Data har fångats in i olika former och har varit en viktig del av processer i århundraden – från enkla sammanräkningsmarkörer och anteckningar till komplexa kalkylblad och molnlagring. Idag är mängden och volymen komplex data, eller big data, som skapas och lagras svindlande, med uppskattningsvis 2,5 miljarder gigabyte som genereras dagligen.
Inom tillverkning finns det en snabbt växande mängd data som skapas och distribueras med smartare och sammankopplade teknologier som artificiell intelligens (AI), maskininlärning (ML) och Internet of Things (IoT)-enheter som nu är integrerade i operativa system.
Men utan ett skickligt grepp om big data-användning och analys kommer data att reduceras till enbart siffror.
Mellan användningen av dessa smarta tillverkningstekniker och hanteringen av traditionella datauppsättningar har tillverkare fler datapunkter på butiksgolvet än någonsin tidigare. För dem kommer att få större avkastning på sina teknologiinvesteringar framöver att handla om att ha sofistikerade analytiska modeller på plats eftersom detta kommer att göra 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 analysspakar lämnas ingen data kvar på bordet.
Om automatisering handlar om effektivitet, så handlar analys om intelligens
Diskussionerna kring modern tillverkning kretsar ofta kring teknologier som är designade för att automatisera processer för att möjliggöra operativ effektivitet i stor skala. Med tillkomsten av Industri 4.0, har vi sett hur hastigheten för denna teknik har ökat, och den digitala omvandlingen har accelererat ytterligare sedan covid-19-pandemin satte digitaliseringen i högre växel.
Många företag anstränger sig nu för att öka effektiviteten med hjälp av intelligenta verktyg och lösningar. Det är dock viktigt att göra skillnaden mellan effektiv och intelligent.
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 papperskorgar på produktionsanläggningar virtuellt och automatisera lagerpåfyllning på begäran.
Användningen av kraftfulla analyser introducerar dock en högre nivå av intelligens som underlättar optimering. Dataanalys gör att tillverkaren kan 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 ständiga förbättringar 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 till sin verksamhet för att hjälpa dem att identifiera och åtgärda luckor 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 t.ex. Smart Industry Readiness Index (SIRI) så att företag kan driva och skala digital transformation och förbättra sina verksamheter och processer ytterligare.
Från helautomatiserade fabriker till autonoma tillverkningsekosystem
Tillverkningen har sett sin beskärda andel av förändringar under åren, och har utvecklats avsevärt med varje ny våg av störningar. Skiftet från att investera i ny teknik på ad hoc-basis till att bygga intelligenta fabriker med en konkretiserad digital transformationsplan från grunden är redan igång. Men visionära branschledare vill veta vad som är härnäst och vilka steg som krävs för att nå dit.
När mer data utnyttjas och analyseras av framtidens moderna fabriker, börjar dessa fabriker också lära sig hur man utvärderar sammanhang, anpassar sig till begränsningar och vidtar åtgärder som är närmast anpassade till resultat fördefinierade av organisationen – med liten eller ingen mänsklig inblandning .
Med tiden kan kraften i dataanalys och automatisering driva nästa generation av smarta fabriker, vilket leder till verkligt autonoma tillverkningsekosystem som är en kulmen på tidiga Industry 4.0-ansträngningar. Medan Industry 5.0 fortfarande är vid horisonten, skulle gryningen av autonoma tillverkningsekosystem vara ett tydligt steg upp från Industry 4.0.
Huvudrollen som spelas av banbrytande dataanalys kommer att bli det avgörande kännetecknet för denna nästa era inom tillverkning där produktion sömlöst kan balansera massproduktion med efterfrågan på anpassning.
Dataanalys: ryggraden i tillverkningsomvandling
Digital transformation och smarta och sammankopplade teknologier har levererat större framgångsnivåer för dagens tillverkare än tidigare. Under hela digitaliseringsprocessen har avancerade maskiner och komplexa system, tillsammans med big data, AI, ML och IoT, hjälpt till att driva nästa generations fabriker och maximera deras kapacitet. Bergen av data som genereras i en modern fabrik skulle dock inte vara användbara utan den viktiga ryggraden i dataanalys för att tolka och extrapolera kritisk information som kan ageras på.
Med dataanalys kan framtidens fabriker och helt autonoma ekosystem bli verklighet som en del av ett avancerat stadium av Industri 4.0. Men för att tillverkarna ska komma till nästa fas måste de förstå var de saknas och hur de kan åtgärda potentiella luckor. Med SIRI, väldefinierade branschspecifika riktmärken och tydliga färdplaner kommer att bana väg mot den förändring som tillverkarna eftersträvar.
Vill du genomgå en SIRI-bedömning för att se hur ditt företag klarar sig bland dina kollegor? Besök https://siri.incit.org/assessment/request-assessment eller kontakta oss på [email protected] att lära sig mer.
