Mempercepat Transformasi Digital Manufaktur dengan Analitik Canggih
Manufacturing Engineering: Pemantauan mesin dan analitik telah menjadi lebih penting dari sebelumnya di era manufaktur digital/Industri 4.0. Ada apa dengan penawaran terbaru Sight Machine?
Jon Sobel: Penawaran terbaru kami direntang untuk rentang produsen yang jauh lebih luas. Sebagian besar produsen setidaknya telah memulai perjalanan transformasi digital mereka, namun kami menemukan spektrum kesiapan yang luas di antara mereka. Banyak perusahaan bersemangat untuk menggunakan data IoT [Internet of Things] untuk mendapatkan visibilitas yang lebih baik ke dalam operasi manufaktur mereka, namun belum siap untuk analitik canggih. Mungkin mereka tidak memiliki keahlian internal, dukungan organisasi, atau itu mewakili loncatan yang terlalu besar dalam satu langkah. Kami telah memperkenalkan tingkatan baru dari platform manufaktur digital kami: Enterprise Manufacturing Visibility [EMV], yang menawarkan entri cepat ke manufaktur digital. EMV memungkinkan perusahaan dengan sangat cepat mendapatkan visibilitas waktu nyata ke kinerja operasi manufaktur mereka di seluruh pabrik mereka. Ini menawarkan penyiapan self-service, yang memungkinkan produsen dengan cepat menarik semua jenis data produksi dari lantai pabrik dan kemudian memantau data tersebut melalui visibilitas berbasis browser.
Enterprise Manufacturing Analytics [EMA] Sight Machine, tingkatan canggih kami, menawarkan suite lengkap alat analitik seperti statistical process control, correlation heat maps, anomaly detection dan bottleneck analysis. Ini menerapkan analitik canggih untuk mencapai manfaat seperti peningkatan produksi, penurunan waktu siklus, dan penurunan tingkat scrap. Wawasan berbasis analitik ini adalah fondasi yang diperlukan perusahaan untuk mengubah model bisnis dan hubungan mereka dengan pemasok serta pelanggan.
ME: Bagaimana struktur tingkatan baru kami dapat membantu memungkinkan produsen untuk memulai di manufaktur digital tanpa melakukan analitik sepenuhnya?
Sobel: Hingga sekarang, kami memiliki satu penawaran yang menyediakan visibilitas dan analitik. Sekarang, kami telah memisahkan alat visibilitas kami menjadi produk mandiri. EMV menyediakan entri yang sederhana, self-service, dan mudah diskalakan ke manufaktur digital, dengan alat otomatis untuk mengkonsumsi data, membersihkan dan mengkontekstualisasikannya, dan memodelkan proses produksi.
EMV memungkinkan perusahaan memantau output, ketersediaan, dan downtime berdasarkan fasilitas, tipe mesin, dan mesin melalui aplikasi yang mencakup Global Operations View, KPI Dashboard dan Streaming Data Visualization. Visibilitasnya baik waktu nyata maupun historis.
Fitur EMV mencakup Digital Twin Builder, alat berbasis browser kami untuk membuat model data fasilitas, mesin, dan tipe mesin. Ini juga mencakup FactoryTX, perangkat lunak edge kami yang menyiapkan data mesin dan pabrik untuk streaming ke cloud.
ME: Seberapa sulit bagi perusahaan untuk memulai dengan pemantauan/analitik dan apa yang tell mereka oleh metodologi Digital Readiness Index yang baru diperkenalkan?
Sobel: Kami telah menemukan bahwa kunci transformasi digital yang berhasil adalah memilih proyek yang sesuai dengan tingkat kesiapan perusahaan atau pabrik. Kesiapan mencakup tidak hanya faktor teknis seperti konektivitas dan aksesibilitas data, serta strategi cloud dan keamanan, tetapi juga faktor organisasi. Kami telah menemukan dalam enam tahun kami bekerja dengan produsen G500 bahwa faktor organisasi setidaknya sama pentingnya dengan faktor teknis. Mereka mencakup tingkat komitmen dan dukungan baik di tingkat pabrik maupun di tingkat eksekutif, dan keberadaan strategi cloud dan keamanan.
