Pozyskiwanie-danych-produkcyjnych-z-pomocą-PDA

Pozyskiwanie danych produkcyjnych z pomocą PDA

Dla firm z sektora produkcyjnego pozyskiwanie wysokiej jakości danych jest ważnym krokiem w kierunku transformacji cyfrowej w erze Przemysłu 4.0. Dzięki nim przedsiębiorstwa są w stanie uzyskać realny obraz procesów produkcyjnych.

Automatyczny system PDA jest również niezbędnym warunkiem automatyzacji procesu planowania i kontroli produkcji. Czym dokładnie jest PDA i jaką rolę pełni w procesie produkcyjnym? Jak system do zarządzania produkcją wpływa na firmowe procesy? O tym w dalszej części artykułu.

Co oznacza PDA?

Mówiąc o „pozyskiwaniu danych produkcyjnych” z ang. production data acquisition, w skrócie PDA, mamy na myśli pozyskiwanie i gromadzenie rzeczywistych danych o stanach i procesach zachodzących w przedsiębiorstwie z pomocą dedykowanego do tego systemu do zarządzania produkcją. Możliwość pozyskiwania poprawnych, aktualnych danych produkcyjnych ma kluczowe znaczenie dla konkurencyjności, ponieważ dane te dostarczają ważnych informacji do dalszego planowania i sterowania procesem produkcji.

PDA W procesie produkcyjnym

Ze względu na rosnącą cyfryzację i złożoność danych, wiele firm produkcyjnych już teraz polega na inteligentnych systemach PDA, które pozyskują dane produkcyjne automatycznie i w czasie rzeczywistym. Dzięki temu mogą one zwiększyć przejrzystość procesu produkcyjnego, rozpoznać potencjał optymalizacyjny i odpowiednio go wykorzystać.

Systemy PDA, w tym systemy PDA firmy Böhme & Weihs, są często komponentami inteligentnych systemów realizacji produkcji (systemy MES). System MES pozwala na stworzenie skutecznego, zautomatyzowanego procesu planowania i sterowania produkcją – tym samym jest o krok dalej niż system planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP).

Co należy rozumieć pod pojęciem danych produkcyjnych? 

Dane produkcyjne są generowane w trakcie procesu produkcyjnego. Obejmują one dane z maszyn biorących udział w procesie produkcyjnym oraz dane pracowników. Co istotne, dane produkcyjne obejmują zarówno informacje dotyczące stanów, jak i procesów.

Jakie wyróżniamy rodzaje danych produkcyjnych?

Wyróżnia się zasadniczo dwa typy danych produkcyjnych:

  • Organizacyjne,
  • Techniczne.

Pierwszy typ dotyczy zamówień i służy do monitorowania ich realizacji. Wśród nich wyróżnia się dane produkcyjne określające przykładowo liczbę, wagę i ilości, a także postęp prac, status zamówienia i informacje zwrotne na temat wykonania zamówienia oraz dane osobowe pracowników.

Z kolei drugi rodzaj danych produkcyjnych dotyczy informacji generowanych przez maszyny. Obejmują one czasy pracy, ich wykorzystanie, przestoje, awarie i zużycie energii, a także wielkość produkcji, uzyski i ilości odrzutów. W grupie tej wyróżnia się również dane procesowe, które opisują czynniki wpływające na proces produkcyjny.

Jakie są zadania i cele zbierania danych produkcyjnych?

Głównym zadaniem pozyskiwania danych produkcyjnych (PDA) jest prawidłowe pozyskiwanie danych technicznych i organizacyjnych w celu zapewnienia przejrzystego przeglądu wszystkich informacji generowanych podczas procesu produkcyjnego. PDA służy do rejestrowania poniesionych kosztów, poziomu zużycia i wydajności oraz do powiązania ich z odpowiednimi źródłami, dostarczając w ten sposób ważnych informacji zwrotnych dla planowania i sterowania procesem produkcji. Celem systemu zbierania danych produkcyjnych jest stworzenie niezawodnej bazy danych do optymalizacji procesu produkcji.

Dlaczego PDA jest tak ważny?

Planowanie, kontrola i monitorowanie procesu produkcyjnego jest w znacznym stopniu uzależnione od systemu zbierania danych. Tylko wtedy, gdy pozyskane dane rzeczywiste są kompletne i poprawne, firmy uzyskują prawdziwy obraz swoich procesów produkcyjnych – zapewniając rzetelną podstawę do optymalizacji działań produkcyjnych. W perspektywie średnio- i długoterminowej prowadzi to do obniżenia kosztów, zwiększenia wydajności procesów, podniesienia poziomu zadowolenia pracowników, zwiększenia jakości produktów, a w konsekwencji do zwiększenia zadowolenia klientów. Pozyskiwanie danych produkcyjnych odgrywa również fundamentalną rolę we wdrażaniu koncepcji Przemysłu 4.0.

Jakie korzyści zapewnia automatyczne zbieranie danych produkcyjnych? 

PDA oferuje szereg korzyści, które warto rozpatrywać w kontekście krótko i długoterminowym.

Wśród korzyści krótkoterminowych należy wskazać:

  • zapewnienie przejrzystego i wiarygodnego przeglądu wszystkich danych produkcyjnych,
  • szybkie powiadomienia o usterkach w czasie rzeczywistym,
  • eliminowanie błędnych procesów i minimalizacja ryzyka,
  • optymalne wykorzystanie siły roboczej i maszyn,
  • ciągłe monitorowanie jakości w trakcie procesu produkcyjnego,
  • ulepszoną kalkulację kosztów dla każdego indywidualnego zamówienia.

