Elastyczne sposoby korzystania z oprogramowania przemysłowego

Podejście do posiadania w ostatnich czasach uległo gruntownej zmianie. Klienci indywidualni nie kupują już filmów, muzyki, audiobooków czy gier na płytach. Coraz częściej korzystają ze streamingu, a gry i książki pobierają z sieci. Decydują się też na carsharing zamiast posiadania własnych samochodów. Zmiana widoczna jest także w biznesie. Firmy nie kupują pakietów biurowych czy oprogramowania do projektowania graficznego, a raczej decydują się na model subskrypcyjny. Coraz częściej dotyczy to także rozwiązań stosowanych w branży produkcyjnej.

Ta zmiana wiąże się między innymi z popularyzacją myślenia i działania w paradygmacie czwartej rewolucji przemysłowej, a więc organizowania środowiska produkcyjnego z wykorzystaniem najnowszych osiągnięć technologicznych (AI, IIoT, BigData) oraz innowacyjnego podejścia biznesowego. Przemysł 4.0, stawia na intensywne zmiany. Jednym z jego filarów jest orientacja na usługi, a więc podejście, które zakłada, że aby używać produkt, nie koniecznie musimy go posiadać. Ważniejszy jest dostęp do niego na pożądanych warunkach. Takie podejście ma dwa wymiary. Z jednej strony producentom łatwiej docierać do klientów, gdy można zaoferować im model subskrypcyjny, ale z drugiej strony sami producenci mogą skorzystać z takiego modelu by zoptymalizować proces produkcji.

Nie oznacza to, że model subskrypcyjny jest już dominujący, ani że można całkowicie obyć się bez posiadania. Niektóre narzędzia warto po prostu mieć na własność. Rośnie jednak zakres produktów z obszaru oprogramowania, których posiadanie nie jest koniecznością, a wręcz model subskrypcyjny jest w ich przypadku dużo bardziej efektywny. Dlaczego?

Pierwszy z powodów jest taki, że w warunkach szybkiego postępu technologicznego sytuacja, w której pewne rozwiązanie będzie spełniało swoją funkcję przez lata, bez konieczności modyfikowania go, jest coraz mniej realna. W świecie oprogramowania ta ewolucja poszczególnych systemów przyspiesza. Nie inaczej jest w obszarze oprogramowania przemysłowego. Raz zakupione oprogramowanie trzeba modyfikować, co oznacza dodatkowe koszty. Zarówno w branży IT (Information Technology), jak i branży OT (Operational Technology) cykl życia produktu technologicznego znacząco się skrócił. Założenie, że można zainwestować w sprzęt czy oprogramowanie i przez pięć czy dziesięć lat nic nie modyfikować, jest obecnie złudne. Nie wynika to wyłącznie z dynamiki postępu technologicznego, ale także ze specyfiki współczesnego otoczenia biznesowego, a także kwestii cyberbezpieczeństwa.

 

Obecnie rynki zmieniają się dużo szybciej niż jeszcze kilka lat temu. To efekt sytuacji geopolitycznej (wojna w Ukrainie), zerwanych łańcuchów dostaw jeszcze w wyniku pandemii, ale też z rosnącej świadomości klientów, pewnych trendów demograficznych takich jak wchodzenie na rynek pokoleń zorientowanych na szybkie zmiany i cyfrowy dostęp do produktów. Wszystkie te zjawiska wymuszają na biznesie, w tym biznesie produkcyjnym, działanie w trybie dużo bardziej elastycznym, zwinnym niż dotąd.

W obszarze IT, zwinne prowadzenie projektów jest powszechne. Jednak we współczesnym środowisku produkcyjnym takie podejście wciąż ma pole do rozwoju. Coraz częściej, zwinne prowadzenie projektów produkcyjnych staje się koniecznością, gdy zmieniają się potrzeby klientów, gdy pojawia się konieczność stworzenia spersonalizowanej partii produktów, gdy pojawiają się kłopoty z surowcami czy półproduktami i wymagane jest szybkie przezbrojenie linii produkcyjnej. Przy zwinnym podejściu zakup jednego rozwiązania na lata się nie sprawdza. Bardziej praktyczny staje się model dzierżawy. Przemawia za nim fakt, że rozwiązania, które w ramach abonamentu otrzymuje klient, mają strukturę modułową, dzięki czemu można je uzupełniać o nowe funkcjonalności, na przykład chmurowe.

Dlaczego funkcjonalności chmurowe są tak ważne w kontekście przemysłowym? Rozwiązania tego typu same mają strukturę modułową, co oznacza, że można je szybko rozbudowywać i ograniczać ich zasięg. W środowisku produkcyjnym oznacza to, że można mieć dostęp do pewnych funkcji, np. analitycznych bez konieczności inwestowania we własną infrastrukturę, czy to w jej zakup, czy później w utrzymanie. Jeśli chcemy przetwarzać duże zbiory danych i analizować je np. z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, chmura to ułatwia. Kiedy funkcje te przestają być potrzebne, nie trzeba mierzyć się z problemem niepotrzebnej infrastruktury.

Chmura zapewnia też mobilność, bo rozwiązanie to gwarantuje bezpieczny dostęp do danych z dowolnego urządzenia, w dowolnym czasie. Sprawia, że proces produkcji można obserwować zdalnie i interweniować, gdy tylko pojawią się jakieś anomalie.

Systemy hybrydowe

Choć technologie chmurowe są silnie związane z modelem subskrypcyjnym czy abonamentowym, zakłady przemysłowe nie są na nie skazane, gdy zdecydują się na abonament. Dostępne i niekiedy bardzo przydatne są także rozwiązania hybrydowe.

Z punktu widzenia firm, które korzystają z oprogramowania przemysłowego, takie hybrydowe podejście jest szczególnie atrakcyjne. Daje możliwość odcięcia od Internetu, tych części systemu, które mają znaczenie krytyczne, a jednocześnie rozbudowywania go o nowe funkcjonalności dzięki rozwiązaniom chmurowym, które z Internetu korzystają. Szczególną korzyść dla zakładów przemysłowych może przynieść takie wykorzystanie chmury, które pozwala na używanie sztucznej inteligencji, na przykład do przewidywania zdarzeń niepożądanych, takich jak awarie czy przestoje, na długo przed ich wystąpieniem, tak aby móc im zapobiegać, a tym samym unikać kosztownych napraw.

