Ezért éri meg új gyártási technológiákat alkalmazni

Prediktív karbantartás

A Manufacturing Tomorrow felsorolásában vizsgált hét gyártástechnológia közül az első a prediktív karbantartás, aminek megvalósítása a különböző szenzorokkal felszerelt, és azok segítségével adatokat szolgáltató gyártóberendezésekre épül. A gyűjtött adatokból a megfelelő algoritmusok képesek a közelgő meghibásodásokra utaló jelek felismerésére, elkerülhetővé téve a váratlan leállásokat, valamint a más metódusoknál jelentkező felesleges karbantartásokat.

Egy 2018-as, gyártóvállalatok megkérdezésével végzett tanulmány szerint a prediktív karbantartás a fenntartási költségeket 12 százalékkal csökkentette, míg a berendezések működési idejét 9 százalékkal javította.

APS szoftver

A vállalati erőforrástervező (ERP) és az anyagkövetelmény-tervező (MRP) szoftverek a modern gyártás fontos alapkövei, ugyanakkor megvannak a saját hiányosságaik. A megoldást a fejlett tervező és ütemező (APS) szoftverek jelentik. Ezek az ERP és MRP rendszerek adataiból előrejelzéseket készítenek, lehetővé téve a termelés megrendelések, illetve szűk keresztmetszetek szerinti igazítását, ezáltal a termelékenység fokozását.

A megtérülés ideje létesítményről-létesítményre változik, azonban szignifikáns lehet, figyelembe véve, hogy a már meglévő ERP és MRP adatbázisok már sok helyen rendelkezésre állnak.

3D nyomtatás

A 3D nyomtatással erősebb termékek, alkatrészek készíthetőek, mivel azok egy homogén darabból épülnek fel. A technológia egészen a legutóbbi időkig nem volt ipari léptékben alkalmazható, azonban ma már jelentősen befolyásolja a cégek nyereségességét.

Egy 2019-es felmérés szerint használóinak 70 százalékánál jelentősen redukálta a rendelések átfutási idejét. További előnye, hogy segítségével drasztikusan csökkenthető a hulladék mennyisége, azáltal annak kezelési költsége.

MI-alapú keresletelőrejelzés

A mesterséges intelligencia (MI) felhasználásának egyik módja a keresletelőrejelzés. A McKinsey szerint az MI-vel 30-50 százalékkal csökkenthetőek az előrejelzési hibák, ami által 65 százalékkal mérsékelhető a pontatlan jóslatok miatt elveszett bevétel. Természetesen ez az applikáció is magas minőségű adatokkal eredményes csak.

Gépi látáson alapuló minőségellenőrzés

Egy másik mesterséges intelligenciát használó megoldás, ami több módon is javíthatja egy vállalat eredményét. Egyrészről a gépi látásra épülő rendszerek gyorsabbak az embernél, eliminálva egy szűk keresztmetszetet, másodszor pedig kevesebb hibás terméket engednek tovább, csökkentve a később azokhoz köthető költségeket. Utóbbihoz kapcsolódik, hogy a visszatérő hibák kiszűrhetőek általa.

A technológia hasznosságát szemlélteti a Heineken példája, ahol a gépi látást használó rendszer másodpercenként 22 üveget ellenőriz, az így gyűjtött adatoknak hála pedig mostanra közel nulla százalékos hibarátát sikerült elérni.

Megújuló energia

Bár a nap- és szélenergia használata magas összegű kezdeti beruházással társul, hosszabb távon csökkentik a költségeket azáltal, hogy a gyártóegység önfenntartóbbá válhat energiaellátása terén. A megújuló energia használata azért is kifizetődő lehet, mert a vásárlók a pénzükkel jutalmazhatják a fenntarthatóságért tevő vállalatokat – utóbbi még inkább igaz lehet a jövőben.

5G konnektivitás

A felsorolás legfiatalabb technológiai vívmánya az 5G, amivel olyan informatikai hálózatok építhetőek ki, melyek adatátviteli sebessége 25-szörösen haladja meg a 4G LTE hálózatét, az adatokat közel zéró késéssel továbbítja, közben pedig nagyobb sávszélességet nyújt.

A gyártóvállalatok világszerte kísérleteznek a technológiával. Az Egyesült Királyságban például a fűtési és melegvíz-termékeket gyártó Worcester Bosch az 5G-s peremhálózat kiépítésével két százalékkal növelte üzeme termelékenységét a berendezések teljesítményének javítása által.