Pametna proizvodnja je održiva proizvodnja

Uspeh počinje definisanjem proizvodne strategije. Ovaj proces uključuje procene prve narudžbe kako bi se razumeli uticaji ranih odluka na proizvodne zahteve, uključujući određivanje šta kupiti od dobavljača, koje komponente proizvoda prave u kući, pažljiv odabir partnera i dobavljača i gde proizvoditi nove proizvode. Svaka od ovih odluka direktno će uticati na uspeh preduzeća - a izbor održivih opcija često je rešenje za dugoročni uspeh.

Strategije kupovine mogu se dramatično promeniti kada se uzmu u obzir implikacije upotrebe energije, potrošnje resursa, ugljeničnog otiska i prakse kružnosti. Umesto da kupuju komponente najniže cene za funkcionalne potrebe proizvoda, proizvođači moraju da uravnoteže troškove sa povezanim ugljeničnim otiskom odabranih komponenti. Materijali i komponente treba da se nabave od dobavljača koji deli održiv način razmišljanja, a strategiju za kretanje robe treba rano definisati. Srećom, digitalizacija i automatizacija pomažu u smanjenju tereta povećane složenosti u ovom redefinisanom procesu proizvodne strategije.

Prikupljanjem i analizom relevantnih podataka odluke se mogu donositi sa pouzdanjem. Ako je za novi proizvod potreban veći proizvodni kapacitet, razumevanje potreba i ciljeva objekta u digitalnom svetu može pomoći u određivanju novih lokacija i rasporeda postrojenja kako bi se uravnotežio uticaj izgradnje na životnu sredinu, upotreba energije iz proizvodnih linija i procenjene stope proizvodnje. KPI održivosti, poput energetske efikasnosti, jednostavniji su sada kada se u digitalnom blizancu mogu proceniti različiti scenariji.

Ova tehnologija omogućava donosiocima odluka da simuliraju sve, od osvetljenja i kontrole klime do uticaja njihovog lanca snabdevanja na životnu sredinu. Opremljen ovim informacijama od samog početka pomaže organizacijama da donose bolje odluke.

Sledeća faza integracije održivosti je u dizajnu linija, procesa i postrojenja. Izgradnjom detaljnog modela za proizvodnju u digitalnom svetu prvo, preduzeća mogu simulirati različite scenarije za optimizaciju performansi u fabričkom okruženju.

Kada dizajniraju u digitalnom svetu, preduzeća mogu primeniti veću automatizaciju i pojednostaviti proizvodnju kako bi izbegla propuste u efikasnosti. Na primer, mašina u praznom hodu ima oportunitetne troškove nepokretanja, ali postoji operativni trošak energije koja se crpi, što zauzvrat ima uticaj ugljeničnog otiska zasnovan na izvoru te energije, istovremeno smanjujući investicione troškove fizičkih materijala.

Pokretanje motora duže nego što je potrebno ili transport materijala dalje nego što je potrebno možda neće imati veliki uticaj na osnovu proizvoda, ali ove neefikasnosti se brzo sabiraju. Održiva rešenja za ove uobičajene probleme nisu ograničena ni na okruženja zelenog polja. Proces projektovanja se odnosi i na objekte braunfilda. Iako se ovo može činiti kao monumentalni poduhvat, postiže se reorganizacijom proizvodnih linija kako bi se više proizvodnih kapaciteta uklopilo u isti prostor, ažuriranjem procesa i mašina kako bi išli korak sa rastom tržišta ili ažuriranjem hardverskih sistema radi smanjenja potrošnje energije i instaliranjem infrastrukture kao što su solarni nizovi ili skladište baterija kako bi se bolje iskoristili obnovljivi izvori energije.

Na primer, švapski proizvođač mašina, Hugo Beck uspeo je da transformiše industriju ambalaže i njihovo poslovanje sa Digital Twin. Osnaženi Siemensovom tehnologijom, inženjeri su koristili Digital Twin za dizajn mašine koja prilagođava pakovanje dimenzijama proizvoda, optimizujući performanse digitalnim simulacijama. Zbog svoje inovacije i posvećenosti pronalaženju rešenja koja se bave ekološkim i poslovnim ciljevima, Hugo Beck je smanjio potrošnju energije za 20 procenata, vreme puštanja u rad za 50 procenata, ambalažni materijal za 30 procenata i zapreminu ambalaže za 10 procenata.
Sve u svemu, Digital Twin pomaže preduzećima da ranije iznesu svoje potrebe i procene mnogo različitih mogućnosti za pronalaženje održivih procesa. Loše strategije održavanja mogu smanjiti ukupne performanse fabrike za 5 do 20%. Drugim rečima, višak održavanja jednako je višku potrošnje, što Digital Twin čini vitalnom komponentom za efikasne fabričke operacije.

Planiranje proizvodnje je mesto gde ulaganja u digitalizaciju pokazuju vrednost. Efikasna upotreba materijala, ljudi i mašina čini preduzeća efikasnim. Ovde takođe počinju sveobuhvatne simulacije i validacija zahteva da pomognu donošenju odluka i izboru partnera u lancu snabdevanja. Štaviše, organizacije mogu stvoriti sigurnije uslove rada, bolje obučiti radnike i investirati u obrazovanje i usavršavanje svojih zaposlenih.

Uz uvid u podatke, preduzeća mogu da biraju održive materijale i optimizuju upotrebu sirovina kako bi smanjile stope otpada. Oni takođe mogu simulirati uticaj upotrebe recikliranih materijala ili odrediti koji dobavljači opreme mogu pružiti povećanu energetsku efikasnost i popravljivost pored propusnosti i troškova. Minimiziranje vremena mirovanja smanjuje potrebe za energijom i jediničnu cenu proizvoda, a istovremeno doprinosi manjem ugljeničnom otisku.