Obszarem, w którym wykorzystanie rozwiązań chmurowych i sztucznej inteligencji może przynosić również duże korzyści, jest predykcja zapotrzebowania na zużycie mediów produkcyjnych. To ostatnio temat szczególnie gorący ze względu na rosnące ceny prądu i gazu oraz innych surowców. Oszczędności, które można poczynić uszczelniając proces i zapobiegając wyciekowi energii z powodów, które trudno dostrzec, byłyby w firmach produkcyjnych szczególnie pożądane. Sztuczna inteligencja może analizować dane historyczne dotyczące procesu produkcyjnego i na ich postawie przewidywać optymalizacje linii produkcyjnej w taki sposób, by zużycie energii i koszty z nim związane minimalizować.

 

Elastyczność AVEVA Flex

Okazuje się jednak, że wcale nie trzeba decydować się na rozwiązania chmurowe, ani nawet hybrydowe, by w sposób elastyczny korzystać z nowoczesnego oprogramowania w środowisku produkcyjnym i w sposób płynny dostosowywać pracę zakładu produkcyjnego do potrzeb rynku. Można postawić na rozwiązania instalowane on premise, ale takie, które w ramach jednego abonamentu dają możliwość ciągłej modyfikacji funkcji. Przykładem jest AVEVA Flex.

Jest to licencyjny model korzystania z oprogramowania, który niesie dwie zasadnicze korzyści. Po pierwsze pozwala elastycznie dostosowywać oprogramowanie do wymogów produkcji, po drugie znacząco obniża próg wejścia, w kontekście korzystania z nowych rozwiązań.

Licencja AVEVA Flex zawierana jest na pewien okres, na przykład trzy czy pięć lat i przez ten czas, użytkownik może wprowadzać pewną liczbę modyfikacji komponentów systemu, w zależności od swoich potrzeb. Nie musi kupować nowych modułów za każdym razem. Jego umowa licencyjna zapewnia mu możliwość dokonywania licznych zmian.

System ułatwia wdrażanie nowych pomysłów dotyczących modyfikacji linii produkcyjnej. Dzięki elastycznej modyfikacji oprogramowania możliwe jest szybkie stworzenie tzw. proof of concept, czyli przetestowanie pewnej hipotezy i jeśli okaże się ona obiecująca szybka implementacja.

 

Firma AEVA, będąca jednym z największych producentów oprogramowania przemysłowego na świecie, przeprowadziła badania pokazujące, jak firmy użytkują taki software w początkowej fazie. Okazuje się, że w 85% firm produkcyjnych wdrożenie pilotażowe trwa dłużej niż rok, czyli naprawdę długo. Jednocześnie ok. 70% firm produkcyjnych oczekuje, że po roku nastąpi zwrot z inwestycji w oprogramowanie. Trudno pogodzić te sprzeczne oczekiwania. Pierwszy rok pilotażu musi przecież upłynąć pod znakiem testowania hipotez dotyczących optymalnych modeli operacyjnych, wymaga pewnych nakładów inwestycyjnych. W rezultacie nie starcza czasu na to, by inwestycja mogła się zwrócić.

Sposobem na pokonanie tych trudności może być model subskrypcyjny, który znacząco skraca czas potrzebny na uruchomienie poszczególnych rozwiązań, gwarantując dużą elastyczność działania. Po pierwsze można szybko uruchomić oprogramowanie nie w wersji demonstracyjnej, a w pełnej. Po drugie, w ramach jednej licencji można dokonywać modyfikacji pakietu oprogramowania, jeśli w trakcie programu pilotażowego okaże się, że pewne funkcjonalności można, albo trzeba zmienić.

Co więcej w ramach systemu można także w sposób elastyczny zarządzać licencjami dla osób korzystających z systemu. W początkowej fazie może być potrzebna większa liczba licencji deweloperskich, a gdy system jest już w pełni funkcjonalny, można przerzucić się na zwykłe licencje dostępowe. System daje też dostęp do najnowszych wersji oprogramowania. Nie ma konieczności ich instalowania, ale jeśli klient chce zaktualizować system, może to zrobić w ramach licencji. Elastyczność systemu wiąże się z możliwością korzystania z pełnego wsparcia technicznego, zapewniającego nie tylko doradztwo techniczne, ale też wsparcie w zakresie cyberbezpieczeństwa.

 

Niski próg wejścia

Poza wymiarem funkcjonalnym, jest jeszcze wymiar ekonomiczny. Próg wejścia, jeśli chodzi o rozwiązania typu AVEVA Flex jest zdecydowanie niższy niż w przypadku tradycyjnych licencji wieczystych. Za abonament AVEVA Flex trzeba zapłacić zaledwie 30% wartości licencji wieczystej. To koszty nabycia rozwiązania, ale jest jeszcze jeden parametr, który należy wziąć pod uwagę: całkowity koszt użytkowania (Total Cost of Ownership, TCO). Tu także, dzięki elastycznemu podejściu do funkcji i możliwości dostosowania ich do potrzeb, model abonamentowy wygrywa z modelem licencji wieczystej.

Zdecydowanie niższa cena, niższe ryzyko związane z testowaniem nowych rozwiązań, przy pełnym wsparciu serwisowym oznaczającym między innymi możliwość stałej aktualizacji oprogramowani i duża elastyczność, jeśli chodzi o ewentualne zmiany konfiguracji systemu – wszystkie te cechy systemu abonamentowego, takiego jak AVEVA Flex, sprawiają, że staje się on niezwykle atrakcyjny we współczesnych zakładach produkcyjnych, które w warunkach niepewności rynkowej i w obliczu czwartej rewolucji przemysłowej chcą zdobywać przewagę konkurencyjną.

Cyfrowy bliźniak — metawersum dla Twojej fabryki

Posiedzenie zarządu, spotkanie biznesowe, konferencja albo spotkanie o charakterze towarzyskim, tak jak w rzeczywistości, ale inaczej, bo wszyscy uczestnicy są obecni w postaci awatarów. Mogą dyskutować, gestykulować, prowadzić negocjacje czy rozmowy handlowe, niezależnie od tego, w której części świata się znajdują. To metawersum, nowy wymiar internetu, który pozwala spotykać się w świecie cyfrowym, będącym kopią rzeczywistego. Koncepcji tej na razie często towarzyszy szum medialny, ale idea wiernego odwzorowywania realnego świata w przestrzeni cyfrowej jest już rzeczywistością. Tzw. cyfrowe bliźniaki ułatwiają obsługę linii produkcyjnych, projektowanie, prace inżynierskie oraz zarządzanie łańcuchem dostaw. Jak działa to przemysłowe metawersum i jakie jeszcze korzyści może zaoferować menedżerom produkcji i kierowanym przez nich fabrykom?

