Stärken Sie die Bemühungen um kontinuierliche Verbesserung mit dem IIoT

Die Geschichte kann uns viel über die Verbesserung des Anlagenbetriebs lehren. Während der industriellen Revolution wurden Prozesse geschaffen, um zentrale Leistungsindikatoren wie Qualität, Arbeitssicherheit, Lieferzeit und Lagerbestand zu bewerten. Diese Leistungsmerkmale haben sich im Laufe der Zeit bewährt und sind heute für jedes erfolgreiche Unternehmen unerlässlich. Doch neue Technologien und Systemfortschritte treiben sie schnell voran und schaffen eine noch nie dagewesene Größenordnung. Jetzt liefern digitale Technologien und Netzwerkinfrastruktur, unterstützt durch das industrielle Internet, wertvolle Daten für schnellere Produktionsprozesse, mehr Konsistenz und sicherere Arbeitsumgebungen.

Die Transformation von Lean Manufacturing

Mit der Verbreitung des industriellen Internets der Dinge (IIoT) wird die kontinuierliche Verbesserung zu einer Mischung aus menschlicher Intelligenz und digitaler Intelligenz. Dank IIoT lässt sich alles vernetzen, was einen elektronischen Impuls hat, von großen Maschinen bis hin zu handgeführten Elektrowerkzeugen. Obwohl das IIoT noch nicht allgegenwärtig ist, wird die Marktgröße in den nächsten Jahren voraussichtlich auf Billionen Dollar anwachsen.

Das IIoT wurde ursprünglich von Herstellern übernommen, die die Leistung von Geräten mit hohem Kapitaleinsatz wie Computern mit numerischer Steuerung (CNC), Luftkompressoren und Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen (HVAC) vorhersagen und schützen wollten. Die Automobilhersteller waren auch Vorreiter bei der Anwendung des IIoT zur Verbesserung der Fertigung, ebenso wie sie die Vorreiter bei vielen anderen Methoden der kontinuierlichen Verbesserung waren. Sie begannen, industrielle Internet-Technologie für sicherheitskritische Baugruppen und Verfahren zu verwenden, aber nicht für eine Klasse C oder unkritische Verbindung. Nachdem sie den Wert des IIoT für hochwertige Anwendungen gesehen hatten, erkannten sie, dass vernetzte Geräte auf jeder Ebene des Herstellungsprozesses eine weitere Ebene der Sicherheit, Qualität und Leistung hinzufügen können. Infolgedessen rüsten viele Werke alle ihre Werkzeuge auf vernetzte Werkzeuge um oder bauen Montagelinien von Grund auf nur mit vernetzten Geräten.

In den Anfängen des IIoT konnten Betreiber die Kosten der digitalen Steuerungen und der Netzwerke nur für hochwertige Geräte rechtfertigen. Jetzt, da die Kosten für Sensoren und Steuerungen gesunken sind und die Vernetzung durch kostengünstige Glasfaserverkabelung und Cloud-basiertes Datenmanagement unterstützt wird, können Hersteller das IIoT auf nahezu alle Geräte anwenden und profitieren. Cloud-Technologien bieten Herstellern die kostengünstige Verarbeitung und Speicherung, die zur Unterstützung des IIoT erforderlich sind, und gleichen die Wettbewerbsbedingungen für Hersteller jeder Größe aus, um den vernetzten Anlagenbetrieb nach Bedarf schnell und kostengünstig zu skalieren.

So erkannte beispielsweise ein Hersteller hochwertiger Küchenarmaturen, dass eine kaputte Armatur in einem Luxushaus einem hohen Produkthaftungsanspruch gleichkommen kann und begann mit vernetzten Werkzeugen, die Daten der Befestigungsstelle während der Montage seiner Armaturen zu verfolgen.

