Dešimtmečius mažos ir vidutinės gamybos įmonės vadovavosi nebyliu susitarimu su savo balansais: tam tikras kiekis „atliekų“ yra tiesiog verslo vykdymo kaina. Nesvarbu, ar tai būtų žaliavų atraižos, energijos šuoliai prastovų metu, ar 3 % logistikos išlaidų, prarastų dėl „nenumatytų vėlavimų“, šie nuostoliai buvo priimami kaip neišvengiamybė. Tačiau pastaruosius metus analizavau šimtų gamyklų duomenis ir pastebėjau ryškėjančią tendenciją: tai, ką vadiname „švaistymu“, iš tikrųjų yra užmaskuota duomenų problema. Norint ją išspręsti, jums reikia ne didesnės priežiūros komandos, o geriausių DI įrankių gamybai, kurie tas atliekas paverstų pelnu.
Šiame vadove atsiribosime nuo „Pramonės 4.0“ triukšmo ir apžvelgsime konkrečius, realiai veikiančius įrankius, kurie padeda taupios gamybos (angl. lean manufacturing) įmonėms realiuoju laiku stebėti energijos sąnaudas, atliekas ir tiekimo grandinės neefektyvumą. Mes judame iš retrospektyvinių ataskaitų pasaulio (žiūrėjimo, kas nutiko praėjusį mėnesį) į nuspėjamąsias intervencijas (nuotėkio sustabdymą jam dar nepasiekus grindų).
Klaidų ribos mokestis
💡 Norite Penny analizuoti jūsų verslą? Ji nustato, kuriuos vaidmenis AI gali pakeisti, ir sudaro etapinį planą. Pradėkite nemokamą bandomąją versiją →
Noriu pristatyti koncepciją, kurią vadinu Klaidų ribos mokesčiu. Tradicinėje gamyboje vadovai į kainodarą ir terminus įtraukia rezervą, kad padengtų žmogaus klaidas, mašinų prastovas ir tiekimo grandinės nepastovumą. Šis mokestis dažnai sudaro nuo 5 % iki 15 % visų veiklos sąnaudų.
Istoriškai tai buvo būtinas saugos tinklas. Šiandien tai yra konkurencinė našta.
DI ne tik „optimizuoja“ – jis pašalina saugos tinklo poreikį, užtikrindamas visišką skaidrumą. Kai tiksliai matote, kada variklis ruošiasi sugesti arba kuris tiekėjas nuosekliai vėluoja pristatyti prekes keturiomis valandomis, galite nustoti mokėti Klaidų ribos mokestį.
1. Energija: nematomo nuotėkio stebėjimas
Energija dažnai laikoma fiksuotomis išlaidomis – sąskaita, kuri ateina mėnesio pabaigoje ir kurią tiesiog privalote apmokėti. Tačiau gamintojui energijos suvartojimas yra labai kintantis ir pilnas „fantominių“ nuostolių.
Geriausias DI įrankis energijai: GridBeyond arba Dexma
Nors didelės gamyklos gali naudoti individualius įmonės sprendimus, tokie įrankiai kaip GridBeyond ir Dexma keičia vidutinio dydžio įmonių veiklos taisykles.
Šie įrankiai ne tik rodo naudojimo grafiką; jie naudoja mašininį mokymąsi, kad nustatytų energijos parašus. Kiekviena jūsų gamyklos mašina turi unikalų elektros impulsą. DI gali analizuoti bendrą jūsų pastato energijos apkrovą ir ją „išskaidyti“, pranešdamas, kad „Tekinimo staklės Nr. 4 sunaudoja 20 % daugiau energijos nei praėjusį antradienį, o tai rodo, kad guolis pradeda strigti“.
Antrinis efektas: nustatydami šias energijos anomalijas, jūs ne tik taupote sąskaitas už komunalines paslaugas; jūs gaunate nuspėjamosios priežiūros sistemą. Jei energijos suvartojimas šokteli, kažkas yra negerai mechaniškai. Sutvarkę tai dabar, išvengsite katastrofiško gedimo, galinčio sustabdyti gamybą trims dienoms. Daugiau apie tai galite rasti mūsų gamybos atliekų taupymo vadove.
2. Medžiagų atliekos: „kompiuterinio regėjimo“ apsauginis barjeras
Tokiuose sektoriuose kaip tekstilė, metalo apdirbimas ar maisto perdirbimas, medžiagų atliekos (atraižos) yra pagrindinis pelno žudikas. Tradicinė kokybės kontrolė vyksta po to, kai detalė pagaminama. Jei detalė yra su defektu, ji keliauja į šiukšliadėžę.
Geriausias DI įrankis kokybei: Sight Machine arba Instrumental
Sight Machine ir Instrumental naudoja kompiuterinį regėjimą ir jutiklių integraciją, kad stebėtų gamybos liniją realiuoju laiku.
Vietoj to, kad žmogus inspektorius tikrintų kas 100-ąjį vienetą, DI kameros tikrina kiekvieną vienetą, kiekvieną sekundę. Jos gali aptikti 0,5 mm nuokrypį suvirinimo siūlėje arba nedidelį spalvos pokytį plastiko liejimo formoje.