Cyfrowy bliźniak – definicja

Według definicji Gartnera cyfrowy bliźniak (digital twin) to wirtualna reprezentacja realnego obiektu, stworzona po to, by optymalizować wykorzystanie zasobów lub podejmowanie dotyczących go decyzji biznesowych, w takich obszarach jak utrzymanie ruchu, rozbudowa, naprawy serwisowe czy sterowanie realnymi obiektami.

Aby cyfrowy bliźniak mógł spełniać swoją funkcję, konieczne jest połączenie czterech kluczowych komponentów: wirtualnego modelu obiektu, danych, połączenia z rzeczywistym obiektem oraz możliwości monitorowania zachowania tego ostatniego.

Pierwszy element, czyli stworzenie modelu 3D, wymaga wykonania skanu laserowego obiektu, zbudowania modelu w oparciu o dokumentację albo wykorzystania, bądź przystosowania, gotowego modelu 3D, dostarczonego przez producenta maszyny czy linii.

Drugi element to dane, czyli inaczej model matematyczny, pozwalający na odwzorowanie zachowania danego obiektu. Stworzenie takiego modelu wymaga informacji dotyczących parametrów pracy, właściwości fizycznych, charakterystyki zachowania. Jeśli wprowadzimy poprawne dane, oprogramowanie będzie na ich podstawie mogło wyliczyć czas cyklu pracy urządzenia lub procesu, tworząc ich dynamiczny obraz.

Trzeci element to łączność i przepływ informacji pomiędzy obiektem wirtualnym a rzeczywistym. Przykładowo, jeśli mamy turbinę wiatrową, czujniki, które się na niej znajdują, przesyłają do cyfrowego bliźniaka informacje o prędkości wirnika, zmianach kierunku wiatru i zmianach zachowania systemu w różnych warunkach pogodowych. Bliźniak aktualizuje te dane i pozwala przeprowadzać rozmaite testy, dając dzięki temu możliwość sprawdzenia pewnych rozwiązań, zanim zostaną one zaimplementowane w rzeczywistym obiekcie. W ten sposób można zminimalizować konsekwencje ewentualnych błędów. Dostęp do danych z rzeczywistego obiektu pozwala też na korygowanie modelu matematycznego.

Czwarty element, mocno powiązany z poprzednim, to możliwość monitorowania pracy realnego obiektu, wychwytywania nieprawidłowości i szybkiego interweniowania, gdy jest to konieczne. Tu często cyfrowy bliźniak sprzęgany jest z systemami control room, które dają możliwość plastycznego zwizualizowania monitorowanych procesów.

Integracja tych czterech elementów sprawia, że cyfrowy bliźniak staje się narzędziem pozwalającym w niespotykany dotąd sposób optymalizować pracę rozmaitych urządzeń. Przykładowo w procesie produkcji pomaga redukować koszty i w efektywny sposób zarządzać poszczególnymi maszynami, zakładami produkcyjnymi czy całym przedsiębiorstwem.

Skąd pomysł na digital twin?

Idea cyfrowego bliźniaka, niezwykle gorąca, nie jest jednak nowa. Już od pewnego czasu jest obecna w takich dziedzinach jak np. aeronautyka czy astronautyka. Używane od lat symulatory lotu, na których piloci odbywają szkolenia, to w gruncie rzeczy cyfrowe bliźniaki rzeczywistych maszyn, mające tę zaletę, że w sytuacji, gdy ryzykowne powietrzne akrobacje kończą się kraksą, nie ma ofiar w ludziach, a sprzęt nie zostaje zniszczony. Podobne symulatory wykorzystuje też amerykańska agencja kosmiczna NASA przy planowaniu różnego rodzaju misji kosmicznych, testowaniu rakiet, promów, łazików i innych urządzeń, które mają sprawdzić się w trudnych warunkach.

Koncepcja cyfrowego bliźniaka w kontekście produkcyjnym również nie należy do najnowszych. W 2002 roku pojęcie to stworzył Michael Grieves, pracujący wówczas jako profesor na University of Michigan, i ogłosił podczas jednej z branżowych konferencji. Grieves zaproponował, by cyfrowy bliźniak był logicznym uzupełnieniem rozwiązań PLM (Product Lifecycle Management), a więc systemów pozwalających zarządzać cyklem życia produktu. Ponieważ funkcja cyfrowego bliźniaka dotyczy dwóch zasadniczych etapów tego cyklu – etapu projektu i etapu wdrożenia – mamy dwa zasadnicze typy cyfrowych bliźniaków:

• Typ pierwszy pełni funkcję prototypu, a więc jest tworzony zanim powstanie jakieś rozwiązanie, produkt, fabryka czy łańcuch logistyczny. Taki cyfrowy bliźniak zostaje opracowany, by testować rozmaite warianty jakiegoś obiektu czy procesu przed wdrożeniem, co pozwala oszczędzać zasoby i redukować koszty związane z testami. 
• Typ drugi to bliźniak istniejącego już rozwiązania, pozwalający lepiej zarządzać prawdziwą fabryką, produktem czy łańcuchem dostaw. Tu dochodzi możliwość silnego zintegrowania cyfrowego bliźniaka z rzeczywistym rozwiązaniem i lepsze zarządzanie istniejącym już systemem.

Przez długie lata idea cyfrowego bliźniaka była jedynie konceptem, trudnym do zrealizowania ze względu na przeszkody techniczne. Dzisiaj, dzięki rozwojowi rozmaitych technik komunikacyjnych, przemysłowemu internetowi rzeczy pozwalającemu zbierać dane w niespotykanej dotąd skali i z nieznaną dotąd precyzją, ale także ze względu na rosnące zapotrzebowanie klientów na spersonalizowane produkty, dopasowane do ich potrzeb, cyfrowe bliźniaki w obu odsłonach stają się coraz bardziej popularne i potrzebne.

Jakie korzyści daje zastosowanie cyfrowego bliźniaka?

Cyfrowy bliźniak w kontekście produkcyjnym jest integralnym elementem czwartej rewolucji przemysłowej. Jest przejawem trendu polegającego na wirtualizacji i symulacji procesów i obiektów, który jest jednym z sześciu filarów Przemysłu 4.0. Pozostałe to modułowość, interoperacyjność, decentralizacja, zdolności zarządcze w czasie rzeczywistym i orientacja na usługi. Dlatego na rosnące znaczenie cyfrowego bliźniaka od niedawna wskazują największe na świecie firmy konsultingowe, badawcze czy technologiczne, takie jak Gartner czy Accenture. 

McKinsey & Company przewiduje, że do 2025 roku rynek cyfrowych bliźniaków osiągnie wartość 7 miliardów euro, z roczną stopą wzrostu na poziomie 30-45%.

