Mengapa Ketertelusuran adalah Landasan Penting untuk Sistem Manufaktur yang Diaktifkan IIoT

Teknologi Industrial Internet of Things (IIoT) dapat menghasilkan peningkatan dramatis dalam kualitas produksi dan throughput, tetapi seringkali bukan solusi plug-and-play yang diharapkan banyak perusahaan di sektor manufaktur. Untuk mendapatkan nilai maksimal dari solusi IIoT, produsen harus benar-benar memahami sifat operasi mereka dan berinvestasi dalam sistem keterlacakan real-time yang kuat untuk mengumpulkan data yang relevan dengan cara yang proaktif dan sistematis.

Sistem ketertelusuran menggunakan metode identifikasi seperti barcode dan identifikasi frekuensi radio (RFID) untuk mengumpulkan dan menganalisis data tentang pergerakan barang dalam proses dan barang jadi di seluruh pabrik dan rantai pasokan. Setelah metode yang relatif sederhana untuk melacak produk dan komponen, keterlacakan kini telah berkembang menjadi strategi yang kuat untuk mengoptimalkan produktivitas, kualitas, dan reputasi merek dalam operasi manufaktur dengan mengikat produk ke parameter proses dan input bahan baku.

Dari Pelacakan Produk Sederhana hingga Visibilitas Proses yang Komprehensif

Transformasi ketertelusuran dari waktu ke waktu — dari pembacaan kode batang dasar untuk setiap bagian dan produk hingga sistem yang memungkinkan penyelidikan mendalam tentang kemacetan dan masalah kualitas — menawarkan berbagai cara untuk membayangkan praktik manufaktur yang ada di mana-mana ini. Omron telah membagi perubahan ini menjadi empat fase umum, yang berpuncak pada fase Traceability 4.0 yang menggabungkan solusi track-and-trace tingkat rendah dengan teknologi Industry 4.0 dan IIoT yang canggih.

Ketertelusuran 1.0 adalah tentang mengidentifikasi produk secara otomatis untuk mendorong akurasi dan efisiensi. Kemampuan untuk menandai bagian dan kemudian melacaknya menggunakan pembaca kode batang merupakan terobosan dan strategi ini telah meningkatkan efisiensi dan akurasi manufaktur selama pemrosesan sejumlah besar item atau transaksi terpisah.

Traceability 2.0 adalah tentang mengelola inventaris dan memenuhi kebutuhan masyarakat. Produsen mengakui kegunaan tambahan untuk barcode — terutama kemampuan untuk melacak bahan di dalam fasilitas manufaktur dan di seluruh rantai pasokan. Strategi ini memungkinkan penarikan produk yang ditargetkan, mengurangi biaya peningkatan kualitas, dan meningkatkan kepercayaan konsumen.

Traceability 3.0 adalah tentang optimalisasi manufaktur dan keamanan rantai pasokan dengan berfokus pada semua komponen bahan baku dan subkomponen yang diperlukan untuk membangun produk serta produk jadi dengan nomor seri yang dikodekan. Ini membantu memastikan keaslian produk dan memberikan dasar yang kuat untuk program anti-pemalsuan.

Ketertelusuran 4.0 adalah gabungan dari semua hal di atas, bersama dengan parameter mesin dan proses untuk mencapai tingkat kualitas, produktivitas, dan efektivitas peralatan keseluruhan (OEE) tertinggi. Meskipun beberapa produsen telah menggunakan Traceability 4.0, ini mewakili masa depan bagi sebagian besar produsen. Mereka yang mengadopsi strategi ini naik ke garis depan manufaktur dan perlindungan merek.

Ini adalah tahap akhir — dan kumulatif — ketertelusuran di mana IIoT menjadi sepenuhnya didukung dan berfungsi. Dengan jenis data yang dibawa oleh Traceability 4.0, produsen dapat dengan mudah menjawab berbagai pertanyaan terkait produksi seperti mesin mana yang mengerjakan produk mana pada jam berapa dan siapa yang mengoperasikan mesin pada waktu itu. Skenario diagnostik dan proses analitik potensial hampir tidak terbatas dan peningkatan substansial muncul di banyak area ketika mesin yang relevan dan data proses dikumpulkan secara sistematis.

Mendorong Keputusan Manufaktur

Solusi IIoT, pada dasarnya, membangun jembatan antara proses tingkat rendah yang terjadi di lantai pabrik dan tujuan bisnis yang menyeluruh. Unsur utama dalam pandangan holistik dari operasi manufaktur perusahaan adalah data, yang diperoleh, diatur, dan digunakan melalui sistem ketertelusuran. Saat menerapkan sistem keterlacakan, pertanyaan berikut harus dipertimbangkan untuk membantu menentukan persyaratan.

• Bagaimana komponen hulu atau bahan baku dikonfirmasi sesuai dengan informasi yang dikodekan dalam kode batang, tag RFID, atau pengenal lainnya?

