การเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำแบบเรียลไทม์ในกระบวนการทำงานของเครื่องท่อเกลียว

การตรวจสอบและควบคุมแบบเรียลไทม์เพื่อเพิ่มความชัดเจนในกระบวนการ

ระบบ SCADA ช่วยปรับปรุงการดูแลการดำเนินงานของเครื่องจักรผลิตท่อแบบเกลียวอย่างไร

ระบบ SCADA ซึ่งย่อมาจาก Supervisory Control and Data Acquisition ช่วยให้โรงงานสามารถติดตามรายละเอียดที่สำคัญได้แม่นยำถึงระดับเศษส่วนของวินาทีในกระบวนการผลิตท่อแบบเกลียว ระบบนี้ทำการตรวจสอบสิ่งต่างๆ เช่น ความขนานของรอยเชื่อม (มีความแม่นยำประมาณ 0.2 มม.) และสถานะของแรงตึงแถบโลหะตลอดขั้นตอนการผลิต เมื่อข้อมูลทั้งหมดเหล่านี้รวบรวมมาจากเซ็นเซอร์ประมาณ 150 ตัวในแต่ละสายการผลิต จะช่วยลดข้อผิดพลาดที่เกิดจากการตรวจสอบด้วยมือลงได้เกือบ 4 ใน 5 กรณี ตามข้อมูลจากอุตสาหกรรม ผู้ปฏิบัติงานจะเห็นข้อมูลทั้งหมดแสดงอยู่บนหน้าจอเดียว ทำให้สามารถเฝ้าติดตามแรงดันไฮดรอลิกที่อยู่ระหว่าง 300 ถึง 500 บาร์แบบเรียลไทม์ รวมทั้งทราบตำแหน่งของลูกกลิ้งในแต่ละช่วงเวลาได้ รายงาน Automation Insights ปี 2023 ได้เน้นย้ำว่า การผสานรวมระบบที่คล้ายกันนี้ถือเป็นแนวโน้มสำคัญที่กำลังแพร่หลายไปทั่วภาคการผลิต

การผสานรวมเซ็นเซอร์ IoT และการประมวลผลข้อมูลแบบ Edge Computing เพื่อการประมวลผลข้อมูลแบบทันที

เมื่อเซ็นเซอร์ของไอโอทีถูกรวมกับฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ขอบ ขอบประมาณ 85% ของความสั่นสะเทือนความถี่สูงทั้งหมด (เรากําลังพูดถึงตัวอย่างที่เก็บทุก 20 ไมโครวินาที) ถูกประมวลผลตรงที่โรงงานแทนที่จะถูกส่งไปยังคลาว ตามการทบทวนเทคโนโลยีการผลิตปี 2023 นี้ลดเวลารอการวิเคราะห์ข้อมูลลงประมาณสองส่วนสาม แล้วมันจะหมายถึงอะไรในจริง เมื่อความหนาของวัสดุเริ่มเปลี่ยนแปลงระหว่างการผลิต ผู้ใช้งานสามารถปรับความดันของม้วนการผลิตได้ทันที ซึ่งทําให้ทุกอย่างอยู่ในระดับที่ถูกต้อง โดยปกติไม่เกิน +หรือ -1.2 มิลลิเมตร บางคนได้ทําการศึกษาเมื่อปีที่แล้ว ดูว่า AI ช่วยให้กระบวนการผลิตดีขึ้นอย่างไร พวกเขาพบอะไรที่น่าสนใจ ระบบคอมพิวเตอร์ขอบเหล่านี้สามารถหาได้ว่าเมื่อกระดูกขาบบวนออกมาจากรูปร่าง แล้วปรับตามไป ผลลัพธ์? ขยะที่เสียหายน้อยลง ประมาณการประหยัด 120 ดอลลาร์ต่อ 1 ตันของที่ผลิต