Co to jednak oznacza w praktyce dla przedsiębiorców, którzy zdecydują się na implementację cyfrowych bliźniaków w swoich fabrykach? Z prognoz również przygotowanych przez McKinsey & Company wynika, że cyfrowe bliźniaki mogą przyczynić się do wzrostu przychodów firm produkcyjnych na poziomie nawet 10%, przyspieszą czas potrzebny na wprowadzenie produktu na rynek o około 50% i przyczynią się do poprawy jakości o około 25%.

Pierwsze organizacje, które postawiły na technologię cyfrowego bliźniaka, już odnoszą wymierne korzyści. Firma Evonik o 10-5% zredukowała nakłady na prace projektowe. Firma BP w Angoli zaoszczędziła 135 mln dolarów na pracach inżynieryjnych, a także 32 miliony dolarów dzięki usprawnieniu przepływu informacji i poprawie jakości danych. Chevron dzięki cyfrowym bliźniakom jest w stanie wyszukiwać dane dotyczące produkcji, utrzymania ruchu, wiarygodności i bezpieczeństwa w mniej niż 3 minuty. Firma PDO z Omanu dzięki cyfrowym bliźniakom zredukowała o 5% czas pracowników przeznaczany na poszukiwanie informacji, co jest równowartością 10 tys. dni roboczych, a tym samym ekwiwalentem zatrudnienia 50 dodatkowych, wykwalifikowanych pracowników. Unilever wspólnie z Accenture stworzył cyfrowego bliźniaka jednej z fabryk. Testy prowadzone z jego wykorzystaniem, polegające na zmianie pewnych parametrów procesu produkcji, pozwoliły dostroić fabrykę w taki sposób, by pobór energii był minimalny, a produktywność maksymalna. Modelowanie zużycia surowców naturalnych oraz półproduktów przy różnych scenariuszach pracy fabryki, to jedne z ważniejszych korzyści związane z implementacją rozwiązań typu digital twin.

W kontekście produkcyjnym, korzyści mogą polegać także na skróceniu czasu potrzebnego na nauczenie robota sekwencji ruchów, koniecznych do wykonywania konkretnych czynności np. spawania. Jeśli trening odbywa się w świecie wirtualnym, czas uczenia robota można skrócić o 80-90%. 

Doskonale sprawdza się również wykorzystanie cyfrowego bliźniaka w połączeniu z technologią rozszerzonej rzeczywistości, nakładającej wirtualne obrazy na realne obiekty, czyli de facto łączące obrazy obu bliźniaków – cyfrowego i realnego. Na przykład zakładając okulary poszerzonej rzeczywistości i spoglądając na prasę w hali fabrycznej, uzyskamy dodatkowe informacje dotyczące choćby przezbrojenia maszyny, zamontowania nowego narzędzia czy też tego, gdzie i pod jakim kątem podać surowiec.

Poszerzona rzeczywistość sprzężona z cyfrowym bliźniakiem sprawdza się także jeśli chodzi o prace utrzymaniowe. Zazwyczaj dokumentacja techniczna dotycząca np. linii produkcyjnych, to kilkusetstronicowy dokument. Jeśli jednak istnieje cyfrowy bliźniak takiej linii, to w sytuacji awaryjnej albo gdy trzeba sprawdzić instalację, odpowiedzialny za jej utrzymanie inżynier zakłada okulary poszerzonej rzeczywistości i patrząc na konkretne maszyny widzi miejsca, gdzie potencjalnie mogło dojść do usterek, albo takie elementy, które wymagają konserwacji.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji sprawia, że utrzymanie staje się jeszcze łatwiejsze, bo w ramach analiz prowadzonych na cyfrowym bliźniaku można przewidywać, kiedy konkretne układy mogą ulec awarii i z wyprzedzeniem wymieniać kluczowe elementy. Tego rodzaju predictive maintenance (czyli predykcyjne utrzymanie ruchu) jest coraz łatwiejsze dzięki masowemu wykorzystywaniu rozwiązań z obszaru przemysłowego internetu rzeczy. Oczujnikowanie przestrzeni produkcyjnej sprawia, że ilość danych do analiz rośnie. Dotyczy to nawet sprzętu w małym stopniu scyfryzowanego. Na przykład, jeśli na obudowie maszyny montujemy czujniki rejestrujące poziom wibracji i zmiany temperatury, to porównując dane bieżące z historycznymi, możemy wykrywać wszelkie anomalie, mogące sygnalizować nadchodzącą awarię.

Przewidywać można zresztą nie tylko awarie o charakterze technicznym, ale też problemy procesowe. Pomaga w tym integracja z cyfrowym bliźniakiem różnych systemów danych, np. systemu efektywności energetycznej, MES, APS, ale także BMS (system zarządzania budynkami), czy FMS (Facility Management System), a nawet sprzedaży czy e-commerce. Dzięki tym ostatnim możemy mieć np. bieżące informacje na temat ilości zgłoszeń gwarancyjnych i zwrotów produktów, które to parametry można zmniejszyć, modyfikując linię produkcyjną.

Jeśli chodzi wykorzystanie cyfrowych bliźniaków do projektowania, tu również widać wiele szans. Siły powietrzne Stanów Zjednoczonych US Air Force wykorzystując cyfrowe bliźniaki do tworzenia prototypów i testowania nowych samolotów, skróciły czas pracy nad nimi do nieco ponad roku. Wcześniej na ich opracowanie i przetestowanie potrzeba było dekad.

Jeden z producentów części motoryzacyjnych wykorzystał technologię cyfrowego bliźniaka do stworzenia konfiguratora pozwalającego projektować części z uwzględnieniem potrzeb różnych grup interesariuszy: klientów, działu finansowego, inżynierów czy działu sprzedaży. Konfigurator pozwala modyfikować rozmaite parametry produktu i sprawdzać, w jaki sposób każda z takich modyfikacji wpływa na dopasowanie produktu do potrzeb klientów, jego ostateczną cenę, a także techniczną trudność wykonania. Pomaga też wyznaczyć najbardziej kompromisową opcję, która umożliwia stworzenie produktu zadowalającej jakości, relatywnie niedrogiego i łatwego w produkcji. Wykorzystanie konfiguratora pozwoliło o 20% skrócić czas potrzebny na osiągnięcie zgody różnych interesariuszy co do koniecznych zmian projektowych. Umożliwiło też alokację 5-15% środków na produkcję części i przeznaczenie ich na wyposażenie produktu w te cechy, na których najbardziej zależy klientom.

