Vážíme si vašeho soukromí

My a naši digitální partneři používáme na této webové stránce soubory cookies. Některé z nich jsou k fungování stránky nezbytné, ale o těch následujících můžete rozhodnout sami.

Nastavení
Odmítnout vše
Příjmout vše

Nezbytné / funkční

Jedná se o nezbytné cookies, bez kterých by nebylo možné stránky reálně provozovat. Zahrnují např. cookies pro ukládání zvolených nastavení či zapamatování přihlášení.

Vždy aktivní

Analytické

Tyto cookies se používají k měření a analýze návštěvnosti našich webových stránek (množství návštěvníků, zobrazené stránky, průměrná doba prohlížení atd.). Souhlasem nám umožníte získat data o tom, jak naše stránky užíváte.


Marketingové

Používají se pro účely reklam zobrazovaných na webových stránkách třetích stran, včetně sociálních sítí a kontextové reklamy. Jsou přizpůsobeny vašim preferencím a pomáhají nám měřit účinnost našich reklamních kampaní. Pokud je deaktivujete, bude se vám při procházení internetu i nadále zobrazovat reklama, ale nebude vám přizpůsobená na míru a bude pro vás méně relevantní.


Uložit nastavení
Příjmout vše
O společnosti

Zaostřeno na průmysl

Řízení podniku

Jak optimalizovat výrobní provoz s pomocí digitálního dvojčete

27.5.2024

Václav Olejník, Portfolio Development Manager, Siemens Industries Software

Je vaše výrobní zařízení konkurenční výhodou nebo přítěží?

Kolaborativní, propojený vývoj produktů a procesů, který nabízejí digitální dvojče produktu a digitální dvojče výroby může vaší společnosti poskytnout velkou konkurenční výhodu. Ale nejen to, dokáže optimalizovat výrobní operace za provozu tak, aby byly stále efektivnější a dokázaly rychle reagovat na jakékoliv změny požadavků.

V tomto případě lze digitální dvojče výroby využívat i po náběhu výroby k její kontinuální optimalizaci, zavádění potřebných změn a zvyšování efektivity, stejně jako k napojení na IoT prvky a senzory, které na 3D modelech zobrazují aktuální stav a dopředu indikují případné hrozící komplikace. Prediktivní údržba využívá softwarové nástroje k analýze dat z IoT senzorů a zařízení a k určení, kdy je potřeba údržba. Zabraňuje zbytečné údržbě a plýtvání časem, ale zřízení něco stojí.

Zvyšování výkonnosti linky

Až donedávna se obrovská množství dat generovaná v digitální továrně využívala pouze k svému původnímu účelu. Například senzor, který sleduje teplotu a tlak v daném zařízení, generuje data v průběhu celého procesu a ta jsou využívána k udržování optimálních hodnot. Tyto údaje však mohou posloužit pro mnohem více než jen pro zajištění správné funkce – analýza dat může odhalit například potenciál ke snížení spotřeby energie.

Senzory a chytrá zařízení na výrobní lince dnes v reálném čase monitorují výkon, ale mohou také predikovat blízké provozní problémy, čímž předcházejí výpadkům dříve, než nastanou. Například čidlo na vibrace anebo zvuk umí poznat, že stroj se začíná chovat jinak než je norma (více vibruje, jinak zní) a o tomto stavu ihned informuje údržbu. Aby bylo možné dosáhnout vyšších cílů v oblasti rychlosti a průchodnosti výrobou, systémy inteligentní digitální výroby navíc sledují výkonnost strojů, získané informace ukládají do digitálního modelu a využívají k neustálému zlepšování. Stejně se optimalizuje tok materiálů a produktů, což pomáhá neustále eliminovat úzká místa ve výrobě. Vylaďuje se efektivita pohybů autonomních vozíků a jejich potřebné množství. A takto bych mohl pokračovat ještě s mnoha dalšími příklady.

Počínaje analýzou dat získaných ze senzorů v reálném čase, kdy se z rozpracovaných stávají hotové produkty, a konče neustálým zlepšováním produktů a procesů výroby a kvality, uzavírá se digitální smyčka výrobní komunikace a poskytuje výrobním a produktovým týmům cenné poznatky. K nejužitečnějším přínosům dosažených s pomocí digitálních výrobních řešení patří eliminace neshod mezi návrhem a finálním produktem a minimalizace výpadků výroby.

Rychlá reakce na změny

Vedle zvyšování výkonnosti výrobních zařízení a procesů je další oblastí rychlost reakce na změny. Požadavky zákazníků na produkt se neustále mění, zákazníci chtějí více možností a funkcionalit dle současných trendů a tak je potřeba být flexibilní a měnit i požadavky na vlastní výrobu. Proto podniky, ve snaze zůstat konkurenceschopné, hledají způsob, jak nejlépe inovovat své provozy a zlepšovat stávající výrobní procesy.

Jakmile je výrobní linka jednou nainstalována a v provozu, je možné její provoz optimalizovat.  Například firma potřebuje v rámci zefektivnění své výrobní linky nasadit AGV vozíky či mobilní roboty do stávajícího prostředí. Nebo úpravou linky chce zvýšit produktivitu pracovníků nebo díky datům z reálného provozu ze senzorů zase optimalizovat tok materiálu. Simulace ve stávajícím digitálním modelu dokáže zvolit výkonnostně i nákladově optimální řešení. Takže před tím, než se rozhodnete dělat změny ve výrobě, si vše nejdříve nasimulujete, odladíte slabá místa a vyhodnotíte náklady a přínosy ještě před samotnou realizací.

Shrnutí

Digitalizovaný výrobní systém využívá poznatky z reálné výroby k optimalizaci procesů. Při agregaci výrobních dat z IoT zařízení a výrobních systémů například pomocí řešení Insight Hub, probíhá průběžná optimalizace výrobní simulace již na základě reálných dat. Chytrá výroba, která uzavírá smyčku zpět k návrhu a konstrukci, využívá komplexní digitální dvojče, aby zajistila, že data o skutečné výkonnosti továrny v provozu a o používaném produktu budou zase zapracována do modelů, které jsou tak neustále zdokonalovány.

Chcete zlepšit výkon a efektivitu i ve Vaší firmě?