Интелигентните фабрики са основно мястото, където Индустрия 4.0 оживява, използвайки тези модерни киберфизически системи, които позволяват на машините да вземат собствени решения. Системата комбинира устройства, свързани с интернет, с анализ с изкуствен интелект, за да създаде производствени линии, които могат да се поправят сами, когато нещо се повреди, без да се налага работниците да се намесват ръчно. Проучване на Nature Research сочи, че фабриките, които прилагат тази технология, имат около 39% по-малко проблеми с качеството при производството на големи количества продукция, което прави голяма разлика за производителите, които се опитват да намалят загубите и да спестят средства.
Когато става въпрос за индустриална автоматизация, едно от големите постижения е това колко ускорява цифровата трансформация. Вземете например предиктивното поддръжане – то анализира данните за оборудването в реално време и може да намали неплановите спирания с около 20–25%. Новите автоматизирани системи също правят фабриките по-интелектуални. Вече се постига около 15 и дори до 20% по-добра енергийна ефективност благодарение на тези автоматични функции за балансиране на натоварването, без да се променят показателите на производството. Онова, което наистина прави това възможно, е прецизното предаване на данните от сензорите на производствената линия директно към ERP системите. Това създава обратна връзка, която позволява на мениджърите да реагират по-бързо на проблемите и да имат пълна прозрачност на процесите през цялата операция – от началото до края.
Електронният завод на Siemens в Амберг се отличава като отличен пример как данните могат да преобразуват производствените процеси. Успяха да постигнат почти перфектно производствено качество от 99,99%, като в същото време повишиха продуктивността с около три четвърти благодарение на технологията си с цифрови двойници и автоматизирани системи. Техният автоматизиран оптичен инспекционен комплекс намалил дефектите, които остават незабелязани, до около 0,0015%, което е доста забележително, ако се замислим. Около 1500 различни устройства в целия завод обработват приблизително 50 милиона актуализации на данни всеки ден. Това гигантско количество информация позволява на завода автоматично да оптимизира движението на материалите през съоръжението. Особено впечатляващо в тази операция е колко добре тя може да се разраства, докато се поддържа това ниво на прецизност във всички аспекти на умели производствени операции.
Все повече производители се обръщат към модулни автоматизационни системи в днешно време, особено такива с връзки за роботи по принципа на plug-and-play. Около 68 процента от всички нови производствени линии сега включват този вид системи. Гледайки регионалните тенденции, Азиатско-тихоокеанският регион определено е начело по отношение на прилагането на технологии за автоматизация. Само миналата година този регион е отчел около 43% от общите разходи за индустриална автоматизация, предимно заради активното развитие на секторите за производство на електроника и автомобили. Междувременно облачните автоматизирани решения също са преживели масивен ръст, разширявайки се с приблизително 200% от началото на 2020 г. Тези платформи правят възможно съвместната работа на фабрики по целия свят безпрепятствено, дори когато те се намират на хиляди мили разстояние една от друга.
Автоматизацията, задвижена от изкуствен интелект, разчита на машинното обучение, за да обработва както минали записи, така и текуща информация, което позволява на производствените линии да се оптимизират сами с течение на времето. Технологията прави промени в движение относно неща като скорост на производство, консумация на енергия и начина, по който материалите се придвижват през системата. Конкретно в заводите за производство на автомобили, тези интелигентни корекции са доказали, че намаляват отпадъчните материали с около 18 процента, според съвременни индустриални доклади. Това, което отличава тези системи от по-старите фиксирани подходи, е тяхната способност действително да учат, когато машините започнат да показват признаци на износване. Вместо да изчакват повреди, те се адаптират към постепенното влошаване на оборудването, като в същото време запазват качеството на продукта на приемливо ниво през целия жизнен цикъл на остаряващите индустриални машини.
Около 74 процента от днешните фабрики вече са свързани чрез технологията IIoT, която интегрира сензори в инструменти и CNC машини по целия производствен цех. Системата изпраща актуални данни към централни екрани за наблюдение, където персоналът може почти веднага да забележи промени в температурите на реакторите, понякога дори за три десети от секундата. Операторите също получават сигнали при необходимост от настройка на роботизираните ръце по време на деликатни машинни задачи. Освен това системата помага да се съпоставят входящите материали с действителните нужди на производствената линия във всеки един момент. Всички тези функции работят заедно, за да се поддържа ефективното използване на ресурси в цялата инсталация.
