Kekuatan data yang dihidupkan oleh kebangkitan teknologi Industrial Internet of Things (IIoT) dan Revolusi Industri Keempat (Industry 4.0) tidak terbantahkan. Untuk manufaktur, ini bukan lagi pertanyaan apakah perusahaan akan mendigitalkan dan menggabungkan sistem ini ke dalam operasi mereka - ini adalah pertanyaan tentang kapan . Ini juga masalah kelangsungan hidup dan daya saing.
Untuk standarisasi data, ada banyak hal yang perlu dipertimbangkan, seperti bagaimana data akan dikumpulkan, sistem apa yang akan digunakan untuk mengelolanya, dan bagaimana data tersebut akan dianalisis untuk memungkinkan actionability. Tanpa standardisasi, Anda akan dibiarkan dengan berbagai format data, sistem pengumpulan data yang tertutup, dan kurangnya wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Tapi apa itu standardisasi data, khususnya dalam konteks manufaktur? Dan bagaimana pentingnya hal itu bagi produsen yang memulai perjalanan transformasi digital mereka? Baca terus untuk mengetahui mengapa pengumpulan dan standarisasi data otomatis adalah langkah pertama dan paling penting dalam keberhasilan penerapan IIoT dalam lingkungan manufaktur yang ramping.
Standarisasi data mengubah volume besar informasi yang masuk ke dalam format standar. Hal ini memungkinkan pengguna akhir seperti operator, teknisi, supervisor lini, manajemen menengah, dan eksekutif untuk memanfaatkan wawasan yang terungkap dalam data.
Tujuan dari standarisasi data secara efektif adalah untuk mengotomatisasi proses pengumpulan sumber data yang berbeda dan menerjemahkannya secara mandiri ke dalam satu model umum dari mana orang dan sistem dapat menggunakan data untuk analisis dan tindakan.
Biasanya perusahaan manufaktur menggunakan peralatan yang dibuat oleh OEM yang berbeda. Itu juga khas bahwa peralatan ini memiliki rentang usia selama bertahun-tahun. Jadi, menghubungkan peralatan dalam sistem yang komprehensif cukup sulit. Namun, mencoba menangani begitu banyak sumber data yang berbeda tanpa proses standarisasi data akan sangat sulit, memakan waktu, dan menghabiskan banyak sumber daya.
Dengan standarisasi data, banyak format data yang berbeda diubah menjadi model umum melalui perangkat tepi. Dengan perangkat lunak pemetaan tag data di perangkat edge, data pertama-tama dipetakan ke model umum, lalu dapat dikirim ke cloud untuk analisis lebih lanjut.
Setelah distandarisasi, data dapat disimpan di gudang data, cloud, data lake, atau database lainnya. Proses standarisasi ini membantu pengguna di tingkat pabrik dan lantai toko, serta departemen terkait bisnis lainnya seperti rantai pasokan dan operasi. Data juga dapat digunakan di sistem operasi komputer lain (seperti perangkat lunak MES dan BI) sebagai komponen penting dalam pengambilan keputusan.
Memiliki data standar berarti semua orang beroperasi di halaman yang sama dengan data real-time yang konsisten dan satu sumber kebenaran.
Ini terdengar sederhana pada prinsipnya, tetapi yang membedakan solusi seperti MachineMetrics adalah konektivitas cepat ke setiap dan semua aset mesin, memastikan bahwa semua informasi dari peralatan Anda dapat dikumpulkan, distandarisasi, dan dikontekstualisasikan. Lebih jauh lagi, dengan fitur-fitur yang siap pakai seperti dasbor, notifikasi, dan alur kerja, Anda bisa mendapatkan nilai dalam hitungan minggu, bukan tahun.
Masalahnya adalah, banyak produsen tidak terlibat dalam standarisasi data, dan berupaya merekam dan menganalisis data secara manual, atau menggunakan solusi lama untuk memetakan data mereka ke model terpadu.
Ada sejumlah kasus penggunaan yang tidak terbatas dalam hal memanfaatkan data pabrik standar. Yang penting adalah bahwa data alat berat ini mewakili sumber informasi paling akurat di lantai produksi, karena merupakan data yang paling erat kaitannya dengan produksi.
Untuk alasan ini, baik tim maupun sistem dapat mengandalkan data untuk membuat keputusan yang lebih baik setiap hari. Konsep penggunaan data mesin di seluruh organisasi ini disebut sebagai "Utas Digital Data Mesin".