Razumevanje kada mašini treba održavanje može pomoći u smanjenju prebacivanja tokom proizvodnje. Slično tome, logističke rute se mogu planirati kako bi se smanjile transportne udaljenosti i povezane emisije ugljenika, a istovremeno omogućavaju fleksibilnost inteligentnim upravljanjem zalihama u slučaju problema.

Planiranje proizvodnje je način na koji preduzeća mogu izgraditi tačke povezivanja kako bi omogućila kružni tok materijala. Razumevanjem gde će se neizbežni otpad proizvesti rano, mogu se napraviti planovi za ponovnu upotrebu, recikliranje ili prenamenu preostalih materijala.

Izvođenje proizvodnje je ključno za postizanje ciljeva održivosti, ali praćenje i sprovođenje održivih procesa može biti velika prepreka. Iako simulacija proizvodnje tokom dizajna pomaže u pronalaženju rešenja, složenost stvarnog sveta često zahteva vezu zatvorene petlje između digitalnih i fizičkih sistema.

Srećom, digitalna rešenja nude mogućnosti za poboljšanje kvaliteta i prinosa. Čak se i iskusni proizvođači suočavaju sa neefikasnošću prilikom pokretanja nove proizvodnje, što dovodi do gubitka materijala, energije i vremena. Integrisanje podataka iz stvarnog sveta sa digital twin blizancem omogućava bržu optimizaciju, povećavajući profitabilnost i održivost.

Troškovi energije rastu u nekim regionima, što efikasnost čini kritičnijom. Gledanje izvršenja kao dela većeg sistema može otkriti uštede troškova i emisija. Na primer, efikasni motori mogu smanjiti potrošnju energije do 30%, visokoenergetski procesi mogu se uskladiti sa solarnom proizvodnjom, a optimizacija intralogistike može smanjiti nepotrebna fabrička putovanja, smanjujući i potražnju za energijom i otisak ugljenika.

Vodeći proizvođač proizvoda za spavanje, Pikolin, ozbiljno je shvatio svoju strategiju održivosti uključivanjem Simatic Scada i alata za upravljanje energijom u svoj novi objekat. Pikolinova nova fabrika integriše proizvodnju od sirovina do gotovih proizvoda, obezbeđujući visok kvalitet uz maksimalnu efikasnost. Dizajniran za održivost i profitabilnost, ispunjava energetske standarde ISO 14001 i 50001, smanjujući troškove i povećavajući produktivnost. Kao rezultat njihovih održivih napora, Pikolinovo postrojenje troši 40% manje prirodnog gasa, a ipak ima 30% više proizvodnih kapaciteta, što ilustruje pozitivne rezultate optimizacije postrojenja.

Sa proizvodnjom u punom jeku, sledeća faza putovanja je praćenje. Kontinuiranim praćenjem postrojenja i proizvodnje, proizvođači mogu proaktivno poboljšati proizvodnju. Prediktivno održavanje mašina kako bi se održalo da rade na vrhunskoj efikasnosti ili otkrivanje problema pre nego što se pojave deo je ove strategije anticipacije. Kako ovo praćenje najbolje poboljšava proizvodnju svodi se na KPI poslovanja, ali neki uobičajeni su potrošnja energije za analizu nivoa mašina, linija i postrojenja, protok materijala i korišćenje resursa i sigurnost radnika,

Automatizacija može ograničiti neergonomske pokrete zaposlenih kako bi ih udaljili od opasnih procesa. Ali u isto vreme, robotika u fabrici mora biti sigurna za radnike na podu. Ne mogu svi automatizovani zadaci biti potpuno odvojeni i praćenje bilo kakvih nebezbednih uslova rada biće neprocenjivo kako fabrike postaju efikasnije i održivije.

Konačna promena na putu ka održivoj proizvodnji je optimizacija. Ovde kompanije mogu ostvariti najveću isplatu od investicija. Kroz kontinuiranu optimizaciju proizvodnje, proizvođači mogu ostati ispred svojih konkurenata.

Integracija IT i OT podataka omogućava menadžerima postrojenja da identifikuju i predvide trendove koji im omogućavaju da proaktivno prilagode operacije i nabavke materijala kako bi se prilagodili neplaniranim poremećajima. To im omogućava da prate potrošnju energije, potrošnju vode i podatke o dobavljačima, kako bi odredili ugljenični otisak proizvodnih procesa u celom lancu vrednosti.

Pored toga, kada mašina ili deo proizvodnog procesa ne uspe, treba je gledati okom radi popravke i obnove. Imati digital twin proizvodnje u zatvorenoj petlji sa proizvodnjom pomaže u donošenju odluka poput toga gde modifikovati opremu kako bi se sprečili kvarovi, koje delove zameniti i kako najbolje pratiti postupke popravke.

Na primer, tekstilna tehnologija Spinnova ubrzala je njihovu proizvodnju vlakana integrišući automatizaciju i digitalnu tehnologiju blizanaca, optimizujući operacije i smanjujući vreme za stavljanje na tržište. Virtuelno puštanje u rad pojednostavilo je postavljanje fabrike, dok je analiza podataka u realnom vremenu poboljšala efikasnost, identifikovala uska grla i osigurala dosledan kvalitet od sirovina do gotovih vlakana. Optimizacija energije dodatno je ojačala poslovanje, čineći proizvodnju kompanije otpornijom i isplativijom. Koristeći Siemens Xcelerator tehnologije, Spinnova se ne samo brže skalirala, već je i postavila novo merilo za održivu proizvodnju, dokazujući da efikasnost i odgovornost za životnu sredinu mogu ići ruku pod ruku u tekstilnoj industriji.