”Data är en guldgruva – den innehåller redan alla svar på vad som fungerar och vad som behöver förbättras,” konstaterade vår seniora expertkonsult Per-Åke Södergren, tillika specialist inom Dataanalys och Machine learning.
Huvudområden för produktionsdata
Det finns fem centrala områden där data från produktionen kan användas:
- Prestandaoptimering: Identifiera ineffektiva processer och justera parametrar för att uppnå maximal effektivitet.
- Kvalitetssäkring: Försäkra att produktionen håller rätt kvalitet utan att skapa onödiga marginaler.
- Förebyggande underhåll: Planera underhåll baserat på realtidsdata för att minimera driftstopp.
- Kostnadseffektivisering: Minska resursslöseri genom att optimera utrustningens drift.
- Regulatorisk efterlevnad: Underlätta rapportering och säkerställa att industrin följer lagstadgade krav.
Varje område erbjuder stora möjligheter för företag att effektivisera sin verksamhet, samtidigt som kvaliteten och hållbarheten säkras.
Från magkänsla till datadrivna beslut
Traditionellt har produktionsbeslut ofta baserats på erfarenhet och magkänsla. Cecilia Jakobsson, affärsområdeschef på Plantvision Technology, förklarar:
”När jag jobbade som processingenjör hade vi ofta en intuitiv känsla av att något inte stod rätt till i produktionen. Det kunde vara ljudet eller lukten – men utan konkreta data var det svårt att övertyga andra om problemet.”
Med modern datainsamling och visualisering kan denna känsla nu stödjas av fakta. Per-Åke tillägger:
”Det handlar inte om en enda mätning, utan om att se på flera parametrar som tillsammans visar att något är på väg att gå fel. Genom att visualisera data kan operatörer agera i tid, innan problemen eskalerar.”
Modeller och simuleringar för optimering
Modellering och simulering spelar en central roll i att förutse och förbättra produktionsresultat. Genom att jämföra realtidsdata med en matematisk modell av optimal drift kan avvikelser identifieras tidigt.
”I dagens produktion får man ofta resultatet först efter ett halvt dygn. Med moderna modeller kan vi redan under pågående process få en fingervisning om vi är på rätt väg eller behöver justera något,” säger Per-Åke.
Detta tillvägagångssätt möjliggör finjusteringar av produktionsparametrar, vilket inte bara ökar produktiviteten utan även skapar förtroende för att gränsvärden hålls.
Underhåll som minskar kostnader och risker
Underhåll har traditionellt varit en av de största kostnadsposterna för industrin. Förebyggande underhåll baserat på data är en av de mest kostnadseffektiva strategierna. Cecilia påpekar:
”Vi underhöll ofta utrustning som egentligen fungerade perfekt, vilket inte sällan ledde till problem efteråt. Genom att istället förlita oss på data kan vi underhålla vid rätt tidpunkt och undvika onödiga ingrepp.”
Med hjälp av Machine learning kan mönster i produktionsdata identifieras och kopplas till potentiella haverier. Detta möjliggör att insatser görs innan utrustningen går sönder, vilket sparar både tid och pengar.
Energioptimering och hållbarhet
I en tid då energiåtgång och hållbarhet står högt på agendan spelar produktionsdata en viktig roll. Genom att optimera energianvändningen kan företag minska kostnader och miljöpåverkan. Per-Åke understryker:
”Det handlar om att utnyttja utrustningen på rätt sätt – inte för hårt, inte för lätt. Med moderna verktyg kan vi nu se hur produktionen ligger till i realtid och förhindra att vi överskrider gränser som leder till sanktionsåtgärder.”
Rapportering av miljö- och energidata har också blivit enklare tack vare automatiserade system, vilket avlastar personalen och säkerställer att kraven följs.
Slutsats: En datadriven framtid
Produktions- och processdata är nyckeln till att skapa en effektiv, hållbar och konkurrenskraftig industri. Genom att börja samla in och analysera data kan företag optimera processer, sänka kostnader och förbättra sin miljöprestanda.
Per-Åke avslutar: ”Om du inte redan samlar in data, börja nu. Och om du har data, börja utforska dess potential – värdena som kan upptäckas är fantastiska.”
