Optymalizacja produkcji nigdy nie była łatwiejsza. Startupy pomagają monitorować proces

Dodane:

Jacek Stężowski Jacek Stężowski

Optymalizacja produkcji nigdy nie była łatwiejsza. Startupy pomagają monitorować proces

Udostępnij:

Branża produkcyjna to jeden z filarów gospodarki. Jest to impuls, który nierzadko determinuje poziom zamożności danego kraju. Dynamiczny rozwój tej gałęzi przemysłu, już nieraz był czynnikiem kształtującym nowe mocarstwa lub budującym wielkie i bogate aglomeracje. Zarządzanie produkcją obejmuje wiele aspektów, jednak to sama kontrola procesu wytwarzania jest podstawą do dalszych działań. Stało się to ośrodkiem zainteresowania startupów technologicznych, które coraz częściej biorą na tapet takie zagadnienia jak monitorowanie produkcji czy też konserwacja predykcyjna.

W każdym przedsiębiorstwie produkcyjnym, inżynierowie procesu kierują całą swoją wiedzę i doświadczenie w kierunku trzech problemów:

1. W jaki sposób zmniejszyć koszty produkcji?

2. Co zrobić, aby proces był wydajniejszy?

3. Jak zredukować odpady i zużycie zasobów?

Pytania te, stały się bodźcem dla powstania takich technik jak TPS (Toyota Production System), Lean Management czy też Six Sigma. Są to metody, które znalazły zastosowanie w firmach produkcyjnych na całym świecie, jednak XXI wiek przyniósł branży nowe wyzwania. Na szczęście, wraz z nimi pojawiły się też nieznane dotąd możliwości.

Coraz większą uwagę przywiązuje się do analizy danych. Na ich podstawie, można modelować rozwiązania oraz wdrażać optymalizacje. W tym celu, startupy coraz częściej proponują rozwiązania oparte na uczeniu maszynowym lub IoT. Kontrola procesu produkcyjnego za pomocą takich narzędzi to integralna część czwartej rewolucji przemysłowej.

Monitorowanie produkcji na poziomie maszyn

Monitorowanie produkcji rozpoczyna się od kontroli newralgicznych zasobów czyli urządzeń biorących udział w danym procesie. System do prowadzenia nadzoru nad maszynami, został opracowany między innymi przez polski startup FitMech.

– FitMech to nowoczesna i Å‚atwa w obsÅ‚udze platforma, która automatyzuje zbieranie danych z maszyn i dostarcza w czasie rzeczywistym wskaźniki, raporty i informacje o efektywnoÅ›ci. To co wyróżnia FitMech to możliwość bardzo szybkiego samodzielnego wdrożenia, bez obecnoÅ›ci osób z zewnÄ…trz na hali produkcyjnej co jest niezwykle istotne w obecnych czasach pandemicznych obostrzeÅ„ – wyjaÅ›nia RafaÅ‚ PieczyÅ„ski, CEO & founder startupu.

Cechą, która wyróżnia FitMech na rynku jest uniwersalność. Produkt jest dedykowany zarówno do starszych linii produkcyjnych jak i tych dopiero powstających.

– DziÄ™ki modelowi PaaS koszty inwestycji ograniczone sÄ… do minimum. Dla starszych parków maszynowych FitMech za pomocÄ… nieinwazyjnych sensorów dostarcza analitykÄ™ do maszyn które nigdy takiej możliwoÅ›ci nie posiadaÅ‚y, w bardziej zaawansowanych rozwiÄ…zuje problemy zintegrowanego parku maszynowego. W dopiero co projektowanych dostarcza szereg inteligentnych aplikacji zapewniajÄ…c flow informacyjne pomiÄ™dzy halÄ… a biurem i wspomagajÄ…c podejmowanie decyzji za pomocÄ… algorytmów AI – dodaje RafaÅ‚ PieczyÅ„ski.

Na pytanie o korzyści płynące z wdrożenia platformy FitMech do danej linii produkcyjnej, CEO startupu wymienia między innymi:

  • redukcjÄ™ iloÅ›ci oraz skrócenie nieplanowanych przerw,
  • optymalizacjÄ™ planowania produkcji i normowanie czasów referencyjnych,
  • identyfikacjÄ™ wÄ…skich gardeÅ‚,
  • wyÅ‚Ä…czenie z obiegu manualnego raportowania oraz zwiÄ™kszenie dokÅ‚adnoÅ›ci danych,
  • transparentność pracy i wydajnoÅ›ci na wszystkich szczeblach od operatora po CEO fabryki oraz szybki pomiar efektów podejmowanych decyzji.