Do korzyści długoterminowych należą z kolei:

  • łatwa identyfikacja obszarów wymagających optymalizacji;
  • wzrost satysfakcji klientów – system PDA pozwala na lepsze planowanie procesów wewnętrznych, dostarczając tym samym wiarygodnych informacji o terminach i datach realizacji, co pozytywnie wpływa na zadowolenie klientów;
  • zwiększona produktywność i konkurencyjność – możliwość ciągłej optymalizacji procesów w oparciu o aktualne dane pozwala na lepsze wykorzystanie zasobów, a tym samym zwiększenie produktywności. Automatyczne gromadzenie danych produkcyjnych sprawia, że firmy są bardziej elastyczne, a w rezultacie bardziej konkurencyjne.

Komentarze (0)

Napisz komentarz

Nie ma tutaj jeszcze żadnego komentarza, bądź pierwszy!

Napisz komentarz
Dodaj komentarz

Przeczytaj również:

Jak sztuczna inteligencja zmienia branżę budowy maszyn i urządzeń

Sztuczna inteligencja coraz szybciej przestaje być eksperymentem, a staje się realnym narzędziem transformacji w branży budowy maszyn i urządzeń. Wykorzystywana do analizy danych produkcyjnych w czasie rzeczywistym, predykcyjnego utrzymania ruchu czy automatycznej kontroli jakości, AI pomaga firmom zwiększać efektywność, ograniczać przestoje i lepiej reagować na rosnącą presję kosztową oraz braki kadrowe. Jak pokazują doświadczenia rynkowe, jej zastosowanie obejmuje dziś cały cykl życia maszyny – od projektowania po serwis i eksploatację. Jak wskazują eksperci Proalpha Polska, AI przestaje być technologią przyszłości, a staje się praktycznym narzędziem wykorzystywanym na wszystkich etapach cyklu życia maszyny: od projektowania, przez produkcję i serwis, aż po eksploatację u klienta końcowego. AI w praktyce: jakość, utrzymanie ruchu i elastyczna produkcja Jednym z najczęstszych zastosowań sztucznej inteligencji w budowie maszyn jest kontrola jakości. Systemy wizyjne oparte na AI wykrywają wady powierzchni i niezgodności szybciej oraz dokładniej niż tradycyjne kontrole manualne, zapewniając stały, powtarzalny poziom jakości. Równie istotną rolę odgrywa predykcyjne utrzymanie ruchu (Predictive Maintenance). Analiza danych z czujników pozwala przewidywać zużycie komponentów i planować serwis w optymalnym momencie, czyli zanim dojdzie do awarii. Przekłada się to na ograniczenie przestojów, dłuższą żywotność maszyn oraz niższe koszty utrzymania. AI wspiera także optymalizację procesów produkcyjnych, m.in. poprzez adaptacyjne sterowanie parametrami pracy maszyn, inteligentne harmonogramowanie obciążeń czy redukcję zużycia energii i materiałów. Cyfrowe bliźniaki i inteligentne planowanie W obszarze projektowania i inżynierii instalacji coraz większe znaczenie mają cyfrowe bliźniaki. To wirtualne modele maszyn i linii produkcyjnych, które wiernie odwzorowują procesy fizyczne. Umożliwiają one symulację pracy zakładu jeszcze przed jego uruchomieniem, co skraca czas wdrożenia, pozwala wykryć błędy na wczesnym etapie i ograniczyć kosztowne zmiany już w trakcie realizacji projektu. AI zintegrowana z systemami ERP Kluczowym elementem skutecznego wykorzystania sztucznej inteligencji jest jej integracja z systemami ERP. Analiza procesów, prognozowanie zapotrzebowania czy automatyczne wykrywanie odchyleń stają się naturalnym rozszerzeniem codziennego zarządzania przedsiębiorstwem. Według ekspertów Proalpha Polska AI pełni tutaj rolę „wzmocnienia” sprawdzonych systemów – dostarczając dodatkowej transparencji, przewidywalności i bezpieczeństwa operacyjnego. Konkretny efekt biznesowy Zastosowanie sztucznej inteligencji przynosi wymierne korzyści zarówno producentom maszyn, jak i ich użytkownikom. Producenci zyskują nowe modele biznesowe oparte na danych i usługach cyfrowych, a operatorzy maszyn – wyższą dostępność, niższe koszty operacyjne oraz lepsze wsparcie dla pracowników w warunkach rosnącego niedoboru wykwalifikowanej kadry. W efekcie AI pozwala firmom z sektora budowy maszyn szybciej podejmować decyzje, lepiej zarządzać ryzykiem i budować długofalową przewagę konkurencyjną. Więcej informacji o zastosowaniu sztucznej inteligencji w procesach biznesowych znajduje się w bazie wiedzy AI Hub na stronie Proalpha Polska pod linkiem: AI Hub – Sztuczna inteligencja dla MŚP | Proalpha
Jak sztuczna inteligencja zmienia branżę budowy maszyn i urządzeń
Proalpha_logo
zweryfikowano

0/5

Proalpha

ERP dla produkcji


Proalpha
Lubuskie
1700 osób
Zobacz profil
Branża
Automotive, Budownicza, Elektronika, Meblarska, Medyczna, Metalurgiczna, Produkcyjna, Tworzywa sztuczne
Opis
Grupa Proalpha to firma funkcjonująca na rynku od 30 lat, obsługująca ponad 8 tysięcy klientów na całym świecie. System proALPHA ERP jest przeznaczony dla średnich przedsiębiorstw produkcyjnych i dostępny jest w 15 wersjach językowych....
rozwiń