Вивек Муругесан (Vivek Murugesan) — научный сотрудник LNS Research. В компании LNS Research он проводит анализ рыночных данных и создает модели данных, охватывающие широкий спектр областей, которыми занимается LNS, включая цифровую трансформацию и промышленный Интернет вещей (IIoT), а также управление производственным процессом, управление эффективностью активов, управление качеством, охрану здоровья и безопасность окружающей среды. Вивек имеет степень магистра в области промышленного проектирования Северо-Восточного университета и степень бакалавра в области машиностроения в Университете Анны в Ченнаи (Индия).
В Москве 16-18 октября состоится XV ежегодная Международная конференция пользователей CADFEM/ANSYS по численному моделированию. Девиз конференции в этом году: «Инженерный анализ в эпоху цифровой трансформации». В свете цифровой трансформации мировой экономики одна из ключевых тем конференции — технология создания цифровых двойников (Digital Twin) на базе платформы промышленного Интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT) PTC Thingworx и технологий всестороннего численного моделирования ANSYS.
В программу первого дня XV Конференции пользователей CADFEM/ANSYS уже включены два доклада:
- «Промышленный Интернет вещей и технологии создания гибридных цифровых двойников. Стратегическое партнерство компаний ANSYS и PTC» (16 октября, 10:30).
- «PTC ThingWorx — корпоративная платформа для быстрой разработки и внедрения инновационных решений для Интернета вещей» (16 октября, 11:30).
В этой статье мы предлагаем ознакомиться с мнением коллег из PTC о том, как цифровые технологии усиливают подходы к повышению эффективности производства.
Почти у каждой компании есть свой взгляд на оптимизацию производства. Однако рынок диктует одно правило для всех: компании должны объединять кадры, процессы и технологические ресурсы в единую систему.
Источник изображения: PTC, Inc.,
https://www.ptc.com/en/thingworx-blog/three-ways-the-iiot-drives-speed-and-collaboration
По данным LNS Research, организация совместной работы подразделений — это проблема номер один для компаний, в которых не отслеживаются показатели достижения стратегических целей. Неэффективность процессов, разрозненность данных и систем также мешают эффективной совместной работе.
Цифровая экосистема непрерывного улучшения (Continuous Improvement, CI) производства, которая дает сигналы нужным сотрудникам в нужный момент, может повысить эффективность кооперации и работы в целом. Для обеспечения работы такой системы требуются данные информационных и операционных технологий с опорой на промышленный Интернет вещей (IIoT) с расширенной аналитикой. Есть несколько тактик и подходов непрерывного совершенствования производства. Некоторые компании комбинируют подходы, выбирая то, что лучше всего годится для их продуктов, способа производства, культуры и ресурсов. Рассмотрим три методики, чтобы проиллюстрировать преимущества, которые привносят цифровые технологии.
Ускорение непрерывного производства при помощи цифрового двойника (digital twin) и расширенной аналитики
Традиционный подход предусматривает повышение эффективности на каждом последующем этапе производства, а также сокращение отходов и продолжительности производственного цикла по мере готовности изделий. Иными словами, при обнаружении отставания по производству продукции оператор делает вывод о снижении эффективности линии и предпринимает меры по устранению этой неисправности.
Источник: YouTube-канал PTC, Inc., https://www.youtube.com/user/ptcstudio/videos
Передовые цифровые технологии, а именно промышленный Интернет вещей, потенциально могут обеспечить операторов более обширной информацией в нужный момент в реальном времени, по показателям работающего оборудования. IIoT позволяет операторам предвидеть задержки и оптимизировать работу производственной линии заранее. Цифровое непрерывное производство — это совместная работа сотрудников, вооруженных правильной информацией.
Источник изображения: PTC, Inc.,
https://www.ptc.com/en/thingworx-blog/three-ways-the-iiot-drives-speed-and-collaboration
Пять «почему?» и большие данные (Big Data)
Пять «почему?» — возможно, один из самых простых принципов бережливого производства. В соответствии с этим принципом, чтобы найти первопричину возникшей проблемы, вопрос «почему?» задают пять раз. Каждый раз вопрос задается к ответу на предыдущее «почему?». Иногда основной причиной оказывается не один элемент — как правило, это сочетание нескольких небольших проблем, охватывающих различные области.
В цифровом непрерывном производстве этот принцип приобретает высокую эффективность благодаря доступу к данным информационных и эксплуатационных технологий. Алгоритмы машинного обучения способны анализировать тысячи значений данных и предоставлять аналитические сведения гораздо быстрее людей, особенно если проблема комплексная.
К примеру, одна из крупных железнодорожных компаний в Европе обратилась к цифровым технологиям для усовершенствования технического обслуживания и ремонта составов. Они проанализировали данные из социальных сетей, производительность активов и геопространственные данные и обнаружили неравномерный износ, поскольку поезда всегда проходили по одним и тем же маршрутам в одной и той же ориентации. Поезда просто развернули, сэкономив в итоге более 8% бюджета на техобслуживание.
Таким образом, IIoT открывает новые способы анализа данных из очень разрозненных источников и коррелирующих факторов, которые нельзя не учитывать при снижении издержек.
Лучше, чем просто Gemba walk
Практика так называемых прогулок «Гэмба» — японский управленческий подход, согласно которому руководитель посещает производственную площадку для совместного с операторами решения проблемы прямо в ее эпицентре. Одна из существенных проблем «Гэмба» заключается в том, что у сотрудников разных направлений и руководства может не сложиться полного понимания происходящих перед ними процессов. Сотрудники могут обладать противоречивыми данными об одних и тех же показателях, в зависимости от источника получения информации.
Когда компании используют передовые цифровые технологии, такие как дополненная реальность/виртуальная реальность (AR/VR) в процессе Gemba walk, они видят на экране отображение показателей работы оборудования в реальном времени и просматривают аналитику на мобильных устройствах. Такой подход позволяет руководителю и операторам решать проблемы оперативно, основываясь на надежной информации. Добавление цифрового двойника позволяет моделировать процессы и просматривать их с разных точек зрения в зависимости от предлагаемых изменений — и все это без прерывания процесса производства.
Цифровые технологии и меры по стимулированию непрерывного улучшения
Специалисты по бережливому производству и непрерывному улучшению в ближайшем будущем не утратят своей актуальности. Напротив, это одна из тех профессий, которые будут становиться все более востребованными по мере наступления цифровой трансформации. IIoT укрепит их сотрудничество, даст комплексное понимание информационных технологий и операционных данных и позволит более эффективно решать поставленные задачи с учетом всей имеющейся информации. Каждой компании необходимо решить, как наилучшим образом использовать преимущества цифровой трансформации в целях непрерывного улучшения. Вставшие на путь цифровой трансформации компании уже на начальном этапе смогут более эффективно внедрять программы по непрерывному улучшению.
С оригиналом статьи можно ознакомиться по адресу: https://www.ptc.com/en/thingworxblog/threewaystheiiotdrivesspeedandcollaboration
