Page 139 - Model SMeART in smernice za poslovno sodelovanje med univerzo in gospodarstvom
P. 139
Prihodnji izzivi managementa
Slika 4.7 Vodstvene zmogljivosti industrijskega procesa (prirejeno po Moeuf idr., 2018)
Ponudba izdelkov in storitev je močno usmerjena v podatke in teme-
lji na zbiranju, spremljanju in analizi procesov ter odpira vrata novim in
inovativnim konceptom, kot je predvidevanje vzdrževanja, da s tem prepre-
čijo težave v proizvodnji. Sistem za spremljanje, opremljen s senzorji, ki
ustvarjajo ogromno podatkov o procesih, lahko te podatke primerja z zgo-
dovinskimi, razkrije vzorce in je sposoben napovedati napake ali ranljivosti
v proizvodnem okolju (analiza vibracij za odkrivanje napak, neuravnoteže-
nosti in druge napake, infrardeče tehnike za zaznavanje težav v električnih
mehanizmih itd.). Sprožijo se lahko hitri ukrepi, ki bodo povečali zaneslji-
vost proizvodnega procesa.
Stroji lahko celo zagotavljajo diagnozo na daljavo in ponujajo vzdrževal-
ne storitve s svojih lokacij, ti podatki pa so lahko koristni tudi za poznava-
nje pogojev delovanja strojev in za učenje iz tovrstnih podatkov (Khan in
Turowski, 2016).
Na operativni ravni se lahko podatki prenašajo v realnem času in lahko
vključujejo proizvodna naročila, nadzor proizvodnje (ključne proizvodne
metrike), vzdrževalne potrebščine, analizo podatkov ali pa se izvede karti-
ranje toka virtualnih vrednosti (Davies, 2017).
139
Slika 4.7 Vodstvene zmogljivosti industrijskega procesa (prirejeno po Moeuf idr., 2018)
Ponudba izdelkov in storitev je močno usmerjena v podatke in teme-
lji na zbiranju, spremljanju in analizi procesov ter odpira vrata novim in
inovativnim konceptom, kot je predvidevanje vzdrževanja, da s tem prepre-
čijo težave v proizvodnji. Sistem za spremljanje, opremljen s senzorji, ki
ustvarjajo ogromno podatkov o procesih, lahko te podatke primerja z zgo-
dovinskimi, razkrije vzorce in je sposoben napovedati napake ali ranljivosti
v proizvodnem okolju (analiza vibracij za odkrivanje napak, neuravnoteže-
nosti in druge napake, infrardeče tehnike za zaznavanje težav v električnih
mehanizmih itd.). Sprožijo se lahko hitri ukrepi, ki bodo povečali zaneslji-
vost proizvodnega procesa.
Stroji lahko celo zagotavljajo diagnozo na daljavo in ponujajo vzdrževal-
ne storitve s svojih lokacij, ti podatki pa so lahko koristni tudi za poznava-
nje pogojev delovanja strojev in za učenje iz tovrstnih podatkov (Khan in
Turowski, 2016).
Na operativni ravni se lahko podatki prenašajo v realnem času in lahko
vključujejo proizvodna naročila, nadzor proizvodnje (ključne proizvodne
metrike), vzdrževalne potrebščine, analizo podatkov ali pa se izvede karti-
ranje toka virtualnih vrednosti (Davies, 2017).
139