Verbesserung der Herstellungsprozesse

Maschinen und Werkzeuge, die mit eingebetteten Sensoren und Aktoren ausgestattet sind, senden Daten an Analysesysteme, die Daten für wichtige Prozessindikatoren liefern. Die Datenerfassung beginnt zwar mit den Geräten in der Produktionslinie, kann aber auch mit Cloud-Metadaten aggregiert werden. Durch die Kombination von Closed-Loop-Daten mit einer branchenweiten Datenperspektive können Werksleiter und Ingenieure neue Einblicke in Qualitäts-, Durchsatz- und Effizienztrends gewinnen, um eine Vielzahl von Produktionsproblemen schnell und effizient zu lösen.

Das IIoT beginnt auch beim Informationsfluss, bei der Arbeitsabfolge und bei der Fehlervermeidung eine Rolle zu spielen, um den Zeit- und Arbeitsaufwand für das Sammeln, Organisieren und Verstehen von Produktionsdaten zu optimieren. Eine Produktionsanlage mit intelligenter, vernetzter Ausrüstung kann Daten in Echtzeit mit Bedienern an der Linie, Qualitätskontrollpersonal und Werksleitern austauschen. Je mehr Daten von der Produktionslinie gesammelt und analysiert werden, desto robuster sind die erhaltenen Stichprobengrößen, um Herstellern zu verwertbaren Erkenntnissen zu verhelfen, damit sie fundierte Entscheidungen zur Reduzierung von Abfällen und zur Verbesserung der Sicherheit und Produktqualität treffen können.

Änderung von Total Productive Maintenance zu Total Predictive Maintenance

Total Productive Maintenance ist ein Ansatz, der schlanke Taktiken auf die Wartungsumgebung anwendet. Mit dem IIoT kann die produktive Wartung durch Verbesserungen der vorausschauenden Wartung weiter verbessert werden. Durch das Hinzufügen von Sensoren zur Überwachung von Geräten und zur Vorhersage des nächsten Ausfalls können Unternehmen potenzielle Probleme proaktiv angehen, bevor Geräte ausfallen, und unnötige Wartung und Ausfallzeiten vermeiden. Wenn die digitale Diagnose eine notwendige Reparatur erkennt, können angeschlossene Werkzeuge verwendet werden, um das Gerät zu reparieren.

Das ist einer der vielen Vorteile des IIoT; es ermöglicht Herstellern, systematisch und strategisch vorzugehen, anstatt einfach nur zu reagieren, wenn ein Problem auftritt. Die Integration vernetzter Geräte, Daten und Analysen hilft Herstellern, höhere Qualitätsstandards und mehr Kontrolle über ihre Prozesse zu erreichen.

Künstliche Intelligenz im IIoT

Trotz der jüngsten Fortschritte sind einige der Hightech-Branchen auf dem Markt überraschenderweise immer noch zurückhaltend, IIoT-Technologien einzuführen oder sogar auszuprobieren, einfach aus Angst vor Veränderungen. Selbst diejenigen, die keine Early Adopters sind, werden irgendwann konvertieren, da Unternehmenskunden die Gewissheit erwarten können, die Daten hinter der Leistung und Qualität eines Produkts zu kennen.

Wenn wir nach vorne schauen und das IIoT mit künstlicher Intelligenz (KI) integriert wird, wird die Fertigung viele zeitintensive manuelle Aufgaben reduzieren. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen werden die Anlageningenieure durch prädikative Echtzeitempfehlungen rechtzeitig informiert, bevor Produktionsmitarbeiter Probleme und Sicherheitsprobleme haben. Wenn mehr Daten gesammelt werden, sammeln Maschinen durch Assimilation kontinuierlich Intelligenz, und virtuelle Produktionsassistenten helfen Ingenieuren, Verbesserungen vorzunehmen, bevor die Bediener überhaupt wissen, dass ein Problem vorliegt.

Das IIoT verbessert die schlanke Fertigung exponentiell, und seine Einführung wird nur noch schneller erfolgen. Die Möglichkeit, Rohdaten zu sammeln sowie die Daten zu analysieren und darauf zu reagieren, wird die schlanke Fertigung weiter grundlegend voranbringen und den Herstellern die Kontrolle geben, die sie benötigen, um Prozesse auf eine Weise zu verbessern, die sie noch nie zuvor erreichen konnten.