Когато компании внедряват изчисления на ръба, обикновено се наблюдава значително намаляване на времето за вземане на решения – до около 2 или 3 милисекунди, тъй като системата обработва неща като визия на машини и вибрационни данни точно на мястото, където те възникват, вместо да изпраща всичко извън площадката. Вземете например една фармацевтична компания – тя успя да намали наполовина времето за инспекция след монтирането на тези специални камери, поддържащи изчисления на ръба. Камерите могат моментално да разпознават дефектни капачки на виали и да ги отстраняват, без да изчакват потвърждение от някакъв облачен сървър. Наистина интересно е и как тези устройства на ръба обработват цялата тази информация. Те всъщност филтрират около 90% от данните, които нямат значение, още на нивото на производствената линия. Това означава по-малко данни, които задръстват мрежовите връзки, и системи, които реагират много по-бързо при възникване на проблеми.
Индустриалният интернет на нещата определено повишава производителността, но много производители се притесняват за проблеми със сигурността, когато оборудването им бъде свързано. Около две трети от мениджърите в заводи всъщност споменават киберсигурността като основна загриженост за техните мрежови машини. Компаниите започват да внедряват т.нар. архитектура с нулево доверие, която по същество разделя работните станции на роботите от обикновените бизнес компютри. Те също съхраняват чувствителни данни за обучение на изкуствен интелект в сигурни криптирани хранилища, за да не могат конкурентите да откраднат интелектуалната собственост. Най-добре представящите се предприятия отиват по-далеч от основната сигурност, като настроят строги разрешения за достъп, базирани на ролите на служителите. Някои дори извършват тестове за проникване на всеки две седмици, като насочват специално тези програмируеми логически контролери, които управляват критични производствени процеси в рамките на мрежите си от оперативни технологии.
Технологията на цифровите двойници създава виртуални копия на реални производствени системи и променя начина, по който днешните фабрики оперират, чрез отразяване на това, което се случва на производствената площадка в реално време. Когато се комбинира с възможностите на цифровите нишки, производителите получават непрекъснат поток от данни от етапа на първоначалното проектиране чак до финалното производство. Това им позволява да изпълняват симулации, да идентифицират проблемни места и да тестват промени, преди да направят някакви скъпи ангажименти. Според проучване, публикувано миналата година, предприятия, които са приели този подход, са намалили разходите си за прототипиране с около 28 процента, а също така са извеждали продуктите си на пазара значително по-бързо в сравнение с традиционните методи.
Когато информацията в реално време от сензорите се комбинира с алгоритми за машинно обучение, технологията на цифрови двойници може да предвижда кога оборудването може да се повреди, като прогнозата е правилна приблизително в 92% от случаите според последните тестове. Инженерите вече разполагат с нещо, наречено виртуално пускане в експлоатация, при което те проверяват цели производствени линии първо в софтуер за симулация. Това намалява досадните закъснения при внедряването с около 40%, което прави голяма разлика на фабричните подове. Цялата система помага да се избягват неочаквани повреди, а също така гарантира, че машините не губят енергия, след като всичко бъде пуснато в действие в реалния свят. Много производствени заводи съобщават за значителни спестявания само от това, че изпълняват тези симулации предварително, вместо да откриват проблеми по време на действителни операции.
Една голяма енергийна компания внедри технологията цифров двойник за над 200 газови турбини в рамките на операциите си. Те използваха тези виртуални реплики, за да изследват как работи процесът на горене в двигателя и да следят признаци на износване с течение на времето. Резултатите всъщност бяха впечатляващи. Екипите за поддръжка вече можеха да предвиждат кога дадени части ще изискват внимание, преди да се случи отказ. Този подход повиши ефективността на турбините с около 6.2 процента всяка година. Разходите за поддръжка също намалели значително, като спестили около осемнадесет милиона долара само през първите три години. Освен това оборудването изживя по-дълъг експлоатационен живот, отколкото се очакваше. Всичко това показва на какво е способна технологията цифров двойник, когато става дума за надеждност на системите и икономии в промишлеността.
Преходът към индустриална автоматизация променя начина, по който се извършва поддръжката, като се преминава от поправянето на проблеми след като те се случат към предвиждането им предварително. Чрез използването на сензори и технологии за машинно обучение, сега фабриките могат да идентифицират потенциални проблеми между 7 и 30 дни предварително. Според последни индустриални доклади, компаниите, които внедряват такива предиктивни системи, отбелязват около 40 до 50 процента по-малко непредвидени спирания. Интелигентни компютърни програми анализират различни показатели, включително миналата експлоатационна производителност, вибрационни модели и температурни измервания, за да идентифицират компоненти като лагери, електродвигатели или дори хидравлични системи, които може да са на изчерпване. Тази система за ранно предупреждаване дава на ръководителите на производствени съоръжения ценни ресурси за планиране на ремонти по време на предвиденото спиране, вместо да се справят със скъпи аварийни поправки.
