Akıllı üretim sürdürülebilir üretimdir

Başarı, bir üretim stratejisi tanımlamakla başlar. Bu süreç, tedarikçilerden ne satın alınacağını, hangi ürün bileşenlerinin şirket içinde yapılacağını belirlemek, ortakları ve tedarikçileri dikkatlice seçmek ve yeni ürünlerin nerede üretileceğini belirlemek de dahil olmak üzere, erken kararların üretim gereksinimleri üzerindeki etkilerini anlamak için birinci dereceden değerlendirmeleri içerir. Bu kararların her biri bir işletmenin başarısını doğrudan etkileyecektir - ve sürdürülebilir seçenekler seçmek genellikle uzun vadeli başarı için çözümdür.

Satın alma stratejileri, enerji kullanımı, kaynak tüketimi, karbon ayak izi ve döngüsellik uygulamalarının etkileri de dikkate alındığında önemli ölçüde değişebilir. Bir ürünün işlevsel ihtiyaçları için en düşük maliyetli bileşenleri satın almak yerine, üreticilerin maliyetleri seçilen bileşenlerin ilişkili karbon ayak izi ile dengelemesi gerekir. Malzemeler ve bileşenler, sürdürülebilir bir zihniyeti paylaşan bir tedarikçiden temin edilmeli ve malları taşıma stratejisinin erken tanımlanması gerekir. Neyse ki dijitalleşme ve otomasyon, bu yeniden tanımlanmış üretim stratejisi sürecinde artan karmaşıklığın yükünü azaltmaya yardımcı oluyor.

İlgili verileri toplayıp analiz ederek kararlar güvenle alınabilir. Yeni bir ürün için daha fazla üretim kapasitesi gerekiyorsa, dijital dünyadaki bir tesisin ihtiyaçlarını ve hedeflerini anlamak, inşaatın çevresel etkisini, üretim hatlarından enerji kullanımını ve tahmini üretim oranlarını dengelemek için yeni tesis konumlarının ve yerleşimlerinin belirlenmesine yardımcı olabilir. Dijital Twin'de farklı senaryolar değerlendirilebildiğinden, enerji verimliliği gibi Sürdürülebilirlik KPI'ları artık daha basit.

Bu teknoloji, karar vericilerin aydınlatma ve iklim kontrolünden tedarik zincirlerinin çevresel etkisine kadar her şeyi simüle etmelerini sağlar. Başlangıçtan itibaren bu bilgilerle donatmak, kuruluşların daha iyi kararlar almasına yardımcı olur.

Sürdürülebilirliği entegre etmenin bir sonraki aşaması, hatların, süreçlerin ve tesislerin tasarımındadır. Önce dijital dünyada üretim için ayrıntılı bir model oluşturarak işletmeler, fabrika ortamındaki performansı optimize etmek için farklı senaryoları simüle edebilir.

Dijital dünyada tasarım yaparken, işletmeler verimlilikteki gecikmeleri önlemek için daha fazla otomasyon uygulayabilir ve üretimi kolaylaştırabilir. Örneğin rölanti yapan bir makinenin çalışmama fırsatı maliyeti vardır, ancak çekilen enerjiden kaynaklanan bir işletme gideri vardır, bu da bu enerjinin kaynağına bağlı olarak bir karbon ayak izi etkisine sahiptir ve aynı zamanda fiziksel malzemelerin yatırım maliyetlerini düşürür.

Bir motoru gerekenden daha uzun süre çalıştırmak veya malzemeyi gerekenden daha fazla taşımak, ürün bazında büyük bir etkiye sahip olmayabilir, ancak bu verimsizlikler hızla artar. Bu yaygın sorunlar için sürdürülebilir çözümler de yeşil alan ortamlarıyla sınırlı değildir. Tasarım süreci brownfield tesisleri için de geçerlidir. Bu anıtsal bir girişim gibi görünse de, üretim hatlarını aynı kat alanına daha fazla üretim kapasitesini sığdıracak şekilde yeniden düzenleyerek, pazar büyümesine ayak uydurmak için süreçleri ve makineleri güncelleyerek veya enerji tüketimini azaltmak için donanım sistemlerini güncelleyerek ve yenilenebilir enerji kaynaklarından daha iyi yararlanmak için güneş dizileri veya pil depolama gibi altyapı kurarak elde edilir.

