Er 20 prosent produktivitetsøkning mulig gjennom bedre bruk av data?

Industriell automasjon har gått inn i en ny fase hvor data spiller en sentral rolle for å gjennomføre det grønne skriftet. Bedre kundeopplevelse og en produktivitetsøkning på opptil 20 prosent er ikke usannsynlig.

Men hvordan gjør du det? Og hva skal til for å komme i gang? Flemming Hansen, Segment Manager for industri-sluttbrukere og maskinbyggere, oppsummerer her noen vesentlige punkter fra en nylig publisert studie: «Data Excellence: Transforming Manufacturing and Supply Systems» fra Boston Consulting Group. 

Data som driver industriell automatisering er ikke lenger science fiction

– Du har sikkert hørt om førerløse kjøretøy som tar seg av intern logistikk. Robotarmer som gjenkjenner den rette komponenten i en assortert haug. Track and trace på alle komponenter. Proaktiv utskifting av reservedeler før produksjonsstans. Alt dette er industrielle gjennombrudd som er nærmere enn noen gang før. Og de bygger alle på ett sentralt element, forklarer Hansen.

Industriell automatisering starter med data

Data skaper verdi i produksjonen ved å:

• skape åpenhet
• støtte automatiserte prosesser
• forutsi fremtidige hendelser basert på historiske data og maskinlæring.

Her er et eksempel: Se for deg et forsyningsselskap som har 1500 vann- og avløpspumper i sitt område. Tidligere ble en rekke serviceteknikere sendt rundt til alle pumper med faste intervaller for å hindre nedetid. I dag overvåkes alle pumper fra hovedkontoret. Hvis en pumpe begynner å bruke mer energi enn vanlig, sendes en tekniker til stedet. Kanskje må pumpen repareres, kanskje er den bare tilstoppet av skitt og må rengjøres. Eksemplet gir deg en følelse av hvor mye tid som kan spares - uten at det går på bekostning av oppetiden i energiselskapet.

Ettersom selskapet samler inn data, kan disse opplysningene brukes til å forutsi hva som påvirker driften og hvor raskt en komponent slites ut. På sikt kan bestilling av komponenter, vedlikehold og bytte til reservesystemer gjøres helt automatisk.

Verdi skapes derfor ikke bare ved å utnytte energi og materialer best mulig. Det kommer også når ansatte bruker tiden der det gir mest mening.

Men alt dette krever at data:

• kan samles og sendes videre i sanntid
• kommer i tilstrekkelige mengder til å danne grunnlag for analyse og maskinlæring.

Åpenhet og deling er veien videre

Få bedrifter har tilstrekkelige mengder data til å danne grunnlag for utvikling av egne modeller. Så veien videre er å dele data med andre selskaper. På denne måten vinner alle involverte. Og samfunnet vinner fordi det grønne skiftet skjer raskere. Videre er de fleste bedriftene avhengige av at underleverandører og serviceteknikere har tilgang til data slik at de kan være proaktive.

Det er derfor klart at industriell automatisering ikke bare handler om data og programvare. Det handler like mye om åpenhet. Endringene vi står overfor krever at vi både er teknologisk og menneskelig klare til å tilpasse oss, at vi er tilpasningsdyktige. Og her har Schneider Electric valgt å ta ledelsen:

- Systemene våre er åpne og vi er klare til å samarbeide med alle som ønsker det, avslutter Flemming Hansen.

Last ned studien fra Boston Consulting for å få vite mer

I studien «DataExcellence: Transforming Manufacturing and Supply Systems» kan du lese mer om hva du må være oppmerksom på når du arbeider med data.