Обычной проблемой, с которой сталкивается большинство производителей, является их изменение процесса. Изменчивость процесса может нанести ущерб качеству продукта и удовлетворенности клиентов. Кроме того, это оказывает серьезное влияние на доходы, затраты и прибыль.

На высококонкурентном производственном рынке чемпионом (отраслью) будет тот, у кого есть стратегия по смягчению этой изменчивости.

Сосредоточьтесь на стратегии снижения изменчивости

Изменчивость производственного процесса — это разница между произведенным показателем качества и его целью. Высокая изменчивость приводит либо к потерям, либо к избыточным издержкам производства.

К сожалению, из-за их стохастической природы изменчивость процессов в производственных системах неизбежна.

Но это контролируемо и с правильной стратегией может быть сведено к минимуму.

Например, подумайте о производстве бумаги. Важным показателем качества бумаги является толщина. Из-за высокой изменчивости процесса (как показано на рисунке 1) качество толщины иногда ниже нижнего предела спецификации, установленного заказчиком, что приводит к потере продаж.

Чтобы избежать потерь, операторы часто перегружают машину древесным волокном. Это подталкивает среднее значение процесса вверх, что приводит к более высокому качеству продукции (см. рис. 2). Однако эта стратегия чрезвычайно затратна из-за перерасхода сырья.

Поэтому правильная стратегия заключается в уменьшении изменчивости процесса. Как показано на рис. 3 ниже, уменьшение изменчивости уменьшает число экземпляров, выходящих за пределы допустимого. Кроме того, это позволяет нам ужесточить производственный диапазон (пределы спецификаций продукта), чтобы еще больше сократить материальные затраты, уменьшить количество отходов и увеличить производительность.

Однако основной проблемой снижения вариабельности процесса является неспособность оператора постоянно измерять качество продукта. Большинство производителей проводят проверку качества в конце производственного цикла или через длительные интервалы времени (например, 45 минут или более на заводах, на которых мы работали). На бумажных фабриках оператор берет образец с рулона бумаги по его завершении, а затем приступает к его тестированию в лаборатории, в то время как производственный процесс продолжается. После этого, на основании результатов лабораторных исследований, оператор вносит соответствующие изменения в технологический процесс. Однако, если проверка качества не пройдена, мы уже потеряли партию продукта.

Это отставание в лабораторных результатах может быть очень неприятным, что приводит как к проблемам, так и к возможности для всех производителей. Почему? Потому что результаты лабораторных испытаний используются для настройки параметров процесса. Последующие корректировки предполагают, что все переменные, участвующие в процессе, останутся постоянными и согласуются с переменными, записанными во время теста. Однако реальность такова, что большинство из них, например скорость и температура, скорее всего, изменятся.

Это заставляет оператора либо всегда следить за изменениями в переменных качества, делая постоянные корректировки в темноте, либо устанавливать элементы управления на определенную «карту рецептов» и ждать следующего лабораторного теста. Должен быть лучший способ управлять этим процессом. Рассмотрение приведенного выше примера рулона бумаги как возможности может помочь нам решить проблему задержки с помощью нового, другого и более эффективного процесса.

Ниже приведены несколько вопросов, которые стоит рассмотреть:

1. Что, если бы качество можно было прогнозировать каждые 30 секунд, а не каждые 45 минут и более?

2. Что, если переменные процесса, такие как скорость, температура, сырье и т. д., будут включены в прогнозы качества продукции в режиме реального времени?

3. Что, если операторам и начальникам производства будут отправляться рекомендации в режиме реального времени для достижения целевых показателей качества и снижения изменчивости? Что, если это приведет к замкнутому циклу?

Сегодня компании с технологиями Индустрии 4.0, такие как ProcessMiner Inc. в Атланте, штат Джорджия, работают с производителями над внедрением своих решений для прогнозной аналитики в реальном времени и искусственного интеллекта поверх сложных производственных процессов, чтобы уменьшить вариативность, увеличить размер прибыли и повысить удовлетворенность клиентов. .

Результаты ошеломляют, но как это работает?

В большинстве случаев ProcessMiner может использовать существующие сенсорные технологии и архитектуры архиваторов для передачи данных на свою безопасную облачную аналитическую платформу. Это означает отсутствие разработки или аппаратных изменений для производителя. Кроме того, ProcessMiner привносит отраслевой опыт в производственный процесс. С этой платформой нет необходимости нанимать дополнительных специалистов по данным и инженеров-технологов для развертывания.

Решение ProcessMiner постоянно получает данные для предоставления четких прогнозов качества в сочетании с рекомендациями по изменению процессов в режиме реального времени. Это обеспечивает постоянное качество продукции и снижение изменчивости благодаря всеобъемлющему, но легкому для понимания пользовательскому интерфейсу, который своевременно предоставляет данные как оператору, так и руководителю.

Вы можете спросить, «Подойдет ли решение ProcessMiner для нашего производственного процесса?» Простой ответ: «Да, скорее всего, так и будет».

Вот несколько вопросов, которые следует учитывать при поиске решения для прогнозной аналитики в реальном времени:

1. Есть ли у вас четко определенные критерии качества и существуют ли датчики, которые собирают данные вместе с вашим производственным процессом?

2. Вы не удовлетворены своей способностью соответствовать этим стандартам качества?

3. Будет ли финансовое воздействие на вашу организацию, если показатели качества не всегда соблюдаются? Вы определили, каково это финансовое воздействие?

4. Сталкивались ли вы с препятствиями при разработке или исследовании решения для машинного обучения/предиктивной аналитики/ИИ?

5. Вы вложили средства в «профилактическое обслуживание» и ищете решение, которое прогнозирует и улучшает качество?

Если вы ответили да на любой или большинство из этих вопросов, ваша команда может извлечь выгоду из передового искусственного интеллекта ProcessMiner, чтобы уменьшить вариативность ваших производственных процессов.