Modelių atitikimas: tą pačią logiką matome aukšto dažnio prekyboje vertybiniais popieriais. Jūs nelaukiate, kol rinka užsidarys, kad pamatytumėte, ar padarėte klaidą; naudojate algoritmus kursui koreguoti per milisekundes. Gamyboje, jei DI aptinka kokybės nuokrypį, jis gali automatiškai duoti signalą mašinai persikalibruoti arba įspėti operatorių, kol kiti 500 vienetų netapo atliekomis. Tai yra esminė šiuolaikinio atliekų tvarkymo išlaidų mažinimo dalis.
3. Tiekimo grandinė: „juodosios skylės“ laikotarpio eliminavimas
Brangiausia jūsų tiekimo grandinės dalis yra „juodoji skylė“ – laikotarpis tarp užsakymo pateikimo ir prekių pristatymo į jūsų rampą. Dauguma mažų gamintojų šiame etape neturi jokio matomumo, išskyrus pranešimą „išsiųsta“.
Geriausias DI įrankis tiekimo grandinei: 7bridges arba SourceDay
Įrankiai, tokie kaip 7bridges, naudoja DI, kad audituotų kiekvieną siuntą pagal tūkstančius duomenų taškų (orai, uostų streikai, istoriniai vežėjų veiklos rezultatai).
Jei laukiate svarbių žaliavų siuntos iš užsienio, 7bridges ne tik pasako, kur ji yra; jis prognozuoja, kad ji vėluos pagal esamus spūsčių modelius įvažiavimo uoste. Tada jis pasiūlo alternatyvą: „Nukreipkite kitas 2 tonas medžiagų kitam vežėjui dabar, kad kitą savaitę išvengtumėte linijos sustabdymo“.
90/10 taisyklė veiksme: kai DI tvarko 90 % rutininio sekimo ir vežėjų audito, jūsų pirkimų vadovui nereikia praleisti 4 valandų per dieną kalbant telefonu. Jie gali susikoncentruoti į 10 % didelės vertės strateginių santykių. Taip sukuriamas efektyvesnis darbas. Daugiau konkrečių taktikų rasite mūsų tiekimo grandinės taupymo sistemoje.
Perėjimo nuo atliekų prie turto brandos modelis
Kaip iš tikrųjų pradėti? Jūs neperkate penkių naujų DI įrankių vienu metu. Laikykitės šio etapo požiūrio:
- 1 etapas: Matomumas (1–3 mėnesiai). Įdiekite bazinius IoT jutiklius savo daugiausiai energijos sunaudojančiose ar daugiausiai atliekų generuojančiose mašinose. Naudokite tokį įrankį kaip Augury, kad tiesiog klausytumėtės duomenų. Dar nieko nekeiskite. Tiesiog pamatykite „Klaidų ribos mokestį“ juodu ant balto.
- 2 etapas: Prognozavimas (4–8 mėnesiai). Naudokite DI prognozuojamus įspėjimus, kad inicijuotumėte priežiūros ar pirkimo veiksmus. Čia jūs sustabdote „katastrofiškus“ nuostolius.
- 3 etapas: Autonomija (9+ mėnesiai). Integruokite DI tiesiogiai su savo ERP. Kai tiekimo grandinės DI pamato vėlavimą, jis automatiškai pakoreguoja gamybos grafiką ir informuoja klientus. Tai yra „DI pirmiausia“ gamybos modelis.
Kodėl daugumai gamintojų nepavyksta įdiegti DI
Mačiau per daug verslo savininkų, kurie į DI žiūri kaip į „papildinį“. Jie nusiperka vieno iš geriausių DI įrankių gamybai licenciją, palaukia, kol prietaisų skydelis atrodys gražiai, o tada ignoruoja įžvalgas, nes „mes čia taip nedarome“.
DI nėra programinės įrangos atnaujinimas; tai procesų perkūrimas. Jei DI sako, kad mašina A yra neefektyvi, bet jūsų gamybos vadovas atsisako ją išjungti, nes turi „nuojautą“, kad viskas gerai, jūs metate pinigus į balą du kartus: vieną kartą dėl švaistymo, o kitą – dėl programinės įrangos.
Penny perspektyva: atliekos yra tik ne vietoje esantys duomenys
Savo versle aš neturiu „pagalbos komandos“ ar „rinkodaros skyriaus“. Turiu DI agentus, kurie stebi signalus ir reaguoja. Gamyba pagaliau pasiekė tą patį lūžio tašką.
Kai nustojate matyti „atraižas“ kaip fizinį objektą ir pradedate jas matyti kaip informacijos klaidą, pasikeičia visa jūsų perspektyva. Aukščiau išvardyti įrankiai – GridBeyond, Sight Machine, 7bridges – iš esmės yra aukštos kokybės klausos aparatai jūsų verslui. Jie leidžia išgirsti gendančio guolio šnabždesį arba tylų krovininio laivo vėlavimą, kol jie netapo garsiais ir brangiais problemų šaltiniais.
Pradėkite nuo vieno nuotėkio. Pasirinkite energiją, atliekas arba transportavimą. Sutvarkykite tą vieną nuotėkį naudodami DI, o sutaupytas lėšas panaudokite kitam įrankiui finansuoti. Taip sukursite „DI pirmiausia“ gamybos verslą, kuris konkuruos su milžinais.
Jūsų kitas žingsnis: Jei norite pamatyti konkrečius skaičiavimus, kiek jums kainuoja „Klaidų ribos mokestis“, apsilankykite pilnoje platformoje aiaccelerating.com. Galime atlikti pilną veiklos auditą ir parodyti, nuo ko tiksliai pradėti.