Průmysl 4.0 jako příležitost pro budování chytré továrny Dr...

Průmysl 4.0 jako příležitost pro budování chytré továrny

Dr. Filová, Plánování značky

30. 11. 2016

2 Klíčové technologie

1 Od páry k digitalizaci

ŠKODA, Plánování značky PP, Dr. Filová, 30.11.20162

3 Nové příležitosti

4 Jádro chytré továrny







Co tvoří jádro chytré továrny ?


Vzdálenost mezi zákazníkem a výrobcem se zkracuje


Personalizace, vytváření produktů na míru, individualizace



Novou normalitu představuje

digitální svět


Přechod od starých hodnotových řetězců


Zdroj: Siemens, 2015

Přechod od starých hodnotových řetězců k novým, digitálně řízeným


1. Digitalizace a integrace vertikálních a horizontálních hodnotových řetězců

2. Digitalizace nabídky produktů a služeb

3. Digitalizace byznys modelů a zákaznického přístupu

PRŮMYSL 4.0

Digitalizace jako katalyzátor klíčových procesů

Zdroj: PWC Industry 4.0 – Building the digital enterprise, 2016

Data a analytika jako klíčová schopnost







Zdroj: Kuka Robotics, 2015

Autonomní roboti


Aditivní výroba


Rozšířená realita


Zdroj: Škoda ProGlove, 2016

Nositelné technologie


Umělá inteligence

https://www.google.cz/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad=rja&uact=8&ved=0ahUKEwjsq_Dhg6PQAhXCWRQKHc3WBrwQjRwIBw&url=https://itsquiz.wordpress.com/2016/05/24/artificial-intelligence-intro/&bvm=bv.138493631,d.d24&psig=AFQjCNH4o_4cHJg2t2_97dNHNSaXoin4uQ&ust=1479032487330211

https://www.google.cz/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad=rja&uact=8&ved=0ahUKEwjsq_Dhg6PQAhXCWRQKHc3WBrwQjRwIBw&url=https://itsquiz.wordpress.com/2016/05/24/artificial-intelligence-intro/&bvm=bv.138493631,d.d24&psig=AFQjCNH4o_4cHJg2t2_97dNHNSaXoin4uQ&ust=1479032487330211


Internet lidí / Internet of People


Internet věcí / Internet of Things


Průmyslový internet věcí / Industrial Internet of Things

Zdroj: GE Predix, 2016


Internet služeb / Internet of Services


Systémová integrace


Simulace

Zdroj: Siemens, 2016

24 ŠKODA, Plánování značky PP, Dr. Filová, 30.11.2016

Zdroj: Wmg Warwick, 2016


Zdroj: Siemens Tecnomatix


Zdroj: AVEVA Activity Visualisation Platform


Zdroj: Source: GE Brilliant Factory, 2015


Big Data



Cloud Computing



Kybernetická bezpečnost


Zdroj: Siemens Cyber Security Operation Centre, 2016

Počet patentů pro Průmysl 4.0 vzrostl za posledních 5 let 12-ti násobně


Zdroj: European Patent Office – Espacenet, 2016; IoT Analytics, 2016

Absolutní počet všech podaných patentových registracích vybraných technologií spojených s oblastí Průmysl 4.0 v letech 2010 – 2015,

konkrétně: rozšířená realita, 3D tisk, Big Data, systémová bezpečnost, humanoidní roboti, kyberneticko-fyzické systémy.

Počet patentů pro Průmysl 4.0 vzrostl za posledních 5 let 12-ti násobně



Detailní počet všech podaných patentových registracích vybraných technologií spojených s oblastí Průmysl 4.0 v letech 2010 – 2015,


2010 2011 2012 2013 2014 2015

Cloud computing 154 524 1540 1626 1617 1300

Rozšířená realita 138 376 883 772 1068 1227

3D tisk 2 9 22 137 624 1283

Big Data 11 7 11 91 458 909

Systémová bezpečnost 71 74 114 114 133 205

Humanoidní roboti 43 71 67 51 37 83

Kyberneticko-fyzické systémy 2 5 9 3 13 16

421 1066 2646 2794 3950 5107

Top technologie Průmyslu 4.0



Absolutní počet všech podaných patentových registracích vybraných technologií spojených s oblastí Průmysl 4.0 v letech 2010 – 2015,








Daty obohacené produkty


Zdroj: Amazon EMR, 2016

Data jako služba / Data as a Service


Zdroj: SIEMENS, 2016

Analytika jako služba / Analytics as a Service


Inteligentní výrobní stroje – Brückner Maschinenbau

Zdroj: Brückner, 2015


DA Engine na data nastavení strojů a kvality produktu

Real-time analytika, predikce, fleet learning a řízení

Přistup k řešení problému

Daty obohacená výroba

Stroje schopné předpovědět a zabránit výrobě zmetku

Redukce nakladu kvality, údržby opakované výroby

Koncept adaptivních výrobních systémů (stroj se dokáže

přizpůsobit změněným podmínkám)

Přidaná hodnota

Oblast / Koncový zákazník

Výroba strojů na folie do displejů, solárních panelů apod.

