Поделиться

Фабрика будущего

Уже в ближайшем будущем переработчики картофеля смогут использовать данные, полученные с производственной линии, для повышения эффективности предприятия и увеличения его прибыльности. Джеффри Стиманс (Jeffry Steemans), руководитель направления цифровых продуктов компании TOMRA Food, объясняет, каким образом это будет реализовано, и приводит примеры того, как это происходит уже сегодня.

29 июля 2021

Jeffry Steemans

 

«На фабрике будущего будут заняты только двое служащих: человек и собака. Человек будет нужен для того, чтобы кормить собаку. Собака будет нужна для того, чтобы не позволять человеку прикасаться к оборудованию».

Эти провокационные слова были написаны в 1991 году Уорреном Беннисом, всемирно уважаемым организационным консультантом и пионером в области исследований лидерства. В то время они могли показаться фантастическими, однако сегодня гораздо легче поверить в то, что они в конце концов сбудутся.

 

Действительно, прогноз Бенниса согласуется с тремя тенденциями, о которых часто упоминают клиенты TOMRA Food:

1) На счету каждый евро или доллар, и производители пищевых продуктов стараются оптимизировать свои производственные линии по мере сил даже для минимального повышения прибыли.

2) Качество пищевых продуктов и целевые показатели по объему выпускаемой продукции с каждым годом становятся все выше, в то время как оптимизация и контроль качества на производственной линии подразумевают частый отбор проб, классификацию, анализ данных и постоянную тонкую настройку параметров машины. Все это значительно усложняет и замедляет производственный процесс.

3) На большинстве производственных предприятий одновременно работают очень старые, относительно актуальные и абсолютно новые машины, и команда завода должна заставить их работать вместе. Это необходимое условие для производства больших объемов высококачественной продукции при одновременном снижении затрат.

Для решения этих задач машины вынуждены будут стать более «умными» и «самооптимизирующимися». Однако, несмотря на слова Бенниса о том, что собака должна быть рядом, чтобы человек не прикасался к оборудованию, машины все равно не смогут обойтись без его участия. Точно так же, как автономному автомобилю все еще требуется водитель, а самолету, летающему самостоятельно, все еще нужен пилот, машине для пищевой промышленности все еще нужен оператор.

Итак, что из реалий будущего мы можем четко увидеть уже в 2021 году? Какую роль для производителя продуктов питания играют большие данные, четвертая промышленная революция и Интернет вещей? Давайте вкратце рассмотрим методы, системы и технологии, которые станут «обычным делом» в будущем — и которые появляются уже сегодня.

 

Virto customer testimonial

 

Подключенные сортировщики становятся центрами знаний

В TOMRA Food мы выходим за рамки создания сортировочной установки, которая просто принимает оптимальное решение касательно отбраковки: мы добавляем оперативные данные и информацию в уравнение — так персонал завода может повысить эффективность как командной, так и индивидуальной работы. А значит, сортировщик пищевых продуктов — это не просто обособленная машина, которая выполняет исключительно сортировку; это также настоящий интеллектуальный центр для всей производственной линии. Это делает операции проще и эффективнее во многих аспектах, таких как управление качеством, проектирование и оптимизация технологических процессов, техническое обслуживание машин и закупка сельскохозяйственных культур у производителей.

В основе работы такого интеллектуального центра лежит облачный сервис TOMRA Insight — инновационное решение, которое уже приносит значительную выгоду и которое станет еще более ценным по мере дальнейшего расширения его возможностей. TOMRA Insight превращает сортировочные машины в подключенные устройства, которые генерируют ценные данные о рабочих процессах, превращая сортировку из рутинной операции в инструмент стратегического управления. Эти данные собираются практически в режиме реального времени. Они надежно хранятся в облаке, и просматривать их можно из любого места через стационарные (посредством веб-интерфейса) и мобильные устройства.

Собранные данные крайне ценны, поскольку на их основе можно эффективно корректировать работу всего предприятия. Например, благодаря мониторингу состояния оборудования практически в режиме реального времени сокращается время его простоя: эта информация позволяет управлять как плановым, так и внеплановым обслуживанием, тем самым предотвращая незапланированное отключение оборудования. Благодаря выявлению узких мест в организации производства и анализу их первопричин снижаются эксплуатационные расходы. А сортировка на основании заданных параметров качества улучшается благодаря наличию точных данных о составе материала, что позволяет принимать решения, руководствуясь более подробной информацией.

Девять примеров того, как данные действительно помогают

Представьте, что компания-переработчик получает 20-тонную партию картофеля от производителя и помещает ее на технологическую линию. Что можно сделать с данными, полученными с помощью TOMRA Insight? Вот девять прекрасных примеров.

1) Через две минуты после запуска производственной линии менеджер по закупкам проверяет отчет о качестве от TOMRA Insight и видит, что продукт пригоден на 84%, удаленный объем пищевых отходов составил 16%. Предположим, эти показатели не соответствуют согласованным характеристикам качества. В этом случае менеджер по закупкам может работать вместе с производителем картофеля: можно определить, какие дефекты были обнаружены (коричневые пятна, гниль, куски пластиковых или металлических банок и т. д.) и как улучшить качество следующих партий.

2) Менеджер по качеству сравнивает соответствующие графики со входящим потоком инородных тел и потоками выбрасываемых отходов. Если они последовательны и стабильны, он будет уверен в том, что качество его упакованного продукта будет соответствовать требованиям заказчика в отношении качества. Когда TOMRA Insight показывает внезапный пик обнаружения дефектов, менеджер по качеству может быстро проверить качество входящего потока. Это позволит сократить количество жалоб от клиентов.

