Ipar 4.0 megoldások a Stratistól
Mert az adatokon alapuló döntések jobbak
Előnyök
Milyen előnyöket hozhat az Ipar 4.0 a termelő vállalatok részére?
Termelékenység növekedése
Az automatizált gyárak nincsenek műszakhoz kötve, a termelés valóban 0-24 órában folyhat
A leállások ritkábban fordulnak elő és kevesebb ideig tartanak
Ugyanazokkal a berendezésekkel több termék állítható elő
Jobb minőség
A termelési folyamat egészében csökken a selejtarány
Az esetleges selejt a lehető legkorábbi fázisban észlelhető, így a további feldolgozási műveletek költsége megtakarítható
A minőség ellenőrzés rendszerbe szervezhetővé, valós időben mérhetővé és automatizálhatóvá válik
Gyorsaság és rugalmasság
A termékek gyártása közötti átállási idő csökken, a termelési program könnyen változtatható
Új termékek gyorsabban gyártásba állíthatók
Az automatizálás csökkenti a ciklusidőket és növeli a kihasználtságot
Munkaerő optimalizálása
Csökken a munkaerő összköltsége
Biztonságosabb munkakörnyezet teremthető meg
A monoton, ismétlődő műveletek kiküszöbölésével könnyebb a munka, kevesebb a hiba
Adatelemzésre épülő megoldásaink
Minőség-ellenőrzés
Automatizált termékminőség-ellenőrzés kamerarendszerrel és számítógépes képfeldolgozással
Termelékenység 
Magasabb minőség
Gyorsaság és rugalmasság
Munkaerő optimalizálása
Termék minőségi problémák és a beszállított alapanyag- és részegység minőségi paraméterei összefüggéseinek elemzése
Termelékenység
Magasabb minőség
Gyorsaság és rugalmasság
Munkaerő optimalizálása
Integrált folyamatközi minőség-ellenőrzés gépi tanulással
Termelékenység
Magasabb minőség
Gyorsaság és rugalmasság
Munkaerő optimalizálása
Karbantartás támogatás
Meghibásodások előrejelzése mesterséges intelligenciával
Termelékenység
Magasabb minőség
Gyorsaság és rugalmasság
Munkaerő optimalizálása
Szerszámbeállítások optimalizálása fejlett analitikával
Termelékenység
Magasabb minőség
Gyorsaság és rugalmasság
Munkaerő optimalizálása
A gépek szokatlan működésének felderítése szenzoradatok folyamatos elemzésével
Termelékenység
Magasabb minőség
Gyorsaság és rugalmasság
Munkaerő optimalizálása
Ellátási lánc optimalizálása
Készletek és raktári mozgások előrejelzése és tervezése
Termelékenység
Magasabb minőség
Gyorsaság és rugalmasság
Munkaerő optimalizálása
Adatelemzésre épülő energiamenedzsment
Termelékenység
Magasabb minőség
Gyorsaság és rugalmasság
Munkaerő optimalizálása
Adatalapú döntéstámogatás beszerzési döntésekhez
Termelékenység
Magasabb minőség
Gyorsaság és rugalmasság
Munkaerő optimalizálása
Vevői rendelések előrejelzése mesterséges intelligenciával
Termelékenység
Magasabb minőség
Gyorsaság és rugalmasság
Munkaerő optimalizálása
Minőség-ellenőrzés
Ellátási lánc optimalizálása
Karbantartás támogatás
Automatizált termékminőség-ellenőrzés kamerarendszerrel és számítógépes képfeldolgozással
Termelékenység
Minőség
Rugalmasság
Munkaerő
Készletek és raktári mozgások előrejelzése és tervezése
Termelékenység
Minőség
Rugalmasság
Munkaerő
Meghibásodások előrejelzése mesterséges intelligenciával
Termelékenység
Minőség
Rugalmasság
Munkaerő
Termék minőségi problémák és a beszállított alapanyag- és részegység minőségi paraméterei összefüggéseinek elemzése
Termelékenység
Minőség
Rugalmasság
Munkaerő
Adatelemzésre épülő energiamenedzsment
Termelékenység
Minőség
Rugalmasság
Munkaerő
Szerszámbeállítások optimalizálása fejlett analitikával
Termelékenység
Minőség
Rugalmasság
Munkaerő
Integrált folyamatközi minőség-ellenőrzés gépi tanulással
Termelékenység
Minőség
Rugalmasság
Munkaerő
Adatalapú döntéstámogatás beszerzési döntésekhez
Termelékenység
Minőség
Rugalmasság
Munkaerő
A gépek szokatlan működésének felderítése szenzoradatok folyamatos elemzésével
Termelékenység
Minőség
Rugalmasság
Munkaerő
Vevői rendelések előrejelzése mesterséges intelligenciával
Termelékenység
Minőség
Rugalmasság
Munkaerő
Felhasználási esetek
Minőségellenőrzés
Részletek
Cél:
- Termékcsoport gyártási minőségének javítása
- Minőségi költségek csökkentése
- Gyártásközi és vevői selejt-arány csökkentése
- Gyártás felé a minőséggel kapcsolatos visszajelzések gyorsítása
Alkalmazott eszköz:
Mesterséges intelligencia alapú optikai minőségellenőrző berendezés
Eredmények:
Az optikai, mesterséges intelligencia alapon működő minőségellenőrző és termékválogató berendezés üzembe helyezésével
- évi 20 millió alkatrész ellenőrzése és válogatása
- egy nagyságrenddel javul a válogatás hatékonysága és minősége
- megtérülés: 1-2 év
- az mesterséges intelligenciának köszönhetően rugalmasan bővíthető a vizsgált alkatrészek köre
Ellátási lánc optimalizálása
Részletek
Cél:
- Raktár-terület csökkentése, a termelés terület növelése.
