Melhore a tomada de decisões na fabricação avançada com análises

A fabricação avançada é um empreendimento difícil e complexo. E como os gostos e tendências dos consumidores aceleraram o desejo por novos produtos e encurtaram os ciclos de vida dos produtos existentes, os fabricantes de hoje devem contar com big data para ajudá-los a gerenciar, prever e buscar os produtos certos no momento certo. Um estudo da PwC mostra que até 92% dos fabricantes consideram sua tomada de decisão altamente orientada por dados ou um pouco orientada por dados.

É fácil pensar em big data como uma entidade gigante a ser gerenciada para chegar aos insights corretos. Mas existem diferentes tipos de dados que podem ser usados ​​dependendo do nível de maturidade da empresa, bem como do tipo de software que os gerentes e partes interessadas podem implantar para melhorar a tomada de decisões no nível da empresa e da fábrica. Chamamos isso de jornada de análise de fabricação e inclui quatro tipos de análise de dados.

À medida que os fabricantes amadurecem em suas capacidades analíticas, eles passam da análise descritiva para a prescritiva.

Quatro tipos de análise de dados de fabricação

• Análise descritiva – A análise descritiva informa ao usuário o que aconteceu . É um tipo de processamento de dados que usa dados históricos de toda a fábrica ou empresa para procurar padrões, associações e relacionamentos. Usando agregação de dados e mineração de dados, os dados são organizados de uma maneira que pode gerar insights profundos sobre ações anteriores.

Essas informações podem gerar valor que ajuda a desenvolver estratégias de produtos e de maneiras que ajudam os usuários a entender as tendências ao longo do tempo. Ele pode ser aplicado em categorias amplas, como qualidade, finanças e receita. Mas a análise descritiva é limitada à sua natureza retrospectiva. Embora possam surgir padrões e tendências úteis que ajudem a informar a tomada de decisões, sua aplicação é limitada a ocorrências atuais e futuras. Para empresas altamente orientadas por dados, também são usados ​​tipos adicionais de análise de dados.

• Análise de diagnóstico – Onde a análise descritiva descreve o que aconteceu , a análise de diagnóstico explica por que isso aconteceu . Armado com o entendimento de que uma máquina ou grupo de produtos se comportou de uma determinada maneira, a análise de diagnóstico ajuda a determinar o motivo. A análise de diagnóstico usa técnicas como detalhamento, filtragem avançada e mineração de dados para procurar correlações que expliquem o motivo. Esse tipo de análise é útil para coletar insights sobre problemas específicos e desenvolver previsões confiáveis ​​sobre como evitá-los.

Um exemplo do valor da análise de diagnóstico é determinar se os alertas são válidos. Como as fábricas conectadas de hoje geram uma enorme quantidade de dados coletados de uma grande variedade de sensores e dispositivos de borda, a análise de diagnóstico pode qualificar alertas e categorizá-los para que operadores humanos possam entendê-los e agir. E com o volume de dados de uma grande variedade de sensores, o aprendizado de máquina pode ser usado para desenvolver modelos que expliquem com precisão por que algo aconteceu, o que permite uma tomada de decisão precisa.

• Análise preditiva – A análise preditiva é usada para explicar o que é mais provável de acontecer . Usando descobertas coletadas de análises descritivas e de diagnóstico, a análise preditiva é valiosa na previsão. Ele usa esses dados para prever dados que ainda não ocorreram. Usando modelagem estatística, mineração de dados e aprendizado de máquina, a análise preditiva usa uma variedade de técnicas, como:

• Segmentação :grupos baseados em semelhanças.
• Associação :Identificação da frequência de ocorrências conjuntas e criação de regras que determinam o que ocorrerá após a interação de um conjunto específico de variáveis.
• Correlação :identificando relacionamentos entre propriedades de elementos.
• Previsão :derivando valores e ocorrências futuros.

