Wat is slimme productie?
Het Smart Manufacturing Leadership Consortium (SMLC) definieert slimme productie als "de mogelijkheid om bestaande en toekomstige problemen op te lossen via een open infrastructuur, waarin oplossingen met een normale snelheid worden uitgerold en tevens meerwaarde wordt gecreëerd."
"Slimme productie wordt steeds meer de focus van productie wereldwijd", aldus een expert van Infiniti Research. "Naarmate het productieproces doordringt in de vorm van slimme fabrieken en de acceptatie van Industrie 4.0, transformeert de traditionele productie naar een verbeterde versie."
De snelle technologische evolutie stimuleert deze nieuwe industriële revolutie. Volgens MIT Professional Education "Daagt deze revolutie, gebaseerd op cyberfysische productiesystemen, de traditionele methoden in de productiesector uit, waardoor deze steeds dynamischer wordt.
"Smart manufacturing is een samensmelting van technieken die worden gebruikt in moderne data science en kunstmatige intelligentie om processen te creëren die in de fabriek van de toekomst kunnen worden gebruikt. Maar waarom is dat nu nodig?”
"Slimme productietechnologie verhoogt de efficiëntie en haalt de zwakke punten uit het systeem. Het wordt gekenmerkt door een zeer verbonden, kennisgestuurde industriële onderneming waarin alle organisaties en besturingssystemen met elkaar verbonden zijn en die leidt tot een hogere productiviteit, duurzaamheid en economische prestaties."
Door slimme productieprocessen kunnen fabrikanten ook cloudtechnologie toepassen om belangrijke gegevens op te slaan en te gebruiken. Deze gegevens kunnen verder worden gebruikt in productieapplicaties binnen een fabriek of in een hele toeleveringsketen.
In het verleden was dit type data heel lastig toegankelijk en moeilijk te analyseren. Tegenwoordig zien fabrikanten het hele plaatje, waardoor ze betere, geïnformeerde beslissingen nemen en ernaar handelen.
Behaal concurrentievoordelen door een slimme productie
Slimme productie (SM) gebruikt connectiviteit en realtime toegang tot data om de productieprocessen te verbeteren.
Voordelen van een slimme productiebenadering
Kwaliteitsverbetering: Door de digitalisering van processen is er minder kans op menselijke fouten en storingen. Hiermee kunt u processen en prestaties bewaken om de opbrengst te verhogen en resources effectiever te gebruiken.
Lagere bedrijfskosten met voorspellend onderhoud: Slimme fabrieken kunnen onderhoudsproblemen beter en sneller voorspellen en oplossen. Hierdoor kunnen kostbare reparaties worden verminderd en wordt voorkomen dat de productie wordt onderbroken.
Hogere klanttevredenheid: Slimme productie geeft managers toegang tot beter voorbereide data, waardoor ze efficiënter KPI's kunnen meten en klanten beter van dienst kunnen zijn door in realtime op hun behoeften in te spelen.
Belangrijke kostenbesparingen: Betere toegang tot data van toeleveringsketen, productie en analyses maakt prognoses nauwkeuriger en reduceert afval, zodat u de kosten kunt verlagen door een juist vraagbeheer.
Verbeterde productiviteit: Autonome machines communiceren met elkaar, genereren veel gegevens en maken nieuwe analysescenario's mogelijk. Deze data geven realtime inzicht in productieprocessen, waardoor managers de efficiëntieplanning kunnen aanpassen en de productiviteit kunnen verhogen.
Hogere tevredenheid onder medewerkers: Toegang tot de modernste technologie kan nieuw talent aantrekken en behouden. Moderne technologie vermindert ook de menselijke fouten, wat kan betekenen dat werknemers minder problemen hebben met ontevreden klanten.
Energie-efficiëntie: Alle fabrikanten kunnen hun koolstofvoetafdruk verkleinen door afval te verminderen. Energie-intensieve industrieën halen echter het meeste voordeel uit de energiebesparing, die niet alleen energieverspilling vermindert, maar ook helpt om producten als gevolg daarvan betaalbaarder te maken.
Productie aanpassen voor het digitale tijdperk
Toekomstige fabrieken worden essentieel om te kunnen concurreren, omdat de acceptatie van geavanceerde 4.0-technologieën voor de productie nog steeds de efficiëntie, flexibiliteit en innovatie bevordert.
Fabrikanten van elke omvang moeten een slimme productie gaan toepassen om concurrerend te blijven. Maar om dat te doen, moet het leiderschap van hun organisatie eerst een nieuwe mindset krijgen.
Investeren in apparatuur met het oog op de integratie van slimme productieapplicaties is een goede eerste stap. Na verloop van tijd zullen deze investeringen processen verbeteren, geld besparen en de verkoopcijfers verhogen.
De toegenomen digitalisering en aanzienlijke technologische vooruitgang hebben de innovatie en groei van de slimme productie al bevorderd. Volgens Dataplace is slimme industrie een populaire trend in productiebedrijven. Dankzij gegevensintegratie kunnen productiesystemen samenwerken en reageren op realtime veranderingen in het bedrijf, bij de klant of in de toeleveringsketen."
Slimme productiegerelateerde technologieën en oplossingen
Door de juiste combinatie van slimme productieoplossingen te kiezen en in het traditionele productieproces te implementeren, kunt u nauwkeurig vereisten voorspellen, fouten herkennen en de innovatie en het productieproces beter beheersbaar maken.
Een aantal technologieën is met name belangrijk bij de implementatie van een slimme productiebenadering, zoals oplossingen van een data lakehouse, integraties met Internet of Things, op AI/machine learning gebaseerde analyses, digitale twins, augmented reality en robotica.
