P&G использует Интернет вещей и прогнозную аналитику для совершенствования подгузников Pampers

Гигант потребительских товаров обратился к Microsoft IoT и периферийной аналитике, чтобы в режиме реального времени собирать данные о производственных процессах, чтобы предвидеть надвигающиеся сбои до того, как они повредят подгузники.

Если есть предметы повседневного обихода, которые должны быть надежными, то подгузники наверняка входят в их число. Вот почему компания Procter & Gamble Co. делает все возможное, чтобы гарантировать качество своей продукции Pampers.

Но когда выбрасывание тысяч подгузников, поврежденных в процессе производства, становится повседневным явлением, необходимо что-то сделать, чтобы уменьшить прибыль. Именно тогда компания P&G решила использовать данные для улучшения своего бизнеса по производству подгузников.

«Мы всегда анализируем, каковы основные источники наших потерь и где дела могут пойти лучше», — говорит Джефф Критемейер, старший ИТ-директор подразделения Global Baby Care Services & Solutions компании Procter & Gamble, чья команда начала планировать решение в в конце 2021 года, чтобы исправить самые дорогостоящие производственные сбои, особенно те, которые повлияли на подгузники.

Подгузники изготавливаются из распушенной целлюлозы, пластика, абсорбирующих гранул и эластичных материалов, а на различных этапах высокомеханизированного производственного процесса используются различные процессы, такие как нанесение горячего клея и термосвязывание.

Но что-то идет не так, и когда это происходит, Procter & Gamble теперь использует свою платформу Hot Melt Optimization, чтобы выявить препятствия и вернуть процесс в нужное русло. Проект, принесший компании Procter & Gamble награду CIO 100 Award 2023 за инновации и лидерство в сфере ИТ, оказал огромное влияние на производственный сектор.

Технология Hot Melt Optimization использует запатентованный метод сбора данных с использованием собственных датчиков на сборочной линии, что в сочетании с прогнозной аналитикой Microsoft и облаком Azure для производства позволяет P&G производить идеальные подгузники за счет сокращения потерь из-за повреждений в ходе производственного процесса.

По оценкам P&G, с момента внедрения решения на 11 заводах было устранено 70% дефектных подгузников, которые необходимо утилизировать. Руководители не раскрывают точную сумму, сэкономленную каждую неделю, но она находится в пределах семизначного диапазона.

В процессе изготовления подгузников поток горячего клея подается из автоматического электромагнитного клапана с высокой точностью, чтобы обеспечить правильное застывание слоев подгузника.

«Во время процесса сборки подгузники проносятся по производственной линии на высоких скоростях, поэтому вам необходимо сверхточное нанесение клея-расплава», — говорит Критемейер, добавляя, что эти клеи безопасны для кожи человека.

Однако если температура и давление струи клея неточны или клей забивается в клапане и не устраняется вовремя, полученные подгузники необходимо утилизировать.

Чтобы решить эти проблемы, Procter & Gamble тесно сотрудничала с Microsoft для развертывания аналитической платформы Microsoft IoT и Edge, облака Azure для производства, а также датчиков IoT, периферийной аналитики и моделей машинного обучения.

Полученная платформа подвергалась пилотным испытаниям в течение девяти месяцев на одном заводе P&G, а затем была развернута на половине заводов P&G по производству Pampers в США.

По пути на один из таких заводов в Миссури Китермейер объяснил CIO.com, что комбинация Интернета вещей и периферийной платформы, датчиков и механизма правил периферийной аналитики успешно применяется для устранения аномалий давления и температуры, а также проблем с оборудованием клапанов, которые могут возникнуть в процесс изготовления подгузников.

«Команда проекта исследовала несколько алгоритмов, в том числе обучающие модели нейронных сетей, и обнаружила, что Microsoft AI Rules Engine добилась наилучших результатов», — добавил Китермейер.

На сборочной линии P&G использует промышленные контроллеры с программируемой логикой Rockwell и другие датчики для тщательного мониторинга и регистрации данных о температуре и давлении потока клея. Данные передаются в аналитические платформы и собственный код для выявления ошибок или аномалий, которые необходимо исправлять в режиме реального времени, не отключая производство. Это гарантирует, что производительность каждого предприятия превысит уровень, достигнутый до запуска оптимизации Hot Melt.