Optymalizacja produkcji oparta na danych w firmie Rockfon

W wielu przemysłowych środowiskach produkcyjnych straty wydajności nie zawsze są widoczne. W obszarze automatyki przemysłowej straty te często pozostają ukryte, gdy dane produkcyjne są niekompletne lub subiektywne.

Wydajność zmienia się pomiędzy zmianami, przestoje pojawiają się bez jasnego wyjaśnienia, a inicjatywy optymalizacyjne często opierają się na doświadczeniu, założeniach lub ręcznym raportowaniu, zamiast na obiektywnych danych.

Rockfon, będący częścią grupy ROCKWOOL, stanął przed dokładnie takim wyzwaniem w swoim zakładzie produkcyjnym w Wijnegem. Jedna z linii produkcyjnych charakteryzowała się bardzo niestabilną wydajnością: niektóre zmiany przebiegały bez zakłóceń, podczas gdy inne były dotknięte częstymi i pozornie niewytłumaczalnymi przestojami. Ręczna rejestracja przestojów zapewniała jedynie częściowe i subiektywne informacje, co utrudniało identyfikację faktycznych przyczyn problemów.

Aby przejść od założeń do faktów, Rockfon potrzebował obiektywnych i wiarygodnych danych produkcyjnych.

TYPOWY POCZĄTKOWY POZIOM OEE

Gdy zachowanie produkcji nie jest mierzone w sposób obiektywny

POTENCJAŁ POPRAWY WYDAJNOŚCI

Dzięki obiektywnym danym produkcyjnym w czasie rzeczywistym

POPRAWA OEE W ROCKFON

Osiągnięta w ciągu jednego dnia – bez dodawania nowych maszyn

W środowiskach przemysłowych straty wydajności są często niedoszacowane, gdy zachowanie produkcji nie jest mierzone w sposób obiektywny.

Znaczna część strat efektywności wynika z krótkich zatrzymań, wahań prędkości oraz drobnych zakłóceń, które pozostają niewidoczne w ręcznym raportowaniu. W rezultacie działania usprawniające często opierają się na założeniach, a nie na faktach.

Uzyskanie obiektywnego wglądu w produkcję w czasie rzeczywistym jest zatem kluczowym pierwszym krokiem do stabilizacji wydajności i osiągnięcia trwałej poprawy efektywności, co dobrze ilustruje przykład Rockfon.

*Powyższy obraz ma charakter poglądowy i przedstawia wcześniejszy projekt zautomatyzowanej linii pakującej, opracowany przez ACE Belgium dla Rockfon. Optymalizacja OEE opisana w niniejszym artykule została wdrożona na innej linii sterowanej przekaźnikowo.*

Wyzwanie: niestabilna wydajność i niewidoczne przestoje

Rockfon produkuje metalowe profile do akustycznych systemów sufitowych z wykorzystaniem technologii profilowania rolkowego. Duże zwoje taśmy stalowej są formowane przez rolki prowadzące, cięte na wymaganą długość, a następnie kierowane do procesu pakowania.
Choć linia była mechanicznie zdolna do stabilnej produkcji, jej wydajność znacząco różniła się pomiędzy zmianami. Przyczyny pozostawały niejasne:

zdarzenia przestojowe były raportowane niespójnie
dane były subiektywne i niekompletne
część zakłóceń była zbyt krótka lub subtelna, by ją zauważyć
działania usprawniające opierały się głównie na doświadczeniu, a nie na pomiarach

Dodatkowo Rockfon mierzył się z ryzykiem typowym dla wielu firm produkcyjnych: stopniową utratą wiedzy operacyjnej wraz z przechodzeniem doświadczonych operatorów na emeryturę. Operatorzy z wieloletnim doświadczeniem intuicyjnie wiedzieli, kiedy wymagane jest smarowanie lub który komponent może powodować problemy, jednak wiedza ta była trudna do udokumentowania i przekazania w sposób systemowy.

Cel Rockfon był jednoznaczny:

przekształcenie intuicji i doświadczenia w obiektywną, mierzalną wiedzę produkcyjną.

We desperately needed objective data to identify the cause of the outage

Niels Hermans

Process Engineer, Rockfon

Od zachowania produkcji do danych

ACE project team at Rockfon, pictured in front of another production line for Rockfon.

by sprostać temu wyzwaniu, Rockfon zwrócił się do ACE Belgium. Bazując na wieloletniej współpracy, w tym wcześniejszych projektach pełnej automatyzacji linii pakujących dla Rockfon, ACE zaproponował pragmatyczne, oparte na danych podejście, skoncentrowane na niskoprogowej digitalizacji.

Zamiast wdrażania złożonego systemu MES lub wprowadzania istotnych zmian mechanicznych, pierwszym krokiem było uczynienie istniejącego zachowania produkcji mierzalnym.

Wspólnie z Siemens, firma ACE zaprojektowała rozwiązanie oparte na Industrial Edge Controller. Pomimo że linia była sterowana przekaźnikowo i pierwotnie nie posiadała PLC, możliwe było pozyskanie obiektywnych danych.

