Teollisuus 4.0 eli neljäs teollinen vallankumous: Case-esimerkkejä valmistavasta teollisuudesta

Työskentelemme päivittäin edistyneen analytiikan projektien parissa alansa johtavissa valmistavan teollisuuden yrityksissä. Tässä listattuna aitoja case-esimerkkiä siitä, mitä voidaan saada aikaan, kun data ja automaatio saadaan pelaamaan yhteen.

#1: Leivän laadun parantaminen

Eräällä elintarvike-alan valmistajalla oli ongelmia leipien laadun kanssa, kuten väripoikkeamia ja huonoa leikkausta. He pyysivät asiantuntijamme apuun.

Analysoimme tuotantoprosessia ja olemassa olevaa dataa, kuten tietoja saapuneista materiaaleista ja koneiden käyttötiedoista.

Näin löysimme yhteyksiä raaka-aineiden ja lopputuotteiden välillä. Tämän tiedon avulla pystyimme optimoimaan koneiden käyttöä ja ohjaamaan prosessin eri vaiheita, mikä paransi laatua.

#2: Etikettien kiinnittämisen optimointi

Toisella elintarvike-alalla toimivalla yrityksellä oli ongelmia etikettien kiinnittymisen kanssa pullon valmistusprosessissa. Asiantuntijamme riensivät avuksi.

Datan avulla tunnistimme, että tietyntyyppiset etiketit eivät tarttuneet kunnolla pulloihin.

Tämän tiedon avulla liimauskonetta voitiin säätää automaattisesti lisäämään liimaa tietyntyyppisille etiketeille.

#3: Tuotannon pullonkaulojen tunnistaminen

Eräällä tuotevalmistajalla oli tavoitteena tuottaa 120 tuotetta tunnissa, mutta todellisuudessa tuotanto oli vain 70 tuotetta tunnissa.

Datan avulla analysoimme tuotantoprosessin eri vaiheiden kestoa ja tunnistimme pullonkaulat.

Tämän tiedon avulla tuotantoprosessia voitiin tehostaa ja saavuttaa tavoiteltu tuotantoteho.

#4 Takuukustannuksien leikkaaminen koneoppimisen avulla

Autoimme globaaleilla markkinoilla toimivaa traktorin valmistajaa tunnistamaan rikkoutumisvaarassa olevat traktorinosat koneoppimisratkaisulla.

Kaikki traktorit valmistetaan asiakkaan tilauksesta ja asiakkaan toiveiden mukaisesti, ja ne testataan kaikissa olosuhteissa niiden kestävyyden varmistamiseksi. Nyt yritys halusi tehostaa  tuotekehitysprosessiaan pystyäkseen tarjoamaan yhä korkeampilaatuisia tuotteita asiakkailleen maailmanlaajuisesti.

Rakensimme koneoppimisratkaisun ennustamaan kunkin traktorin osan takuukustannuksia. Ratkaisun avulla kriittiset parannuskohteet pystyy tunnistamaan entistä aikaisemmin.

Koneoppimismallin kehittämisessä on hyödynnetty erilaisia tietolähteitä, kuten anturitietoja ja takuukorjaustietoja. Niiden avulla on varmistettu ennustava ja oppiva analyysi, joka parantaa toiminnan yleistä tehokkuutta ja tuo kustannussäästöjä.

Katso asiakkaamme haastattelu projektista.

#5 Reaaliaikaisen datan hyödyntäminen säästöjen mahdollistamiseksi

Eräällä toisella tehtaalla, jossa oli useita tuotantolinjoja, kamppailtiin tuotannon optimoinnin kanssa.

Jokainen linja koostui monimutkaisesta sarjasta vaiheita, ja kokonaiskuvan hahmottaminen oli vaikeaa. Pullonkaulat ja tehottomuudet olivat yleisiä, mikä johti viivästyksiin ja lisäkustannuksiin.

Ratkaisuksi tähän ongelmaan kehitettiin IoT-pohjainen järjestelmä, joka keräsi dataa tuotantolinjojen eri vaiheista. Järjestelmä hyödynsi antureita, kameroita ja muita laitteita kerätäkseen tietoa esimerkiksi koneiden nopeudesta, lämpötilasta, tärinästä ja tuotteen laadusta.

Kerätty data keskitettiin ja analysoitiin tekoälyn avulla. Tekoäly tunnisti nopeasti pullonkaulat, eli ne vaiheet, jotka hidastivat koko linjan toimintaa. Lisäksi se tunnisti muita tehottomuuksia, kuten liian suuria varastoja tai tarpeettomia siirtoja.

Analyysin perusteella tekoäly ehdotti muutoksia tuotannon virtaukseen. Ehdotukset sisälsivät esimerkiksi koneiden nopeuden säätämistä, työvaiheiden uudelleenjärjestelyä ja materiaalien parempaa ajoitusta.

