Annons

INDUSTRIPRODUKTION: Så kan AI, IoT och realtidsdata bidra till att möta leveransstörningar och vässa förebyggande underhåll

”Samarbetet mellan VOLVO Trucks & Mack Trucks och SAS Institute kring fjärrdiagnostik och förebyggande underhåll har givit 70 % kortare diagnostider och 25 % snabbare reparationer.”
Att bygga upp lager som skydd mot leveransstörningar har blivit vanligt inom industrin. Detta har inte minst visat sig värdefullt i skenet av vad den globala instabiliteten under t ex COVID- och dagens kombinerade säkerhets- och tullkris kan ställa till med ifråga om störningar i logistik och leveranssystem. Saken är dock att detta fått ske till priset av låsta kapitalresurser och pressade marginaler.
Kan man komma runt problemen? Ja, hävdar i dagens artikel Duncan Bain, senior systemingenjör på SAS Institute. De senare är mest kända för sin programvara för dataanalys och artificiell intelligens (AI), som används för att hjälpa företag att fatta bättre beslut baserade på sina data, något som Volvo och Mack Trucks alltså utnyttjat. Att förutse och undvika produktionsstopp sparar både tid och pengar, samtidigt som det maximerar nyttan av befintlig utrustning, vilket de två ovan nämnda bolagen i den svenska lastbilskoncernen redan märkt av: Skillnaden har givit påtagliga förbättringar med betydligt snabbare reparationstider tack vare fjärrdiagnostik och avancerad dataanalys.
Duncan Bains poäng i är att man med hjälp av AI och IoT (AIoT) och bättre analys av tillgångars prestanda kan fatta mer träffsäkra beslut, minska behovet av överskottslager och maximera nyttan av befintlig utrustning.
”AIoT ger inte bara insikter i utrustningsprestanda utan hjälper också industrin att navigera utmaningar som höga energikostnader och arbetskraftsbrist. Sensorer och dataanalys kan förutse underhållsbehov och förlänga livslängden på maskiner,” noterar SAS systemspecialist och hävdar att många tillverkningsföretag förvisso, ”har kommit en bra bit på vägen i sin digitala omställning och använder i allt högre grad data som stöd i verksamheten. Men trots detta saknas ofta tillräcklig kunskap och analysförmåga för att fatta välgrundade beslut kring lagerhållning och investeringar. Resultatet är att många tillverkare tvingas prioritera lageruppbyggnad i stället för att arbeta med mer förutseende och flexibla modeller.”
Detta påverkar både kassaflödet och lönsamheten, särskilt i ett läge där höga energikostnader och brist på kvalificerad arbetskraft redan sätter press på marginalerna, hävdar Bain och pekar på att företag "därmed ställs inför ett dilemma: Ska kapitalet bindas upp i reservdelar och komponenter, eller ska man riskera att stå utan i en kritisk situation?"

För den tunga industrin är frågan särskilt viktig. En produktionsmaskin kan kosta miljoner och ha upp till ett halvårs leveranstid. Det är därför förståeligt att företag i god tid vill säkerställa att reservdelar och utrustning finns tillgängliga. Men detta leder i sin tur till att tillgångar som ännu inte ger något värde måste underhållas och servas.

”Vi ser redan hur AIoT förändrar hur tillgångar förvaltas och hur stillestånd minimeras,” konstaterar artikelförfattaren Duncan Bain och pekar på att SAS Institute i samarbetat med Volvo Trucks bidragit till att utveckla fjärrdiagnostik och förebyggande underhållstjänster med hjälp av IoT och AI.

Att skapa detaljerade insikter
Bättre beslut kan fattas om man har detaljerade insikter om hur befintlig utrustning faktiskt presterar. Genom att utrusta maskiner med sensorer och analysera den data som genereras i realtid kan företag få en tydligare bild av vilka tillgångar som fungerar väl och vilka som behöver bytas ut. Data om exempelvis driftstid, temperatur, vibrationer och energiförbrukning kan ge värdefull information om underhållsbehov och förväntad livslängd.
Med hjälp av AI och avancerad analys kan denna data omsättas i praktiskt beslutsunderlag. AI kan upptäcka mönster som annars går förlorade i stora datamängder. Det gör det möjligt att prioritera rätt underhåll i rätt tid och att förlänga livslängden på befintliga tillgångar – eller se när det är mer ekonomiskt att investera i ny teknik.

Volvo Trucks förbättrade fjärrdiagnostik, Remote Diagnostics, med en avancerad analysplattform från SAS, innebär att lastbilar med Volvomotorer levereras som standard med fabriksinstallerad telematikhårdvara. Denna anslutning ger Volvo proaktiv diagnostik och övervakning av kritiska felkoder för motor, transmission och efterbehandlingssystem.

AIoT ger snabbare svar
En växande trend är det som kallas AIoT, en kombination av AI och Internet of Things (IoT, sakernas intetnet). Tekniken ger företag möjlighet att analysera och agera på data från anslutna enheter i realtid. Med AIoT får man inte bara snabbare svar, utan även djupare insikter. Den kan även kombinera data från olika delar av verksamheten, exempelvis för att avgöra om en specifik maskin kan möta framtida efterfrågan, eller om produktionen bör justeras.
Vi ser redan hur AIoT förändrar hur tillgångar förvaltas och hur stillestånd minimeras. SAS Institute har exempelvis samarbetat med Volvo Trucks och Mack Trucks – båda är dotterbolag till Volvo AB – där vi bidragit till att utveckla fjärrdiagnostik och förebyggande underhållstjänster med hjälp av IoT och AI. Resultatet? 70 procent kortare diagnos­tider och 25 procent snabbare reparationer. Det ger både ökad tillgänglighet och nöjdare kunder i en bransch där varje timme i drift räknas.

Produktion av Mack Trucks MD-serie av medeltunga fordon vid anläggningen Roanoke Valley Operations (RVO) i Roanoke Valley, Virginia.

Inte bara relevant för den tunga industrin
Men AIoT är inte bara relevant för tung industri. Samma principer kan appliceras på konsumentprodukter. Med rätt teknik kan till exempel hushållsapparater förutse underhållsbehov och via en app meddela när det är dags att byta ut delar, innan något går sönder.

När AI utvecklas och IoT-lösningar blir allt mer utbredda, innebär AIoT ett nytt sätt att tänka kring förvaltning av tillgångar och kapital, logistik och affärsplanering. Det ger företag en mer heltäckande bild av hur tillgångar påverkar allt från försäljning till kundrelationer, och minskar behovet av att lagerhålla ”för säkerhets skull”.

Av Duncan Bain, Senior System Engineer på SAS Institute

Print Friendly, PDF & Email

Success Stories

Success Stories

Industriellt

Intressant på PLM TV News

Aktuell ANALYS

Aktuell Analys

Aktuell Analys

3D-printing

Block title