Najważniejsze informacje:
Zarządzanie produkcją - skomplikowana materia, zależna od wielu dynamicznych zmiennych.
Zarządzanie produkcją w dzisiejszych czasach nie jest łatwym zadaniem. Trudności nastręcza przede wszystkim zapanowanie na bardzo niepewnymi terminami dostaw poszczególnych komponentów oraz takie rozplanowanie czasu pracy, aby wykorzystanie infrastruktury produkcyjnej było jak najbardziej efektywne (mowa tutaj o takim skupieniu procesu produkcji w czasie, aby ogrzewanie, oświetlenie, czas pracy był jak najkrótszy względem zaplanowanych zadań).
Współczesne systemy zarządzania produkcją muszą więc w obszarze swojego działania być interdyscyplinarne, wykraczając poza sam proces produkcji, a inkorporować procesy logistyki produkcji, planowania zasobami ludzkimi, czy kontrolę jakości. Dodatkowo poza licznymi funkcjami o charakterze okołoprodukcyjnym, system, który wspólnie z naukowcami Politechniki Poznańskiej tworzymy będzie systemem o charakterze systemu inteligentnego, uczącego się. To zdolność do uczenia się wynika z ciągłej analizy dużej liczby danych historycznych (big data), którymi zapełnimy bazę danych, a które pochodzić będą z organizacji, w której system będzie wdrażany. To właśnie na bazie takich danych stworzona będzie wierna kopia hali produkcyjnej, nazwana digital twin, czyli cyfrowy bliźniak. Doświadczenia i wnioski płynące z analizy danych historycznych będą w ciągły sposób zestawiane ze standardami branżowymi oraz najlepszymi praktykami, tak aby w sposób ciągły identyfikować możliwości poprawy efektywności produkcji.
Technologie automatycznej identyfikacji (Auto-ID) w zarządzaniu produkcją.
Jednym z ważnych aspektów nowoczesnego zarządzania produkcją jest kontrola nad wydarzeniami dziejącymi się w hali produkcyjnej w czasie ich zaistnienia. Elementem, który umożliwia sprawowanie takiej właśnie kontroli jest zastosowanie technologii kodów kreskowych oraz tak zwanego machine vision. Kody kreskowe umożliwiają dokładne śledzenie produkcji w toku, raportowanie o kolejnych etapach produkcji, weryfikację czasów i postępu. Machine vision, czyli analiza obrazu w celu kontroli jakości procesów produkcyjnych to również element nowoczesnych technologii identyfikacyjnych, które umożliwiają przesyłanie danych do systemu zarządzania produkcją bezpośrednio z linii, czy gniazd produkcyjnych.
