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Ajudando empresas a melhorar a qualidade, reduzir reparos e desperdícios


A Egicon, um fabricante italiano de eletrônicos, usou ferramentas emergentes de análise de dados para automatizar totalmente sua produção a partir de 2017. Ao longo do caminho, reduziu as taxas de reparo em 80%, eliminando sucata, melhorando o suporte de garantia e reduzindo o tempo de espera para relatórios de qualidade em tempo real a partir de um mês.

Com sede na região de Modena, na Itália, a Egicon produz unidades de controle eletrônico, clusters de instrumentos e interfaces homem-máquina para os setores automotivo, agrícola, biomédico e aeroespacial.

A Egicon integrou o software Valor e Opcenter Execution Electronics IoT da Siemens em seus sistemas de produção e qualidade, permitindo monitoramento contínuo e a capacidade de fornecer aos clientes melhor suporte de garantia e dados de rastreabilidade.

“Conseguimos reduzir nossa taxa de reparo de 30 peças por milhão para 6 e alcançamos uma taxa de sucata de zero por cento em 2019”, disse Michele Magri, gerente de produção da Egicon, em um estudo de caso publicado. “Agora posso obter atualizações instantâneas de todos os nossos processos de fabricação sem sair da minha mesa. Posso gastar meu tempo em inovação e melhorias.”

Outros fabricantes de software também relatam resultados significativos.

O software Proficy da GE Digital ajudou fabricantes em vários setores a obter uma infinidade de benefícios, incluindo 90% de redução no desperdício, US$ 5 milhões em economia de melhoria de qualidade e 80% de redução no tempo de inatividade, Cobus van Heerden, gerente de produto sênior para software de análise e aprendizado de máquina para a GE Digital, disse. Uma empresa obteve informações importantes em poucas horas sobre como controlar seus produtos químicos de desidratação para obter a melhor qualidade.

O FactoryTalk Innovation Suite, uma oferta conjunta da Rockwell Automation e da PTC, ajudou a Rockwell a obter um aumento de 33% na eficiência do trabalho, um aumento de 70% nos resultados e uma redução de 50% no tempo de treinamento, de acordo com um estudo de caso publicado.

Essas e outras ferramentas de análise de dados emergentes estão superando as limitações e barreiras de seus predecessores.

Tornar a análise mais acessível


Uma barreira significativa no passado era que as ferramentas que ofereciam benefícios potenciais permaneciam sem uso, disse Izik Avidan, gerente da unidade de negócios, análise de manufatura digital da Siemens Digital Industry Software.

Mais de 80 por cento dos projetos de análise avançada falham, disse ele, uma declaração apoiada por pesquisas do Gartner e outros.

“O principal problema com as ferramentas de análise de dados do passado – da perspectiva dos fabricantes – era o fato de continuarem sendo ferramentas”, disse Avidan. “Muitos fornecedores de plataformas e soluções não perceberam que o fabricante médio não possuía todas as habilidades necessárias para utilizar completamente essas ferramentas. A ferramenta cumpriu a função para a qual foi projetada, mas o projeto geral provavelmente falhou. Você precisa ser capaz de fazer a ponte entre a linguagem de fabricação e todas essas novas tecnologias. O cliente de manufatura não possui esses conjuntos de habilidades.”

“Historicamente, você realmente precisava de um PhD em matemática ou ciência de dados para obter valor da análise”, disse van Heerden. “Você precisa colocar a análise nas mãos de seu pessoal operacional existente. Você não pode ir ao cliente de manufatura e dizer:'Você precisa treinar novamente seu pessoal ou empregar novas pessoas para se beneficiar da análise.' A chave é tornar a análise acessível a engenheiros de processo e operadores de linha."

“As ferramentas foram projetadas para os especialistas, para facilitar um desafio difícil para os especialistas, em vez de simplificar seus trabalhos”, disse Ed Cuoco, vice-presidente de estratégia e soluções da PTC. Muitas ferramentas também exigiam um cientista de dados no local. O resultado final:“Essas ferramentas não eram adequadas para grandes fabricantes, que normalmente não têm seus próprios cientistas de dados”, disse Cuoco.

Nove barreiras adicionais do passado


Outras barreiras, de acordo com Avidan, Cuoco e van Heerden foram:

Falha em entender e abordar os pontos problemáticos dos fabricantes.

Ferramentas que exigiam que os fabricantes substituíssem equipamentos legados caros.

Falta de acesso aos dados necessários para obter insights, geralmente porque esses dados estavam em sistemas em silos, às vezes chamados de dados obscuros. Entre 60% (Forrester) e 97% (Gartner) dos dados coletados permanecem sem uso.

Dados que não podem ser facilmente combinados com
outros dados.

Dados difíceis de limpar, formatar e preparar.

Ferramentas que supunham que os dados atendiam a um benchmark de alta qualidade, exigindo um especialista para melhorar a qualidade dos dados em muitos casos.

Falta de ferramentas de análise que permitam aos gerentes
atuar.

Ferramentas de análise que eram muito difíceis para o operador médio usar.

Ferramentas que não puderam ser dimensionadas além de um piloto ou demonstração inicial.

Novo dia amanhecendo


As ferramentas de hoje oferecem valor rápido, operação e escalabilidade mais fáceis. Cada vez mais, os fornecedores de software de fabricação entendem que seus clientes precisam de plataformas que combinem várias ferramentas e se integrem bem no chão de fábrica, disse Avidan.