• Análise Prescritiva – Usando a análise dos outros três tipos, a análise prescritiva usa aprendizado de máquina, algoritmos avançados e regras de negócios definidas para prescrever que ação será tomada . Além disso, a análise prescritiva também pode mostrar o resultado provável dessa ação. Isso capacita os tomadores de decisão com um nível de precisão, bem como uma gama de opções para determinar mais de um resultado possível com base nos objetivos da empresa. O futuro da manufatura, onde as decisões não são apenas tomadas, mas os sistemas são adaptados automaticamente com base nessas decisões, é impulsionado pela análise prescritiva.

Os dados são o que torna a MachineMetrics tão boa no que fazemos. E na MachineMetrics, o objetivo dos dados é capacitar uma ampla variedade de algoritmos de aprendizado de máquina e análises profundas para criar uma plataforma acionável em tempo real para gerar valor por meio de ganhos de eficiência de fabricação e OEE. Combinado com painéis personalizados que permitem a visualização por meio de IHMs fixas e dispositivos portáteis, as decisões podem ser tomadas com base no poder dessas análises para capacitar os operadores e aumentar a eficiência.

Um recurso aprofundado sobre a prática de coletar e usar análises para aumentar a eficiência no chão de fábrica

Uso do Analytics em um ambiente de fabricação conectado

A estratégia de tomada de decisão muda à medida que uma empresa amadurece. E o tipo de análise usada também muda. Para empresas que não são altamente orientadas por dados, 79% do foco de suas análises consistem apenas em descritivos e diagnósticos. No outro extremo do espectro estão as empresas altamente orientadas por dados, onde as análises preditivas e prescritivas representam 54% de sua utilização de análises. A MachineMetrics ajuda seus clientes a perceber os benefícios da análise profunda e ajuda a aplicá-los de forma exclusiva em suas operações.

Para as organizações “um pouco orientadas a dados” e “altamente orientadas a dados”, a chegada da IoT industrial significa que aqueles que usam tecnologia de fabricação avançada podem utilizar dispositivos e software para se concentrar na combinação certa de análises para obter os melhores resultados. A tecnologia e o software industrial IoT fornecem um nível de interoperabilidade entre diferentes tipos de equipamentos para padronizar dados para uso em software analítico. Os clientes da MachineMetrics experimentaram isso e o usaram para integrar-se a outras soluções, como sistemas ERP, ferramentas de agendamento e planejamento e software OEE.

Sem o uso de sensores e dispositivos de borda implantados nos equipamentos, a coleta de grandes quantidades de dados não seria possível. Por meio do MachineMetrics, os clientes podem utilizar esses dados em tempo real, permitindo a iteração mais precisa dos dados nos programas de análise. E com sensores implantados e dispositivos de borda, a latência pode ser eliminada, criando informações o mais próximas possível do instantâneo.

Dadas as grandes quantidades de dados coletados com dispositivos IIoT, os dados brutos significam pouco sem a análise. A razão para isso é que os humanos não poderiam processar os dados em decisões significativas. No entanto, além do tipo de análise utilizada, está a capacidade de visualizar os resultados para tomar essas decisões. A tecnologia IIoT de hoje oferece a capacidade de mover os resultados analíticos para formatos visualizados. Painéis interativos, telas personalizadas e dispositivos portáteis otimizados, como tablets e telefones, permitem que operadores, técnicos e gerentes vejam uma representação visual de suas máquinas e chão de fábrica.

A coleta de dados permite o monitoramento preciso de ativos, monitoramento de condições em tempo real, estatísticas de produção em tempo real e relatórios de utilização. Ele pode fornecer isso visualmente com painéis personalizados do operador e notificações e alertas apropriados. Isso permite o monitoramento preciso do tempo de inatividade e do desempenho de qualidade, bem como áreas acionáveis ​​para configuração e troca. Indo além, a análise de dados ajuda a gerar uma maior percepção dos dados coletados, o que pode ajudar a identificar tendências, identificar relações de causa e efeito, explicar gargalos de produção e até mesmo lançar programas de manutenção preditiva.

Usando os tipos de análise de dados acima, os fabricantes podem se integrar ao software existente da empresa para melhorar seu desempenho enquanto fornecem informações em tempo real para impulsionar a tomada de decisão otimizada em toda a empresa, do chão de fábrica ao escritório corporativo.