Örneğin, Swabyalı makine üreticisi Hugo Beck, Digital Twin ile ambalaj endüstrisini ve işlerini dönüştürmeyi başardı. Siemens teknolojisiyle güçlendirilen mühendisler, Digital Twin'i, ambalajı ürün boyutlarına uyarlayan ve dijital simülasyonlar yoluyla performansı optimize eden bir makine tasarlamak için kullandılar. Yenilikleri ve hem çevresel hem de iş hedeflerini karşılayan çözümler bulma konusundaki kararlılıkları nedeniyle Hugo Beck enerji kullanımını yüzde 20, devreye alma süresini yüzde 50, ambalaj malzemesini yüzde 30 ve ambalaj hacmini yüzde 10 azalttı.Genel olarak, Digital Twin, işletmelerin ihtiyaçlarını daha erken belirlemelerine ve sürdürülebilir süreçler bulmak için birçok farklı olasılığı değerlendirmelerine yardımcı olur. Kötü bakım stratejileri, bir fabrikanın genel performansını %5 ila 20 oranında azaltabilir. Başka bir deyişle, aşırı bakım, aşırı harcamaya eşittir ve Digital Twin'i verimli fabrika operasyonları için hayati bir bileşen haline getirir.

Üretim planlaması, dijitalleşmeye yapılan yatırımların değer gösterdiği yerdir. Malzemelerin, insanların ve makinelerin verimli kullanımı işletmeleri etkili kılar. Bu aynı zamanda karar vermeye ve tedarik zinciri ortaklarının seçimine yardımcı olmak için kapsamlı simülasyonların ve gereksinim doğrulamasının başladığı yerdir. Dahası, kuruluşlar daha güvenli çalışma koşulları yaratabilir, işçileri daha iyi eğitebilir ve çalışanlarının eğitimine ve becerilerinin geliştirilmesine yatırım yapabilir.

Veri içgörüleri sayesinde işletmeler, hurda oranlarını en aza indirmek için sürdürülebilir malzemeler seçebilir ve hammadde kullanımını optimize edebilir. Ayrıca geri dönüştürülmüş malzemelerin kullanılmasının etkisini simüle edebilir veya üretim ve maliyete ek olarak hangi ekipman sağlayıcılarının daha fazla enerji verimliliği ve onarılabilirlik sağlayabileceğini belirleyebilirler. Boşta kalma sürelerini en aza indirmek, enerji taleplerini ve ürünlerin birim başına maliyetini azaltırken aynı zamanda daha düşük bir karbon ayak izine katkıda bulunur.

Bir makinenin ne zaman bakıma ihtiyaç duyduğunu anlamak, üretim sırasında geçişleri azaltmaya yardımcı olabilir. Benzer şekilde, nakliye mesafelerini ve bunlarla ilişkili karbon emisyonlarını en aza indirecek şekilde lojistik rotalar planlanabilir ve aynı zamanda sorun durumunda akıllı envanter yönetimi ile esneklik sağlar.

Üretim planlaması, işletmelerin dairesel bir malzeme akışını sağlamak için bağlantı noktaları nasıl oluşturabilecekleridir. Kaçınılmaz atıkların nerede üretileceğini erkenden anlayarak, kalan malzemelerin yeniden kullanılması, geri dönüştürülmesi veya yeniden kullanılması için planlar yapılabilir.

Üretim yürütme, sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmanın anahtarıdır, ancak sürdürülebilir süreçlerin izlenmesi ve uygulanması büyük bir engel olabilir. Tasarım sırasında üretimi simüle etmek çözüm bulmaya yardımcı olurken, gerçek dünyadaki karmaşıklık genellikle dijital ve fiziksel sistemler arasında kapalı döngü bağlantısını gerektirir.

Neyse ki, dijital çözümler kaliteyi ve verimi artırmak için fırsatlar sunar. Deneyimli üreticiler bile yeni üretime başlarken verimsizliklerle karşı karşıya kalıyor ve bu da malzeme, enerji ve zamana yol açıyor. Gerçek dünyadaki verileri dijital bir ikizle entegre etmek, hem karlılığı hem de sürdürülebilirliği artırarak daha hızlı optimizasyon sağlar.

Bazı bölgelerde enerji maliyetleri artıyor ve verimliliği daha kritik hale getiriyor. Yürütmeyi daha büyük bir sistemin parçası olarak görüntülemek, maliyet ve emisyon tasarruflarını ortaya çıkarabilir. Örneğin, verimli motorlar enerji kullanımını %30'a kadar azaltabilir, yüksek enerjili prosesler güneş enerjisi üretimi ile uyumlu olabilir ve intralojistiğin optimize edilmesi gereksiz fabrika seyahatlerini azaltabilir ve hem enerji talebini hem de karbon ayak izini düşürebilir.