“Agora estamos vendo mais sucesso nas ferramentas de análise que superam essas barreiras”, disse van Heerden. “As ferramentas que estamos fornecendo estão mostrando evidências de valor rápido.”

Os fabricantes de software estão projetando ferramentas e plataformas que serão executadas em fábricas que usam máquinas com 40 anos, além de dois anos, disse Cuoco. “Essas ferramentas precisam funcionar em um ambiente do mundo real”, disse ele. “Essa é a chave para a aplicabilidade em uma fábrica. Isso permite que uma fábrica aproveite as coisas ao seu alcance sem pedir que sejam boas em coisas que não estão em sua casa do leme.”

As ferramentas emergentes oferecem a capacidade de acessar, armazenar e manipular os dados, a disponibilidade de um especialista no assunto no local ou disponível remotamente, com um baixo custo de propriedade que não requer muitos servidores adicionais ou recursos de nuvem, que são facilmente configurável, personalizável e capaz de fornecer algum valor imediatamente, disse Avidan.

“Atualmente, a maioria das empresas de software entende que lançar algumas soluções de aprendizado de máquina no chão de fábrica não resolverá seus problemas de qualidade”, disse ele. “Agora, eles estão fornecendo soluções completas prontas para uso, o que provavelmente é o divisor de águas.”

“Minha profissão vive dentro dessa tensão em tentar fornecer uma solução pronta para uso e também entender que a solução precisa ser personalizada, essa flexibilidade para adaptar a solução para otimizar a necessidade do fabricante”, acrescentou Avidan. “Nos últimos cinco anos, vimos cada vez mais projetos híbridos, que são plataformas e ferramentas, combinados com softwares especificamente adaptados para o tipo de indústria.”

A indústria ainda não chegou ao ponto em que as ferramentas funcionam imediatamente, como um iPhone, disse Cuoco.

“Fora da caixa é a direção”, disse ele. “Fora da caixa é o objetivo. Estamos começando a amadurecer o suficiente em nossas soluções para ver um ponto em que isso acontecerá.”

Essas ferramentas, às vezes combinadas com um engenheiro de fabricação experiente, podem ajudar os fabricantes a melhorar o desempenho e a manutenção preditiva e integrar o controle de qualidade à produção, disse Avidan.

As ferramentas também estão “indo além dos alertas” que deixam o ser humano agir para se tornar um ciclo mais fechado – onde a própria ferramenta pode realizar ações de controle seguras e em tempo real, permitindo que uma planta ganhe ou mantenha uma produtividade otimizada, disse van Heerden.

Em vez de oferecer análises como apenas um componente de uma oferta, mais fornecedores de software de fabricação estão oferecendo análises em soluções que abordam casos de uso específicos, disse Cuoco.

“Se você apresentou a um engenheiro de manufatura experiente padrões de dados em um conjunto de dados ou uma lista de conclusões que ele viu antes, ele poderá converter facilmente esses dados em ações que o operador, gerente de linha ou proprietário da fábrica pode tomar e melhorar drasticamente os resultados”, disse Avidan. “Com essa solução pronta para uso, podemos enfrentar a maioria dos desafios em dias ou até horas.”

Ainda melhor será um momento em que mais conhecimento de domínio especializado poderá ser adicionado a essas ferramentas, disse Cuoco. “Cada vez mais conhecimento de domínio específico precisa ser incorporado”, disse ele. “Como podemos juntar o especialista e a máquina e fazer com que ambos entendam o problema? A máquina tem que ser capaz de dizer:'Eu sou capaz de levar em consideração parâmetros específicos para este domínio.'”

As análises também estão melhorando à medida que são aplicadas em toda a cadeia de suprimentos, desde fornecedores de matérias-primas até transportadores, fabricantes e clientes finais, disse van Heerden.

Alguns desafios permanecem


Ainda são necessários refinamentos que tornem as ferramentas mais fáceis de construir, bem como ferramentas projetadas para que as máquinas possam fazer mais trabalho, disse Cuoco.

Os custos definitivamente precisam cair ainda mais para que a tecnologia possa se tornar acessível a fabricantes de pequeno e médio porte que enfrentam problemas semelhantes, disse Avidan.

São necessários mais padrões para que os fabricantes possam integrar mais facilmente a tecnologia de diferentes fornecedores, disse ele.

“Temos que entender que já existe muito software no chão de fábrica”, disse Avidan. “Qualquer solução que você gostaria de introduzir nesse ecossistema teria que se integrar bem e perfeitamente a essas soluções de TI… . Essa é uma das coisas mais importantes que você pode fazer.”

À medida que os padrões e as interfaces se tornarem mais abertos, a integração se tornará mais fácil, disse van Heerden.

Escolha de parceiros


Para ter sucesso, faça parceria com um fornecedor industrial confiável que forneça um produto abrangente, disse van Heerden.

“Muitos fornecedores de análises oferecem soluções que podem resolver parte do problema. Alguns podem analisar dados”, disse ele. “Alguns podem fazer previsões. Alguns podem executar simulações. Outro pode otimizar uma configuração. Faça parceria com fornecedores confiáveis ​​que não desaparecerão amanhã e que podem oferecer todos esses recursos em um único produto.”

Os fabricantes que procuram perfeição imediata e integração completa devem reduzir as expectativas em favor de uma abordagem passo a passo. “Não adote uma abordagem ‘big bang’ para adotar a tecnologia até que todos os sistemas estejam perfeitos”, disse ele. “Recomendo uma abordagem rápida e incremental. Equipe o pessoal de operações com ferramentas fáceis de usar para que possam obter valor incremental rápido.”

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