Podobne rozwiązanie zaproponował brytyjski Sensoteq. System opracowany przez startup, również opiera się na czujnikach oraz umożliwia producentom przewidywanie awarii (m.in. uszkodzenia łożysk, luzy mechaniczne czy też niewyważenie i niewspółosiowość w sprężarkach, silnikach i robotach).

Prosty i intuicyjny wgląd w proces produkcji, zapewnia też produkt amerykańskiego startupu Tulip. Czujniki zintegrowane z platformą dają możliwość nadzorowania produkcji w czasie rzeczywistym. Efektem takiego śledzenia linii produkcyjnej jest wizualizacja zbioru danych pochodzących bezpośrednio z hali produkcyjnej. Analiza zawiera takie informacje jak wskaźniki defektów, wydajność operatora i parametry maszyny.

Symulacja planowanej inwestycji

Indyjski startup Ecolbrium, poszedł krok dalej i daje możliwość zbudowania i przetestowania danego procesu produkcyjnego (lub infrastruktury) przed wdrożeniem planów w życie.

Platforma Digital Twin Plant and Creation stworzona przez Ecolibrium, pomaga przedsiębiorstwom w zwiększyć efektywność ich aktywów dzięki analizie predykcyjnej opartej na IoT. Na podstawie wielu danych (np. zużycie energii i innych zasobów), platforma optymalizuje takie zagadnienia jak: układ linii produkcyjnych, cykle produkcji, godziny pracy oraz specyfikę produktu.

Zarządzanie zasobami przedsiębiorstwa produkcyjnego

Chilijski startup Fracctal opracował platformę do zintegrowanego zarządzania zasobami firmy. Oprogramowanie rozpoczyna swoje analizy już od poziomu sprzętu, za pomocą czujników kontrolujących niezawodność parku maszynowego. Ponadto, pomaga zaplanować (również w aspekcie finansowym) prace konserwacyjne.

Fracttal posiada także kompletny moduł zarządzania magazynem, który pomaga utrzymać kontrolę nad częściami zamiennymi i dostawami. Platforma wspiera też zarządzanie zespołami oraz zasobami cyfrowymi.

Startup pozwoliÅ‚ wielu firmom zrezygnować z kart pracy i arkuszów kalkulacyjnych, na rzecz jednej, zintegrowanej platformy (klienci Fracctal to m.in. L’Oreal, Aerotech, oraz Comasa).

Innowacyjne planowanie produkcji

Brytyjski Flexciton skupił się na działaniach poprzedzających sam proces produkcyjny. Produktem startupu jest narzędzie do planowania i harmonogramowania produkcji oparte na sztucznej inteligencji.

Na podstawie danych historycznych, Flexciton jest w stanie między innymi zidentyfikować wąskie gardła i w konsekwencji skrócić czas cyklu i zwiększyć przepustowość. Model zawiera wszystkie ograniczenia, takie jak rozmiary partii, Kanban czy konieczność konserwacji parku maszynowego.

Takie rozwiązanie umożliwia płynną konfigurację celów oraz szybką reakcję na problemy pojawiające się podczas procesu produkcyjnego. Flexcition jest w stanie poprawić wydajność produkcji o 10%.

Zaawansowane zarządzanie produkcją to zagadnienie, które jest obszarem działań również polskiego startupu – Queris. Queris MES to kompleksowe narzędzie, którego zadaniem jest optymalizacja i zwiększenie efektywności procesu produkcyjnego.

Oprócz badania rzeczywistego czasu pracy poszczególnych maszyn, system wizualizuje proces produkcyjny oraz pomaga zarządzać zleceniami produkcyjnymi i planować kolejności ich wykonywania.

Optymalizacja produkcji jako klucz do sukcesu

Od produkcji zaczyna się cykl życia produktu na rynku. Każda jej, choćby najmniejsza optymalizacja ma pośredni wpływ cenę oraz jakość produktu. Te dwie cechy zawsze będą priorytetami konsumentów, dlatego też należy doceniać innowacyjność startupów w tym obszarze i kibicować, aby czwarta rewolucja przemysłowa dotarła do jak największej liczby zakładów produkcyjnych.