การศึกษากรณี: การลดเวลาตอบสนอง 40% ด้วย SCADA ในหน่วยงานยุโรป

ผู้ผลิตท่อสไพร่ชาวยุโรปหนึ่ง ได้กําจัดเวลาหยุดทํางาน 320 ชั่วโมงต่อปี โดยการบูรณาการกล้องถ่ายภาพความร้อนในแพลตฟอร์ม SCADA ของพวกเขา อัลการิทึมการเรียนรู้เครื่องจักรตรวจจับความเบี่ยงเบนของอุณหภูมิโซนผสมที่เกินขั้นต่ํา ± 15 °C ไวกว่าการติดตามด้วยมือ 22 วินาที ทําให้มีการแก้ไขอัตโนมัติที่ช่วยปรับปรุงความสม่ําเสมอในการผลิตเพิ่มขึ้น 19%

อัตโนมัติในการปั่นท่อสไพร่เพื่อผลิตคุณภาพที่คง

การรักษาความเป็นแบบเดียวกันของสอยผ่านการควบคุมปารามิเตอร์และระบบวงจรปิด

การผลิตท่อสไพร่ในปัจจุบันพึ่งพาการใช้ระบบวงจรปิดอัตโนมัติ ที่ทําให้ขีดผสมมีความละเอียดสูงสุดในระดับใต้มิลลิเมตร เครื่องจักรจะตรวจสอบอยู่ตลอดเวลา 3 ปัจจัยหลักระหว่างการผสม: ความเร็วของสายไฟเข้าต่อ (ประมาณ 6 ถึง 12 เมตรต่อนาที) ความแรงกระชับของวงจร (โดยทั่วไประหว่าง 22 ถึง 32 โวลต์) และความเร็วของไฟไฟตามสาย (ประมาณครึ่งเมตร ถึง 1.2 เมตร เลขทั้งหมดนี้ถูกปรับโดยอัตโนมัติ ผ่านเซ็นเซอร์ที่ติดตั้งไว้ ทําให้ทุกอย่างอยู่ในระยะแค่ +หรือ -0.5% ของค่าเป้าหมาย การศึกษาล่าสุดจากสมาคมสายไหม้อเมริกัน เมื่อปี 2023 แสดงว่ามีบางอย่างที่น่าประทับใจเช่นกัน โรงงานที่เปลี่ยนไปใช้ระบบอัตโนมัติแบบนี้ เห็นความแตกต่างของความสูงของมงคลการผสมผสานลดลงเกือบสองส่วนสาม เมื่อเทียบกับวิธีการที่ใช้มือแบบโรงเรียนเก่า ซึ่งทําให้มีความแตกต่างทั้งหมด ในการตอบสนองกับมาตรฐาน API 5L และ ISO 3183 ที่เข้มงวด ที่ท่อท่อต้องปฏิบัติตาม

กลับคืนข้อมูลที่ขับเคลื่อนโดย AI และการกําหนดความกระชับอัตโนมัติเพื่อลดความบกพร่อง

ระบบปั่นแบบทันสมัยใช้เครื่องมือ CNN ที่เรียกว่าเครือข่ายประสาทแบบคลุมคลุม เพื่อดูสภาพของสับในเวลาจริง พวกมันสามารถพบปัญหา เช่น ขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมขุมข เมื่อมันพบว่ามีอะไรผิดปกติ ระบบจะปรับความแรงดันโดยอัตโนมัติ ผ่านไฟฟ้าที่ควบคุมโดยไทริสเตอร์ ที่เราทุกคนรู้จักและรัก ตามข้อมูลของ NIOSH เมื่อปีที่แล้ว ร้านค้าที่นําวิธีการผสมผสานนี้มาใช้ มีปัญหาน้อยลงประมาณ 41 เปอร์เซ็นต์ เมื่อมันมาถึงการตรวจเชิงรังสีของพวกเขา และอย่าลืมเงินที่ประหยัดไปอีกด้วย ราวๆ 152,000 ดอลลาร์ต่อปี สําหรับแต่ละสายการผลิตเอง ทําให้เทคโนโลยีนี้คุ้มค่าสําหรับผู้ผลิตหลายคน