Także twórcy autonomicznych pojazdów coraz częściej testują je w świecie wirtualnym, co pozwala uniknąć sytuacji zagrożenia dla uczestników ruchu.

Jak zaplanować wdrożenie cyfrowego bliźniaka – roadmapa

Wdrożenie technologii cyfrowego bliźniaka może być źródłem wielu korzyści, ale po pierwsze wymaga dokładnego rozpoznania potrzeb biznesowych wewnątrz organizacji, a po drugie rozłożenia w czasie samej implementacji. W tym procesie kluczowe są cztery etapy:

1. Integracja danych inżynieryjnych dotyczących obiektu, obecnych w istniejących systemach (np. CMMS, dokumentacja cyfrowa).
2. Optymalizacja wykorzystania obiektu przy użyciu systemów zarządzania danymi real-time (np. SCADA), systemów monitoringu (np. energii, mediów, wydajności) czy predictive maintenace.
3. Stworzenie modelu i wizualizacja obiektu z wykorzystaniem systemów do modelowania 3D, symulacji procesów, skaningu laserowego czy rozszerzonej lub wirtualnej rzeczywistości.
4. Interoperacyjność polegająca na współdzieleniu informacji poprzez systemy (np. Control Room, MES, APS, CMMS/EAM), procesy (projektowanie oparte na danych, optymalizacja produkcji) oraz technologie (AI, AR/VR).

Czas przeznaczony na każdy z etapów zależy od skali wdrożenia. Można jednak założyć, że implementacja cyfrowego bliźniaka dla poszczególnych maszyn to kwestia miesięcy, dla linii produkcyjnej – roku, a dla całego biznesu – kilku lat. Zawsze jednak należy zacząć od pewnej pracy kulturowej. Trzeba zrozumieć, że wiedza rozproszona w firmie powinna być nie tylko w głowach pracowników czy w różnych systemach informatycznych, ale powinna być scalona i zintegrowana w sposób przejrzysty i spójny. Temu właśnie służy cyfrowy bliźniak.

Dowiedz się więcej

Dowiedz się więcej o cyfrowym bliźniaku w nowej publikacji „Cyfrowy bliźniak 4.0. Jak budować cyfrowe bazy wiedzy w przemyśle„

Gromadzenie i raportowanie danych na miarę Przemysłu 4.0 – big data, IoT i chmura obliczeniowa

Czasy big data

Ilość gromadzonych danych w firmach produkcyjnych przyrasta z roku na rok lawinowo. Aktualnie gromadzenie dużej ilości informacji na własnych serwerach jest stosunkowo łatwe technicznie. Problematyczne natomiast staje się efektywne wykorzystywanie zgromadzonych informacji i szybki oraz intuicyjny dostęp do tych, które w danym momencie są potrzebne. Kolejnym aspektem, na który trzeba zwracać znacznie większą uwagę niż wcześniej, jest wiarygodność gromadzonych danych. Ze względu na wielką ilość zebranych informacji łatwiej jest popełniać błędy na etapie ich wprowadzania oraz trudniej na etapie analizy odróżnić wiarygodne dane od tych niewiarygodnych.

Ten gwałtowny zwrot możliwości zbierania danych, jaki obserwujemy w ostatnich latach, wynika z dynamicznego rozwoju inteligentnych („smartnych”) urządzeń pomiarowych, które łatwo włączyć do sieci. Takie urządzenia wyposażone w możliwości dokonywania różnych pomiarów i posiadające rozbudowane funkcje komunikacji z innymi urządzeniami i z użytkownikiem tworzą tzw. Internet Rzeczy (ang. IoT, Internet of Things).

W odniesieniu do realiów produkcyjnych mówimy o Przemysłowym Internecie Rzeczy (ang IIoT, Industrial Internet of Things), na który składają się już nie tylko mierniki, analizatory i czujniki dedykowane wyłącznie dla przemysłu, ale także urządzenia mobilne, jak smartfony i tablety oraz urządzenia noszone jako element garderoby tzw. „wearables”, które mogą monitorować kondycję operatorów podczas pracy i przesyłać te informacje do centralnej bazy danych, która koreluje je z danymi dotyczącymi jakości i wydajności realizowanych czynności produkcyjnych.

Nie ilość, lecz jakość

Łatwość przechowywania dużych ilości danych w dzisiejszych realiach sprawia, że rejestrowanie w bazach danych wszelkich dostępnych informacji jest bardzo dużą pokusą. Okazuje się, że w rzeczywistości spośród wszystkich zgromadzonych danych, po okresie ogólnego entuzjazmu, często wykorzystywane jest poniżej 10% zgromadzonych danych, a do podejmowania właściwych decyzji wystarcza jeszcze mniej. Zagadnieniem, które jest dla nas interesujące, nie jest więc ilość, lecz odpowiednia jakość gromadzonych informacji.

Podniesienie jakości decyzji podejmowanych w oparciu o gromadzone dane wymaga skupienia się na sposobie ich gromadzenia oraz formie prezentacji i łatwości dostępu do przetworzonych danych – to dopiero one stają się wartościową informacją.

Z punktu widzenia firmy produkcyjnej najbardziej wiarygodne zawsze będą te dane, które zostaną zebrane za pośrednictwem inteligentnych czujników bezpośrednio z maszyn. Używając nazwy „inteligentne czujniki” mamy na myśli urządzenia, które oprócz zebrania danych będą w stanie w czasie rzeczywistym przesłać je do systemu analitycznego. Obecnie takie czujniki często mają już możliwości bezpośredniego cyberbezpiecznego połączenia z Internetem w celu przesłania danych do bazy danych w chmurze obliczeniowej.

W sytuacji, kiedy niestety nie da się w sposób w pełni automatyczny zebrać pomiarów i danych z produkcji (np. ze względu na typowo manualny charakter pracy), możliwe jest zastosowanie urządzeń takich jak panele operatorskie czy czytniki kodów kreskowych. Zastosowanie ich pozwoli przynajmniej na przyspieszenie pomiarów, a wcześniejsze przygotowanie algorytmów umożliwi bieżące prowadzenie operatorów przez proces i zapewni weryfikację danych już na etapie wprowadzania. Następnie sam panel operatorski lub koncentrator danych w postaci sterownika PLC prześle wiarygodne dane na serwer od razu po ich zarejestrowaniu.

