Dane były gromadzone w różnych formach i były istotną częścią procesów przez stulecia – od prostych znaczników i notatek do skomplikowanych arkuszy kalkulacyjnych i przechowywania w chmurze. Obecnie ilość i objętość złożonych danych, czyli dużych danych, które są tworzone i przechowywane, jest oszałamiająca, a szacuje się, że dziennie generuje się 2,5 miliarda gigabajtów.
W sektorze produkcyjnym mamy do czynienia z szybko rosnącą ilością danych tworzonych i rozpowszechnianych przy użyciu inteligentniejszych i połączonych technologii, takich jak sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML) i urządzenia Internetu rzeczy (IoT), obecnie zintegrowane z systemami operacyjnymi.
Jednak bez biegłej znajomości wykorzystania i analizy dużych zbiorów danych, dane te zostaną sprowadzone do samych liczb.
Dzięki wykorzystaniu tych technologii inteligentnej produkcji i zarządzaniu tradycyjnymi zestawami danych producenci mają więcej punktów danych na temat hala produkcyjna niż kiedykolwiek wcześniej. Dla nich uzyskanie większych zwrotów z inwestycji w technologię w przyszłości będzie sprowadzać się do posiadania zaawansowanych modeli analitycznych, ponieważ umożliwi im to definiowanie, badanie i wyciąganie namacalnych wniosków z danych, aby podejmować właściwe decyzje w celu uzyskania optymalnych wyników biznesowych. Dzięki wykorzystaniu właściwych dźwigni analitycznych żadne dane nie zostaną pominięte.
Jeśli automatyzacja dotyczy wydajności, to analityka dotyczy inteligencji
Dyskusje na temat nowoczesnej produkcji często krążą wokół technologii, które mają na celu automatyzację procesów, aby umożliwić wydajność operacyjną na dużą skalę. Wraz z pojawieniem się Przemysł 4.0jesteśmy świadkami rosnącej szybkości wdrażania tej technologii, a tempo transformacji cyfrowej jeszcze bardziej przyspieszyło odkąd pandemia COVID-19 przyspieszyła cyfryzację.
Wiele firm podejmuje obecnie wysiłki, aby zwiększyć wydajność za pomocą inteligentnych narzędzi i rozwiązań. Jednak rozróżnienie między wydajnością a inteligencją jest kluczowe.
Przykładowo, wydajne czujniki IoT zwiększyły wydajność procesów, umożliwiając monitorowanie i rejestrowanie zasobów produkcyjnych w czasie rzeczywistym, na przykład śledzenie lokalizacji i zawartości pojemników w zakładach produkcyjnych wirtualnie oraz automatyzację uzupełniania zapasów na żądanie.
Jednak wykorzystanie potężnej analityki wprowadza wyższy poziom inteligencji, który ułatwia optymalizację. Analityka danych pozwala producentowi identyfikować obszary dalszej wydajności i redukcji kosztów – czy to poprzez przeorganizowanie sekwencji linii produkcyjnej, ponowną konfigurację produktu przy użyciu części z tego pojemnika, czy sugerowanie bardziej ekonomicznych komponentów.
Dzięki analityce danych producenci mogą teraz zbliżyć się o krok do swoich celów ciągłego doskonalenia i optymalizacji procesów, co czyni ją kolejną kluczową cechą inteligentnych fabryk. Dlatego też kluczowe jest, aby firmy produkcyjne skutecznie wykorzystywały dane, dodając kolejną warstwę inteligencji do swoich operacji, aby pomóc im identyfikować i naprawiać luki, jednocześnie ulepszając istniejące procesy. Chociaż dla niektórych może to być wyzwaniem, można to osiągnąć, wdrażając ramy i narzędzia do analizy porównawczej, takie jak Wskaźnik gotowości inteligentnego przemysłu (SIRI) dzięki czemu firmy mogą wdrażać i skalować transformację cyfrową oraz jeszcze bardziej udoskonalać swoje działania i procesy.
Od w pełni zautomatyzowanych fabryk do autonomicznych ekosystemów produkcyjnych
Produkcja doświadczyła sporej części zmian na przestrzeni lat, znacząco ewoluując z każdą nową falą zakłóceń. Zmiana z inwestowania w nowe technologie ad hoc na budowę inteligentnych fabryk z rozbudowanym planem transformacji cyfrowej od podstaw jest już w toku. Ale wizjonerscy liderzy branży chcą wiedzieć, co będzie dalej i jakie kroki są potrzebne, aby to osiągnąć.
W miarę jak nowoczesne fabryki przyszłości będą gromadzić i analizować coraz więcej danych, zaczną się one również uczyć, jak oceniać konteksty, dostosowywać się do ograniczeń i podejmować działania, które będą najbardziej zgodne z wynikami wstępnie zdefiniowanymi przez organizację – z niewielką lub żadną ingerencją człowieka.
Z czasem moc analityki danych i automatyzacji może napędzać kolejną generację inteligentnych fabryk, prowadząc do prawdziwie autonomicznych ekosystemów produkcyjnych, które są ukoronowaniem wczesnych wysiłków Przemysłu 4.0. Podczas gdy Przemysł 5.0 jest wciąż na odległym horyzoncie, świt autonomicznych ekosystemów produkcyjnych byłby wyraźnym krokiem naprzód w stosunku do Przemysłu 4.0.
Główna rola, jaką odgrywają najnowocześniejsze metody analizy danych, stanie się cechą definiującą nową erę w produkcji, w której produkcja będzie mogła płynnie równoważyć produkcję masową z zapotrzebowaniem na personalizację.
Analityka danych: podstawa transformacji produkcji
Transformacja cyfrowa oraz inteligentne i połączone technologie przyniosły dzisiejszym producentom większy poziom sukcesu niż kiedykolwiek wcześniej. W całym procesie digitalizacji zaawansowane maszyny i złożone systemy, wraz z dużymi danymi, AI, ML i IoT, pomogły zasilić fabryki nowej generacji i zmaksymalizować ich możliwości. Jednak góry danych generowane w nowoczesnej fabryce nie byłyby przydatne bez ważnego kręgosłupa analityki danych w celu interpretowania i ekstrapolacji krytycznych informacji, na podstawie których można działać.
Dzięki analityce danych fabryki przyszłości i w pełni autonomiczne ekosystemy mogą stać się rzeczywistością jako część zaawansowanego etapu Przemysłu 4.0. Jednak aby producenci mogli przejść do tej następnej fazy, muszą zrozumieć, czego im brakuje i jak mogą rozwiązać potencjalne luki. Dzięki Wskaźnik gotowości inteligentnego przemysłu, jasno określone kryteria branżowe i jasne plany działania utorują drogę do transformacji, której pragną producenci.
Chcesz przejść ocenę Smart Industry Readiness Index, aby zobaczyć, jak Twoja firma wypada wśród Twoich konkurentów? Odwiedź https://siri.incit.org/assessment/request-assessment lub skontaktuj się z nami pod adresem kontakt@incit.org aby dowiedzieć się więcej.