Sight Machine telah mengembangkan metodologi yang disebut Digital Readiness Index [DRI] untuk mengevaluasi kesiapan teknis dan organisasi perusahaan untuk proyek manufaktur digital, dan untuk mengidentifikasi proyek yang sesuai—yang paling mungkin berhasil berdasarkan kesiapan saat ini. Kami menggunakan kuesioner standar untuk memetakan setiap perusahaan ke salah satu dari lima Zona Kesiapan Digital: Connection, Visibility, Efficiency, Advanced Analytics dan Transformation. Setiap Zona Kesiapan Digital memetakan ke contoh proyek yang dapat dicapai untuk tingkat kesiapan tersebut.
ME: Pada titik ini, sejauh mana industri manufaktur dalam mengadopsi analitik pabrik canggih?
Sobel: Semua produsen besar yang kami bicarakan setidaknya telah memulai perjalanan transformasi digital. Kami menemukan variansi yang luas tidak hanya di antara perusahaan tetapi juga di antara pabrik individu perusahaan.
Anda dapat memikirkannya dalam hal langkah-langkah ini: akses data; visibilitas; dan wawasan. Cukup umum bagi perusahaan untuk mengumpulkan dan menyimpan data digital mereka. Banyak telah merakit dashboard sederhana yang memungkinkan mereka memantau berbagai baris atau mesin di dalam pabrik individu.
Cukup sedikit produsen yang telah mendapatkan visibilitas di seluruh pabrik mereka. Kami percaya Sight Machine menawarkan solusi yang dapat diskalakan tunggal di pasar untuk mendapatkan visibilitas lintas perusahaan dengan cepat.
Untuk analitik canggih, mengabaikan perusahaan yang kami kerjakan, kami paling sering melihat proyek data science kustom. Perusahaan yang menghadapi masalah kinerja atau kualitas akan menugaskan ilmuwan data mereka untuk menyelesaikan masalah yang diketahui. Mereka biasanya mengembangkan solusi satu kali, mengambil semua data yang dapat mereka dapatkan, melemparkannya ke dalam Excel atau program statistik, dan mencari korelasi.
Masalahnya adalah proyek-proyek ini tidak dapat diskalakan dan tidak dapat diterapkan pada masalah lain. Ekstraksi data dan pemodelan dilakukan dengan cara yang menciptakan silo aplikasi dan data. Dari sudut pandang VP Operasi atau CIO, mereka tinggal dengan proliferasi aplikasi kustom yang tidak dapat diintegrasikan dengan cara yang memungkinkan pemahaman operasi perusahaan manufaktur secara keseluruhan.
Digital Twin Sight Machine adalah model data produksi yang aktif dan hidup. Satu aplikasi yang dapat dengan cepat diperluas dengan menambahkan mesin dan proses baru, Digital Twin kami menyediakan satu sumber kebenaran yang dapat diquery untuk mendapatkan setiap masalah operasional.
ME: Apa yang dapat ditawarkan analitik canggih bagi produsen yang menyelami teknologi ini?
Sobel: Revolusi digital telah mengubah sektor tras sektor—iklan, ritel, investasi, ilmu pengetahuan, politik—mengeluarkan tidak hanya peningkatan efisiensi yang luas, tetapi juga mengubah dan menciptakan model bisnis baru. Produsen baru mulai memanfaatkan kekuatan data mereka dan melihat hasil nyata.
Ketika Anda menekan lebih banyak produktivitas dari pabrik dan mesin yang ada, atau mengurangi scrap dan cacat, itu secara langsung mempengaruhi garis bawah Anda. Namun sebagian besar produsen terkemuka telah memilih semua buah rendah sejak lama dari disiplin seperti Six Sigma dan Lean. Loncat besar berikutnya akan datang dari mendapatkan visibilitas sejati ke operasi perusahaan produsen, di seluruh pabrik, dan kemudian menerapkan teknik analitis yang telah diasah selama lebih dari satu dekade dari transformasi digital di industri lain.
ME: Bagaimana kecerdasan buatan [AI] di platform Sight Machine mendorong analitik pabrik lebih jauh dari penawaran sebelumnya atau bersaing?
Sobel: AI Data Pipeline Sight Machine adalah teknologi yang sedang menunggu paten yang mengubah data mentah menjadi data yang dikontekstualisasikan yang dapat diterapkan analitik dengan sukses. Dengan platform kami, AI Data Pipeline melakukan pekerjaan kasar mengambil data mentah dari sensor, PLC, data historian, dll., dan kemudian menyiapkannya untuk analisis melalui pembersihan, tagging dan blending.
