Słuchając maszyn – rozwój zarządzania produkcją.
Efektywne zarządzanie produkcją to jedno z największych wyzwań, przed którym stają przedsiębiorstwa
z sektora przemysłowego. W dzisiejszych czasach firmy muszą radzić sobie nie tylko z optymalizacją procesów, ale także z koniecznością wprowadzania innowacji technologicznych, które wspierają ich działalność operacyjną. Jednym z kluczowych narzędzi, które rewolucjonizują zarządzanie produkcją, jest Microsoft Dynamics 365 Finance and Operations (D365 F&O) w połączeniu
z Microsoft Power BI i Internetem Rzeczy (IoT).
Analityka w czasie rzeczywistym z Power BI i Microsoft Dynamics 365 Finance and Operations
System D365 F&O oferuje szeroką gamę funkcjonalności, umożliwiających kompleksowe zarządzanie procesami finansowymi i operacyjnymi, w tym także produkcją. Jednak samo wdrożenie ERP nie jest wystarczające, jeśli nie towarzyszy mu bieżąca analiza danych produkcyjnych. Tu z pomocą przychodzi Power BI, które stanowi narzędzie do zaawansowanej analityki biznesowej. Dzięki integracji Power BI z modułem produkcyjnym D365 F&O, wraz z dodatkiem Sensor Data Intelligence (SDI), przedsiębiorstwa mogą monitorować kluczowe wskaźniki efektywności (KPI), takie jak: wydajność operacyjna maszyn i urządzeń, liczba przestojów i ich wpływ na produkcję, koszty jednostkowe produkcji. Microsoft Power BI umożliwia tworzenie interaktywnych pulpitów menedżerskich, które prezentują dane w czasie rzeczywistym, pozwalając menedżerom na szybkie podejmowanie decyzji. Przykładowo, dane dotyczące wydajności linii produkcyjnej mogą być natychmiast analizowane i porównywane z historycznymi wynikami, co ułatwia identyfikację obszarów wymagających optymalizacji.
IoT w zarządzaniu produkcją
Zastosowanie dodatku Sensor Data Intelligence w produkcji otwiera nowe możliwości monitorowania stanu maszyn i urządzeń. Dzięki sensorom IoT, zainstalowanym na kluczowych elementach parku maszynowego, przedsiębiorstwa mogą zbierać dane o pracy maszyn w czasie rzeczywistym. Sensory mogą monitorować m.in.: temperaturę pracy silników, wibracje wybranych elementów wskazujące na możliwe awarie, czas pracy urządzeń i ich obciążenie, oraz wiele innych. Te dane są następnie przesyłane do systemu D365 F&O, gdzie mogą być przetwarzane i analizowane przez narzedzi analityczne takie jak Microsoft Power BI. Na przykład w przypadku wykrycia wzrostu temperatury w jednym z urządzeń, system może automatycznie wygenerować alert o konieczności serwisowania maszyny, zanim dojdzie do jej awarii. Dzięki temu możliwe jest wdrożenie modelu konserwacji predykcyjnej, co znacząco zmniejsza ryzyko przestojów oraz obniża koszty napraw. Korzyści są oczywiste:
- Automatyczna analiza danych w czasie rzeczywistym
Dzięki połączeniu danych operacyjnych z sensorów IoT i zaawansowanej analityce Power BI firmy mogą na bieżąco monitorować wydajność produkcji i szybko reagować na wszelkie odchylenia od normy. - Zmniejszenie kosztów operacyjnych
Wdrożenie IoT umożliwia wcześniejsze wykrywanie usterek, co pozwala na unikanie kosztownych napraw i długotrwałych przestojów. - Szybsze podejmowanie decyzji
Kadra zarządzająca ma dostęp do bieżących danych, co umożliwia podejmowanie decyzji opartych na faktach, a nie przypuszczeniach. Power BI dostarcza zrozumiałe i przejrzyste raporty, które ułatwiają analizę. - Przewidywanie awarii
Dzięki zastosowaniu analityki predykcyjnej możliwe jest prognozowanie, które urządzenia mogą wkrótce ulec awarii, co pozwala na zaplanowanie działań naprawczych w odpowiednim czasie.
Machine Learning wspiera procesy produkcyjne.
Wspieranie procesów produkcyjnych nie kończy się na zbieraniu danych. Kolejnym krokiem w rozwoju technologii zarządzania produkcją może być wykorzystanie Machine Learning (ML), który pozwala nie tylko na analizę danych historycznych, ale także na przewidywanie przyszłych zdarzeń. Dzięki integracji algorytmów ML z systemem Dynamics 365 FO i rozwiązaniami IoT firmy mogą udoskonalać model konserwacji predykcyjnej, identyfikując jeszcze wcześniej potencjalne awarie maszyn oraz określając optymalne parametry operacyjne w celu zwiększenia wydajności.
Machine Learning pozwala na analizę wzorców zachowania maszyn w oparciu o duże ilości danych historycznych i bieżących. Przykładowo algorytmy mogą prognozować, które parametry maszyn (np. temperatura, wibracje) i jakie ich wartości mogą prowadzić do awarii w zależności od warunków operacyjnych. Dzięki temu system może nie tylko generować alerty o możliwych usterkach, ale także sugerować konkretne działania naprawcze lub dostosowanie parametrów pracy, aby zminimalizować ryzyko przestojów.
A za rogiem… Przemysł 5.0
W miarę jak przedsiębiorstwa wdrażają zaawansowane technologie w ramach Przemysłu 4.0, rośnie znaczenie nowego podejścia, jakim jest Przemysł 5.0. Koncepcja ta skupia się na harmonijnej współpracy między ludźmi a inteligentnymi maszynami, kładąc większy nacisk na personalizację, zrównoważony rozwój oraz poprawę jakości życia pracowników. W Przemyśle 5.0 technologie takie jak IoT, Machine Learning i roboty współpracujące (coboty) mają wspierać człowieka, umożliwiając bardziej zindywidualizowaną produkcję
i zrównoważone zarządzanie zasobami, przy jednoczesnym zachowaniu kluczowej roli pracownika w procesie decyzyjnym.
Podsumowanie
Narzędzia Microsoft Power BI, Microsoft Dynamics 365 Finance and Operations i Sensor Data Intelligence, a także wykorzystanie Machine Learning to potężne rozwiązania dla firm, które chcą zyskać przewagę konkurencyjną dzięki zaawansowanej analityce i automatyzacji procesów produkcyjnych.
Wprowadzenie analizy w czasie rzeczywistym i wykorzystanie danych z IoT nie tylko poprawia wydajność operacyjną, ale także obniża koszty i minimalizuje ryzyko przestojów. W obliczu rosnącej konkurencji i postępu technologicznego przedsiębiorstwa, które zdecydują się na odważne kroki, zyskają nie tylko oszczędności, ale i lepszą kontrolę nad całością procesów produkcyjnych.
Wdrożenie takich narzędzi wymaga odpowiedniego planowania i zaangażowania, jednak korzyści, jakie przynoszą, są nieocenione. Przyszłość zarządzania produkcją to zintegrowane dane, skracanie procesów decyzyjnych i wykorzystanie AI w ich analizach, które stają się standardem dla nowoczesnych firm produkcyjnych w ich drodze do realizacji idei Przemysłu 5.0.