Muutokset toteutettiin automaattisesti ohjausjärjestelmän avulla. Järjestelmä valvoi jatkuvasti tuotantolinjoja ja teki tarvittavat säädöt reaaliajassa. Tämä varmisti, että tuotanto pysyi optimaalisena ja, että pullonkaulat eivät päässeet muodostumaan uudelleen.

Tämän järjestelmän ansiosta tehdas saavutti merkittäviä parannuksia tuotannon tehokkuudessa. Tuotantoaika lyheni, seisonta-aika väheni ja materiaalihukka minimoitiin. Lisäksi järjestelmä paransi tuotteiden laatua, kun prosessin hallinta tarkentui.

Reaaliaikaisen datan avulla voitiin tunnistaa ja poistaa tehottomuuksia, mikä johti merkittäviin säästöihin ja parempaan tuottavuuteen.

#6 Laadunvalvonnan tehostaminen ja automatisointi

Eräs valmistavan teollisuuden yritys kamppaili laadunvalvonnan kanssa. Perinteisesti laadunvalvonta oli manuaalista ja hidasta, mikä johti viivästyksiin ja lisäkustannuksiin. Lisäksi manuaalinen tarkastus oli altis inhimillisille virheille, mikä heikensi tuotteiden laatua.

Ratkaisuksi tähän ongelmaan kehitettiin automaattinen laadunvalvontajärjestelmä, joka hyödynsi kameroita, antureita ja tekoälyä. Järjestelmä asennettiin tuotantolinjalle, ja se keräsi jatkuvasti dataa tuotteista niiden valmistuksen aikana.

Kamerat ottivat kuvia jokaisesta tuotteesta eri vaiheissa, ja anturit mittasivat esimerkiksi tuotteen mittoja, painoa ja muita ominaisuuksia. Kerätty data syötettiin reaaliajassa tekoälyalgoritmille, joka oli koulutettu tunnistamaan virheet ja poikkeamat.

Tekoäly analysoi kuvia ja mittaustuloksia ja vertasi niitä ennalta määriteltyihin laatustandardeihin. Jos tuote ei täyttänyt vaatimuksia, tekoäly tunnisti virheen ja merkitsi tuotteen hylättäväksi.

Hylätyt tuotteet poistettiin automaattisesti tuotantolinjalta. Tämä varmisti, että vain laadukkaat tuotteet päätyivät asiakkaille. Lisäksi järjestelmä keräsi dataa virheistä ja niiden syistä, mikä auttoi yritystä parantamaan tuotantoprosessiaan ja ehkäisemään virheitä tulevaisuudessa.

Tämän automaattisen laadunvalvontajärjestelmän ansiosta yritys saavutti merkittäviä parannuksia tuotteiden laadussa ja tuotannon tehokkuudessa. Virheiden määrä väheni, tuotantoaika lyheni ja asiakastyytyväisyys parani. Lisäksi järjestelmä vähensi manuaalisen työn tarvetta, mikä vapautti työntekijöitä muihin tehtäviin.

#7 Sulatusuunin modifiointi älykkääksi anturidatan avulla

Eräällä perinteisellä teollisuuden alalla toimiva tehdas kohtasi merkittäviä haasteita suuren sulatusuuninsa lämpötilan hallinnassa.

Perinteisesti lämpötilaa säädettiin manuaalisesti, mikä johti suuriin vaihteluihin ja tehottomuuteen. Tämä ei ainoastaan kuluttanut liikaa energiaa, vaan myös heikensi lopputuotteen laatua.

Ratkaisuksi tähän ongelmaan kehitettiin edistyksellinen järjestelmä, joka hyödynsi tekoälyä ja koneoppimista. Uuniin asennettiin tiheä verkosto antureita ja kameroita, jotka keräsivät jatkuvasti dataa uunin sisäisestä tilasta. Tämä data sisälsi muun muassa lämpötilan, liekin kirkkauden ja materiaalin koostumuksen.

Kerätty data syötettiin reaaliajassa tekoälyalgoritmille, joka analysoi tiedot ja ennusti optimaalisen lämpötilan uunissa. Järjestelmä ei ainoastaan tehnyt ennusteita, vaan myös automaattisesti sääti uunin asetuksia, kuten polttoaineen syöttöä ja ilmanvaihtoa, saavuttaakseen ja ylläpitääkseen optimaalisen lämpötilan.

Tämän automaattisen ja älykkään lämpötilan hallinnan ansiosta tehdas saavutti merkittäviä etuja. Energiankulutus laski, koska uuni toimi tasaisemmin ja tehokkaammin. Samalla lopputuotteen laatu parani, kun lämpötilan vaihtelut vähenivät. Lisäksi prosessin automaatio vähensi manuaalisen työn tarvetta, mikä vapautti työntekijöitä muihin tehtäviin ja vähensi inhimillisten virheiden riskiä.