3) Менеджер завода, подозревая, что некоторые из его сортировочных машин TOMRA перегружены, проверяет отчет о загрузке TOMRA Insight и видит, что действительно наблюдаются частые пики перегрузки. Теперь он может предоставить объективные данные финансовому менеджеру, чтобы получить одобрение на машину с большей производительностью.

4) Хотя директор завода доверяет своим сотрудникам, работающим в ночную смену, каждое утро он еще больше успокаивается, когда видит, что отчет TOMRA Insight подтверждает отличную работу ночной смены: продукция необходимого качества была произведена в необходимом объеме.

5) Менеджер, отвечающий за операционное управление процессом, обнаруживает в отчете о загрузке TOMRA Insight, что при оптимизации загрузки сортировщика тот способен выдавать дополнительную тонну картофеля в час без ущерба для качества сортировки.

TOMRA Insight report

6) Региональный операционный менеджер собирает руководителей своих заводов и инженеров-технологов, чтобы поделиться передовым опытом: отчеты TOMRA Insight показывают, что один из заводов производит значительно больше. Эта информация приводит к реализации их идей и на других заводах.

7) Руководителю IT-отдела необходимо настроить систему SCADA (диспетчерский контроль и сбор данных) и MES (систему производственного исполнения). С TOMRA Insight у него появляется «песочница» для изучения и экспериментов, и он может выбрать наиболее актуальную информацию для интеграции в свою корпоративную IT-систему. С другой стороны, избранные пользователи могут параллельно получить доступ к TOMRA Insight для получения всей остальной информации. Руководитель IT-отдела каждые три месяца проводит консультации со специалистами TOMRA, в рамках которых он может обсудить функциональные обновления для TOMRA Insight и оценить, хотел бы он их интегрировать.

8) Начальник смены звонит в TOMRA, потому что его команде нужно настроить сортировщики для нового сырья от нового поставщика, при этом отвечающий за это оператор находится дома. В кратчайшие сроки сервис-инженер TOMRA, сидящий в головном офисе, использует свой компьютер для установки защищенного подключения к сортировщику и помогает руководителю смены настроить новую программу. В течение часа сортировщик готов к приему продукции.

9) Инженер по техническому обслуживанию в Сан-Паулу обнаруживает, что у него возникла проблема, которую он не может решить, и звонит в службу поддержки TOMRA. В ответ на этот запрос сервис-менеджер TOMRA активирует визуального помощника TOMRA на своем ноутбуке и устанавливает защищенное соединение с камерой в смартфоне инженера по техобслуживанию. Это позволяет сервис-менеджеру увидеть то, что видит менеджер по техническому обслуживанию, и быстро решить возникшую проблему. В течение получаса сортировщик готов, и производство может быть возобновлено.

Удаленная поддержка и дополненная реальность

Способность линий по переработке картофеля будущего получать доступ к специализированной поддержке независимо от их местонахождения и времени суток будет огромным практическим преимуществом. Недавно запущенная технология демонстрирует, как это может работать. Используя удаленную техническую поддержку TOMRA, сервис-менеджеры могут предоставить клиентам рекомендации так же, как если бы они стояли непосредственно перед машиной. Возможность удаленно решать проблемы позволит увеличить время безотказной работы и повысить производительность машины, а также сведет к минимуму необходимость личных визитов.

Система TOMRA Visual Assist очень проста в использовании и не требует никакого оборудования, кроме мобильного телефона с камерой. Когда переработчик картофеля запрашивает поддержку по SMS, электронной почте или телефону, инженер по обслуживанию отправляет приглашение начать сеанс. Когда приложение открывается, оно легко подключает к вызову эксперта TOMRA, который лучше всего подходит для решения конкретной задачи, стоящей перед технологической линией — того, кто знаком со спецификой конкретной производственной линии и применяемыми технологиями сортировки. Клиент и сервис-менеджер общаются по голосовой и видеосвязи, при этом инженер подсказывает клиенту, куда следует направить камеру. При необходимости завод и сервисный инженер также могут обмениваться документами с помощью TOMRA Visual Assist или прикреплять комментарии к изображению для объяснения и уточнения инструкций.

Как бы футуристично это ни выглядело, эта технология также позволяет использовать передовые инструменты. Например, умные очки, способные обеспечить дистанционное вмешательство посредством дополненной реальности. Они позволяют технику или инженеру на месте работать в максимальной безопасности, а их руки при этом остаются свободными.

 

TOMRA Visual Assist

 

В планах — создание Центра мониторинга машин TOMRA

Новые технологии дают нам хорошее представление о том, чего можно ожидать в будущем. И, как и многие другие технологии, они не стоят на месте. Например, платформа данных TOMRA Insight с каждым днем становится все более мощной, поскольку ее возможности и функции перерабатываются и обновляются каждые три недели в соответствии с потребностями и приоритетами клиентов. Важность удаленной поддержки отражена в планах TOMRA по созданию Центра мониторинга машин — центра обработки данных, где эксперты будут контролировать все подключенное оборудование TOMRA по всему миру. Он сделает возможным удаленный мониторинг оборудования, анализ операционных данных и бизнес-аналитику.

У TOMRA есть много других интересных идей и инноваций, рассказывать о которых пока что было бы преждевременным. Однако можно сказать одно: знание — это действительно сила, и благодаря принятию решений, основанных на фактах, фабрика будущего сможет повысить эффективность работы, сократить количество пищевых отходов, обеспечить точное соответствие требованиям рынка и повысить рентабельность. Это будущее, которого все мы ждем с нетерпением!