Data kemudian pergi ke teknologi sedang menunggu paten lainnya kami, Plant Digital Twin, yang memodelkan proses produksi pabrik. Ini mengambil data dari AI Data Pipeline dan merakitnya menjadi model sistem, menerjemahkan ribuan titik data dari ratusan sumber menjadi representasi bagian atau batch yang bergerak melalui produksi. Plant Digital Twin mencerminkan keadaan mesin di setiap titik dalam proses produksi, untuk setiap bagian atau batch, dan juga mencatat bahan baku yang digunakan untuk bagian atau batch tersebut, faktor lingkungan seperti kelembaban dan suhu, identitas operator mesin, dan data tambahan apa pun yang tersedia.
Dengan penawaran bersaing seperti inisiatif analitik internal, ilmuwan data menghabiskan sebagian besar waktu mereka secara manual memilih, membersihkan dan menggabungkan data—bukan menganalisis data untuk menemukan wawasan bisnis yang dapat ditindaklanjuti. Sebaliknya, teknologi AI Data Pipeline dan Plant Digital Twin kami secara otomatis menciptakan representasi digital proses produksi secara waktu nyata, membebaskan ilmuwan data, operator baris, dan manajer pabrik untuk merespons secara proaktif masalah operasional, bukan menyelidiki mereka secara retrorsif.
ME: Berikan saya contoh produsen yang melakukan pekerjaan teladan dengan platform analitik manufaktur kami.
Sobel: Kami diundang oleh produsen produk perawatan kesehatan untuk membantu menyelesaikan masalah yang tidak dapat dipecahkan oleh penyedia teknologi lain—tingkat scrap yang tinggi di pabrik paling menguntungkan mereka. Platform Sight Machine melakukan analisis akar penyebab yang menggabungkan pemrosesan bahasa alami, analisis sekuens, analisis klaster dan regresi.
Platform Sight Machine mengidentifikasi dan memprioritaskan berbagai penyebab scrap, yang mengarah pada peningkatan Overall Equipment Effectiveness sekitar 3%. Ini berterjemah menjadi potensi penghematan lebih dari $20 juta per tahun untuk pabrik ini saja.
Acquisitions
Siemens PLM Software (Plano, TX) telah setuju untuk acquiring Solido Design Automation Inc. (Saskatoon, SK), pengembang perangkat lunak desain dan karakterisasi aware variasi untuk perusahaan semiconductor.
Syarat transaksi tidak diungkapkan. Siemens berharap menutup transaksi pada awal Desember 2017. Produk berbasis machine learning Solido saat ini digunakan dalam produksi di lebih dari 40 perusahaan besar, yang memungkinkan mereka untuk merancang, memverifikasi, dan memproduksi produk yang lebih kompetitif.
Akquisisi ini memperluas portfolio verifikasi analog/mixed-signal (AMS) Mentor Graphics (diakuisisi Siemens pada Maret 2017), yang memungkinkannya untuk mengatasi tantangan yang meningkat dalam desain dan verifikasi IC untuk aplikasi otomotif, komunikasi, komputasi data-center, jaringan, mobile, dan IoT.
Solido membantu pelanggannya untuk mengatasi dampak variabilitas untuk meningkatkan kinerja, daya, area, dan yield IC, kata Amit Gupta, pendiri, presiden dan CEO Solido Design Automation. “Menggabungkan portfolio teknologi kami dengan kemampuan IC dan jangkauan pasar Mentor akan memungkinkan kami untuk menyediakan solusi untuk industri semiconductor pada skala yang lebih besar,” kata Gupta. “Kami bersemangat untuk berkontribusi pada strategi digitalisasi yang lebih luas Siemens dengan portfolio dan keahlian teknologi machine learning terapan untuk teknik kami.”
New Releases
Tebis America (Troy, MI) mengumumkan Release 5 dari perangkat lunak CAD/CAM Versi 4.0-nya dengan performa yang dioptimalkan yang membantu pengguna mempercepat proses mereka.
Pembaruan dalam versi ini memungkinkan pengguna untuk mempercepat proses tanpa batasan fungsional dengan perbaikan pada simulasi mesin, bekerja dengan set alat, mencari alat dalam pemesinan fitur, atau menukar alat di Job Manager.