Önde gelen uyku ürünleri üreticisi Pikolin, Simatic Scada ve Enerji Yönetimi araçlarını yeni tesislerine dahil ederek sürdürülebilirlik stratejilerini ciddiye aldı. Pikolin'in yeni fabrikası, üretimi hammaddeden bitmiş ürünlere entegre ederek verimliliği en üst düzeye çıkarırken yüksek kaliteyi sağlar. Sürdürülebilirlik ve karlılık için tasarlanan bu ürün, ISO 14001 ve 50001 enerji standartlarını karşılayarak maliyetleri düşürür ve üretkenliği artırır. Sürdürülebilir çabalarının bir sonucu olarak, Pikolin'in tesisi %40 daha az doğal gaz tüketir ve yine de %30 daha fazla üretim kapasitesine sahiptir, bu da tesis optimizasyonunun olumlu sonuçlarını göstermektedir.

Üretim tüm hızıyla devam ederken, yolculuğun bir sonraki aşaması izlemedir. Fabrikaları ve üretimi sürekli izleyerek üreticiler proaktif olarak üretimi iyileştirebilir. Makinelerin en yüksek verimlilikte çalışmasını sağlamak veya sorunları ortaya çıkmadan tespit etmek için tahmine dayalı bakımı, bu öngörücü stratejinin bir parçasıdır. Bu izlemenin üretimi en iyi nasıl geliştirdiği, işletmenin KPI'larına bağlıdır, ancak yaygın olanlardan bazıları makine, hat ve tesis düzeyinde analiz için enerji tüketimi, malzeme akışı ve kaynak kullanımı ve işçi güvenliğidir.

Otomasyon, çalışanların onları tehlikeli süreçlerden uzaklaştırması için ergonomik olmayan hareketleri sınırlayabilir. Ancak aynı zamanda, fabrikadaki robotiklerin yerdeki işçiler için güvenli olması gerekiyor. Tüm otomatik görevler tamamen ayrı olamaz ve fabrikalar daha verimli ve sürdürülebilir hale geldikçe güvenli olmayan çalışma koşullarının izlenmesi paha biçilmez olacaktır.

Sürdürülebilir üretime giden yoldaki son değişiklik optimizasyondur. Şirketlerin yatırımlardan en büyük getirisi elde edebileceği yer burasıdır. Üretimin sürekli optimizasyonu sayesinde üreticiler rakiplerinin önünde kalabilirler.

BT ve OT verilerini entegre etmek, tesis yöneticilerinin planlanmamış aksaklıklara uyum sağlamak için operasyonları ve malzeme tedarikini proaktif olarak ayarlamalarına olanak tanıyan eğilimleri tanımlamasına ve tahmin etmesine olanak tanır. Bu, tüm değer zinciri boyunca üretim süreçlerinin karbon ayak izini belirlemek için güç kullanımını, su tüketimini ve tedarikçi verilerini izlemelerine olanak tanır.

Ek olarak, bir makine veya üretim sürecinin bir kısmı başarısız olduğunda, onarım ve yenileme için göz önünde bulundurulmalıdır. Üretimle kapalı bir döngü içinde dijital bir üretim ikizine sahip olmak, arızaları önlemek için ekipmanın nerede değiştirileceği, hangi parçaların değiştirileceği ve onarım prosedürlerinin en iyi nasıl takip edileceği gibi kararlar alınmasına yardımcı olur.

Örneğin tekstil teknolojisi Spinnova, otomasyon ve dijital ikiz teknolojisini entegre ederek, operasyonları optimize ederek ve pazara sunma süresini azaltarak fiber üretimini hızlandırdı. Sanal devreye alma fabrika kurulumunu kolaylaştırırken, gerçek zamanlı veri analizi verimliliği artırdı, darboğazları tespit etti ve hammaddeden bitmiş elyaflara kadar tutarlı kalite sağladı. Enerji optimizasyonu operasyonlarını daha da güçlendirerek şirketin üretimini daha esnek ve uygun maliyetli hale getirdi. Siemens Xcelerator teknolojilerinden yararlanarak Spinnova sadece daha hızlı ölçeklendirmekle kalmadı, aynı zamanda sürdürülebilir üretim için yeni bir kriter belirleyerek verimlilik ve çevresel sorumluluğun tekstil endüstrisinde el ele gidebileceğini kanıtladı.