Khách hàng của AVEVA đã tiết kiệm được hàng triệu đô la nhờ phân tích dự đoán trước trong sản xuất. Hãy tưởng tượng tác động đó được nhân lên như thế nào khi họ mở rộng quy mô phân tích dự đoán để đạt được hiệu quả thiết bị tổng thể cao hơn (OEE).

Tại sao cần phân tích dự đoán trước trong sản xuất 

Bất ngờ hiếm khi là một điều tốt, đặc biệt là khi liên quan đến hoạt động của nhà máy. Nhiều nhà lãnh đạo trong ngành đang nhận ra những lợi ích tiềm năng. Mà phân tích dự đoán có thể mang lại cho tổ chức của họ. Khả năng phát hiện các bất thường của tài sản và dự đoán các sự cố trong tương lai thúc đẩy tối ưu hóa sản xuất, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và tiết kiệm chi phí đáng kể.

Để tối đa hóa OEE của bạn, bạn sẽ phải nhìn xa hơn chỉ đơn giản là tối ưu hóa tính khả dụng và mở rộng sang tối ưu hóa chất lượng và hiệu suất của bạn. Phân tích quy trình như chất lượng dự đoán, thông lượng dự đoán và hiệu quả năng lượng dự đoán giúp tối đa hóa hiệu quả chi phí trong quy trình sản xuất. Chúng ta hãy đi sâu hơn vào các giải pháp này.

- Dự đoán sản xuất để giảm thiểu lãng phí

AVEVA Insight sử dụng phân tích dự đoán trước trong sản xuất nâng cao. Trong đó đầu vào có thể bao gồm nhiều phép đo quy trình (ví dụ: mật độ và độ ẩm). Và đặc tính sản phẩm (chẳng hạn như thông số công thức) đến từ các giai đoạn khác nhau của quy trình sản xuất. Điều này có nghĩa là bạn có thể đo lường chất lượng sản phẩm của mình bất kỳ lúc nào trong quá trình sản xuất và hành động phù hợp nếu các thông số chất lượng sai lệch.

Người vận hành nhận được cảnh báo và tin nhắn về độ lệch chất lượng và có thể xem kết quả trong trang tổng quan được tùy chỉnh. Để hiển thị các biến như giá trị điều kiện lý tưởng và sự cố bất thường, tùy thuộc vào nhu cầu của tổ chức. Không khó để thấy những thay đổi này có thể giảm phế phẩm sản xuất và rút ngắn thời gian cần thiết cho việc kiểm tra chất lượng như thế nào.

- Phân tích dự đoán trước trong sản xuất đảm bảo tính bền vững

Nhiều tổ chức có các mục tiêu bền vững và luôn tìm cách làm cho các quy trình sản xuất thân thiện hơn với môi trường. Sử dụng hiệu quả năng lượng dự đoán là một cách để đáp ứng các chỉ số hiệu suất chính về tính bền vững đó một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Nói một cách đơn giản, mục tiêu của các mô hình dự đoán và phân tích nâng cao là tìm ra điều kiện hoạt động tốt nhất để giảm thiểu tiêu thụ năng lượng trong quá trình sản xuất, đồng thời xác định các quy trình giảm thiểu tiêu thụ năng lượng trong khi tài sản không chạy.

Các mô hình được chỉ định có thể phân tích hàng nghìn biến quy trình trong thời gian thực để xác định các mẫu và điều kiện cho phép bạn hoạt động ở trạng thái năng lượng thấp nhất có thể. Các mô hình này cũng cung cấp thông tin chi tiết về việc sử dụng năng lượng được dự đoán so với thực tế, cũng như việc sử dụng năng lượng tối ưu cho sản phẩm, đơn vị hoặc nhà máy cụ thể của bạn.

Sau khi triển khai AI và máy học, một nhà sản xuất sản phẩm tiêu dùng lớn đã giảm 5% tỷ lệ tiêu thụ năng lượng sản xuất toàn cầu trên tất cả các tiện ích, bao gồm nước, không khí, khí đốt, điện và hơi nước trong vòng một năm!

- Dự đoán thông lượng cho các điều kiện quy trình tối ưu

Thông lượng quy trình đo lường lượng sản phẩm đã hoàn thành được phân phối trong một khoảng thời gian nhất định. Thời gian sản xuất càng được rút ngắn, tổ chức càng có thể tăng hiệu quả và tiết kiệm chi phí.

AI và học máy cho phép tối ưu hóa thông lượng trên các sản phẩm và dây chuyền. Mô hình có thể tận dụng hàng nghìn biến quy trình và tạo ra các mẫu và điều kiện cho phép bạn vận hành với tốc độ sản xuất cao nhất có thể. Người vận hành nhận được cảnh báo với các khuyến nghị hành động và các kỹ sư có thể xem xét ở cấp độ cao về các điều kiện vận hành tốt nhất để tối đa hóa sản xuất. Dữ liệu hoạt động được lưu trữ trên đám mây, giúp truy cập nhanh chóng và dễ dàng vào cả thông tin lịch sử và thời gian thực.

- Đám mây có thể tăng tốc thành công

Phân tích dự đoán trước trong sản xuất với AI và máy học thực sự tỏa sáng khi chúng được nhúng vào một quy trình khép kín trên đám mây. Cung cấp cho bạn cả dữ liệu lịch sử và thời gian thực. Cũng như giảm thiểu các hành động và tối ưu hóa chuỗi giá trị ở một nơi. Sự gắn kết này cho phép công nhân của bạn vận hành các hoạt động an toàn và đáng tin cậy bằng cách tăng hiệu quả tổng thể của thiết bị. Giảm thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch và xây dựng sự tự tin để định hình một tương lai bền vững.

Các sự kiện ngoài kế hoạch luôn là một phần của hoạt động, nhưng chúng ta có thể giảm bớt chúng. Hãy coi AI và máy học như giấy gói để biến những điều bất ngờ của bạn thành một món quà tích cực. Việc thêm hướng dẫn theo quy định vào số liệu phân tích của bạn cho phép bạn hành động ngay lập tức. Đó là cánh cung hoàn hảo để khiến bạn (gần như) muốn có những điều bất ngờ trong hoạt động của mình.

Kết luận: 

Cho dù đó là tiết kiệm tiền, tăng tính bền vững hay tăng cường thông lượng, AI và máy học có thể giúp tổ chức của bạn đưa OEE lên một tầm cao mới. Khách hàng của AVEVA đã tăng OEE lên mười lăm phần trăm, tiết kiệm đến ba mươi phần trăm chi phí bảo trì. Giảm thời gian ngừng hoạt động xuống hai mươi lăm phần trăm và tăng hiệu quả của lực lượng lao động lên 25 phần trăm.

Bạn còn chờ gì nữa? Liên hệ với chúng tôi – Q Systems để tìm hiểu thêm về phân tích dự đoán trước trong sản xuất. Cách bạn có thể biến những thay đổi này thành hiện thực tại tổ chức của mình hoặc truy cập trang web của chúng tôi để tìm hiểu thêm.