та все більше використання роботизованої автоматизації процесів. Зростаючий попит на впровадження цифрових технологій і переваги, які виробничі компанії можуть отримати від них, стимулюють зростання цифровізації.

У рамках постійних зусиль, щоб впоратися з викликами, з якими стикається сучасна галузь, виробники впроваджують рішення на основі Інтернету речей для інтелектуального моніторингу активів. Проте вибір технології та варіант її впровадження все ж залежить від можливостей та потреб бізнесу.

Незаплановані простої промислових машин, проблеми зі збором даних, вразливі місця в безпеці та обмеження масштабованості – це ті виклики, які стоять на першому місці у виробничому середовищі, і їх можна вирішити за допомогою технологій моніторингу на основі Інтернету речей. Такі технології надають виробникам детальні, контекстуалізовані дані по всьому ланцюжку постачання, щоб вони могли швидко визначити проблеми та вжити заходів.

Крім того, вони також можуть передбачити потенційні проблеми до того, як вони виникнуть, уникаючи відкликань та інших значних екологічних ризиків. З часом технології моніторингу дозволять користувачам відстежувати прогрес у досягненні своїх цілей сталого розвитку та забезпечувати дотримання галузевих норм.

Ми хотіли б подякувати всім, хто брав участь у нашій співбесіді щодо розвитку клієнтів:

Вацал Шах, генеральний директор Лакмус
Стефан Шваб, генеральний директор Просвітлений
Том Ріхтер, глобальний керівник відділу дискретних і процесних виробництв для цифрових галузей Nokia
Нільс Арнольд, генеральний директор Попередній прийом
Дункан Керр, колишній генеральний директор Аерістех
Річард Лебовіц, генеральний директор компанії LeanDNA
Гулроз Сінгх, архітектор із безпеки SoC NXP Semiconductors
Донні Ренд, координатор маркетингу в Американська асоціація власників операторів, LLC
Девід Рейд, директор з продажу в VEM Tooling
Деррік Хетевей, директор з продажу в ВЕМ Медичний
Харман Сінгх, директор Cyphere
Дуг Лоусон, генеральний директор ThinkIQ
Та інші професіонали галузі, чиї коментарі були взяті для цієї статті