Problem
Producent chemikaliów zmagał się z ograniczeniami w procesie mieszania substancji – każda zmiana parametrów wiązała się z ryzykiem pogorszenia jakości lub zwiększenia kosztów. Próby optymalizacji na rzeczywistych liniach były kosztowne i czasochłonne.
Cel
Zwiększenie wydajności procesu mieszania substancji chemicznych poprzez testowanie zmian w środowisku cyfrowym, redukcja zużycia energii i skrócenie czasu produkcji.
Story
Aby rozwiązać problem, wdrożono system Digital Twin, tworząc wirtualny model procesu mieszania. Model dokładnie odwzorowywał maszyny, przepływy surowców i kluczowe parametry produkcyjne. Dzięki integracji z danymi IoT, model był stale aktualizowany w czasie rzeczywistym, co pozwalało prowadzić symulacje bez ryzyka wpływu na rzeczywistą produkcję.
Na podstawie wyników symulacji zoptymalizowano proporcje składników, prędkość mieszania i temperaturę. Okazało się, że niewielkie zwiększenie prędkości oraz obniżenie temperatury o 5°C umożliwia oszczędność energii i skrócenie czasu produkcji o 15%.
W skali roku dało to oszczędność 200 000 zł, a proces stał się stabilniejszy. Dodatkowo, cyfrowy bliźniak został wykorzystany do szkolenia operatorów, skracając czas wdrożenia nowych pracowników.
Rezultaty (KPI)
Dzięki wdrożeniu producent:
✅ Skrócił czas produkcji o 15%
✅ Osiągnął oszczędność roczną w wysokości 200 000 zł
✅ Poprawił kontrolę nad procesem produkcyjnym
✅ Przyspieszył szkolenie operatorów
Podsumowanie przebiegu wdrożenia
- Tworzenie cyfrowego modelu odzwierciedlającego kluczowe parametry procesu mieszania substancji.
- Integracja z IoT – zbieranie danych na temat temperatury, prędkości mieszania i przepływu surowców.
- Symulacja różnych scenariuszy pozwoliła na testowanie zmian bez ryzyka dla rzeczywistej produkcji.
- Optymalizacja procesu – analiza wykazała, że zmniejszenie temperatury o 5°C i zwiększenie prędkości mieszania skraca czas produkcji o 15%.
- Wdrożenie nowego modelu przyniosło oszczędności rzędu 200 000 zł rocznie oraz poprawiło stabilność procesu.
Zakres wdrożenia
- Tworzenie cyfrowych modeli: Wirtualne odwzorowanie maszyn i procesów
- Integracja z IoT: Automatyczne aktualizowanie modeli na podstawie danych w czasie rzeczywistym
- Analiza i testowanie: Symulacja scenariuszy w bezpiecznym środowisku
- Optymalizacja procesów: Wprowadzanie zmian na podstawie wyników symulacji
Technologie – główne i wspierające
⚙️ Digital Twin: Wirtualne modele procesów i maszyn
⚙️ Internet of Things (IoT): Czujniki zbierające dane w czasie rzeczywistym
⚙️ Big Data: Analiza dużych zbiorów danych w celu optymalizacji procesów