Chmura obliczeniowa

Obecnie każdy z nas – korzystając chociażby z konta bankowego lub darmowego konta mailowego – powierza ważne dla siebie dane instytucjom lub firmom przechowującym je w chmurze obliczeniowej. Firmy te, zarządzając naszymi danymi, dbają także o ich bezpieczeństwo, poświęcając wielokrotnie większe środki na ich ochronę przed cyberprzestępcami niż sami bylibyśmy w stanie to zrobić. Dlaczego więc wciąż jeszcze z rezerwą podchodzimy do gromadzenia danych produkcyjnych w chmurze obliczeniowej?

Wiodący dostawcy rozwiązań IT dla przemysłu opierają swoją ofertę wyłącznie na wykorzystaniu centrów danych posiadających odpowiednie certyfikaty bezpieczeństwa. Nad bezpieczeństwem danych i prewencją przed niepowołanym dostępem czuwa sztab ludzi wyposażonych w najnowocześniejsze technologie do obrony przed cyberatakami. Należy wspomnieć także, że dane przechowywane w ten sposób są również zabezpieczane przed innego rodzaju zagrożeniami, jak np. klęski żywiołowe – redundancja danych w centrach obliczeniowych zlokalizowanych w zupełnie różnych lokalizacjach geograficznych jest już standardem.

W dobie Przemysłu 4.0 przekazanie danych produkcyjnych do chmury obliczeniowej jest przedsięwzięciem niezwykle prostym. Zamiast zapisu danych na lokalnym serwerze należy wykorzystać tzw. „IoT Gateway” do zagregowania danych z maszyn i bezpiecznego przesłania ich na serwer w chmurze obliczeniowej. Następnie, korzystając z narzędzi analitycznych, np. Wonderware Online, możliwe jest analizowanie zgromadzonych danych z dowolnego miejsca na świecie z wykorzystaniem dowolnego urządzenia z dostępem do Internetu i przeglądarką internetową obsługującą standard HTML5.

Korzyści wynikające z przeniesienia danych produkcyjnych do chmury obliczeniowej są stosunkowo łatwe do wyliczenia, ponieważ na kwestie finansowe przekłada się bezpośrednio brak konieczności inwestycji we własne kosztowne serwery oraz brak kosztów związanych z ich utrzymywaniem, zarządzaniem i dbaniem o bezpieczeństwo, co często może znacząco przekraczać koszty samej inwestycji. Dodatkowe korzyści to wspomniany już bezpieczny dostęp do danych w dowolnym momencie, z dowolnego miejsca na świecie.

Raportowanie on-line w erze Przemysłu 4.0

W momencie, gdy zdecydujemy się na zautomatyzowanie procesu gromadzenia danych oraz ich archiwizację w chmurze obliczeniowej, możemy rozpocząć korzystanie z narzędzi analitycznych, pozwalających na dostęp do informacji aktualizowanych w czasie rzeczywistym. Rozwiązania takie, jak np. Wonderware Online InSight, dają użytkownikom możliwości tworzenia predefiniowanych dashboardów – bazujących na gromadzonych i aktualizowanych danych – a także definiowania indywidualnych raportów, którymi twórcy mogą dzielić się innymi użytkownikami w firmie lub po prostu osadzić wybrany raport w systemie wizualizacji, andonie lub na wewnętrznej firmowej stronie internetowej.

Ciekawą możliwością, jaką daje system tego typu, jest funkcja alarmowania o anomaliach w ciągu logowanych danych, przez co z łatwością możemy zauważyć nagłą i nieoczekiwaną zmianę w istotnym parametrze produkcyjnym lub wskaźniku KPI.

A zatem, menedżerowie i inżynierowie Przemysłu 4.0 już dziś otrzymują do dyspozycji narzędzia pozwalające na komfortową i wydajną pracę oraz współpracę w zespole. Automatyzacja procesu gromadzenia danych oraz wykorzystanie technologii przetwarzania danych w chmurze obliczeniowej pozwalają na znaczące przyspieszenie procesu podejmowania decyzji i zwiększenie ich trafności. W zakładzie wyposażonym w te technologie rosną szanse, że właściwe decyzje zapadną we właściwym czasie.

Jak zbudować mapę drogową do Przemysłu 4.0?

Około 30% badanych menedżerów nie jest zainteresowanych otoczeniem rynkowym i koncentruje się na bieżących zadaniach operacyjnych. Ich postawa wyraża się słowami: „Nie słyszałem. Nie mam czasu”. Druga, najliczniejsza grupa (45%) to menedżerowie, którzy spotkali się z ideą Przemysłu 4.0, najprawdopodobniej przyniesioną do firmy przez współpracowników, ale na razie mają za dużo bieżących spraw operacyjnych. Wyraża się to słowami: „Słyszałem. Nie mam czasu”.

Trzecia grupa (ok. 20%), już dość świadomych menedżerów, rozumie szanse i zagrożenia, pracuje wspólnie z zespołem nad koncepcją. Dobrze pasuje tutaj stwierdzenie: „Słyszałem, rozumiem. Pracujemy nad koncepcją”.

Kolejna grupa jest dość dobrze przygotowana na przyjście Czwartej Rewolucji. Z jednej strony mamy zaangażowanie menedżerów w uruchomienie programów inwestycyjnych i strategiczne umocowanie inicjatywy, z drugiej strony – zaangażowanie zespołów w pracę koncepcyjną i wdrożeniową. W Polsce w praktyce są to oddziały międzynarodowych grup produkcyjnych z kapitałem niemieckim, włoskim lub skandynawskim. Postawę można zobrazować słowami: „Mamy mapę drogową. Zaczynamy pierwsze projekty”. Jest to grupa nieliczna – około 5% firm. Poniżej wskazujemy, jak taka mapa drogowa powinna wyglądać.

Krok 1. Autorefleksja – gdzie jesteśmy?

Gdy już przekonamy menedżerów, warto odpowiedzieć sobie na pytanie: „W którym miejscu na drodze wiodącej do Przemysłu 4.0 się znajdujemy?”. Najlepiej zilustrować to na przykładzie firmy produkcyjnej, która chce zbudować mapę drogową w obszarze Przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT).

Kluczowymi procesami biznesowymi z punktu widzenia dyrektora operacyjnego mogą być: zarządzanie produkcją i doskonalenie produkcji, zarządzanie jakością, zarządzanie utrzymaniem ruchu, zarządzanie materiałami i magazynami. Dla tych procesów biznesowych definiujemy trzy poziomy architektury IIoT. 

• Poziom pierwszy to automatyczne gromadzenie danych (z maszyn i urządzeń). Czy dane są gromadzone w sposób automatyczny? 
• Poziom drugi to dostęp do analiz i raportów z dowolnego miejsca w dowolnym czasie. Czy jestem w stanie w dowolnym momencie, miejscu, na dowolnym urządzeniu skorzystać z raportów? 
• Poziom trzeci to aplikacje biznesowe z powiadomieniami. Czy system powiadamia mnie o zdarzeniach tylko w sytuacjach wymagających interwencji?