Dengan rilis baru ini, pemrograman NC sekarang sebagian besar diotomatisasi berdasarkan template dengan library proses yang memungkinkan prosedur dan proses yang cepat dan andal. Pengguna juga dapat mengedit bagian besar dan kompleks dengan perangkat lunak. Tebis mengidentifikasi beban terberat yang terjadi dalam proses spesifik, membantu mengatasi bottleneck yang dapat mengakibatkan waktu tunggu yang lama serta penggunaan sumber daya yang berat dan konflik. Pengembang Tebis menyesuaikan sistem untuk mengoptimalkan penggunaan memori yang tersedia, dan teknologi inti inti yang mengandalkan pemrosesan paralel diintegrasikan pada saat yang sama. Pemrosesan paralel yang diperluas menghemat waktu yang signifikan, terutama dalam perhitungan program NC untuk re-roughing. Bagian dapat dimuat, di-shading, dan disimpan dengan optimasi waktu.
Pengembang sistem eksekusi manufaktur (MES) 42Q (San Jose, CA) telah merilis Digital Factory Starter Kit-nya, solusi dengan kemampuan kunci yang mempercepat transformasi pabrik digital.
Digital Factory Starter Kit mencakup fungsi lantai produksi dan kualitas, kemampuan traceability, dan pelaporan bisnis intelijen (BI). Sebagai bagian dari solusi cloud 42Q, kit ini memungkinkan produsen untuk merealisasikan nilai dari transformasi pabrik digital menggunakan 42Q dalam beberapa minggu.
“Biaya dan kompleksitas dalam menerapkan platform MES on-premise konvensional dapat menghasilkan time-to-value antara 9–18 bulan untuk fungsionalitas dasar,” kata Srivats Ramaswami, CTO 42Q. “Produsen yang memulai transformasi digital mereka tidak harus menunggu itu lama. Kami merancang Digital Factory Starter Kit untuk mencakup fitur inti yang diperlukan untuk transformasi digital, dan menjadikan perusahaan beroperasi dalam beberapa minggu tanpa gangguan pada proses bisnis atau pengiriman pelanggan.”
Kemampuan kunci Digital Factory Starter Kit mencakup electronic travelers, cycle time management, shop order management dan process.
routing control. Fungsi untuk manajemen kualitas sepenuhnya terintegrasi, termasuk verifikasi karyawan dan instruksi kerja elektronik, traceability, genealogi produk, labeling dan control plans. Digital Factory Starter Kit juga mencakup modul Business Intelligence 42Q, yang menyediakan alat untuk peringatan waktu nyata dari operasi manufaktur bersama dengan visualisasi data.
Solusi ini memungkinkan perusahaan untuk mengelola kualitas dan operasi, memantau yield, WIP, dan throughput secara waktu nyata. “Solusi ini terbukti dan sudah diterapkan di banyak fasilitas manufaktur di industri yang sangat terregulasi, termasuk manufaktur medis, penerbangan dan ruang angkasa, dan otomotif,” kata Ramaswami.
Pengembang perangkat lunak manajemen pemeliharaan komputerisasi (CMMS) EZmaintain (Cleveland) telah memperkenalkan paket CMMS berbasis cloud-nya untuk mengintegrasikan sensor IoT untuk mengukur suhu dan tingkat getaran peralatan seperti motor, gear box dan generator.
Pengguna dapat menjalankan CMMS berbasis web secara mandiri untuk mengelola kegiatan kegagalan atau pemeliharaan pencegahan. Menambahkan sensor IoT pintar ini memungkinkan pengguna untuk menangkap data waktu nyata untuk pemantauan kondisi dengan peringatan yang dilihat langsung melalui dashboard CMMS.
EZmaintain CMMS bekerja di seluruh perangkat berbeda, dari desktop hingga perangkat seluler. Pengguna dapat menambahkan atau mengonfigurasi sensor Suhu/Getaran melalui dashboard, dan dapat memasang sensor IoT pada berbagai aset yang perlu dipantau menggunakan desain pemasangan jenis baut. Dengan sensor ini yang berbiaya rendah dan mudah diatur, perangkat lunak dapat digunakan dalam berbagai aplikasi industri atau komersial.
