Internet Rzeczy w przemyśle (IIoT)

Internet Rzeczy to trend technologiczny, który coraz mocniej zaznacza swoją obecność. Nie tylko w kontekście konsumentów końcowych, ale także w szeroko pojętym przemyśle. Rok 2020 i pandemia dodatkowo wzmocniła ten kierunek rozwoju. Jedną z istotniejszych potrzeb biznesu stała się niezależność lokalizacyjna. Wiele osób pracuje zdalnie. Zadania, które nie mogą być realizowane w tym trybie, wymuszają konieczność przekształcania miejsc pracy i dostosowywania ich do potrzeb konkurencyjnego rynku oraz zmian będących skutkiem pandemii.

Zarówno biura dla pracowników umysłowych jak i zakłady produkcyjne wdrażają technologie zdalnego dostępu i zarządzania z wykorzystaniem urządzeń mobilnych. Rozwiązania obejmujące bezkontaktowe interakcje, czujniki IoT, czytniki RFID, NFC stają się podstawą niezbędną do bezpiecznego i efektywnego realizowania zadań biznesowych na każdym poziomie. Na znaczeniu zyskują też systemy umożliwiające zdalne zarządzanie procesami produkcyjnymi.

Spis Treści:

IIot – co to jest?

Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT) odnosi się do zastosowania rozwiązań IoT w przemyśle. Mowa tu o skomplikowanej sieci połączonych i współpracujących ze sobą urządzeń, maszyn, systemów i technologii informatyczno-operacyjnej, np. systemów sterowania, sensorów, komputerów i urządzeń mobilnych tj. tablety czy smartfony, systemy do zarządzania produkcją itp. Współpraca wszystkich tych elementów powoduje, że firmy produkcyjne są w stanie zbierać, przetwarzać, archiwizować oraz analizować niespotykaną dotąd ilość precyzyjnych danych. Z kolei te przekładają się znaczący wzrost wydajności produkcji oraz procesów organizacyjno-zarządczych dotyczących produkcji. Zapewnienia to firmom produkcyjnym cyfrową pętlę zwrotną – kompleksowe informacje procesach, operacjach i produktach.

Rozwój IIoT jest nierozerwalnie połączony z technologiami takimi jak cloud computing, edge computing, big data, zastosowanie sztucznej inteligencji oraz uczenie maszynowe.

Zastosowanie IIoT w firmach produkcyjnych

W ramach tego podejścia, przedsiębiorstwa produkcyjne wdrażają nowoczesne systemy do zarządzania produkcją. System od Optimakers, jako kompleksowe oprogramowanie dla produkcji, wpisuje się w założenia przemysłu 4.0. Pozwala na zdalną kontrolę i monitoring produkcji w czasie rzeczywistym. Zbieranie danych przy pomocy czujników IoT bezpośrednio z maszyn i urządzeń, przetwarzanie dużych ilości danych w chmurze oraz zastosowanie zaawansowanych algorytmów sztucznej inteligencji.

Predykcyjne utrzymanie ruchu (predictive maintenance)

Wspomniane zmiany widoczne są szczególnie w obszarze zarządzania konserwacją i utrzymaniem ruchu. Duże naciski klientów na niezawodną, szybką i elastyczną produkcję wymagają niezawodnego parku maszynowego.

Predictive maintenance wiąże się z odejściem od reagowania na pojawiającą się usterkę na rzecz stałej kontroli i analizy parametrów maszyn, danych historycznych odnośnie napraw i żywotności maszyn/części oraz regularnych przeglądów i działań serwisowych. Podejście predykcyjne pozwala obniżyć koszty związane z serwisem i naprawą jak również strat wynikających z nieplanowanych przestojów czy niedotrzymania terminów realizacji zleceń. IIoT daje szerokie spektrum narzędzi do realizacji tego podejścia, np. czujniki drgań, temperatury, wilgotności. Które stale dostarczają do nadrzędnego systemu dane o stanie maszyn i umożliwiają z dużą precyzją przewidywanie wystąpienia awarii oraz odpowiednio wczesne zaradzenie temu. Wsparcie systemu CMMS od Optimakers ułatwia wdrożenie konserwacji predykcyjnej oraz sprawne zarządzanie utrzymaniem i konserwacją maszyn i obiektów.

Do kluczowych zadań CMMS (Computerised Maintenance Management Systems) należy m.in.:

  • zarządzanie dokumentacją techniczną oraz zasobami tj. maszyny, urządzenia, aparatura czy infrastruktura obiektu,
  • harmonogramowanie napraw, okresowych przeglądów itp.,
  • generowanie statystyk, raportów i analiz,
  • tworzenie prognoz zużycia i ryzyka wystąpienia usterek sprzętu i maszyn (na podstawie których są planowane działania zapobiegawcze),
  • elastyczne reagowanie na nieprzewidziane awarie,
  • prowadzenie gospodarki magazynowej Utrzymania Ruchu i zarządzanie zamówieniami części zamiennych i materiałów.

Inteligentne zarządzanie produkcją z MES

Ilość technologii oraz stopień skomplikowania dzisiejszej produkcji oznacza generowanie ogromnej ilości danych. To z kolei generuje potrzebę sprawnych systemów integrujących dane z różnych źródeł, które usprawniają przepływ danych i pozwalają na wykorzystanie pełnego potencjału z nich płynącego. W zakresie zdobywania nowej wiedzy, wyciągania wniosków i oceny skuteczności procesów, przewidywania i podejmowania trafnych decyzji.

System od Optimakers działa w oparciu o najnowsze technologie, m.in. IoT oraz Machine Learning – dzięki temu to oprogramowanie jest w stanie z dużą dokładnością określić, kiedy najprawdopodobniej wystąpi zużycie danej części, awaria maszyny czy inne problemy na linii produkcyjnej. MES jest dostępny również jako rozwiązanie chmurowe. Jest to wariant atrakcyjny finansowo, eliminujący konieczność utrzymywania infrastruktury i dedykowanych pracowników, który umożliwia elastyczne skalowanie produkcji. Chmura pozwala na analitykę w czasie rzeczywistym, elastyczne reagowanie oraz sprawne przywracanie systemów po awarii.

System MES jest stale rozwijany i dostosowywany do potrzeb rynku. Pozwala na płynną integrację z różnego typu systemami niezbędnymi w firmach produkcyjnych. Umożliwia to dostęp do kompleksowych danych z produkcji w czasie rzeczywistym i z dowolnego miejsca. Efektywne sterowanie produkcją w każdych warunkach i produkcja na zlecenie staje się celem możliwym do realizacji.

Ze względu na strukturę organizacyjną, osoba zajmująca się Zamówieniami nadzorowała również proces realizacji poszczególnych zleceń – tak aby informować klientów o postępach pracy.

Jeżeli uważasz, że w Twojej produkcji przyda się usprawnienie funkcjonowania, wypróbuj nasze bezpłatne 14-dniowe demo i sprawdź jaką wartość możemy Ci zaoferować. Chętnie pomożemy!

Jeden komentarz

  1. […] to koncepcja cyfrowej repliki procesu, obiektu lub usługi. Digital Twin wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego, których celem jest odnalezienie wzorców nieprawidłowości i prawidłowości w strumieniach […]

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.