Экономика данных в промышленности

цифровизация производства

Экономика данных в промышленности

Экономика данных - что это?
В России для поддержки и развития экономики данных запущен национальный проект «Экономика данных и цифровая трансформация государства». Этот проект направлен на создание инфраструктуры для сбора, хранения и обработки данных, а также на внедрение цифровых технологий в различные отрасли, включая промышленность.

В рамках проекта планируется выделить значительные средства на развитие отечественных решений и технологий, что позволит российским предприятиям более эффективно использовать данные в своей деятельности.

Роль данных в промышленности

В промышленности данные предоставляют важные сведения о производственных процессах, ресурсах, потребностях клиентов и состоянии оборудования. С помощью данных можно анализировать ключевые показатели эффективности, прогнозировать спрос, оптимизировать производственные циклы и улучшать качество продукции. Промышленное предприятие, использующее данные, имеет больше возможностей оперативно реагировать на изменения, снижать затраты и внедрять инновации.
  • Улучшение эффективности процессов
    Анализ данных позволяет автоматизировать и оптимизировать производственные процессы, а именно снижать простои, прогнозировать потребности в ресурсах и планировать производства и делать производственные циклы более эффективными.
  • Принятие решений на основе данных
    Системы анализа данных обрабатывают огромные объемы информации и предоставляют руководителям аналитические отчеты и прогнозы, что позволяет принимать более точные и обоснованные решения.
  • Повышение качества продукции
    Данные помогают выявить отклонения от стандартов качества и проанализировать причины брака. Это позволяет быстрее реагировать на проблемы и улучшать качество конечного продукта.
  • Предиктивное обслуживание оборудования
    С помощью данных о работе оборудования можно прогнозировать возможные поломки и проводить техническое обслуживание до возникновения проблем. Это снижает затраты на ремонт и минимизирует простои.
Технологии в цифровизации промышленности
Современные технологии цифровизации меняют подход к управлению производственными процессами и обеспечивают предприятия новыми возможностями для повышения эффективности и гибкости.

Интернет вещей (IoT), большие данные (Big Data), машинное обучение и предиктивная аналитика помогают промышленным компаниям собирать и анализировать огромные объемы данных, улучшать прогнозирование, оптимизировать производственные процессы и снижать затраты и тд.

Кейсы цифровизации промышленности

АИС “Диспетчер” для цифровизации производства

Одним из инструментов, способствующих успешной цифровизации, является система мониторинга промышленности АИС "Диспетчер". Это комплексное решение объединяет возможности мониторинга, анализа данных, автоматизации и предиктивного управления, помогая предприятиям достигать новых уровней эффективности и качества.

АИС "Диспетчер" выполняет сразу несколько функций, которые делают её незаменимым инструментом на производстве:
  • Мониторинг в реальном времени
    Система позволяет отслеживать ключевые параметры работы оборудования, загруженность производственных линий и статус выполнения заказов.
  • Аналитика и отчёты
    Встроенные аналитические инструменты позволяют собирать и обрабатывать данные с производственных процессов, выдавая отчёты для принятия управленческих решений.
  • Предиктивное обслуживание
    Анализ данных об оборудовании помогает предсказывать возможные поломки и проводить техническое обслуживание до появления проблем.
  • Оптимизация ресурсов
    Система предлагает решения для рационального использования ресурсов, снижения затрат на сырьё и энергопотребление.

Как работает АИС "Диспетчер"?

Система АИС "Диспетчер" устанавливается на предприятия и интегрируется с существующими производственными и управленческими процессами. Основные этапы работы включают:
1
Сбор данных
АИС "Диспетчер" собирает данные с сенсоров и оборудования, отслеживая ключевые показатели производственного процесса. Система может подключаться к IoT-устройствам и базам данных, что обеспечивает комплексный мониторинг.
2
Анализ данных
Собранные данные обрабатываются с использованием алгоритмов машинного обучения и аналитики, что позволяет системе выявлять закономерности и предсказывать изменения в производстве.
3
Принятие решений
На основе анализа данных система формирует рекомендации для операторов и менеджеров. Например, если АИС "Диспетчер" предсказывает износ оборудования, она отправляет уведомление о необходимости технического обслуживания.
4
Автоматизация процессов
В случае обнаружения отклонений система может автоматически корректировать производственные параметры или предупредить оператора для предотвращения аварийных ситуаций.

Преимущества для предприятий

Использование АИС "Диспетчер" помогает компаниям повышать эффективность и снижать затраты, предоставляя мощные инструменты для управления и прогнозирования. Благодаря цифровому подходу к производственным процессам система помогает предприятиям оперативно реагировать на изменения, снижать риски простоев и поддерживать высокий уровень качества продукции.

Статьи