Krok 2. Cel strategiczny i wizja

Proces budowy mapy drogowej dla inicjatyw Przemysłu 4.0 wartych wdrożenia należy rozpocząć od postawienia/weryfikacji celu strategicznego i wizji dla firmy. W sytuacji, gdy cele i wskaźniki KPI zostały już zdefiniowane, warto zastanowić się, które z technologii Przemysłu 4.0 mogą znacząco pomóc w realizacji założeń. 

Jeśli takie cele nie są postawione, można skorzystać np. z inicjatyw strategicznych, które oddają charakter naszego rynku i sposobu działania, przykładowo: Asset Performance Management, Lean Manufacturing, RealTime Enterprise, World Class Manufacturing itp. Jest to kluczowy etap, bez którego nie powinno się przechodzić dalej.

Pokazowym celem dla projektu Przemysł 4.0 może być wdrożenie inicjatywy RealTime Enterprise, której produktem końcowym będzie analiza „Rentowności zakładu produkcyjnego online” i raport dla dyrektora zarządzającego.

Krok 3. Kluczowe procesy biznesowe

Po postawieniu celu strategicznego warto zastanowić się, które procesy biznesowe są kluczowe dla jego osiągnięcia i wybrać 4–5 z nich, takich, które będą podlegały rozwojowi lub usprawnieniom. Dla firmy produkcyjnej mogą to być procesy wskazane powyżej w kroku 1 – Autorefleksja.

Krok 4. Kluczowe inicjatywy Przemysłu 4.0

Następnym etapem, który powinien zostać przeprowadzony wspólnie z całym zespołem (na przykład menedżerów), jest burza mózgów mająca posłużyć wyłonieniu kluczowych inicjatyw Przemysłu 4.0 dla organizacji. I co ważne, inicjatywy nie powinny dotyczyć tylko technologii, ale także takich obszarów jak procesy i rozwój ludzi (zespołów).

Krok 5. Plan wdrożenia

Ostatnim etapem pracy nad mapą drogową jest nadanie priorytetów inicjatywom i zbudowanie planu wdrożenia wraz ze wskazaniem zespołów odpowiedzialnych i źródeł finansowania.

1,5 mln tortilli w 1 dzień. Wzrost wydajności produkcji z Wonderware

O firmie

La Tortilla Factory, z siedzibą w Santa Rosa w Kalifornii w USA, została założona w 1977 roku przez Mariana Jose Tamayo jako mała restauracja. Po latach, dzięki odpowiedzi na dynamicznie rosnący popyt na tortille, firma stała się jednym z największych producentów tego produktu w Ameryce Północnej.

„Zaczęło się od restauracji Mexicatessen. Mieliśmy wtedy jedną linię do produkcji tortilli kukurydzianej na zapleczu restauracji. Zdawaliśmy sobie sprawę, że mamy nadwyżkę zdolności produkcyjnych… zaczęliśmy ją sprzedawać lokalnym sprzedawcom detalicznym – i tak staliśmy się firmą, którą jesteśmy dzisiaj.”

 – mówi wiceprezes ds. operacyjnych w La Tortilla Factory, Katie Evans.

To się nazywa wydajność produkcji! 1,5 mln tortilli – codziennie!

La Tortilla Factory kładzie nacisk na innowacyjność. W całej swojej historii, producent ten był pionierem pierwszej na świecie tortilli bez tłuszczu, tortilli z niską zawartością węglowodanów, tortilli organicznej z kukurydzy i tortilli bezglutenowej. W 2008 roku, firma trafiła do Księgi Rekordów Guinnessa dzięki wyprodukowaniu największej tortilli na świecie o średnicy ponad 2 m z wykorzystaniem ponad 22 kg ciasta.

La Tortilla Factory ma dziś powierzchnię ok. 7000 metrów kwadratowych i zatrudnia ponad 350 operatorów, inżynierów i menedżerów nadzorujących 6 linii produkcyjnych. Produkują oni ponad 1,5 miliona tortilli dziennie, co czyni La Tortilla Factory jednym z największych producentów wysokiej jakości tortilli w Ameryce Północnej.

Przed wdrożeniem Platformy Systemowej Wonderware, La Tortilla Factory stanęła przed szeregiem wyzwań związanych z planowanym i rzeczywistym zużyciem wody, ważeniem produktów i urządzeniami do ważenia, odpadami produktowymi, wydajnością linii, ograniczoną wizualizacją danych i brakiem świadomości sytuacyjnej…

Jakość ciasta się liczy

Jeśli chodzi o tortille, zużycie wody ma bezpośredni wpływ na rentowność. Zbyt mała ilość wody w partii ciasta powoduje powstawanie cięższych tortilli, co prowadzi do marnotrawienia produktu i strat. Z kolei, zbyt duża ilość wody powoduje niedowagę tortilli, co grozi utratą klientów La Tortilla Factory.

Bez działającej w czasie rzeczywistym platformy do precyzyjnego raportowania zużycia wody, La Tortilla Factory produkowałaby partie ciasta o niedokładnej wadze. Brak świadomości sytuacyjnej i odpowiedniej wizualizacji danych dla operatora stałyby się jeszcze bardziej widoczne, gdyby waga kontrolna nieustannie wskazywała, że spakowano niepoprawną ilość tortilli.

„Przed Wonderware, wszystko robiliśmy ręcznie. Ludzie zapisywali dane na papierze, segregowali je, a następnie sporządzali z nich raporty w formacie xls, które następnie trafiały do operatorów. To trwało około tygodnia, więc wiele razy trzeba było dochodzić przyczyn wydarzeń z przeszłości, aby naprawić przyszłość.”

– komentuje Kierownik Produkcji, Pablo Vigil.

Automatyzacja linii produkcyjnych – w poszukiwaniu zaawansowanego rozwiązania

Złożoność wyzwań, przed którymi stała La Tortilla Factory objawiała się tym, że 6 linii produkcyjnych składało się z urządzeń różnych producentów.

„Nasz sprzęt pochodzi od wielu różnych dostawców i bardzo istotna była dla nas możliwość gromadzenia danych z wszystkich tych urządzeń w jednym systemie.”

– mówi Clarke Katz, kierownik ds. IT.

Poprawa wydajności linii wymagałaby platformy niezależnej od sprzętu, która mogłaby współpracować ze wszystkimi urządzeniami La Tortilla Factory – bez względu na dostawcę. Co więcej, powinna ona zapewniać uniwersalne środowisko, z którym codziennie mogliby współpracować wszyscy operatorzy, inżynierowie i menedżerowie.

