BMW повышает качество производства благодаря разумному использованию данных

На протяжении всей цепочки создания стоимости, которая возникает в ходе производства, дистрибуции, продажи и послепродажного обслуживания автомобиля, формируется огромный объём данных. Группа BMW оцифровывает их и объединяет в своём кластере Smart Data Analytics, чтобы, после соответствующего анализа, улучшить свою премиальную систему производства и повысить качество во всех областях производства и логистики.

Улучшения, внедрённые на основе данных, полученных непосредственно из процессов и систем, весьма положительно способствуют сокращению сроков поставки и производственных затрат. Группа BMW использует защищённую платформу IoT (Internet of Things, Интернет вещей) для быстрого и простого объединения огромного количества данных, поступающих от датчиков и процессов производства и логистики.

Благодаря этим данным Smart Data Analytics может проводить ещё более глубокий и полный анализ значительно быстрее, что облегчает внедрение новых решений существенно быстрее. Новые датчики IoT в сочетании с облаком и новыми технологиями Big Data снижают техническую сложность и затраты на внедрение новых решений в затронутых процессах.

«Сочетая опыт нашего персонала с новыми возможностями эффективной обработки больших объёмов данных, мы можем создавать точные прогнозы и проактивно оптимизировать процессы. Это ускоряет непрерывное совершенствование нашей производственной системы в соответствии с базовыми принципами бережливого производства и непрерывного улучшения», — указывает Кристиан Патрон, руководитель по инновациям и цифровизации производственной системы.

Прослеживаемость деталей — ключевой фактор сокращения потерь и простоев

Детали кузова изготавливаются из стальных рулонов весом 40 тонн и длиной почти три километра, которые разрезаются и формуются на прессах. Толщина стального листа, его поверхностная текстура, прочность и степень смазки неравномерны по всему рулону, и это может приводить к появлению трещин в деталях кузова из-за напряжения, которому они подвергаются в ходе производства. Благодаря анализу Smart Data Analytics на заводе в Регенсбурге лазер наносит метки на каждую линию реза каждой детали на рулоне, чтобы сократить пустые зоны, и одновременно присваивает каждой детали идентификатор. Благодаря этому процесс на прессах может быть точно настроен, чтобы уменьшить потери материала, а также для тонкой настройки производства каждой детали — при необходимости с дополнительной предварительной смазкой перед формовкой.

Идентификатор каждой детали сохраняется неизменным на всех последующих этапах производства кузова, к нему добавляется вся относящаяся к ней информация, что позволяет поддерживать её прослеживаемость в любой момент. Такая прослеживаемость облегчает работу специалистов по планированию BMW, которые оптимизируют процессы с помощью дополнительных алгоритмов. Так можно слегка изменять размеры деталей кузова для лучшей подгонки или нанесения краски на конкретный компонент. А благодаря точной настройке параметров пресса лучше используется сталь из рулонов, сокращается время простоя для анализа возможных сбоев, а количество произведённых бракованных деталей значительно меньше. Это ведёт к росту производительности и экономии затрат.

Использование прогнозных данных для снижения рисков поломок оборудования и производственных машин

Ещё одно полезное применение Smart Data Analytics, обладающее значительным потенциалом, — это способность прогнозировать риски поломок машин и оборудования в высокоавтоматизированных производственных зонах. Благодаря этому ремонтный персонал может лучше планировать вмешательства, избегая ненужных остановок производственных процессов.

Кроме того, предиктивное обслуживание на основе интеллектуального анализа тысяч реальных данных, получаемых непосредственно с датчиков и из производственных процессов, помогает устранять возможные риски поломок и, соответственно, экономить время и затраты на незапланированные остановки производства. Аналогично, прогнозный анализ позволяет лучше определять оптимальный момент для замены или подмены изнашивающихся деталей, используемых в производственных процессах, избегая риска поломок из-за износа при слишком позднем замене или значительных потерь ресурсов при слишком раннем.

Даже самый простой винт в производстве автомобиля даёт полезные данные, которые контролируются и используются Smart Data Analytics для анализа оптимизации. Группа BMW отслеживает и анализирует все резьбовые соединения, важные для безопасности её автомобилей. С июля 2017 года разработаны алгоритмы, анализирующие такие соединения более чем в 3 200 сборочных системах на всех производственных площадках Группы. Все кривые процесса затяжки болтов записываются и анализируются, что даёт точную информацию о качестве резьбовых соединений. Программа распознаёт неисправности и ошибки и показывает возможные их источники, что позволяет быстрее принимать меры по их устранению. Анализ кривых процесса также даёт информацию о моменте затяжки болтов и винтов.

«В автомобильном производстве каждая секунда на счету. Если деталь недоступна вовремя или система выходит из строя, производственный процесс замедляется и нарушает цепочку создания стоимости. Интеллектуальное использование производственных данных обеспечивает стабильный и эффективный процесс. Когда Smart Data Analytics получит обратную связь, которую могут дать данные наших клиентов, потенциал улучшения разработки и производства наших автомобилей будет огромным и очень быстрым», — заключает Кристиан Патрон.

https://www.youtube.com/watch?v=SUIcf2U6pu4