Data har samlats in i olika former och har varit en viktig del av processer i århundraden – från enkla räkningsmarkörer och anteckningar till komplexa kalkylblad och molnlagring. Idag är mängden och volymen av komplex data, eller stordata, som skapas och lagras häpnadsväckande, med uppskattningsvis 2,5 miljarder gigabyte genererade dagligen.
Inom tillverkningsindustrin skapas och distribueras en snabbt växande mängd data med smartare och sammankopplade tekniker som artificiell intelligens (AI), maskininlärning (ML) och sakernas internet (IoT) som nu är integrerade i operativa system.
Men utan en god förståelse för användning och analys av big data kommer datan att reduceras till enkla siffror.
Genom att använda dessa smarta tillverkningstekniker och hantera traditionella datamängder har tillverkare fler datapunkter om butiksgolvet än någonsin tidigare. För dem handlar det om att ha sofistikerade analysmodeller på plats för att få större avkastning på sina teknikinvesteringar framöver, eftersom detta gör det möjligt för dem att definiera, studera och dra konkreta slutsatser från data för att fatta rätt beslut för optimala affärsresultat. Genom att använda rätt analysverktyg blir ingen data utelämnad.
Om automatisering handlar om effektivitet, så handlar analys om intelligens
Diskussionerna kring modern tillverkning kretsar ofta kring tekniker som är utformade för att automatisera processer för att möjliggöra driftseffektivitet i stor skala. Med tillkomsten av Industri 4.0, har vi bevittnat hur hastigheten på denna teknikanvändning ökar, och takten i den digitala transformationen har accelererat ytterligare sedan covid-19-pandemin satte igång digitaliseringen.
Många företag anstränger sig nu för att öka effektiviteten med hjälp av intelligenta verktyg och lösningar. Att skilja mellan effektiv och intelligent är dock avgörande.
Till exempel har kraftfulla IoT-sensorer ökat processeffektiviteten genom att möjliggöra möjligheten att övervaka och registrera tillverkningstillgångar i realtid, som att spåra platsen och innehållet i lådor i produktionsanläggningar virtuellt och automatisera lagerpåfyllning på begäran.
Användningen av kraftfull analys introducerar dock en högre intelligensnivå som underlättar optimering. Dataanalys gör det möjligt för tillverkaren att identifiera områden för ytterligare effektivitet och kostnadsminskning – oavsett om det är genom att omorganisera produktionslinjesekvenser, omkonfigurera produkten med hjälp av delar från den behållaren eller föreslå mer ekonomiska komponenter.
Tack vare dataanalys kan tillverkare nu komma ett steg närmare sina mål för kontinuerlig förbättring och processoptimering, vilket gör det till ytterligare en viktig egenskap hos intelligenta fabriker. Det är därför avgörande för tillverkningsföretag att utnyttja data effektivt och lägga till ytterligare ett lager av intelligens i sin verksamhet för att hjälpa dem att identifiera och åtgärda brister samtidigt som de förbättrar befintliga processer. Även om det kan vara en utmaning för vissa, kan detta uppnås genom att implementera benchmarking-ramverk och verktyg som Smart Industry Readiness Index (SIRI) så att företag kan driva och skala upp digital transformation och förbättra sin verksamhet och sina processer ytterligare.
Från helautomatiserade fabriker till autonoma tillverkningsekosystem
Tillverkningsindustrin har genomgått sin beskärda del av förändringar under åren och utvecklats avsevärt med varje ny våg av omvälvningar. Övergången från att investera i ny teknik på ad hoc-basis till att bygga intelligenta fabriker med en utarbetad digital transformationsplan från grunden är redan igång. Men visionära branschledare vill veta vad som är nästa steg och vilka steg som behövs för att nå dit.
I takt med att mer data utnyttjas och analyseras av framtidens moderna fabriker, börjar dessa fabriker också lära sig att utvärdera sammanhang, anpassa sig till begränsningar och vidta åtgärder som bäst överensstämmer med resultat som organisationen har fördefinierat – med liten eller ingen mänsklig intervention.
Med tiden kan kraften i dataanalys och automatisering driva nästa generations smarta fabriker, vilket leder till verkligt autonoma tillverkningsekosystem som är kulmen på tidiga Industri 4.0-insatser. Även om Industri 5.0 fortfarande ligger i det avlägsna, skulle gryningen av autonoma tillverkningsekosystem vara ett tydligt steg upp från Industri 4.0.
Den framträdande rollen som banbrytande dataanalys spelar kommer att bli det avgörande kännetecknet för nästa era inom tillverkning, där produktionen sömlöst kan balansera massproduktion med efterfrågan på anpassning.
Dataanalys: ryggraden i tillverkningsomvandlingen
Digital transformation och smarta och sammankopplade tekniker har gett dagens tillverkare större framgångar än tidigare. Genom hela digitaliseringsprocessen har avancerade maskiner och komplexa system, tillsammans med stordata, AI, maskininlärning och sakernas internet, bidragit till att driva nästa generations fabriker och maximera deras kapacitet. Men de berg av data som genereras i en modern fabrik skulle inte vara användbara utan den viktiga ryggraden av dataanalys för att tolka och extrapolera kritisk information som kan ageras utifrån.
Med dataanalys kan framtidens fabriker och helt autonoma ekosystem bli verklighet som en del av ett avancerat skede av Industri 4.0. För att tillverkare ska kunna nå nästa fas måste de dock förstå var de brister och hur de kan åtgärda potentiella brister. Med Smart Industry Readiness Index, väldefinierade branschspecifika riktmärken och tydliga färdplaner kommer att bana väg för den omvandling som tillverkarna söker.
Vill du genomgå en Smart Industry Readiness Index-bedömning för att se hur ditt företag står sig bland dina konkurrenter? Besök https://siri.incit.org/assessment/request-assessment eller kontakta oss på contact@incit.org att lära sig mer.
