Jakie korzyści oferuje Big Data oraz temat analizy danych w przypadku intralogistyki?Dostawca systemów prezentuje inteligentne rozwiązanie do analizy danych, za pomocą którego można przetwarzać duże ilości danych, jakie pojawiają się na przykład podczas sortowania, oraz wizualizować wyniki.Dzięki uzyskanym w ten sposób informacjom można zoptymalizować procesy i ustalić czynności konserwacyjne z wyprzedzeniem oraz w najdogodniejszym momencie.

Grupa BEUMER prezentuje swój nowy sortownik BG Sorter Compact CB. Ten sortownik taśmowy poprzeczny jest bardzo kompaktowy i zapewnia zwiększenie przepustowości. Jest to możliwe między innymi dzięki analizie danych. „Dzięki koncepcji Data Analytics możemy w naszych sortownikach gromadzić duże ilości danych, analizować je w ukierunkowany sposób i odkrywać przy tym potencjał dla usprawnień” wyjaśnia Thomas Wiesmann, dyrektor sprzedaży systemów logistycznych w Grupie BEUMER w Beckum. Zdobyte w ten sposób informacje możemy wykorzystywać między innymi w tym celu, aby stale usprawniać działanie urządzenia, z wyprzedzeniem określać, kiedy jest potrzebna konserwacja lub też optymalizować zarządzanie systemem. Ma to pozytywny wpływ na koszty cyklu życia maszyny.

Dzięki Data Analytics Grupa BEUMER jest w stanie zwiększyć dostępność oraz wydajność swoich sortowników, co wiąże się z „uczeniem maszynowym”. „Decydujący jest przy tym ciągły dostęp do danych w czasie rzeczywistym z każdego obszaru urządzenia”, wyjaśnia Wiesmann. Cyfrowy bliźniak umożliwia szczegółowe monitorowanie przepływu materiałów lub też prowadzenie odcinków urządzenia. Dodatkowym wsparciem jest przy tym wizualizacja wyników. Użytkownik może użyć do tego celu na przykład kodów barwnych, aby uwidocznić między innymi wąskie gardła lub też – przy zastosowaniu filtrów czasowych – uwzględnić podczas analizy dane historyczne.

Konserwacja tylko wtedy, gdy jest potrzebna

Wsparcie w postaci analizy danych umożliwia określenie rzeczywistych godzin pracy oraz obciążeń. W związku z tym cykle konserwacji można dostosować do rzeczywistego obciążenia. Personel serwisowy wymienia na przykład dany podzespół dopiero wtedy, gdy jest to rzeczywiście konieczne, a nie w ramach ustalonego z góry cyklu.

Wiesmann jest przekonany o tym, że „sterowana za pomocą danych analiza będzie stosowana coraz częściej”. Już dzisiaj czujniki stanowią część każdego systemu i są w stanie generować oraz przetwarzać olbrzymie ilości danych. W związku ze zdobywanymi w ten sposób informacjami w dłuższej perspektywie mogą pojawić się dodatkowe usługi. Wiesmann myśli przy tym o wideokodowaniu w celu uczenia maszynowego. Możliwe jest jednakże również realizowane za pomocą chmury optyczne rozpoznawanie znaków, mające na celu przekształcanie zeskanowanych obrazów z tekstem w tekst nadający się do odczytu maszynowego.

Dokąd prowadzi ta podróż

„Niektórzy z naszych klientów korzystają już z Data Analytics” – zauważa Wiesmann. „W ten sposób monitorują oni niezawodnie swoje systemy i wykrywają z wyprzedzeniem, kiedy mógłby wystąpić błąd. Dzięki temu są oni w stanie przeprowadzać konserwację w najbardziej odpowiednim momencie czasowym.” A im lepiej przedsiębiorstwo zna stan eksploatacyjny maszyny, tym lepiej jest w stanie wykorzystać tę możliwość. Maszyna może dzięki tym danym nauczyć się uczenia – i zamiast jedynie rozpoznawać, że coś nie działa prawidłowo, na podstawie zdobytych informacji może również określić przyczynę. „System będzie potrafił w przyszłości samoczynnie wygenerować doskonale pasujący plan konserwacji” – prognozuje Wiesmann.

Data Analytics bazuje aktualnie zwłaszcza na dostępnych danych eksploatacyjnych, lecz w przyszłości pojawi się jeszcze więcej czujników i będą używane inne systemy, które mogą gromadzić jeszcze więcej danych. Sortownik będzie w przyszłości w stanie kształtować procesy w sposób ciągły bardziej inteligentnie oraz w większym stopniu w sposób zautomatyzowany. To oczywista przewaga w warunkach konkurencji dla każdego użytkownika.