Provozovatel linek, kvalita, řízení výroby, údržba

Inteligentní výrobní stroje – Brückner Maschinenbau

Zdroj: Brückner, 2015


Six Sigma optimalizace diskrétní výroby – výrobce senzorů

Zdroj: SICKinsight, 2016


Data Mining – heuristická prognostika (metoda pokus

omyl) z 51,5 mil. datasetů minulých měření

Model trénován pomocí GLM a Random Forest metody


Značné urychlení výrobní a testovací fáze

Redukce kroků kalibrace sensoru o 99 %

Masivní snížení výrobních nákladů změnou metody

Nasazení SQL modelu skoro v reálném čase

Přidaná hodnota


Konečná fáze výroby sensorů (diskrétní masová výroba)

Řízeni a plánovaní výroby

Six Sigma optimalizace diskrétní výroby – výrobce senzorů

Zdroj: SICKinsight, 2016


Big Data ve středním podniku – Papierfabrik August Koehler SE


In-Memory technologie, SAP HANA, real-time analytika

DA Engine na data výroby, kvality (0,5 mil. t papíru za rok)


Optimalizace celého chodu od nákupu po prodej

Snížení nákladů na prostoje, údržbu, kvalitu

Administrativní zátěž redukována (ca. 100 uživatelů)

Uvolněna IT kapacita, min. potřeba IT poradenství (vnitřní

IT řeší pouze důležité problémy)

Přidaná hodnota


Celá výroba – proces podniku od nákupu až po fakturaci,

vnitřní i vnější zákazníci firmy

Big Data v středním podniku – Papierfabrik August Koehler SE


Big Data referenční architektura pro výrobní podniky – Saarstahl AG


iProdict referenční architektura, real-time analytika

DA Engine pro konti. výrobu, sběr kvalitativních dat


Data-driven Factory

iProdict – nová architektura MES systému

Předpověď momentu vzniku zmetků (ca. 30% produkce)

Snížení nákladů zmetkovitosti

Optimalizace záložních časů, zvýšení taktu

Přidaná hodnota


Celková výroba, válcovna, 500k t oceli

Kvalita, plánování a řízeni výroby, dispečink

Big Data referenční architektura pro výrobní podniky – Saarstahl AG


Inteligentní letecký provoz a prediktivní údržba – Taleris (GE Aviation a Accenture)

Zdroj: GE Aviation, 2016


DA Engine na analýzu dat (strojní, plánovací, logistická)

Vývoj vlastní BD platformy


Inteligentní digitální letecký provoz

Optimalizace cyklů údržby, zkrácení časů „na zemi“

Snížení nákladů na odškodnění (zpoždění, výpadek,

nouzové přistání) z technických důvodů

Následné zdokonalení výroby komponent letadel a motorů

Přidaná hodnota


Celkový letecký provoz a jeho prediktivní plánování

Letecké společnosti, servis pro letecké společnosti

Inteligentní letecký provoz a prediktivní údržba – Taleris (GE Aviation a Accenture)

Zdroj: GE Aviation, 2016







Podniky, které chtějí v budoucnu uspět,


Podniky, které chtějí v budoucnu uspět, budou muset přetvořit svoje myšlení


Podniky, které chtějí v budoucnu uspět, budou muset přetvořit myšlení lidí



Co tvoří jádro chytré továrny ?


Komunikace, vytváření inteligentních, mobilních a škálovatelných struktur

Big Data a datová analytika jako nástroj (nejen) pro optimalizaci výroby

Digitalizace a integrace dílčích hodnotových systémů do jednoho celku

Digitální dovednosti člověka, nepřetržitý proces učení a zdokonalování

CHYTRÁ

TOVÁRNA

Inovace výrobních technologií a procesů, hledání nových byznys modelů

Děkuji za pozornost

Date post:	13-Oct-2020
Category:	Documents
Upload:	others
View:	2 times
Download:	0 times

Průmysl 4.0 jako příležitost pro budování chytré továrny Dr...

Documents