Data lakehouses
Een data lakehouse is een moderne, open architectuur waarmee fabrikanten alle soorten data kunnen opslaan, begrijpen en analyseren. Het combineert de kracht en rijkdom van datawarehouses met de breedte en flexibiliteit van de populairste open-source datatechnologieën die fabrikanten momenteel gebruiken.
Een data lakehouse kan eenvoudig nieuwe inzichten uit diverse databronnen, zoals facturen en formulieren, maar ook data in de vorm van tekst, audio en video, bijeenbrengen, analyseren en vinden, waardoor de nieuwste AI-frameworks en vooraf gebouwde services kunnen worden gebruikt.
Toegang tot krachtige oplossingen voor het verzamelen en aggregeren van operationele gegevens in realtime, het verwerven van inzichten uit data, het snel communiceren en het nemen van holistische en gezamenlijke beslissingen zijn allemaal kritieke aspecten van een efficiënt besluitvormingsproces.
Een representatieve toepassing helpt fabrikanten de supply chain veerkrachtig te maken door hun vermogen te ondersteunen om producten van verschillende leveranciers te betrekken. Een data lakehouse doet dit door hen in staat te stellen gegevens uit het ERP-systeem te combineren die dienen voor het orderbeheer, het voorraadbeheer in magazijnen en de transportsystemen om de benodigde productiematerialen te vervoeren en te leveren.
Industrieel Internet of Things
Het industriële Internet of Things (IIoT) speelt een cruciale rol bij het succesvol implementeren van slimme productieprocessen en het behalen van bedrijfsdoelen.
Een toepassingsvoorbeeld van IIoT is een connected fabriek, waarin het realtime gegevens kan verzamelen van sensoren, camera's, productierobots en andere intelligente apparaten, die alle via een lokaal 5G- netwerk zijn verbonden. De data gaan naar een AI/machine learning-oplossing (ML), die realtime suggesties kan doen om beslissingen te nemen over het preventieve onderhoud, externe bewaking van productiemiddelen, het gebruik van activa of de automatisering van diverse processen en taken.
AI/ML
Kunstmatige intelligentie en machine learning zijn twee typen intelligente softwareoplossingen die beïnvloeden hoe eerdere, huidige en toekomstige technologie is ontworpen om menselijke eigenschappen na te bootsen.
In de kern is kunstmatige intelligentie een technologische oplossing, systeem of machine die is bedoeld om menselijke intelligentie te nabootsen en taken uit te voeren terwijl de AI tegelijkertijd zichzelf iteratief verbetert naar gelang de verzamelde informatie.
Machine learning is een subset van AI, die zich richt op het bouwen van een softwaresysteem dat kan leren of prestaties verhogen op basis van de verwerkte data. Dit betekent dat elke machine learning-oplossing een AI-oplossing is, terwijl het omgekeerde niet het geval is.
Fabrikanten gebruiken machine learning om verborgen oorzaken van problemen met de kwaliteit, opbrengst en andere activiteiten te vinden. Hun experts kunnen diepgaande inzichten benutten om sneller te beslissen en knelpunten in de productie op te lossen.
Slimme productieoplossingen gebruiken AI en machine learning om informatie contextueel te maken en bruikbare inzichten te bieden. Hierdoor kunt u machinestoringen voorspellen en preventief onderhoud doen, productieschema's aanpassen en kostbare uitvaltijd voorkomen.
Fabrikanten kunnen zo diverse interne processen automatiseren, zoals het tellen van voorraden, het verwerken van documenten of het analyseren van productiviteit en efficiëntie, om direct te reageren op trends en de kwaliteit over de hele linie te verbeteren.
Opsporing van afwijkingen
Er kunnen oplossingen worden gebruikt die afwijkingen detecteren om voorspellend onderhoud aan machines uit te voeren. Bij het detecteren van afwijkingen worden bepaalde algoritmen gebruikt om diverse onregelmatigheden in tijdreeksgegevens te herkennen om productieprocessen en beslissingen te automatiseren, zoals het onderhoud aan hardware, het bestellen van vervangingen of benodigdheden, en preventieve maatregelen om onderbrekingen te voorkomen en de efficiëntie te vergroten.
Monitor de efficiëntie van fabrieken om ongewoon productiegedrag op te sporen middels voorspellende analyses en diverse databronnen. Gebruik een platform voor machinebewaking om ongewoon gedrag van apparatuur te detecteren en te voorspellen en de optimale actie aan te bevelen en te automatiseren om verwachte fouten op te lossen.
Implementeer kwaliteitsbewaking in de hele productiecyclus om kwaliteitsafwijkingen te herkennen en voorspellende waarschuwingen af te geven. Zo kunt u de onderliggende oorzaken analyseren om de bronnen van kwaliteitsproblemen te vinden en een best-practices-training organiseren, die daadwerkelijke data van eerdere kwaliteitsproblemen gebruikt.
Aan de slag met slimme productie
Slimme productie kan bedrijven veerkrachtiger maken met behulp van nieuwe benaderingen en slimme technologieën.
Bekijk in dat geval Oracle's slimme productieoplossingen om te begrijpen hoe u AI en machine learning kunt inzetten om informatie contextueel te maken, bruikbare inzichten te verwerven en concurrentievoordelen te behalen in een sector die steeds dynamischer wordt.
Streeft uw bedrijf het volgende na?
- Inzicht in kosten, efficiëntie en kwaliteit van diverse fabrieken verbeteren
- Productieprestaties monitoren en uitval wegens onderhoud voorspellen.
- Beter en sneller beslissen met AI
- Kwaliteit bewaken en best-practices-trainingen organiseren