- Készletek és raktári mozgások előrejelzése és tervezése.
- Adatalapú döntéstámogatás raktári kapacitások tervezéséhez.
- A termelési folyamatok és anyaggazdálkodás összehangolt működése.
Alkalmazott eszköz:
Adatvezérelt és predikciós modellezésre épülő logisztikai modul.
Eredmények:
Rendelkezésre álló ERP ill. MES adatok felhasználásával optimalizáltuk a vállalat logisztikai terület-igényét, melynek eredményeképpen.
- 15%-al csökken a raktár-terület
- nő az alapanyag-, félkész áru- és készáru raktár forgási sebessége
- csökken a raktárkészlet értéke és tőke-kötése
- nő a vállalat cash-flowja
- javul a kereslet-előrejelzés pontossága, ezáltal az ügyfél-kiszolgálás biztonsága
Karbantartás támogatás
Részletek
Cél:
- Termelő berendezéseinek váratlan leállásának megelőzése
- A berendezések OEE-jének (Overall Equipment Efficiency) javítása
- A selejtköltségek, karbantartási költségek csökkentése.
Alkalmazott eszköz:
Szenzorok, termelési és gyártó berendezések adattárháza és mesterséges intelligencia alapú elemző modul fejlesztése és telepítése.
A projekt során összegyűjtjük és elemezzük a jellemzően egyébként is rendelkezésre álló adatokat:
- A termelő berendezések vezérléséből kinyert adatok (pl. üzemóra, ciklusidő, olaj hőmérséklet, nyomások, rezgés, áramfelvétel, stb.),
- Minőségi adatok: a berendezés által gyártott alkatrészek megfelelősége, valamint
- Termelési terv adatok
- Külső adatok (hőmérséklet, gépkezelő, műszak, stb.)
Az adatok elemzésével meghatározzuk azokat a kritikus mintákat, melyek a berendezés váratlan leállásához, valamint selejtgyártáshoz vezetnek.
Eredmények:
- A termelékenység javulása
- Minőségi költségek csökkenése
- Berendezések OEE-nek javulása
- Kapacitásbővülés
- Váratlan leállások és karbantartási költségek csökkenése
Hogyan dolgozunk?
Hogyan tudnak a termelő vállalatok élni a digitalizáció lehetőségeivel? Mit lehet tenni a rendelkezésre álló adatok tömegével? Melyik technológiát válasszam? Hogyan lehet ezt nálunk megcsinálni?
A Stratis szolgáltatási portfóliójában minden olyan elem megtalálható, amely lehetővé teszi, hogy egyedi megoldást nyújtsunk a termelő vállalatok egyedi problémáira. A stratégiai tanácsadástól az adatplatformok építésén át a mesterséges intelligencián alapuló megoldások fejlesztéséig minden rendelkezésre áll, amihez szakembergárdánk és 30 éves tapasztalatunk nyújt biztosítékot.
ADAT
Elvégezzük meglévő adatvagyonának felmérését és javaslatot teszünk annak hasznosítására, amivel a vállalatának üzleti eredményeit leginkább tudja javítani. Megvalósítási koncepciót adunk az adatok automatizált gyűjtésének, tárolásának és kezelésének módjára.
Megvalósítjuk a kitűzött üzleti célokhoz szükséges adatok gyűjtését közvetlenül a gyártási környezetben.
Feldolgozzuk és döntéshozatali célokra alkalmassá tesszük a nyers adatokat.
TECHNOLÓGIA
Fejlett analitikai eszközöket használunk az adatokban rejlő összefüggések feltárására.
Mesterséges intelligenciával támogatott rendszereket fejlesztünk a folyamatok egészben vagy részben történő automatizálására, a döntések támogatására.
Egyedi, testreszabott megoldásokat nyújtunk az IoT eszközök telepítésében, gyártási automatizálásban és robotizálásban.
ÜZLETI ÉRTÉK
Elemezzük az üzleti célokat és közösen tervezzük meg azt az utat, amellyel ki lehet használni az Ipar 4.0 lehetőségeit ezek megvalósítására.
Üzleti fókusszal közelítjük meg a problémákat: költségeket csökkentünk és gyártási rugalmasságot növelünk, nem csupán „rendszert vezetünk be”.
Folyamatosan mérjük és megjelenítjük a célok teljesülését a menedzsment számára.
Kapcsolat
Örömmel vesszük megkeresését, lépjen kapcsolatba velünk az alábbi elérhetőségeken.
Email
info@stratis.hu
Cím
1037 Budapest, Szépvölgyi út 139.
Mi az Ipar 4.0?
Az Ipar 4.0 víziója az ipari termelés informatika által vezérelt átalakulása a fizikai kapcsolódásból a digitális hálózatokba. Az Ipar 4.0 által vázolt jövőképben az adatok, emberek, folyamatok és az IoT szenzorokkal felszerelt eszközök digitális hálózatba kapcsolódnak, szoros egymásra épülő módon látják el feladatukat. Adatokat állítanak elő és dolgoznak fel, az adatok alapján pedig döntéseket hoznak. Az intelligens termelést segítő technológiák lehetővé teszik az operatív működés hatékonyságának jelentős javítását, nagyban növelik a működési megbízhatóságot és az innováció gyors beépíthetőségét a folyamatokba.