Powyższe kluczowe aspekty, wraz z potrzebą dokładnego pomiaru zużycia wody, pomogły producentowi tortilli dostrzec, że nadszedł czas na zaawansowany, skalowalny i elastyczny system.

Decyzja o wdrożeniu oprogramowania Wonderware

Po szeroko zakrojonych badaniach, zarząd La Tortilla Factory zdecydował, że najbardziej skuteczną opcją ograniczenia odpadów produktowych i poprawy wydajności linii byłoby wdrożenie Platformy Systemowej Wonderware.

Dzięki możliwości łączenia się ze sprzętem wielu producentów, Platforma zapewniłaby La Tortilla Factory elastyczność w zakresie gromadzenia, przetwarzania i analizy danych operacyjnych z całej linii produkcyjnej – wszystko w czasie rzeczywistym.

Bardziej wydajna linia produkcyjna LaTortilla Factory– w 6 miesięcy!

Proces wdrażania i  uruchomienia Platformy Systemowej Wonderware został przyspieszony dzięki zastosowaniu gotowych szablonów i standardów branży spożywczej. W ciągu zaledwie czterech i pół miesiąca wdrożono rozwiązanie Wonderware, które natychmiast zaczęło się zwracać. W ciągu 6 miesięcy, waga kontrolna połączona z Platformą Systemową Wonderware była w stanie znacząco poprawić wydajność linii i zmniejszyć straty.

Co więcej, Wonderware InTouch i InTouch Machine Edition zapewniły przyjazne dla użytkownika środowisko, które może być wykorzystywane przez cały personel La Tortilla Factory w celu poprawy wydajności linii.

„Dzięki Wonderware, dane są zbierane automatycznie. Operatorzy widzą je od razu. Teraz nie musimy czekać, aby zobaczyć, co wydarzyło się tydzień wcześniej, aby podjąć decyzję. Widzimy problem i poprawiamy KPI.”

– Pablo Vigil, Kierownik Produkcji, La Tortilla Factory.

Podczas gdy operatorzy mogą teraz podejmować działania, jeśli parametry produktów wykraczają poza specyfikację, inżynierowie mogą połączyć się z liniami produkcyjnymi na szerszą skalę – mieć dostęp do systemów takich jak Microsoft Dynamics czy Wonderware MES i wykorzystać dane operacyjne La Tortilla Factory, aby określić trendy, ustalić najlepsze praktyki i podejmować działania naprawcze.

Integrator daje wartość

Oczywiście, sukces projektu nie jest wyłącznie zasługą oprogramowania Wonderware. Apex Manufacturing, cieszący się uznaniem integrator systemów Wonderware w USA, współpracował z La Tortilla Factory przy wdrażaniu tego rozwiązania. Wykorzystując oprogramowanie Wonderware i swoje doświadczenie w branży, Apex pomógł zautomatyzować zbieranie danych, a następnie tworzyć i generować raporty, które zapewniły La Tortilla Factory potrzebne dane.

Uszczelniony proces zużycia wody

Przed wdrożeniem tego rozwiązania, pomiar zużycia wody wymagał, aby operatorzy ręcznie pobierali próbki danej partii. Teraz, gdy wagi kontrolne współpracują z Platformą Systemową Wonderware, proces stał się znacznie bardziej precyzyjny.

„Oprogramowanie Wonderware pozwoliło nam na dokonywanie tych pomiarów w czasie rzeczywistym i na gromadzenie danych historycznych nie tylko do późniejszego wykorzystania, ale także na wykorzystanie tych informacji w czasie rzeczywistym. Pozwala to naszym operatorom na szybszą reakcję na zmieniające się warunki”.

– mówi Kierownik ds. IT, Clarke Katz.

Logistyka produkcji – O 2% mniej odpadów

Dzięki wskaźnikom KPI wykorzystującym dane zbierane w czasie rzeczywistym do porównania docelowej i rzeczywistej wartości wagi opakowania tortilli, La Tortilla Factory jest w stanie konsekwentnie i z większą dokładnością wytwarzać wysokiej jakości produkty. Starszy kierownik zakładu, Carlos Mojica, mówi: „Ważnym parametrem, który poprawiliśmy dzięki oprogramowaniu Wonderware, jest nasz wolumen odpadów, który zmniejszył się o około 2%.”

Wydajność produkcji wzrosła o 5%

Dzięki uzyskiwaniu informacji z HMI w  czasie rzeczywistym, operatorzy La Tortilla Factory mają możliwość natychmiastowego działania, jeśli produkty nie są zgodne ze specyfikacją. Wiceprezes ds. Operacyjnych, Katie Evans, mówi: „Ogólnie rzecz biorąc, zaobserwowaliśmy poprawę naszej wydajności o ponad 5%. Zwrot z inwestycji w projekcie znacznie przewyższył moje oczekiwania. Zwrot z inwestycji w nasze bieżące nakłady kapitałowe odnotowujemy po mniej niż roku.”

„Znacznie oszczędzamy na pracy. Znacznie oszczędzamy na czasie. I produkujemy więcej produktów na godzinę.”

– dodaje Clarke Katz.

Ograniczenie strat produktowych i precyzyjne zużycie wody to dopiero początek

Dla La Tortilla Factory, wizualizacja danych w czasie rzeczywistym i poprawiona wydajność linii to tylko początek. Po doświadczeniu realnych korzyści wynikających z użytkowania Platformy Systemowej Wonderware, InTouch i InTouch Machine Edition, producent tortilli poszukuje obecnie dalszych możliwości doskonalenia w zakresie wyliczania wskaźnika OEE, integracji z systemem ERP i efektywności wykorzystania surowców.

Wiceprezes ds. Operacyjnych, Katie Evans, jest pełna optymizmu na przyszłość:

„Myślę, że to, co najbardziej ekscytuje nas w Wonderware, to jego nieskończony potencjał. Cieszymy się na myśl o możliwości dalszej koncentracji na naszych wskaźnikach jakości, a także zwiększających się możliwości łączenia systemów zarządzania produkcją.”

„W sytuacji, gdy nasze potrzeby rosną i stają się coraz bardziej złożone, oprogramowanie Wonderware jest w stanie dostarczyć nam nowych danych i rozwijać się równolegle z naszym rozwojem. Dzięki temu rozwiązaniu osiągnęliśmy to, co planowaliśmy osiągnąć – i więcej.”

– mówi Clarke Katz, kierownik ds. IT.