Wenn die Aktivität wieder aufgenommen wird, müssen die Hersteller ihre Produktion verdoppeln. So werden Connected Objects genutzt, um Optimierungshebel in Prozessen zu finden.
Während viele Hersteller bisher IoT-Geräte für die vorausschauende Wartung eingesetzt haben, haben sich ihre Beweggründe mit der Gesundheitskrise etwas geändert. „Die Wiederaufnahme der Geschäftstätigkeit hat die Hersteller stark unter Druck gesetzt“, bemerkt Arnaud Hovlin, Gründer des Startups Déclique, das sich auf kontinuierliche Verbesserung mithilfe seiner IoT-Schaltflächen spezialisiert hat. “Sie müssen ihre Produktion verdoppeln … bei gleicher Anzahl an Geräten”, fährt der Manager fort. Unter diesen Bedingungen wird es notwendig, die Geschwindigkeit der Produktionslinien zu verbessern. Hier kommt (wieder) das Internet der Dinge ins Spiel.
„Viele Menschen möchten sicherstellen, dass die vom Internet der Dinge generierten Daten es ermöglichen, den Anlagenbetrieb zu verbessern“, sagt Fabio Boccchi, Vertriebsleiter Frankreich von Aveva, einer Tochtergesellschaft von Schneider Electric. Und sicherzustellen, dass “die meisten der heute umgesetzten Projekte mit diesem Wunsch verbunden sind, Produktionslinien zu verbessern”. Ein gutes Beispiel dafür ist der italienische Automobilzulieferer Brembo, der sich an PTC, den amerikanischen Anbieter von maßgeschneiderten Produktlebenszykluslösungen, wandte. Dieser Prozess ermöglichte es ihm, seine Produktionslinie in nur zehn Wochen zu verbessern. Der Hersteller hat nicht bei Null angefangen. Es verfügte bereits über Schnittstellen und Datenspeicher, die es ermöglichten, anhand einer dreizeiligen Demo eine digitale Roadmap zu zeichnen.
„Die Verbesserung der Produktionsgeschwindigkeit ist kein neues Thema für Autohersteller“, erinnert sich Fabio Boccchi, Vertriebsleiter von Aveva France. Andererseits gilt es für viele andere Branchen, einschließlich der Lebensmittelindustrie. Laurent Couillard, Geschäftsführer von InUse, dem französischen Herausgeber der Internet of Things-Plattform, nennt das Beispiel eines Kunden, der in der Bäckereibranche arbeitet und nicht versteht, wie er seine Geschwindigkeit maximieren kann, außer den Ofen zu erhöhen, eine ineffektive Praxis.
„Man braucht vor allem einen kontinuierlichen Verbesserungsmanager“
Da unser Bäcker kein Einzelbäcker ist und viele Hersteller die gleichen Fragen haben, hier das passende Rezept. „Man braucht vor allem einen kontinuierlichen Verbesserungsmanager, weil es sich um einen langfristigen Ansatz mit Methodik handelt“, warnt Arnaud Huvelin. Druck auf die Teams auszuüben, mehr zu produzieren, wird nicht funktionieren, fügt der Mann hinzu, der im vergangenen Juli ein Angebot unterbreitet hat, das es einem Industriekunden ermöglicht, die Leistung seiner Anlage jede Woche von einem Declique-Experten überwachen zu lassen. „Wir berechnen für dieses Angebot 500 Euro pro Monat, um VSE-Unternehmen und KMU zu unterstützen, die nicht in diese Position investieren können“, begründet Arnaud Huvelin.
In Bezug auf den Prozess ist es wichtig, sich die Zeit zu nehmen, die Produktion über einen bestimmten Zeitraum oder die Chargenzeit zu analysieren, um die wichtigsten Einflussfaktoren zu identifizieren. Der erste Schritt besteht darin, die Reibungspunkte zu identifizieren. Décliques bietet daher Schaltflächen an, mit denen Bediener Verbesserungspunkte in der Produktionskette melden können. „Die Sensoren liefern die Daten, mit denen Sie eine Roadmap erstellen können“, erklärt Fabio Bocci. Der Experte empfiehlt außerdem, das Internet der Dinge mit MES-Tools zu synchronisieren, die die gesamte Produktionskette verwalten. Aveva ging im vergangenen April auch eine Partnerschaft mit Planet Together ein, um einen Baustein zu erhalten, der es ihm ermöglichen würde, Produktlinienraten bei MES vorherzusagen. „Mit MES ist es möglich, über ‚Product as a Service‘ nachzudenken, um mehr Margen zu erzielen“, versichert uns die Unternehmensgemeinschaft im IoT Valley, die ihre Strategie auf industrielle Daten neu ausrichtet, die Geschäftsmodelle verändern können. Als nächstes schlägt Fabio Bocchi vor, künstliche Intelligenzalgorithmen hinzuzufügen, um die optimale Rate gemäß den in den Produktionslinien auftretenden Parametern vorherzusagen.
Diesen Weg geht das französische Unternehmen Lectra, Entwickler von Lösungen für künstliche Intelligenz – Software, Geräte, Daten und Dienstleistungen – für Marken, Hersteller und Händler. Der Hersteller begann 2007 mit dem Einsatz neuer vernetzter Stoffschneidemaschinen für vorausschauende Wartung. Heute ist das Internet der Dinge ein Werkzeug, mit dem sie die Rate der Produktlinien und die Qualität ihrer Produkte verbessern können. “Das Internet der Dinge hat es uns ermöglicht, Best Practices für Stoff für Stoff zu identifizieren. Letzteres ist ein lebendiges Material, das unterschiedliche Wechselwirkungen aufweist. Sie können einen Stoff nicht nach den gleichen Standards schneiden, abhängig von Unvollkommenheiten, Härte, Hitze, Feuchtigkeitsgrad usw .”, Daniel Harari, CEO. Jede Industriemaschine von 5.000 Maschinen ist mit 400 bis 500 Sensoren ausgestattet. Neben vorausschauender Wartung und Optimierung der Produktionsraten bietet das Internet der Dinge Lectra dank der Nutzung von Daten die Möglichkeit, seinen Kunden neue Beratungsdienste anzubieten. „Akteure in der Modebranche können den Maschineneinsatz immer noch nicht nach Materialart optimieren, weil sie mehrmals täglich die Produktion und damit die Stoffe wechseln“, stellt der CEO fest, der sich freut, sein Know-how auf diesem Gebiet anbieten zu können .