Berikut adalah beberapa kasus penggunaan untuk standarisasi data:
Dengan data standar, analitik tingkat lanjut dapat memberikan status kondisi waktu nyata ke tablet dan monitor di titik produksi. Operator dapat melihat produksi saat ini, kesalahan, status, dan informasi relevan lainnya secara real-time dan menindaklanjutinya melalui antarmuka yang intuitif.
Dengan menggunakan masalah historis dan data terkini, pemeliharaan dapat beralih dari strategi berbasis kalender ke strategi berbasis kondisi. Ini membantu mengurangi biaya sekaligus memperpanjang umur peralatan dan tool, tujuan akhir dari program perawatan. Seiring pertumbuhan digital, operasi bahkan dapat mulai bergerak ke arah strategi pemeliharaan prediktif.
Standardisasi data dapat dianalisis dan dihubungkan melalui API ke perangkat lunak intelijen bisnis lainnya untuk membantu memprediksi tren produk, mengidentifikasi kegagalan lapangan, menganalisis masalah kualitas, dan banyak lagi. Tren ini dapat membantu produsen membuat keputusan yang lebih tajam tentang strategi pertumbuhan perusahaan, peningkatan proses, dan pengurangan biaya. Dengan standarisasi data yang terjadi di edge melalui platform data mesin, data tersebut dapat didorong ke sistem lain, seperti MES atau ERP, untuk wawasan yang lebih baik tentang produksi, dan pengambilan keputusan yang lebih baik.
Mengambil tindakan pada data hanya mungkin jika ada wawasan utama yang diperoleh dari data. yaitu. Sebuah mesin telah mengalami peristiwa waktu henti, kami tertinggal dalam tujuan produksi, tingkat kerusakan kami lebih tinggi dari biasanya, dll. Selanjutnya, wawasan dari data hanya dapat diperoleh jika data tersebut mudah dikonsumsi. Dengan data yang mudah dikonsumsi, produsen dapat mulai menggunakan data tersebut untuk memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat, yang pada akhirnya mengarah pada otomatisasi.
Misalnya, MachineMetrics dapat memungkinkan Anda memberi tahu manajer produksi secara instan saat mesin mengalami peristiwa waktu henti, membangun alur kerja yang mengirimkan data kondisi mesin ke CMMS untuk menghasilkan perintah kerja, atau mengotomatiskan analisis kapasitas, analisis penyiapan, dan analisis waktu henti.
Kedatangan Industri 4.0 dan IIoT berarti menghubungkan peralatan manufaktur di seluruh perusahaan. Kekuatan data yang dikumpulkan telah terbukti bernilai tinggi untuk pemantauan produksi, peningkatan proses, dan membuka kapasitas tersembunyi di pabrik yang terhubung.
Ini juga mendorong rantai pasokan yang lebih gesit dan responsif, meningkatkan perkiraan dan pembelian, dan sejumlah kegunaan lainnya. Namun alat ini juga memaksa standarisasi data dengan cepat.
Standardisasi ini adalah hasil alami dari Industri 4.0 karena alat dan aplikasi yang dimaksudkan untuk menggunakan data IoT ini tidak mungkin dapat menyerap atau menggunakan data jika tidak distandarisasi menjadi model umum. Inilah sebabnya mengapa solusi seperti MachineMetrics merupakan bagian integral dari lingkungan manufaktur yang terhubung.
MachineMetrics tidak hanya menawarkan solusi plug-and-play untuk pengumpulan data alat berat, tetapi data dari semua merek dan model peralatan dapat diubah secara mandiri menjadi kumpulan data umum. Data ini kemudian dapat digunakan dalam platform MachineMetrics melalui laporan, dasbor, dan alur kerja, atau dikirim ke sistem lain seperti CMMS, QMS, ERP, atau MES.
Pelajari bagaimana Anda dapat membangun tumpukan pabrik yang tepat dengan serangkaian solusi terbaik.
Mengotomatiskan pengumpulan data yang membosankan yang diperlukan di lantai pabrik, serta standarisasi, kontekstualisasi, dan analisis merupakan bagian integral untuk mendorong peningkatan kinerja. Mari kita tinjau beberapa pengungkit nilai utama dari platform data mesin seperti MachineMetrics.
MachineMetrics dapat diinstal dengan cepat untuk menangkap, mengubah, dan mengontekstualisasikan data. Ini dapat ditambahkan ke peralatan baru atau lama untuk mengubah data secara instan menjadi struktur standar, membuat pelaporan dan analitik konsisten. Karena bekerja dengan peralatan digital dan analog, perangkat dapat aktif dan berjalan dalam hitungan menit dengan data standar dan berkualitas tinggi. Dalam sehari, Anda dapat memvisualisasikan produksi di seluruh operasi Anda.