การศึกษากรณี: การปรับปรุงความสมบูรณ์แบบของสอย 35% ในโรงงานอเมริกาเหนือ

ผู้ผลิตท่อสไพร่ชั้นนําประสบความสําเร็จ 98.4% การผสมผสานที่ไม่มีความบกพร่องหลังจากปรับปรุงระบบที่ใช้พลังงาน AI ควบคู่เครื่องพลังงาน Miller Auto-ContinuumTM กับหุ่นยนต์ Fanuc ARC Mate® ผลสําคัญใน 12 เดือน

การลงทุน 2.1 ล้านดอลลาร์ถูกคืนภายใน 14 เดือน เนื่องจากการลดการทํางานใหม่และเร่งวิ่งวัฏจักรการรับรอง ASME B31.4

การลดเวลาหยุดทํางานด้วยการตรวจสอบแบบคาดการณ์และตามสภาพ

ค่าใช้จ่ายของเวลาหยุดทํางานที่ไม่ได้วางแผนในการทํางานของเครื่องจักรท่อสไพร่

เวลาหยุดทํางานที่ไม่ได้วางแผนทําให้การกําหนดการผลิตถูกขัดขวาง และสามารถทําให้อุปกรณ์หลอดสไพร่ขนาดกลางเสียค่าใช้จ่ายสูงถึง 500,000 ดอลลาร์ต่อปี (Ponemon 2023) การหยุดงานเหล่านี้มักจะเกิดการช้าลงในลําดับล่าง ที่ส่งผลต่อการตรวจสอบการเคลือบและคุณภาพ ทําให้ผลกระทบทางการเงินเพิ่มขึ้นอย่างมาก

การวิเคราะห์เชิงทำนายและเซ็นเซอร์ตรวจจับการสั่นสะเทือนเพื่อการตรวจสอบความผิดปกติแต่เนิ่นๆ

ระบบการทำนายแบบทันสมัยรวมเซ็นเซอร์ตรวจจับการสั่นสะเทือนกับการประมวลผลข้อมูลขอบ (edge computing) เพื่อตรวจจับความผิดปกติแบบเรียลไทม์:

• การวิเคราะห์ความถี่ ระบุรูปแบบที่ผิดปกติในแบริ่งของมอเตอร์
• การถ่ายภาพทางความร้อน ตรวจจับการร้อนเกินในระบบติดตามรอยเชื่อม
• ค่าเกณฑ์เชิงอัลกอริทึม กระตุ้นการแจ้งเตือนเมื่อค่าเบี่ยงเบนเกิน 15% จากค่าฐาน

แนวทางนี้ช่วยลดการแจ้งเตือนเท็จลง 60% เมื่อเทียบกับการบำรุงรักษาตามเวลาแบบดั้งเดิม

กรณีศึกษา: การตรวจจับความล้มเหลวของแบริ่งล่วงหน้า 72 ชั่วโมงก่อนเกิดการเสียหาย

ผู้ผลิตท่อรายหนึ่งในยุโรปได้นำเซ็นเซอร์ตรวจจับการสั่นสะเทือนมาผสานเข้ากับระบบ SCADA จนประสบผลสำเร็จดังนี้:

• การแจ้งเตือนล่วงหน้า 72 ชั่วโมง ก่อนเกิดความเสียหายของแบริ่ง 93%
• ลดเวลาการหยุดทำงานที่ไม่ได้วางแผนไว้ลง 40%
• ประหยัดรายปีได้ 220,000 ดอลลาร์จากการหลีกเลี่ยงการซ่อมฉุกเฉิน

ผลลัพธ์เหล่านี้เกิดขึ้นได้จากแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ที่ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลการสั่นสะเทือนย้อนหลัง 18 เดือน

การผสานการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์เข้ากับโครงสร้าง SCADA และ MES

การผสานระบบอย่างไร้รอยต่อกับระบบบริหารการผลิต (MES) ทำให้เกิดประโยชน์ในการดำเนินงานที่วัดได้:

การนำข้อมูลเชิงคาดการณ์มาผสานไว้ในแดชบอร์ดของผู้ปฏิบัติงาน ทำให้มั่นใจได้ว่ามีการปฏิบัติตามกำหนดการบำรุงรักษาถึง 98% โดยไม่กระทบต่ออัตราการผลิต

การเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบและโครงสร้างเครื่องจักรเพื่อให้ได้อัตราการผลิตสูงสุด

การลดจุดติดขัดด้วยสถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์และการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการรีดขึ้นรูปต่อเนื่อง

เครื่องผลิตท่อเกลียวได้รับประโยชน์อย่างมากจากรูปแบบการออกแบบแบบโมดูลาร์ เนื่องจากสามารถเปลี่ยนแปลงระหว่างเส้นผ่านศูนย์กลางและเกรดเหล็กต่างๆ ได้โดยไม่จำเป็นต้องมีการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างหลัก ตามรายงานการศึกษาล่าสุดที่ตีพิมพ์ในวารสาร International Journal of Advanced Manufacturing เมื่อปี 2023 พบว่าเมื่อผู้ผลิตแยกสถานีขึ้นรูปลูกกลิ้งออกจากหน่วยเชื่อม ระยะเวลาในการเปลี่ยนชุดผลิตจะลดลงประมาณ 30% ส่งผลให้มีความแตกต่างอย่างชัดเจนในสายการผลิตที่เวลาคือเงินทอง สำหรับผู้ที่กังวลเรื่องความแม่นยำ ระบบสมัยใหม่ในปัจจุบันได้รวมการตรวจสอบระยะห่างของลูกกลิ้งแบบเรียลไทม์พร้อมฟีเจอร์ชดเชยด้วยไฮดรอลิก เทคโนโลยีเหล่านี้ทำงานร่วมกันเพื่อรักษาระดับความคลาดเคลื่อนของความหนาไว้ภายในเพียง 0.15 มม. ซึ่งเป็นไปตามข้อกำหนดที่เข้มงวดตามมาตรฐาน API 5L ความแม่นยำระดับนี้ไม่ใช่แค่น่าประทับใจในแง่เทคนิคเท่านั้น แต่ยังจำเป็นอย่างยิ่งสำหรับการประยุกต์ใช้งานในอุตสาหกรรมหลายประเภทในปัจจุบัน

ดิจิทัลทวินสำหรับการจำลองการตั้งค่าเครื่องจักรก่อนการนำไปใช้งาน

การสร้างต้นแบบเสมือนช่วยลดความเสี่ยงในการติดตั้งลงได้ถึง 60% เมื่อเทียบกับวิธีลองผิดลองถูก ผู้ผลิตชั้นนำใช้เทคโนโลยีดิจิทัลทวินเพื่อจำลองการตั้งค่าแม่พิมพ์แกนภายใต้เงื่อนไขวัสดุมากกว่า 15 รูปแบบ ซึ่งช่วยระบุจุดที่อาจเกิดการขัดข้องในเส้นทางการป้อนแถบขดลวดได้อย่างแม่นยำ การตรวจสอบล่วงหน้านี้ช่วยลดการหยุดทำงานที่ไม่คาดคิดระหว่างการเปลี่ยนผลิตภัณฑ์ให้น้อยที่สุด

กรณีศึกษา: เพิ่มอัตราการผลิตได้ 22% ผ่านระบบแม่พิมพ์แกนที่ออกแบบใหม่ในประเทศตุรกี

ผู้ผลิตในตุรกีที่ต้องตอบสนองความต้องการท่อส่งก๊าซธรรมชาติ ได้อัปเกรดระบบแม่พิมพ์แกนของตนด้วยตัวนำแนวที่มีลักษณะค่อยๆ แคบลงและเครื่องกระตุ้นหลายแกน ทำให้สามารถขึ้นรูปแบบเกลียวอย่างต่อเนื่องที่ความเร็ว 28 เมตร/นาที พร้อมลดข้อบกพร่องคลื่นขอบลงได้ 41% การวัดประสิทธิภาพโดยรวมของเครื่องจักร (OEE) หลังการอัปเกรดแสดงให้เห็นว่ามีความสามารถในการใช้งานอยู่ที่ 92% ในระหว่างการดำเนินงาน 24/7

การใช้ระบบการดำเนินงานการผลิต (MES) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของเครื่องจักร (OEE) สูงสุด

