IoT Industri & Analitik Prediktif: Percepat Efisiensi Manufaktur
Internet of Things Industri, Industri 4.0, Pabrik Digital, dan sebagainya, adalah kata kunci yang disukai setiap eksekutif pemasaran. Namun, adopsi yang luas saat ini telah mengubahnya menjadi teknologi yang dapat diterapkan, yang memungkinkan produsen mencapai tujuan universal produktivitas yang lebih tinggi.
Ini tentang data sejak awal. Lantai pabrik kaya akan data dalam segala aspek; hanya masalah menangkapnya. Ditemukan bahwa hampir 3 persen produsen AS sedang memanfaatkan data operasional mereka dan mengekstrak informasi yang bermanfaat. Untuk berhasilnya perubahan IIoT, perusahaan perlu jelas mengenai tujuan mereka dan ketersediaan sumber daya manusia untuk mengubahnya menjadi sukses.
Tujuan yang dibagi secara top-down adalah yang paling wajar, memungkinkan tim untuk naik secara modular. Selain itu, penting bahwa hubungan kerja terbentuk yang memungkinkan kohesi interdisipliner, karena pada akhirnya IIoT adalah gabungan dari berbagai fungsi. Contoh sumber daya yang bekerja sama adalah insinyur pabrik, teknisi, integrator sistem, dan tentunya manajemen.
Analitik Prediktif adalah aspek vital dari IIoT tanpa yang tujuan keseluruhan perubahan dikalahkan. Ini memungkinkan potongan data untuk dimanfaatkan dan kecerdasan untuk dicapai dalam semangat yang sejati. Singkatnya, analitik prediktif melibatkan peningkatan kualitas proses dan peramalan permintaan, keduanya memungkinkan peningkatan produktivitas organisasi. Dalam Pabrik Digital, perannya jauh lebih luas, merentang ke area seperti waktu operasional mesin dan mencegah kegagalan paksa peralatan.
Dengan memproses data waktu nyata yang dikumpulkan dari sensor yang menyebar di seluruh lantai pabrik, analitik prediktif mampu memberikan operator wawasan tentang mesin yang rentan kegagalan, sebelum mereka benar-benar rusak. Ini memungkinkan operator untuk menjadwalkan perbaikan selama waktu santai daripada menyebabkan gangguan pabrik yang luas.
Seiring meningkatnya volume data yang dikumpulkan, tingkat otomatisasi juga meningkat, memungkinkan kecerdasan proses manual ditingkatkan. Misalnya, sistem dapat diatur untuk secara otomatis melambatkan operasi mesin jika kegagalan mendekati atau menetapkan nilai ambang yang memungkinkan umur panjang diperpanjang.
Sebagian mirip, aliran data juga dapat memungkinkan operator untuk melakukan analisis akar penyebab dengan lebih akurat, menurunkan kemungkinan terjadinya kesalahan tertentu yang berulang.
Semua manfaat ini tidak teoritis tetapi sebenarnya sedang diambil oleh organisasi di seluruh dunia. Misalnya, penggunaan analitik prediktif di American Electric Power (AEP), memungkinkan perbaikan turbin gas sebelum kerusakan. Peringatan awal menghemat mereka $19 juta, yang akan dibelanja karena kerusakan total turbin.
