Überraschungen können eine sehr schöne Sache sein. Aber selten, wenn es um den Betrieb von Anlagen geht. Daher erkennen immer mehr Unternehmen die potenziellen Vorteile, die vorausschauende Analysen bringen können. Die Fähigkeit, Anlagenanomalien zu erkennen und künftige Vorfälle quasi vorherzusehen, trägt nicht nur zur Produktionsoptimierung bei, sondern minimiert Ausfallzeiten und führt zu erheblichen Kosteneinsparungen.
Auf diese Weise haben Anwender der AVEVA Software schon so einige Kosteneinsparungen realisieren können. Stellen Sie sich vor, wie sich dieser Effekt vervielfacht, wenn Sie ihre prädiktive Analytik skalieren, um eine höhere Gesamtanlageneffektivität (OEE) zu erreichen. Dazu sollten man nicht nur die Verfügbarkeit optimieren, sondern auch die Qualität und die Leistung. Prozessanalysen wie prädiktive Qualität, prädiktiver Durchsatz und prädiktive Energieeffizienz tragen zur Maximierung der Kosteneffizienz in Produktionsprozessen bei.
Haben Sie mit Ausschuss zu kämpfen, der durch häufiges Anfahren von Anlagen und Rezepturänderungen entsteht? Führen Qualitätstests zwischen den wichtigsten Arbeitsschritten und dem Endprodukt zu Verzögerungen, sowie zu Ausschuss aufgrund von Qualitätsanpassungen?
Wäre es nicht großartig, wenn Sie die Qualität kurz- und langfristig systematisch optimieren, die Prüfzeiten verkürzen und den Ausschuss minimieren könnten?
Einige Unternehmen setzen dafür auf KI und maschinelles Lernen, um diese Probleme zu lösen. Mit diesen Werkzeugen können Anlagen Qualitätsparameter vorhersagen, für die keine Echtzeitmessungen verfügbar sind, oder eine Vorhersage schneller erstellen, als dies mit Offline-Messungen möglich ist - im Grunde wird ein Offline-Labortest verwendet, um einen Qualitätsparameter vorherzusagen, bevor ein Produktionsprozess abgeschlossen ist.
AVEVA Insight nutzt fortschrittliche Analysemethoden, wobei die Eingaben eine Vielzahl von Prozesswerten (z. B. Dichte und Feuchtigkeit) und Produktmerkmalen (wie Rezepturparameter) umfassen können, die aus verschiedenen Phasen des Produktionsprozesses stammen. Das bedeutet, dass Sie die Qualität Ihres Produkts zu jedem Zeitpunkt des Produktionsprozesses messen und bei Abweichungen der Qualitätsparameter entsprechend handeln können.
Die Bediener erhalten Warnungen und Meldungen über Qualitätsabweichungen und können die Ergebnisse in Dashboards anzeigen, die an die Bedürfnissen des Unternehmens angepasst werden können, um Variablen wie Werte für ideale Bedingungen und Aufschlüsselungen von Anomalien anzuzeigen. Es ist nicht schwer zu erkennen, wie diese Änderungen Ausschuss und Abfall reduzieren und die für Qualitätstests benötigte Zeit verkürzen können.
Immer mehr Unternehmen setzen das Thema Nachhaltigkeit auf die Prioritätenliste und suchen stets nach Möglichkeiten, ihre Produktionsprozesse umweltfreundlicher zu gestalten. Die Nutzung der Algorithmen zur vorhersage der Energieeffizienz ist eine Möglichkeit, diese Nachhaltigkeits-Kennzahlen schnell und effizient zu erreichen.
Einfach ausgedrückt, besteht das Ziel von Vorhersagemodellen und fortschrittlichen Analysen darin, die besten Betriebsbedingungen zu finden, um den Energieverbrauch während der Produktion zu minimieren, sowie Verfahrensschritte zu identifizieren, die den Energieverbrauch minimieren, wenn die Anlagenteile nicht in Betrieb sind.
Spezifizierte Modelle können Tausende von Prozessvariablen in Echtzeit analysieren, um Muster und Bedingungen zu erkennen, die es Ihnen ermöglichen, mit dem niedrigsten möglichen Energieaufwand zu arbeiten. Die Modelle geben auch Aufschluss über den prognostizierten und den tatsächlichen Energieaufwand sowie über den optimalen Energieaufwand für Ihr spezifisches Produkt, eine Anlage oder ihre gesamte Fertigung. Nach der Implementierung von KI und maschinellem Lernen konnte ein großer Hersteller von Konsumgütern innerhalb eines Jahres seinen globalen Energiebedarf in allen Bereichen, einschließlich Wasser, Luft, Gas, Strom und Dampf, um 5 % senken!
Der Prozessdurchsatz misst, wie viel von einem fertigen Produkt innerhalb eines bestimmten Zeitraums produziert wird. Je mehr die Produktionszeit verkürzt wird, desto mehr kann ein Unternehmen seine Effizienz steigern und Kosteneinsparungen erzielen.
KI und maschinelles Lernen ermöglichen die Optimierung des Durchsatzes von Produkten und Linien. Modelle können Tausende von Prozessvariablen nutzen und die Vorgaben und Bedingungen aufzeigen, die es Ihnen ermöglichen, mit der höchstmöglichen Produktionsrate zu arbeiten. Die Bediener erhalten Warnmeldungen mit Handlungsempfehlungen, und die Ingenieure können sich einen Überblick über die besten Betriebsbedingungen zur Maximierung der Produktion verschaffen. Die Betriebsdaten werden in der Cloud gespeichert und ermöglichen einen schnellen und einfachen Zugriff auf Echtzeit- und historische Informationen.
KI und maschinelles Lernen entfalten ihre volle Wirkung, wenn sie in einen geschlossenen Prozess in der Cloud eingebettet sind. So erhalten Sie historische Daten und Echtzeitinformationen sowie Empfehlungen zur Schadensbegrenzung und Optimierung der Wertschöpfungskette an einem Ort. Diese Kombination ermöglicht es Ihren Mitarbeitern sichere und zuverlässige Abläufe voranzutreiben, indem sie die Gesamteffektivität der Anlagen erhöhen, ungeplante Ausfallzeiten reduzieren und das Vertrauen in eine nachhaltige Zukunft aufbauen.
Ungeplante Ereignisse werden immer Teil des Betriebs sein, aber wir können sie reduzieren. Betrachten Sie KI und maschinelles Lernen als das Geschenkpapier, mit dem Sie Ihre Überraschungen in ein positives Geschenk verwandeln können. Wenn Sie Ihre Analysen um präskriptive Anleitungen ergänzen, können Sie sofort handeln - das ist die perfekte Schleife, die dafür sorgt, dass Überraschungen in Ihrem Betrieb (fast) erwünscht sind.
Nehmen Sie Kontakt mit uns auf und erfahren Sie mehr darüber, wie Sie diese Veränderungen in Ihrem Unternehmen umsetzen können.