ベーキングにおける収量最適化による目標の拡張

多くの経営陣が収量の最適化に役立つAI/ML駆動の分析にこのデータを活用したいと考えている一方で、実際にはデータの3分の1が未使用のままです¹。データをより効果的に活用することで、機械レベルでの損失の特定や既存設備からの収量の最適化など、効率性と節約への新たな道筋が開かれます。

¹ 「第8回スマートマニュファクチャリング報告書」Rockwell Automation

OEEは非効率性が潜んでいる可能性のある箇所について貴重な洞察を提供します。しかし、その視点は多くの場合、機械レベルの問題に集中しており、シフト間、生産ライン間、製品タイプ間、または施設間で発生しうるより広範なパフォーマンスの変動を捉えることができません。収量を真に改善するためには、ベーカリーはより広範で統合された視点が必要です。

バッチ品質や包装からDataOpsまで、Rockwell Automationと当社のパートナーは、運用のあらゆる側面に対応する幅広いソリューションを提供しています。また、閉ループ制御を提供し、手動介入を排除するソリューションによって、自律型生産を可能にします。