• Melalui proses apa bagian tertentu bergerak selama produksi?

• Alat produksi, parameter proses, dan skrip pengujian apa yang harus digunakan saat melakukan langkah proses tertentu untuk item tertentu dalam lingkungan manufaktur yang fleksibel?

• Komponen mana yang digunakan pada sub-rakitan tertentu?

• Data apa yang harus dikumpulkan pada setiap langkah proses dan bagaimana data tersebut harus tersedia untuk aplikasi MES atau Historian tingkat yang lebih tinggi?

• Keputusan real-time apa yang dapat dibuat berdasarkan data yang dikumpulkan?

Ketika produsen menerapkan sistem keterlacakan yang mempertimbangkan faktor-faktor di atas, mereka akan dapat mendukung proses yang semakin kompleks dan rumit. Pada akhirnya, bahkan komponen paling dasar — ​​seperti sakelar pintu atau sensor jarak — akan mampu jaringan. Verifikasi perakitan, jaminan kualitas, dan kontrol bill of material (BOM) semuanya dapat dioptimalkan secara efektif dengan strategi Traceability 4.0 yang menggunakan teknologi manufaktur cerdas seperti sensor berkemampuan IO-Link.

IO-Link adalah inovasi terbaru yang mendukung banyak perangkat "pintar" untuk menyediakan koneksi antara sensor/aktuator dan modul antarmuka yang membantu mengumpulkan lebih banyak informasi dari sensor itu sendiri di luar pembacaan ON/OFF dasar. Nilai proses, parameter, dan pesan diagnostik kini dapat dipertukarkan, memperluas kumpulan informasi yang tersedia dan memungkinkan berbagai opsi proses.

Selain menyediakan lebih banyak data untuk digunakan, komponen cerdas juga membantu memangkas biaya konstruksi alat berat dan perawatan keseluruhan dengan beralih dari solusi kabel langsung tradisional ke solusi jaringan untuk masing-masing komponen peralatan mereka. Dengan komponen cerdas di jaringan, penggantian perangkat yang gagal benar-benar plug-and-play dan beberapa OEM telah melaporkan pengurangan biaya pemasangan kabel hingga 38%.

Apa Selanjutnya untuk Keterlacakan dan IIoT?

Kecerdasan buatan (AI) semakin banyak digunakan untuk mendukung aspek-aspek baru manufaktur. Mempekerjakan algoritme ini di dalam cloud untuk memantau dan mendukung proses bukanlah hal baru, tetapi produsen mulai menarik AI dari cloud dan mendorongnya ke mesin untuk memengaruhi manufaktur pada mesin tertentu secara real time. Sebagai bagian dari sistem ketertelusuran, ini dapat mengidentifikasi tren ketika ada terlalu banyak variabel untuk memungkinkan pemrograman eksplisit.

Karena itu, penting untuk mengingat apa yang dilakukan AI dan apa yang tidak dilakukannya. Ini pada dasarnya adalah cara canggih untuk mengolah data dan untuk alasan itu, diperlukan keahlian manusia untuk menentukan data mana yang akan digunakan dan bagaimana menggunakannya. Membiarkan algoritme berfungsi sebagai "kotak hitam" tanpa pemahaman yang kuat tentang seluk-beluk jalur produksi mungkin bukan resep untuk bencana tetapi juga bukan resep untuk sukses. Produsen perlu memahami jenis informasi yang mereka kumpulkan untuk setiap proses dan mengapa informasi itu penting.

Pada dasarnya, inilah mengapa strategi kemampuan penelusuran yang jelas harus diperhitungkan untuk adopsi teknologi IIoT oleh produsen mana pun. Ketertelusuran, menurut definisi, adalah cara mengumpulkan dan mengatur data lantai pabrik secara real time. Jika data ini dikumpulkan secara serampangan dengan pemahaman minimal tentang pentingnya, itu bukan kemampuan penelusuran yang efektif dan itu bukan fondasi yang bisa diterapkan untuk menerapkan solusi manufaktur cerdas. Manufaktur cerdas berkemampuan IIoT menuntut solusi keterlacakan yang terorganisir dengan baik.

Semakin banyak wawasan yang dimiliki produsen tentang proses mereka, semakin dekat mereka dengan tujuan akhir solusi IIoT plug-and-play berdasarkan kebutuhan spesifik yang ditargetkan. Ini adalah jenis celah yang paling efektif diisi oleh AI. Meskipun membangun sistem Traceability 4.0 real-time yang kuat yang benar-benar mencerminkan arsitektur lini produksi dapat menjadi tugas yang berat, ini bukan tugas tanpa pamrih. Nilai besar dari usaha semacam itu akan terlihat dalam kemudahan data yang dapat dimanipulasi untuk memberikan wawasan.

Artikel ini ditulis oleh Felix Klebe, Manajer Pemasaran – Sensor dan Penginderaan Lanjut, Omron Automation Americas, Hoffman Estates, IL. Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi di sini .