Цифровая трансформация в производстве, по сути, означает устранение повторяющихся операций, выполняемых человеком на производственной линии, и замену их автоматизированными функциями, управляемыми данными. Эта технологическая революция представляет собой сочетание анализа данных, Интернета вещей (Интернета вещи) и машинное обучение для повышения эффективности производственной линии. Цифровые технологии будут интегрированы во все сферы бизнеса, начиная с производственной линии и заканчивая принятием решений на высшем уровне, что позволит снизить риски в производственном процессе, принимать обоснованные решения и, самое главное, повысить удовлетворенность клиентов.
Оценка цифровой зрелости
Цифровая зрелость показывает, насколько компания или отрасль готовы в своих инициативах по работе с данными для автоматизации и масштабирования своих бизнес-процессов. Уровни цифровой зрелости связаны с финансовыми показателями компаний, что указывает на то, что компании, хорошо управляющие процессами трансформации, получают от 9% до 26% больше прибыли, чем их конкуренты.
Существует несколько способов оценки уровня цифровой зрелости компании, большинство из которых предоставляют шкалу оценки, основанную на текущих операционных процессах. Оценку цифровой зрелости лучше всего отдать на аутсорсинг, так как сложно сравнивать свое положение с конкурентами и лучшими практиками внутри компании. Если кто-то хочет заняться этим самостоятельно, то темы для обсуждения должны включать хранение данных, связность и точность данных, а также оценку того, как поток данных в настоящее время используется в компании.
Отличный пример достижения уровня Digital Twin — Tesla. Благодаря наличию автономной производственной линии, состоящей в основном из роботов, они добились более безопасного и эффективного производства транспортных средств при одновременном снижении вероятности человеческих ошибок.
Основной результат цифровизации — чистые данные
Данные можно собирать с помощью датчиков, повседневных производственных процессов, оценок качества и аудитов, но для того, чтобы использовать эти возможности, данные необходимо хранить в структурированном виде. Хранилище данных или подключенные таблицы базы данных являются наиболее популярными вариантами. Это первый строительный блок цифровой трансформации, позволяющий приступить к разработке различных решений, таких как Business Insights, IoT или системы машинного обучения.
В качестве первого шага следует проанализировать данные, чтобы подтвердить или опровергнуть гипотезы, которые в настоящее время используются при принятии решений, такие как «мы работаем на пределе своих возможностей».
Можно определить три типа аналитических возможностей:
1. Описательная аналитика — общие отчеты о состоянии процессов.
2. Предписывающая аналитика — предложения о том, что нужно сделать, чтобы улучшить результат.
3. Прогнозная аналитика — анализ текущих данных для прогнозирования следующего наиболее эффективного действия.
Компании, использующие аналитику данных, добиваются большей эффективности производства. Цель состоит в том, чтобы постоянно получать данные в режиме реального времени, чтобы получать наилучшие и наиболее точные показания, улучшать контроль качества и обнаруживать сбои.
Отличный пример компании, которая инвестировала в управление данными, — John Deere. Они создали свой собственный операционный центр John Deere, где фермеры могут просматривать информационные панели с данными о своем оборудовании и полях в режиме реального времени, что помогает им лучше видеть свое сельскохозяйственное производство и оборудование. Это также ценный актив, позволяющий компании John Deere получать данные для изучения и разработки своей продукции.
Использование промышленного Интернета вещей
IoT или Интернет вещей обеспечивает обмен данными между несколькими устройствами, подключенными к сети. По сути, IoT позволяет создавать программное обеспечение для автоматизации или оптимизации процессов при использовании нескольких источников данных.
Целесообразно начать с разработки решений для конкретных бизнес-кейсов в области/отделе компании, чтобы в будущем все процессы компании были связаны цифровым способом. Это может означать решение вопросов логистики, обратной связи с клиентами, качества или любого другого важного фактора, влияющего на конечный результат.
Автоматизация повторяющихся действий с помощью машинного обучения
Машинное обучение (ML) способно увеличить производственные мощности и эффективность, освобождая ценные человеческие ресурсы от повторяющихся задач и предлагая новые аналитические данные. ML может учиться на исторических данных, но для работы требуется чистый и хорошо структурированный набор данных. В зависимости от задачи требования к данным могут быть самыми разными, и чаще всего подходящие методы и цели будут диктоваться доступностью данных.
Типы машинного обучения:
1. Под наблюдением — требуется существующий пул данных с указанием причин и следствий;
2. Неконтролируемая — подходит для поиска общих черт или выявления нарушений — неисправностей и неполадок;
3. Исследовательский — позволяет машинному обучению исследовать среду и предлагать лучшие способы оптимизации.
Применение методов машинного обучения в производстве показало значительное улучшение качества, управления и оптимизации. Например, «Intel использует решения IoT и AI для прогнозирования сбоев в производственных процессах, сокращая время простоя на 300 % и, следовательно, улучшая работу своих производственных цехов.
Цифровое преобразованное будущее
Цифровая трансформация производства неизбежна и приносит очевидные преимущества тем, кто добьется успеха. Нам еще далеко до полностью автоматизированного производства и цифровых двойников, которые станут частью общей заводской установки, но мир, безусловно, движется в этом направлении.
Производство — одна из самых конкурентных отраслей, где удары по чистой прибыли могут привести к внезапной смерти. Поэтому крайне важно знать, где находится компания на шкале цифровой зрелости, и иметь долгосрочную стратегию цифровой трансформации.
Не стесняйтесь также проверить наши другие сообщения:
Цифровой двойник: мост между физическим и цифровым мирами
Использование прошлых данных на производственной линии
Цифровизация: как сделать так, чтобы ваши данные говорили правду
