Meningkatkan Kinerja Industri: Mengatasi Tantangan Pemantauan dengan IoT & Analitik

Sebuah pandangan tentang bagaimana IoT dan analitik dapat meningkatkan dan memperbaiki pemantauan kinerja peralatan dan proses industri.

Banyak organisasi industri sedang mencari upaya digitalisasi untuk membantu meningkatkan operasi dan meningkatkan efisiensi. Salah satu area prima yang mendapatkan perhatian besar adalah menggunakan IoT dan analitik untuk meningkatkan dan memperbaiki pemantauan kinerja peralatan dan proses industri.

RTInsights baru-baru ini wawancara dengan Andreas Steidele, Senior Enterprise Sales Executive di Siemens. Kami membahas tantangan industri terkait pemantauan kinerja, bagaimana Siemens MindSphere dapat membantu, dan manfaat menggunakan solusi IoT seperti itu. Berikut adalah ringkasan percakapan kami.

RTInsights: Apa tantangan industri ketika berkaitan dengan pemantauan kinerja?

Steidele: Selama bertahun-tahun, salah satu tantangan terbesar yang dihadapi produsen adalah input data manual menggunakan alat berbasis kertas. Saya pikir alat yang paling banyak digunakan masih adalah Excel. Dan ini, tentu saja, adalah alat yang tidak sesuai untuk digitalisasi. Anda mendapatkan kesalahan manusia dan masalah transkripsi. Anda tidak pernah dapat yakin bahwa data Anda benar.

Tantangan lain timbul dari kurangnya standarisasi metode penangkap data. Jika Anda memiliki banyak alat yang berbeda di perusahaan Anda, alat-alat ini mungkin semua bekerja berbeda dan memiliki algoritma yang berbeda untuk menangkap dan menyajikan data.

Lanskap peralatan juga menjadi tantangan karena, terutama di pabrik yang lebih besar, mereka telah mewarisi atau membawa banyak jenis peralatan yang berbeda. Mereka memiliki lanskap peralatan yang heterogen yang mencakup perangkat keras dan perangkat lunak yang berbeda. Hal ini membuatnya sulit untuk terhubung ke setiap perangkat dan mengambil data dari peralatan Anda sama sekali.

Terakhir, tantangan terakhir adalah kurangnya kecerdasan yang Anda butuhkan untuk membuat data Anda berwawasan dan tersedia, sehingga Anda dapat menarik kesimpulan dan mendapatkan nilai darinya.

RTInsights: Apa teknologi dan solusi apa dari Siemens yang membantu mengatasi tantangan ini?

Steidele: Siemens menawarkan solusi industrial IoT as a service yang disebut MindSphere, yang dihosting di cloud. Ini memelihara repositori data yang Anda kirim dari peralatan dan mesin Anda ke cloud. Data ada dalam model data tertentu. Ini didefinisikan berdasarkan aset dan mesin Anda dan memiliki konteks di sekelilingnya.

Di atasnya, kami memiliki aplikasi MindSphere. Aplikasi ini menggunakan data di MindSphere untuk menjalankan analitik dan fungsi lainnya. Dalam hal manajemen kinerja, ini menampilkan KPI yang Anda tentukan dan memberikan data tentang bagaimana mesin Anda berperilaku dalam hal kualitas, kinerja, dan pemeliharaan.

Kami memiliki beberapa aplikasi yang bekerja sama untuk menciptakan solusi pemantauan kinerja yang sangat kuat:

• SIMATIC Notifier memberikan peringatan dan memungkinkan manajer untuk melacak dan memantau kondisi mesin mereka di seluruh dunia. Ini memungkinkan Anda menetapkan ambang dan memantau data time series di MindSphere. Manajer dapat mengimplementasikan alur kerja dalam aplikasi berdasarkan data tersebut.
• SIMATIC Performance Insight memberikan kinerja mesin dan pabrik secara sekilas. Manajer dapat mengakses gambaran lengkap kinerja mesin, baris produksi, dan pabrik global mereka menggunakan aplikasi. Manajer juga dapat memantau indikator kinerja seiring waktu dan menganalisis data dalam, misalnya, periode waktu tertentu untuk mendeteksi potensi kinerja yang tidak terpakai.
• SIMATIC Collaboration Board menawarkan solusi kolaboratif untuk mengatasi masalah produksi. Aplikasi ini memungkinkan manajer untuk berbagi masalah dan solusi di seluruh tim dan lokasi. Mereka juga dapat menetapkan dan mengelola tugas, serta melacak status masalah dan solusi.

