Перспективы Индустрии 4.0 в цепочке поставок
Сегодняшняя складская и распределительная деятельность является таким же источником данных, как и информация о продаваемых, отгружаемых и доставляемых товарах. Данные об оборудовании, работниках и самой инфраструктуре объекта могут сообщить нам, какие операции выполняются в соответствии с ожиданиями, сколько энергии потребляется, сколько усилий или времени затрачивается на каждую из них. Мы даже можем посмотреть, где находится конкретный погрузчик или рабочий в любой конкретный момент времени, чтобы оперативно скорректировать маршрут. Но принципы Индустрии 4.0 заставляют нас задаться вопросом: что дальше? Как нам связать этот диапазон данных с масштабными тенденциями? Как мы можем использовать эти данные, чтобы не только выявлять неэффективные аспекты, но и находить их первопричину и, в идеале, оптимальное решение проблемы?
Собрать все воедино
Когда мы сможем в большей степени проанализировать и понять нашу деятельность, мы сможем использовать данные — данные, на сбор которых мы потратили деньги, усилия и время, — в полной мере. Каким образом?
Рассмотрим систему управления автопарком, собирающую данные о техническом обслуживании и ремонте и сообщающую о них. Данные могут, например, указывать нам на то, что определенный вилочный погрузчик нуждается в замене шин чаще, чем другие погрузчики в автопарке. Но знаем ли мы почему шины изнашиваются быстрее? Знаем ли мы, в каких условиях эксплуатируется автопогрузчик, имеем ли представление об опыте оператора? Что нам известно о заполнении ежедневных контрольных списков? Не ответив на вопрос «почему», все, что мы будем знать — это то, что шины изнашиваются.
Если мы рассмотрим данные в качестве отправной точки, а не конечной цели, потенциал Индустрии 4.0 станет для нас более очевидным. При таком подходе информация превратится в то, чем она всегда должна была быть — в инструмент, который, в свою очередь, поможет нам прийти к следующим результатам:
1. Повышение эффективности использования оборудования. Возьмем предыдущий пример с заменой шин. Следуя принципам обработки данных Индустрии 4.0 и используя весь массив собранной информации, мы не только видим, что шины нуждаются в частой замене, но и можем точнее определить первопричину этого. Мы можем объединить данные о техническом обслуживании с данными о местоположении объекта и оператора, чтобы увидеть, что маршрут, по которому следует погрузчик, способствует износу шин. Используя эту информацию, мы можем предпринять несколько из возможных действий. Например, внедрить более целенаправленную стратегию технического обслуживания автопогрузчиков на этом маршруте, создать «запретную» зону в нашей системе управления складом или дополнительно обучить оператора правильно управлять погрузчиком при прохождении этого маршрута.
2. Повышение эффективности работы. Мы также можем использовать собранные данные для совершенствования процессов и оптимизации распределения ресурсов. Рассмотрим, например, зарядку автопогрузчиков. Данные об энергопотребления могут сообщить нам не только об уровне заряда погрузчика, но и том, насколько эффективно мы используем время зарядки. Мы можем точно видеть, подключается ли погрузчик к зарядному устройству, когда оператор уходит на обеденный перерыв или заканчивает смену. Это дает гарантию того, что оборудование будет готово к использованию следующей сменой и позволит избежать ненужных простоев.
3. Повышение экономической эффективности. Понимание причин происходящего позволяет нам принимать более обоснованные решения, способствующие снижению эксплуатационных расходов. Тормозят ли работу ваши автоматические погрузчики в местах скопления людей? Использование данных о работе погрузчиков в нормальных условиях, даст возможность оптимизировать планирование маршрутов, чтобы улучшить движение материалов и транспорта и повысить общую эффективность работы. В конечном счете, это позволит максимизировать рентабельность инвестиций в оборудование.
Будь то сокращение расходов на техническое обслуживание, улучшение управления энергопотреблением или оптимизация трудовых ресурсов и средств автоматизации, аналитика, основанная на данных, почти неизбежно приведет к более экономичной и эффективной работе.
Прогнозирование будущего с помощью искусственного интеллекта
Представьте себе возможность определить переменную, например, маршрут движения погрузчика или расположение упаковки, изменить эту переменную и посмотреть, как это изменение может повлиять на общую эффективность и прибыльность. Предсказательная аналитика, основанная на искусственном интеллекте и моделировании, обученная на основе имеющихся данных, может помочь нам определить, можем ли мы добавить больше наименований товаров с помощью имеющихся ресурсов, нужно ли нам нанять работников, приобрести дополнительное оборудование или стоит рассмотреть варианты расширения предприятия.
Прогнозируемое обслуживание с помощью ИИ может стать еще одной переменной в системе. Вместо того, чтобы заменять детали по простому графику или в соответствии с базовыми часами использования, мы можем начать применять ИИ для учета других факторов, влияющих на обслуживание. Например, таких как окружающая среда, текущее рабочее состояние самого механизма и даже прогноз рабочих циклов на ближайшие дни. Это позволит лучше предсказать конкретные потребности в техническом обслуживании. Кроме того, использование искусственного интеллекта может дополнительно помочь специалисту обслуживать основные компоненты погрузчика только в случае необходимости.
Первые шаги
Путь к Индустрии 4.0 может показаться сложным, но если вы уже сейчас внедряете современные технологии в производственный цикл, вы на верном пути к созданию прочного фундамента, способного поддерживать будущие потребности в аналитике. По мере углубления в эту систему, необходимо все больше задействовать ИТ-отдел на каждом этапе. Это нужно не только для защиты конфиденциальной информации и систем с помощью современных средств кибербезопасности, но и для обеспечения связи различных систем друг с другом в рамках Интернета вещей. Наконец, сотрудничество с надежным поставщиком может упростить процессы сбора и анализа данных, сделав переход к Индустрии 4.0 более плавным и эффективным.
