Dane są rejestrowane w różnych formach i od wieków stanowią istotną część procesów – od prostych znaczników i notatek do zliczania, po złożone arkusze kalkulacyjne i przechowywanie w chmurze. Obecnie ilość tworzonych i przechowywanych złożonych danych, czyli dużych zbiorów danych, jest zdumiewająca – szacuje się, że dziennie generowane jest około 2,5 miliarda gigabajtów.
W przemyśle szybko rośnie ilość danych tworzonych i dystrybuowanych za pomocą inteligentniejszych i wzajemnie połączonych technologii, takich jak sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML) i urządzenia Internetu rzeczy (IoT), które są obecnie zintegrowane z systemami operacyjnymi.
Jednak bez sprawnego zrozumienia wykorzystania i analizy dużych zbiorów danych dane zostaną zredukowane do samych liczb.
Dzięki wykorzystaniu inteligentnych technologii produkcyjnych i zarządzaniu tradycyjnymi zbiorami danych producenci dysponują większą liczbą punktów danych przestrzeń sklepowa niż kiedykolwiek wcześniej. Dla nich uzyskanie w przyszłości większych zwrotów z inwestycji w technologię będzie sprowadzać się do posiadania wyrafinowanych modeli analitycznych, ponieważ umożliwią im one definiowanie, badanie i wyciąganie wymiernych wniosków z danych w celu podejmowania właściwych decyzji zapewniających optymalne wyniki biznesowe. Dzięki zastosowaniu odpowiednich dźwigni analitycznych żadne dane nie pozostaną na stole.
Jeśli automatyzacja dotyczy wydajności, to analityka dotyczy inteligencji
Dyskusje na temat nowoczesnej produkcji często obracają się wokół technologii zaprojektowanych w celu automatyzacji procesów w celu zapewnienia wydajności operacyjnej na dużą skalę. Z nadejściem Przemysł 4.0, jesteśmy świadkami rosnącego tempa wdrażania tej technologii, a tempo transformacji cyfrowej wzrosło jeszcze bardziej, odkąd pandemia Covid-19 wrzuciła cyfryzację na wyższy bieg.
Wiele firm podejmuje obecnie wysiłki w celu zwiększenia wydajności za pomocą inteligentnych narzędzi i rozwiązań. Jednak istotne jest rozróżnienie między wydajnym a inteligentnym.
Na przykład potężne czujniki IoT zwiększyły wydajność procesów, umożliwiając monitorowanie i rejestrowanie zasobów produkcyjnych w czasie rzeczywistym, na przykład wirtualne śledzenie lokalizacji i zawartości pojemników w zakładach produkcyjnych oraz automatyzację uzupełniania zapasów na żądanie.
Jednak zastosowanie potężnej analityki wprowadza wyższy poziom inteligencji, który ułatwia optymalizację. Analityka danych pozwala producentowi zidentyfikować obszary dalszej wydajności i redukcji kosztów – czy to poprzez zmianę kolejności linii produkcyjnych, rekonfigurację produktu przy użyciu części z tego pojemnika, czy też sugerowanie bardziej ekonomicznych komponentów.
Dzięki analizie danych producenci mogą teraz zbliżyć się o krok do swoich celów w zakresie ciągłego doskonalenia i optymalizacji procesów, co czyni ją kolejną kluczową cechą inteligentnych fabryk. Dlatego dla firm produkcyjnych niezwykle ważne jest efektywne wykorzystanie danych, dodając do swoich operacji kolejną warstwę inteligencji, która pomoże im zidentyfikować i naprawić luki, jednocześnie ulepszając istniejące procesy. Chociaż dla niektórych może to stanowić wyzwanie, można to osiągnąć poprzez wdrożenie ram i narzędzi benchmarkingu, takich jak Inteligentny wskaźnik gotowości branżowej (SIRI) dzięki czemu firmy mogą napędzać i skalować transformację cyfrową oraz jeszcze bardziej ulepszać swoje operacje i procesy.
Od w pełni zautomatyzowanych fabryk po autonomiczne ekosystemy produkcyjne
Na przestrzeni lat produkcja uległa znaczącym zmianom, a każda nowa fala zakłóceń znacznie ewoluowała. Przejście od doraźnych inwestycji w nowe technologie do budowania inteligentnych fabryk z opracowanym od podstaw planem transformacji cyfrowej już trwa. Jednak wizjonerscy liderzy branży chcą wiedzieć, co będzie dalej i jakie kroki należy podjąć, aby to osiągnąć.
W miarę jak coraz więcej danych jest wykorzystywanych i analizowanych przez nowoczesne fabryki przyszłości, fabryki te zaczynają także uczyć się, jak oceniać konteksty, dostosowywać się do ograniczeń i podejmować działania, które jak najbardziej odpowiadają wynikom zdefiniowanym przez organizację – przy niewielkiej lub żadnej interwencji człowieka .
Z biegiem czasu siła analityki danych i automatyzacji może zasilać następną generację inteligentnych fabryk, prowadząc do prawdziwie autonomicznych ekosystemów produkcyjnych, które będą zwieńczeniem wczesnych wysiłków na rzecz Przemysłu 4.0. Chociaż Przemysł 5.0 jest wciąż na odległym horyzoncie, nadejście autonomicznych ekosystemów produkcyjnych byłoby wyraźnym krokiem naprzód w stosunku do Przemysłu 4.0.
Główna rola, jaką odgrywa najnowocześniejsza analiza danych, stanie się cechą charakterystyczną następnej ery w produkcji, w której produkcja może płynnie równoważyć produkcję masową z zapotrzebowaniem na personalizację.
Analityka danych: podstawa transformacji produkcji
Transformacja cyfrowa oraz inteligentne i wzajemnie połączone technologie zapewniły dzisiejszym producentom większy poziom sukcesu niż wcześniej. W całym procesie cyfryzacji zaawansowane maszyny i złożone systemy, a także duże zbiory danych, sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i IoT pomogły w zasilaniu fabryk nowej generacji i maksymalizowaniu ich możliwości. Jednak góry danych generowanych w nowoczesnej fabryce nie byłyby przydatne bez ważnego szkieletu analizy danych umożliwiającego interpretację i ekstrapolację kluczowych informacji, na podstawie których można podjąć działania.
Dzięki analizie danych fabryki przyszłości i w pełni autonomiczne ekosystemy mogą stać się rzeczywistością w ramach zaawansowanego etapu Przemysłu 4.0. Aby jednak producenci mogli przejść do następnego etapu, muszą zrozumieć, czego im brakuje i w jaki sposób mogą zaradzić potencjalnym brakom. Z SIRI, dobrze zdefiniowane standardy branżowe i jasne plany działania utorują drogę do transformacji, której pragną producenci.
Chcesz przejść ocenę SIRI, aby zobaczyć, jak Twoja firma radzi sobie na tle konkurencji? Odwiedzać https://siri.incit.org/assessment/request-assessment lub skontaktuj się z nami pod adresem [email protected] uczyć się więcej.