MindSphere mengintegrasikan kemampuan aplikasi ini dan memungkinkan pengguna untuk menyiapkan alur kerja ujung ke ujung untuk pemantauan kinerja. Dengan solusi ini, situasi typikal mungkin adalah bahwa manajer mendapatkan peringatan ada sesuatu yang tidak beres. Manajer melihat dan menganalisis KPI dan metrik lain untuk mencoba memahami masalah. Selanjutnya, manajer dapat mencari database kolaboratif untuk melihat apakah solusi untuk masalah yang teridentifikasi sudah ada. Jika tidak, mereka dapat menggunakan metode berbeda untuk menyelesaikan masalah, mendokumentasikan apa yang berhasil sehingga siapa pun yang menemui masalah di masa depan dapat mendapat manfaat dari pekerjaan mereka.

RTInsights: Apa manfaat ketika solusi IoT seperti itu digunakan?

Steidele: Jika Anda memiliki solusi IoT yang tepat, semua aset Anda terhubung, dan Anda mengirim data ke ruang cloud. Dengan cara itu, data tidak hanya tersedia secara lokal, tetapi juga secara global sehingga Anda dapat mengakses data ini dari mana pun Anda berada di dunia. Ini mungkin adalah keuntungan terbesar dari MindSphere. Anda memiliki data yang tersedia secara global untuk menghubungkan mesin atau aset Anda melalui protokol IoT dengan cara yang sangat sederhana.

Selanjutnya, Anda dapat menggunakan data ini dan melangkah lebih jauh. Anda dapat menyelam ke dalam analitik dan menggunakannya untuk mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah dengan mesin Anda. Jika mesin Anda tidak berkinerja dengan baik, throughput Anda turun. Pemantauan kinerja melalui MindSphere menyediakan alat yang kuat untuk memastikan kualitas Anda memenuhi harapan dan bahwa Anda dapat mengambil tindakan dan melakukan peningkatan berkelanjutan terhadap kinerja, kualitas, dll.

Satu hal lain yang perlu dicatat adalah bahwa pemantauan kinerja dan kemampuan kolaboratif MindSphere menawarkan perbaikan segera, dan mereka dapat menjadi sumbu bagi perusahaan yang sedang melakukan transformasi digital.

RTInsights: Bisakah Anda memberikan beberapa contoh bagaimana manfaat ini terwujud?

Steidele: Saya akan memberikan contoh sederhana, pemeliharaan. Jika Anda membayangkan sebelum IoT, kapan saja ada masalah dengan mesin, perusahaan harus memanggil layanan pelanggan. Lalu, beberapa teknisi harus menjawab telepon dan mengetahui apa yang salah dengan mesin. Kemungkinan besar, mereka harus mengirim orang ke lokasi, melihat apa yang terjadi, lalu mencoba memperbaikinya.

Dengan upaya digitalisasi baru menggunakan IoT, Anda dapat memiliki data ini tersedia di lokasi layanan. Tidak perlu mengirim seseorang keluar untuk melihat apa yang terjadi. Anda memiliki wawasan virtual ke dalam mesin, ke dalam parameter mesin, ke dalam perilaku mesin, dari lokasi lain. Anda dapat menarik kesimpulan, lalu, jika Anda perlu memperbaikinya melalui update, update layanan, perangkat lunak, perbaikan bug, hot fix, apa pun itu, Anda dapat melakukannya secara jarak jauh. Atau, jika tidak dapat dilakukan secara jarak jauh, teknisi layanan tiba sudah tahu apa yang harus dicari.

Jadi, pekerjaan layanan dan pemeliharaan seringkali dapat dilakukan secara virtual dan lebih cepat. Ini memberikan penghematan biaya yang besar karena Anda menghemat waktu, perjalanan, dan jam kerja.

Contoh lain adalah kinerja. Saat semuanya berada di lokasi, Anda hanya dapat melihat data kinerja dari satu mesin atau satu pabrik. Sulit untuk membandingkan kinerja baris atau pabrik dari tempat lain karena data biasanya tidak tersedia secara global. Lebih buruk lagi, data dikumpulkan dengan cara yang berbeda dari lokasi ke lokasi, jadi semua orang memiliki upaya perhitungan mereka sendiri.

Dengan pemantauan kinerja dengan industrial IoT, Anda dapat mengukur setiap lokasi atau setiap baris dengan cara yang sama. Ini memungkinkan Anda membandingkan data Anda karena Anda memiliki satu sumber kebenaran. Jadi, Anda dapat membenchmark kinerja baris dan pabrik Anda. Anda dapat menarik kesimpulan dan melihat resep mana yang berjalan paling baik, shift mana yang berjalan paling baik, atau siapa yang mungkin perlu pendidikan untuk belajar mengoperasikan baris mesin mereka dengan lebih efisien.