כיצד הוא יכול להשתמש בטביעת האצבע המוזהבת כדי למנף את ההטמעה

עבור מחלקות IT המבקשות באופן פעיל למנף טכנולוגיית Internet of Things (IoT) בכדי להשפיע לטובה על תהליך הייצור, יש מונח חשוב שעליהן לדעת, ולא רק בגלל שזה נשמע כמו משהו שאינדיאנה ג'ונס אולי רדפה פעם אחת: The Golden טביעת אצבע. שוחחתי עם בארט שואו, סמנכ"ל טכנולוגיות ובריתות דיגיטליות ב- Software AG, בתערוכת הסחר CEBIT שמתקיימת השבוע בהנובר, גרמניה על בדיוק מדוע טביעת האצבע הזו מכילה זהב ומה המשמעות של זה עבור ה- IT.

"טביעת האצבע המוזהבת היא מטאפורה", הסביר שואו והמשיך ואמר שזה היה כמו ראיה מרכזית ברומן בלשי. אך בארגון ניתן להחיל אותו על תהליך ייצור כדי לקבוע מתי מתקיימים התנאים לייצור מה ששוור מכנה מוצר מושלם.

מציאת טביעת האצבע המוזהבת היא תהליך איטרטיבי, תכנית מתכננת המתרחשת כאשר נרשמים נתונים במהלך הייצור ונשמרים כך שניתן להשוות סדרה של ריצות ייצור לאורך זמן. במקביל, מעריכים את תפוקת המפעל כך שנרשמת ההצלחה של כל מפעל ייצור, יחד עם הנתונים שנרשמו במהלך הייצור. אם נעשה נכון, מה התוצאות הוא מעין טביעת אצבע המורכבת מכלל התשומות מציוד ייצור - חיישנים שרשמו את מצב המוצר במהלך הייצור - ומדד הצלחה כוללני לתוצאת התהליך.

תהליך טביעת האצבע פותח במקור עבור התעשייה הכימית, אך Schouw אמר כי זה בדרך כלל ישים לרוב סוגי הייצור. ליצרן רכב, למשל, היו רשומות מאיפה הגיע כל רכיב, טמפרטורות במהלך הצביעה, קריאות מומנט לכל בורג או בורג וקריאות מריתכי הרובוט בעת שבנו את המרכב. לאחר מכן, כאשר המכונית מיוצרת, מעקב אחר איכות הייצור בעת מתן שירות לרכב או כשמתקנים פגמים.

למידת מכונות בייצור אוטומטי

בואו ליישם את התרחיש על מפעל רכב היפותטי. כאשר כל מכונית מיוצרת, מעקב אחר הקריאות בתהליך הייצור מקצה לקצה ובהשוואה לריצות הייצור הקודמות. בואו נגיד שמתרחשת בעיה, כמו למשל הברגת הברגה להגדרת המומנט השגויה, למשל. הבעיה נרשמת וכעת ניתן לתקן אותה לפני מכירת המכונית. בסופו של דבר ניתן לכייל את מכונות הייצור כך ששגיאות אלה לא מתרחשות ונשלחים כלי רכב ללא פגמים משמעותיים.

"לפעמים, במיוחד בתעשיית התהליכים, לא ברור אילו תנאים אכן מובילים למוצר המושלם", אמר שו. "אז בעזרת למידת מכונות וכלים חדשים להמחשת נתונים אתה יכול לקחת נתונים של ריצת ייצור שהובילה לחבילה של המוצר המושלם. ואז אתה יכול לבקש מכלי הלמידה של המכונה לחזור ולמצוא דפוסים דומים בנתונים."

כפי שניתן לצפות, כל סוג של ייצור מורכב ידרוש אלפי נקודות נתונים נפרדות עבור כל מפעל ייצור שיהיו מספיק נתונים לטביעת אצבע משמעותית. זה, בתורו, מחייב חיישנים המודדים את מצב המוצר בכל זמן נתון, כמו גם את מצבם של כלי הייצור והמכונות בזמן השימוש בהם. שם זורחים טכנולוגיות IoT ומחלקת ה- IT.

עם השלמת כל ריצת ייצור, ניתן להמחיש את הנתונים מאותה הפעלה כדפוס אירועים המובילים למוצר. זה דורש חיישנים וכלים ברשת ואמצעי להקלטת אותם אירועים. זה גם דורש תוכנה מיוחדת כדי להריץ את ההערכות. Schouw אמר כי חלק זה הופך למקרה חשוב לשימוש בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונות.

מעקב אחר נתוני ייצור בזמן אמת

זו הנקודה בה מחברים IT וייצור. מחלקת ה- IT צריכה לאחד את כמות הנתונים העצומה מכל הפקת ייצור ואז להשתמש בה כדי להשוות כל ריצה מול טביעת האצבע המוזהבת של הריצה המושלמת. מכיוון שהניתוח מנותח בזמן אמת, זה גם בהשוואה לריצות קודמות כך שניתן יהיה לקבוע מראש מתי לא סביר שריצה תצליח.

בייצור תהליכים יתכן שניתן לבצע התאמות לפרמטרי הייצור אפילו בזמן שהם מתרחשים כדי לקרב את הריצה לטביעת האצבע המוזהבת. היכולת לדמיין ריצה במהלך הייצור ולקבוע מראש מתי ריצה לא תצליח יכולה להניב חיסכון משמעותי - בכך שלא מבזבזים חומר נוסף בריצה שלא עומדת להצליח ולא מבזבזים עוד זמן.

Schouw הצביע על Trendminer כדוגמה אחת לחברה המייצרת את התוכנה המופעלת על ידי AI המסוגלת למצוא את טביעת האצבע המוזהבת וגם לעקוב אחר תהליך הייצור בזמן אמת. הוא גם שיתף כי Software AG תכננה לרכוש את Trendminer.

מייעל את הייצור

עם זאת, חסכון בעלויות והיבטים באיכות גבוהה יותר אינם קשורים ל- IoT ולייצור. Schouw הסביר כי היבט נוסף של שימוש בלמידת מכונות בייצור עוסק במעקב אחר עקומת F (ה- "F" עומד על כישלונות שנמצאים במעקב אחר מפעל לאורך זמן). כשאתה עוקב אחר עקומת ה- F, אתה למעשה מדפיס את האצבע על המפעל ולא את המוצר, מתחיל כשמבנה המפעל לראשונה, ואז כשהוא מתבצע, ואז כשהוא מושבת סוף סוף מכיוון שאחוז הכישלונות מגיע לרמות פסולות כמו גיל מתקני הייצור.

על ידי מעקב אחר התנאים התורמים לכשלי ייצור לאורך זמן, ניתן להפחית אותם לרמות מקובלות עד שתגיע לנקודה של ירידה בתשואות: כאשר זה יקר מדי להמשיך לתקן דברים, ובמקום זאת, יותר הגיוני לבנות מחדש את המפעל.

מה שחשוב הוא שעל ידי מעורבות IT באופן ישיר בתהליך הייצור, הייצור מתייעל, ויש פחות בזבוז ופחות פגמים. והחברה חוסכת כסף. בוצע כראוי, התוצאות מופיעות כמעט מייד. עבור מחלקות IT בייצור עסקים, טביעת האצבע המוזהבת היא הגיונית מעולה כנקודת מוצא לשילוב IoT עם ליבו של העסק.