การเก็บข้อมูลการผลิตอย่างละเอียดเพื่อระบุความสูญเสียที่แฝงอยู่

ระบบการดำเนินงานการผลิต หรือที่เรียกว่า MES เป็นสั้น ๆ ช่วยให้บริษัทต่าง ๆ เห็นภาพรวมของกระบวนการผลิตท่อแบบเกลียวได้ดีขึ้นอย่างมาก ระบบเหล่านี้จะคอยติดตามสิ่งต่าง ๆ เช่น ระยะเวลาที่ใช้ในแต่ละรอบการผลิต ปริมาณพลังงานที่ใช้ไป และช่วงเวลาที่เริ่มปรากฏข้อบกพร่อง การศึกษาเมื่อไม่นานมานี้ได้พิจารณาโรงงานจำนวนหกแห่งในปี 2024 และพบข้อมูลที่น่าสนใจ: เกือบร้อยละหนึ่งในสามของผลผลิตที่สูญเสียไปเกิดจากการหยุดชะงักเล็ก ๆ น้อย ๆ ที่ใช้เวลาน้อยกว่าสามนาที แม้ฟังดูเหมือนไม่มีนัยสำคัญ แต่ความสูญเสียนี้สะสมได้อย่างรวดเร็ว ข่าวดีก็คือ MES สามารถช่วยระบุปัญหาเหล่านี้ได้ เพราะระบบดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์จากแหล่งต่าง ๆ มารวมกัน ซึ่งรวมถึง PLC, ระบบตรวจสอบด้วยกล้อง และอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตที่เราเรียกว่าเครื่องมือ IoT เมื่อผู้ปฏิบัติงานเห็นข้อมูลที่เข้ามา พวกเขาสามารถเข้าแทรกแซงได้ตั้งแต่เนิ่น ๆ และแก้ไขปัญหาเล็ก ๆ ก่อนที่จะกลายเป็นปัญหาใหญ่ในภายหลัง

MES บนคลาวด์สำหรับการเปรียบเทียบผลการดำเนินงานระหว่างโรงงานและการควบคุมแบบรวมศูนย์

แพลตฟอร์ม MES ที่ใช้คลาวด์ช่วยให้สามารถเปรียบเทียบประสิทธิภาพข้ามสายการผลิตหลายสายได้ สถานประกอบการที่ใช้ระบบรวมศูนย์สามารถลดของเสียจากวัตถุดิบได้ 18% ผ่านการแจ้งเตือนสต็อกอัตโนมัติและกระบวนการที่ได้มาตรฐาน (Rishabhsoft, 2023) แดชบอร์ดแบบเรียลไทม์ยังสนับสนุนการจัดสรรทรัพยากรแบบไดนามิก—เช่น การเปลี่ยนเส้นทางคำสั่งซื้อในช่วงเวลาที่หยุดทำงาน—พร้อมทั้งรักษารายงานตรวจสอบที่สอดคล้องตามมาตรฐาน ISO 9001

กรณีศึกษา: เพิ่มค่า OEE จาก 68% เป็น 85% ภายในหกเดือน

ผู้ผลิตท่อเหล็กกล้ารายหนึ่งในอเมริกาเหนือ พบว่าประสิทธิภาพโดยรวมของเครื่องจักร (OEE) เพิ่มขึ้นประมาณ 25% ภายในระยะเวลาเพียงหกเดือน หลังจากที่พวกเขาผสานระบบการดำเนินงานการผลิต (MES) เข้ากับซอฟต์แวร์การวางแผนทรัพยากรระดับองค์กร (ERP) พร้อมด้วยเทคโนโลยีการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์บางส่วน สิ่งที่เกิดขึ้นนั้นน่าสนใจมาก เพราะระบบได้แจ้งเตือนอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับปัญหาที่เกิดซ้ำที่รอยเชื่อมแบบเชื่อมโลหะ และในที่สุดพบว่าสาเหตุมาจากความชื้นที่เปลี่ยนแปลงในโซนการขึ้นรูป ทีมวิศวกรรมจึงติดตั้งระบบควบคุมสภาพอากาศแบบวงจรปิดเพื่อให้สภาพแวดล้อมมีความเสถียร นอกจากนี้ยังมีอีกประเด็นหนึ่งที่น่าสนใจ นั่นคือ ความแตกต่างของผลการดำเนินงานระหว่างกะการทำงานต่างๆ ในแง่ของ OEE ลดลงอย่างมาก จากประมาณ 22% เหลือเพียง 6% เท่านั้น หลังจากที่พวกเขาผูกข้อมูลตัวชี้วัดผลการดำเนินงานเข้ากับโครงการจูงใจสำหรับผู้ปฏิบัติงานทุกกะอย่างเป็นระบบ