Съвременните системи за автоматизация вграждат IoT сензори, които следят над 15 параметъра, включително вискозитета на смазването и колебанията на електрическото натоварване. Тази непрекъсната телеметрия подпомага ранното откриване на деградация на клапани на компресори, несъосност на транспортни ленти чрез вибрационен анализ и предвижда планираната смяна на серво двигатели на роботизирани ръце – осигурявайки превантивно поддръжане и стабилна производителност.
Обединени платформи за управление на данни обработват до 2.5 милиона точки с данни дневно за всеки производствен линия, осигурявайки предиктивни модели с ключови входове:
| Тип Данни | Въздействие върху надеждността |
|---|---|
| Журнали на оборудването | Идентифицира модели на употреба, които влияят на живота на компонентите |
| Енергийни метрики | Открива разрушаване на изолацията в двигатели |
| Статистика за контрол на качеството | Свързва дефекти в продуктите със здравето на машините |
Индустрията преминава от моделите за поддръжка след повреда към превантивна поддръжка, осигурена от дигитални двойници. Първите прилагачи постигат 93% точност при първата поправка чрез комбиниране на 3D симулации на оборудване с реални данни от сензори, намалявайки ненужните проверки за поддръжка с 34% (Manufacturing Leadership Council 2024).
Кибер-физически системи (CPS) интегрират физически машини с дигитален интелект чрез вградени сензори и IoT мрежи, осигурявайки мониторинг в реално време и адаптивен контрол. Заводите, използващи CPS, съобщават 18–23% по-бързи реакции на смущения в веригите за доставки. Чрез внедряване на изчисления на ръба, CPS намаляват забавянето при вземането на решения и поддържат автономни корекции на качеството без човешко участие.
Автоматизацията днес е насочена към по-ефективното сътрудничество между хората и системите с изкуствен интелект. Тези съвместно работещи роботи, или както се наричат – коботи, са оборудвани с умни камери, които им позволяват да изпълняват деликатни задачи непосредствено до човешките си колеги. Фабриките отбелязват около една трета по-малко наранявания от повтарящи се движения, откакто тези машини започнаха да поемат част от работната задача на монтажните линии. Някои компании използват дори асистенти с изкуствен интелект, които анализират показателите от миналата продуктивност, за да помогнат на персонала да определи моментите за планиране на производствени серии. Това създава добър цикъл, при който всички учат от това какво работи най-добре, което означава, че задачите не само се изпълняват по-бързо, но и работните места стават по-безопасни с течение на времето.
Разрастването на генеративния изкуствен интелект променя начина, по който подхождаме към проектирането на процеси, като позволява на инженерите да преминат през стотици, ако не и хиляди производствени сценарии само за няколко минути. Вземете например автомобилно предприятие, което наскоро приложи тези AI модели, за да преосмисли операциите си по заварката. Успяха да намалят потреблението на енергия с около 12 процента след корекция на последователността. Онова, което наистина прави тази технология мощна, е нейната способност да работи заедно с инструменти за предиктивно поддръжане. Тези комбинирани системи всъщност могат да предложат кога си струва да се модернизира оборудването, като съпоставят какви ще са първоначалните разходи спрямо това колко пари биха се спестили по-късно чрез избягване на непредвидени повреди и осигуряване на непрекъснато гладко функциониране ден след ден.
Около 65% от производителите се очаква да използват нейронни мрежи, базирани на крайни точки, до 2026 г. като част от прехода към децентрализираната изкуствена интелигентност. Тези системи позволяват откриване на дефекти в реално време, което облачни подходи просто не могат да постигнат по отношение на скоростта. С разрастването на умни фабрики, поддържани от 5G, процесите на автоматизация започват да разчитат по-силно на алгоритми, които могат да се настройват сами в зависимост от материите, които се използват, и промените в търсенето през производствените цикли. Тази тенденция отбелязва значителна стъпка напред за производствените операции, които трябва да бъдат и устойчиви, и интелигентни, за да могат да следят съвременните производствени изисквания.
Умните фабрики използват киберфизически системи, които позволяват на машините да вземат собствени решения, като комбинират устройства, свързани към интернет, с анализ чрез изкуствен интелект, намалявайки човешкото намесване в производствените линии.
Индустриалната автоматизация ускорява цифровата трансформация чрез подобряване на предиктивното поддръжане и енергийната ефективност, като по този начин подобрява общото управление на производството и намалява проблемите с качеството.
Изчислителният край осигурява обработка на данни в реално време на мястото, където те се генерират, което намалява забавянето и подобрява скоростта на реакция в производствените условия.
Киберфизическите системи интегрират физически машини с цифров интелект, за да осигурят наблюдение в реално време, адаптивен контрол и по-бърза реакция при нарушения в веригата на доставки.
Авторско право © 2024 от Shenzhen QIDA electronic CO.,ltd
EN