I projektet Digitala Stambanan utvecklar vi demonstratorer av den här typen för att testa funktionalitet, men även för att sprida kunskaper och erfarenheter från projektet vidare till andra företag och organisationer.

I arbetspaket 2 (WP2) tar vi fram en demonstrator för kvalitetsspårning, inriktad på att förbättra processen för rotorsaksanalys (RCA) i en värdekedja. Vår demonstrator består av en datasjö med en dashboard för att underlätta dataöverföring och lagring från verkstadsgolvet till kvalitetsteamen. Den tekniska lösningen innefattar också en IoT-plattform med en molnplattform så att datainsamling och lagring kan bli mer effektiv.

Rotorsaksanalys inom industrin

Rotorsaksanalys (RCA) är ett verktyg för att identifiera och åtgärda grundorsaker till störningar i system eller produktkvalitet, vilket stödjer industrin att uppnå motståndskraftiga och hållbara system [1]. Inom Digitala Stambanan [2] har vi bedömt de viktigaste egenskaperna hos RCA-processen i en verklig försörjningskedja bestående av tre företag. Det är värdefulla resultat som skapas av en RCA, men det är idag ofta en kostsam process som kräver mycket resurser och tid för att genomföras. Den stora utmaningen är att få data på plats för att utföra analysen och med begränsad data blir också RCA-processen begränsad. Med andra ord är uppskalning av RCA är fortfarande en utmaning på grund av komplexiteten i tillverkningsindustrins ekosystem och behovet av effektivare kunskapsöverföring. I WP 2 har vi adresserat denna fråga genom att kartlägga processen för att spåra information från ett företag till ett annat, vilket visas i figur 1. Med hänsyn till denna process och vår försörjningskedjas mognadsnivå föreslogs en övergång till en plattformsstrategi, vilket skulle kunna hjälpa kvalitetsteamen att få tillgång till data på ett enklare sätt.

Figur 1 Processen för kvalitetsinformation mellan företagen i värdekedjan.

Kollaborativa plattformar för att stödja RCA

Införandet av en digital plattformsstrategi i detta sammanhang utgör ett paradigmskifte, vilket underlättar snabbt datautbyte mellan olika användare och ökar digitaliseringsnivån för värdekedjor [3]. Det här tillvägagångssättet minskar avsevärt behovet av omfattande interaktioner, vilket förbättrar effektiviteten i RCA-arbetet genom datadelning och interoperabilitet [4]. Vi föreslår att integration mellan IoT- och molnplattformar etableras för att uppnå en enhetlig datasjö med spårbar information, vilket reducerar tiden för inhämtning av data och förbättrar den övergripande processeffektiviteten.

Figur 2 Plattformar som stöd för RCA i en värdekedja

Plan för implementering och Proof of Concept

Eftersom utformningen av nya affärsmodeller börjar med punktlösningar [5], är en strategisk färdplan avgörande för en framgångsrik implementering av plattformslösningar i värdekedjan. Detta innebär att förstå partnernas dynamik, IT-infrastruktur och definiera kunskapskrav för att möjliggöra önskade interaktioner. Vi följer här en färdplan bestående av en digital mognadsbedömning, intressentanalys, definition av prestandamått, implementering och empirisk validering. De första resultaten av detta tillvägagångssätt är avsedda att hjälpa till med datavisualisering och dashboard för att generera insikter för kvalitetsteamen som utför RCA på värdekedjenivå. Dock, som ytterligare konsekvenser möjliggör denna strategi också för ML/AI-algoritmer att tränas och för big dataanalys.

Figur 3 Implementeringsplan för demonstratorn.

Identifierade fördelar med lösningen

Det plattformsbaserade tillvägagångssättet, särskilt genom IoT och molnbaserade plattformar, kan förbättra RCA-processen genom att underlätta datautbyte och minska antalet steg för att utföra uppgifter. Detta tillvägagångssätt förbättrar insamling och integration av data över hela värdekedjan, vilket underlättar snabb RCA av störningar och kvalitetsproblem. IoT möjliggör insamling av realtidsdata och en koppling mellan enheter, medan molnplattformar erbjuder en skalbar miljö för att hysa en data sjö för spårbarhetsdata, vilket säkerställer effektiv datahantering och tillgänglighet. Tillsammans möjliggör de avancerad analys och AI-drivna insikter för proaktiv kvalitetskontroll och realtidsövervakning, vilket avsevärt förbättrar operationell effektivitet och spårbarhet.

Figur 4 Jämförelse av antalet interaktioner mellan system baserade på silos vs. plattformar

Med övergången till en plattformsstrategi tar vi itu med de traditionella hinder som begränsar effektiv datadelning och -analys inom industrin. Vårt mål är att demokratisera tillgången till värdefull information och därigenom skapa mer motståndskraftiga och självförbättrande produktionssystem. Demonstratorn som vi utvecklar inom Digitala Stambanan är bara början på denna resa.

Paolo Victor Lopes – WP-ledare, Chalmers Tekniska Högskola.

Sofia Encinales – Volvo Penta.

Läs mer om WP2 här.

Digitala Stambanan stärker svensk industri genom digitalisering av värdekedjor. Projektet är ett samverkansprojekt finansierat av Vinnova och medverkande bolag. Arbetet pågår nu i två spår genom de strategiska innovationsprogrammen PiiA (Processindustriell IT & Automation) som driver projektet Digitala Stambanan IndTech och Produktion2030 som driver projektet Digitala Stambanan Produktion.

Referenser:

[1] Ito, Adriana. (2023). Root cause analysis for resilient production systems. ISSN 0346-718X. New serial no: 5287. Doctoral thesis at Chalmers University of Technology.

[2] Chalmers University of Technology – Division of Production Systems. (2021). Digitala Stambanan Project. https://digitalastambanan.se/

The assessment has already been applied in over 70 industries […].

[3] Schuh, G., Anderl, R., Dumitrescu, R., Krüger, A., & ten Hompel, M. (2020). Using the Industry 4.0 maturity index in the industry. Current Challenges, Case Studies, and Trends. Acatech COOPERATION.

[4] Parker, G. G., Van Alstyne, M. W., & Choudary, S. P. (2016). Platform revolution: How networked markets are transforming the economy and how to make them work for you. WW Norton & Company.

[5] Srai, J. S., Parker, G., Bärring, M.,… & Schönfuß, B. (2022). Unlocking Business Model Innovation through Advanced Manufacturing. In World Economic Forum, White Paper.