การปรับตัวชี้วัด MES ให้สอดคล้องกับเป้าหมายการดำเนินงาน เพื่อส่งเสริมความรับผิดชอบ

ผู้ผลิตอัจฉริยะกำหนดตัวชี้วัดประสิทธิภาพ MES ตามสิ่งที่สำคัญที่สุดต่อเป้าหมายทางธุรกิจของตน ตัวอย่างเช่น พวกเขาอาจติดตามผลผลิตของวัสดุที่มากกว่า 97% หรือมุ่งเน้นให้การเปลี่ยนแปลงกระบวนการใช้เวลาไม่เกิน 23 นาที การศึกษาล่าสุดจาก Plant Engineering พบว่าโรงงานที่จัดเรียงตัวชี้วัด KPI เหล่านี้ให้สอดคล้องกับเป้าหมายโดยรวม ประสบปัญหาการหยุดทำงานของอุปกรณ์โดยไม่คาดคิดลดลง 41% เมื่อปีที่แล้ว เมื่อผู้จัดการโรงงานนั่งพูดคุยกับพนักงานในสายการผลิตอย่างสม่ำเสมอเพื่อทบทวนตัวเลขเหล่านี้ ทุกคนจะเริ่มมีความรับผิดชอบร่วมกันมากขึ้น นอกจากนี้ บริษัทที่ใช้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อวิเคราะห์สาเหตุของปัญหาสามารถแก้ไขข้อผิดพลาดได้รวดเร็วกว่าวิธีการตรวจสอบแบบดั้งเดิมมาก บางแห่งรายงานว่าสามารถลดเวลาในการแก้ปัญหาได้ประมาณสองในสามเมื่อนำระบบอัจฉริยะเหล่านี้มาใช้

ส่วน FAQ

SCADA คืออะไร และมีประโยชน์อย่างไรต่อการผลิตท่อแบบเกลียว

SCADA ย่อมาจาก Supervisory Control and Data Acquisition มันช่วยให้ผู้ผลิตท่อแบบเกลียวสามารถติดตามข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ในระหว่างการผลิต ซึ่งช่วยลดอัตราความผิดพลาดจากมนุษย์อย่างมาก และเพิ่มประสิทธิภาพในการควบคุมโดยรวม

เซนเซอร์ IoT และการประมวลผลแบบเอจช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลข้อมูลในภาคการผลิตได้อย่างไร

เซนเซอร์ IoT และการประมวลผลแบบเอจทำการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากในสถานที่จริง ช่วยลดเวลาที่รอการวิเคราะห์ และทำให้สามารถปรับเปลี่ยนได้อย่างรวดเร็วเพื่อรักษามาตรฐานการผลิต

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์มีความสำคัญอย่างไรในกระบวนการผลิตท่อแบบเกลียว

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์และป้องกันการเสียหายของอุปกรณ์ ช่วยลดเวลาการหยุดทำงานที่ไม่ได้วางแผนไว้ ซึ่งอาจนำไปสู่การสูญเสียทางการเงินอย่างมาก

ดิจิทัลทวินมีส่วนช่วยในการปรับแต่งการออกแบบเครื่องจักรได้อย่างไร

ดิจิทัลทวินจำลองการจัดวางเครื่องจักรในรูปแบบต่างๆ ทำให้ผู้ผลิตสามารถทดสอบและพัฒนาแบบจำลองได้ในสภาพแวดล้อมเสมือนจริง ช่วยลดความเสี่ยงและการหยุดทำงานเมื่อมีการติดตั้งระบบที่ใหม่