2 / 2024 | Industry @ pps | 13 mentert og implementert i produksjonen . Når endringer blir dokumentert oppnår man at endringer som forbedrer produksjonen ikke går i glemmeboken .
– Det er viktig å forstå prosessen og hvor det er flaskehalser i produksjonen , sier Frank Rørtvedt . – Personellet som skal dra konklusjoner av analysene som digitalteknikken utfører , må ha situasjonsforståelse om produksjonen og forstå hvilke data som er benyttet . Videre hjelper det ikke med store datamengder hvis man ikke har gode verktøy tilgjengelig . Begrepet datadrevet produksjon benyttes i noen utstrekning nå . Det omfatter systemene fra edge til sky og er basert på utvikling av gode datamodeller .
Spesialister blir ikke overflødige – Vi har bibliotek i Siemens Xcelerator med løsninger for deler av produksjonsprosessen , forteller Frank Rørtvedt . Disse kan settes sammen med løsninger fra tredje parts leverandører , til ett helhetlig system . Et slikt system er et uvurderlig hjelpemiddel i å lukke vedlikeholdssløyfen :
• Definere
• Måle og analysere
• Implementere
• Kontrollere
– Alle kjente metoder innen vedlikehold vil dra nytte av Siemens Xcelerator-løsning , mener Frank Rørtvedt . – Det kan være 6 sigma eller LEAN . Vedlikeholdsspesialistene blir ikke overflødige . Men de kan bare gjøre en bedre jobb hvis systemene utnyttes godt . Ofte trengs det eksperter , på produksjon eller vedlikehold , for å forstå årsakssammenhenger , selv om det er utført gode analyser . Videre er det helt avgjørende at det gjennomføres kontroll etter at en forbedring er implementert . Først når en endring er implementert i produksjonen , er det mulig å se konsekvensene . Selv om det utføres simulering , må det kontrolleres i vanlig driftssituasjon at resultatet av endringen er som forventet .
I definisjonsfasen må det fastlegges hva som er målsettingen med forbedringsarbeidet . Det må fastsettes relevante og realistiske KPI-er ( key performance index ). – I vår produktportefølje har vi et system som heter Senseye for prediktivt vedlikehold . Ved å kombinere AI med menneskelig innsikt , genererer plattformen automatisk maskin- og adferdsmodeller for vedlikehold som støtter opp under ekspertens arbeid med å sikre høy oppetid og god kvalitet .
Når grunnmodellen er utviklet , kan den integreres i bedriftens digitale løsning . Neste steg er å teste ut om modellen fungerer som forventet . Her må det prøves en del , for å få tilpasset modellen til de virkelige forholdene i produksjonen . Et viktig element er å utvikle standard arbeidsflytmodeller og sørge for at alt nøkkelpersonell jobber med samme verktøy .
Gode erfaringer – Siemens har arbeidet med utvikling av slike digitale løsninger i åtteårs tid , forteller Frank Rørtvedt . – Teknologiutviklingen har i de siste årene gjort det mulig å utvikle svært fleksible løsninger . Brukere har allerede gjort positive erfaringer . I nordisk elektronikkproduksjon er det gjennom kontinuerlig forbedringsarbeid , som er basert på våre løsninger , oppnådd besparelser på over 100 millioner kroner i året . Det er erfart besparelser både i prosessindustri og stykkproduserende industri . Vi vil i de nærmeste årene se mange slike eksempler , også her til lands .
Skrevet av AMNYTT Kontakt Siemens for mer informasjon