Kemampuan untuk menelusuri, memantau, dan mengontrol aktivitas di tingkat spindel, mesin, shift, atau pabrik dapat meningkatkan efisiensi dan mendorong lebih banyak keluaran. Ini juga berarti lebih sedikit intervensi manusia dan lebih sedikit kesalahan manusia. Tidak ada lagi pelacakan manual di papan tulis, menambahkan data dalam HMI, atau menganalisis data dalam spreadsheet Excel. Dari lantai toko ke lantai atas, setiap manajer dapat menelusuri pada tingkat yang masuk akal untuk tanggung jawab mereka yang sesuai.
Standardisasi data dan analitik tingkat lanjut dapat memberikan wawasan untuk pemeliharaan. Hal ini dapat berupa sekadar memberi tahu orang yang tepat ketika peralatan mati, atau mengembangkan program pemeliharaan berbasis penggunaan untuk memastikan bahwa peralatan dipelihara pada waktu yang optimal. Data yang dapat ditindaklanjuti yang dikembangkan secara historis ini juga meluas ke tim lain. Misalnya, dalam hal produksi, Anda dapat menetapkan waktu siklus dan kerja standar yang akurat, atau dalam hal kualitas, Anda dapat memiliki tolok ukur yang berguna untuk mengukur tingkat kerusakan.
Sama seperti teleskop Hubble adalah pengubah permainan dalam astronomi, data standar memberi perusahaan manufaktur tingkat visibilitas yang belum pernah terjadi sebelumnya ke dalam operasi lantai toko mereka. Pengguna dapat melacak dan memvisualisasikan kinerja, masalah, tren, dan wawasan yang belum pernah ada sebelumnya, semuanya dalam waktu nyata.
Analisis data selalu membutuhkan keahlian tinggi dan banyak karyawan. Dengan standarisasi data dan wawasan analitik yang dapat ditindaklanjuti, perusahaan kini memiliki kekuatan untuk merancang pelaporan dan analisis khusus agar sesuai dengan kebutuhan mereka tanpa harus melibatkan tim analis data. Ini juga memastikan bahwa sumber daya digunakan seefektif mungkin. Misalnya, mengukur efektivitas operator alat berat, atau melacak ketersediaan alat berat.
Pemegang saham dan pemilik membayar harga tinggi untuk perusahaan yang tidak memanfaatkan IIoT dan standarisasi data. Profitabilitas secara signifikan lebih tinggi dengan data standar karena dapat membantu membuka kapasitas, mendorong peningkatan proses, menurunkan biaya perawatan, dan banyak lagi.
Saat industri mengatasi peningkatan jumlah titik data dan sumber data, Anda dapat mengambil lompatan ke depan dengan keunggulan kompetitif yang signifikan:Data standar yang akurat, real-time, semua tersedia di ujung jari Anda untuk membuat keputusan dengan cepat, mengidentifikasi masalah segera, dan menjalankan analisis mendalam untuk menemukan inefisiensi, kapasitas tersembunyi, dan kemacetan proses.
Pesan demo MachineMetrics hari ini untuk melihat caranya, atau lihat bagaimana beberapa pelanggan kami mendorong nilai dengan Platform Data Mesin:
Teknologi Industri
Munculnya platform data industri telah didorong oleh meningkatnya penggunaan IoT di industri manufaktur. Volume besar dari jenis dan sumber data yang berbeda ini telah mendorong produsen untuk menerapkan platform untuk mengumpulkan dan menstandardisasi data di banyak mesin dan sistem mereka. Dengan
Subyek reshoring manufaktur telah menjadi titik perdebatan di seluruh Industri Inggris sejak produksi rekayasa telah disubkontrakkan ke perusahaan lepas pantai. Sejauh ini, sektor manufaktur telah bertahan dan Inggris adalah negara manufaktur terbesar ke-9 di planet ini. Tetapi munculnya virus COVID
Selama periode permintaan puncak, produsen dapat memproduksi ribuan — jika bukan jutaan — suku cadang per minggu. Hal ini dimungkinkan oleh proses manufaktur yang dapat diotomatisasi, yang membutuhkan pengawasan pekerja yang minimal. Banyak proses manufaktur — seperti permesinan CNC dan pencetakan
Data besar menawarkan masa depan baru bagi produsen. Sementara industri lambat dalam memanfaatkan kemungkinan manufaktur berbasis data, peluang untuk efisiensi baru, rantai pasokan yang lebih lancar, dan siklus pengembangan produk yang dipercepat memaksa produsen yang berpikiran maju untuk merangkul