PLC został dodany wyłącznie jako kolektor danych. Zbierał sygnały elektryczne z czujników maszyny i przesyłał je do Industrial Edge Controller, przemysłowego komputera z własnym systemem operacyjnym, umożliwiającego uruchamianie aplikacji Siemens oraz aplikacji firm trzecich.

Dzięki platformie Siemens’ Industrial Edge Rockfon mógł rejestrować i wizualizować obiektywne dane produkcyjne w czasie rzeczywistym, uzyskując natychmiastowy wgląd w zachowanie i wydajność maszyn.

*Zdjęcie przedstawia zespół projektowy ACE w zakładzie Rockfon, sfotografowany przed inną linią produkcyjną z wcześniejszego projektu automatyzacji pakowania.*

With the Industrial Edge Controller, we can capture data even on a production line without an existing PLC

Koen Aerts

Senior Project Leader, ACE Belgium

Szybkie rezultaty dzięki obiektywnemu wglądowi

Efekty tego podejścia były widoczne niemal natychmiast.

W ciągu jednego dnia od wdrożenia:

wskaźnik OEE (Overall Equipment Effectiveness) wzrósł z 60% do 80%
Wydajność produkcji wzrosła o 33%
główne przyczyny przestojów stały się transparentne i możliwe do szybkiego usunięcia

Jedno z pierwszych spostrzeżeń wyraźnie pokazało wartość danych. Podczas ruchu narzędzi tnących konieczne było jednoczesne aktywowanie dwunastu małych przełączników. Dwa z nich były źle wyregulowane, co prowadziło do niepotrzebnych zatrzymań linii. Bez obiektywnych danych identyfikacja tej przyczyny byłaby niezwykle trudna.

Dzięki danym w czasie rzeczywistym Rockfon mógł szybko zlokalizować problem, wyeliminować niepotrzebne przestoje i ustabilizować produkcję.

To oparte na danych rozwiązanie zostało również wyróżnione w Siemens Best Application Contest 2025–2026, jako praktyczny przykład zastosowania przemysłowego.

The line’s output has increased dramatically, and this is just the beginning

Bart Verlinden

Head of Engineering, Rockfon

Wsparcie operatorów, a nie ich monitorowanie

Poza poprawą wydajności, podejście oparte na danych zapewniło również realne wsparcie operatorom na hali produkcyjnej. Dzięki lepszej widoczności procesu produkcyjnego operatorzy nie musieli już reagować wyłącznie w sposób reaktywny na przestoje.

System nie był postrzegany jako narzędzie kontroli, lecz jako praktyczne wsparcie, które ograniczało frustrację i umożliwiało szybsze oraz skuteczniejsze interwencje.

Poprzez uczynienie zachowania produkcji widocznym, Rockfon wykonał również istotny krok w kierunku zachowania wiedzy operacyjnej, przekształcając wieloletnie doświadczenie w dane, które mogą być współdzielone i ponownie wykorzystywane.

Krok w stronę cyfrowej fabryki

Projekt pilotażowy stanowi kontynuację szerszej strategii automatyzacji Rockfon’s Rockfon, która wcześniej obejmowała pełną automatyzację linii pakujących zaprojektowanych i wdrożonych przez ACE Belgium.
Dysponując wiarygodnymi danymi produkcyjnymi, Rockfon tworzy obecnie podstawy do dalszych usprawnień:

predykcyjne utrzymanie ruchu oparte na dodatkowych danych z czujników
standaryzowane raportowanie oraz porównywanie linii produkcyjnych
dokładniejszą analizę kosztów i budżetowanie
lepsze planowanie i efektywniejsze wykorzystanie zasobów

To, co rozpoczęło się jako ukierunkowany projekt pilotażowy oparty na danych, stało się kluczowym krokiem w stronę nowoczesnego, cyfrowo wspieranego środowiska produkcyjnego.

Inżynierskie podejście zamiast założeń

W wielu środowiskach produkcyjnych problemy z wydajnością są analizowane na podstawie założeń, doświadczenia lub pojedynczych obserwacji. Takie podejście często ogranicza się do leczenia objawów, a nie rzeczywistych przyczyn.

Przykład Rockfon pokazuje, w jaki sposób obiektywne dane produkcyjne mogą zmienić tę dynamikę. Uczynienie zachowania produkcji mierzalnym daje producentom uporządkowaną podstawę do diagnozowania problemów, stabilizacji wydajności i poprawy efektywności, także na istniejących, tradycyjnych liniach produkcyjnych w obszarze automatyki przemysłowej.

Inżynieria oparta na danych umożliwia podejmowanie lepszych decyzji.

Jasny wgląd wspiera świadome podejmowanie decyzji.

Lepsze decyzje prowadzą do trwałych wyników.

Chętnie pomożemy!

Chcesz dowiedzieć się, w jaki sposób ACE może pomóc Ci rozbudować moce produkcyjne w sposób przyszłościowy i zrównoważony?

Skontaktuj się z nami bezpośrednio