Älykkäät tehtaat ovat olennaisesti se paikka, missä teollisuus 4.0 saa jalansijaa, käyttäen näitä hienoja kyberfysikaalisia järjestelmiä, jotka antavat koneiden tehdä omat päätöksensä. Järjestelmä yhdistää internetin kautta toimivat laitteet tekoälyyn perustuvaan analyysiin tuomaan tuotantolinjoille kyvyn korjata itseään, kun jotain menee pieleen, kaikki tämä ilman, että työntekijöiden tarvitsee puuttua asiaan manuaalisesti. Nature Researchin tekemässä tutkimuksessa todettiin, että tehtaat, jotka ottavat tämän teknologian käyttöön, kohtaavat noin 39 prosenttia vähemmän laatuvirheitä valmistuksen yhteydessä, mikä tekee suuren eron valmistajille, jotka pyrkivät vähentämään hävikkiä ja säästämään rahaa.
Kun puhutaan teollisesta automaatiosta, yksi suurimmista eduista on sen nopeuttava vaikutus digitaaliseen muutokseen. Otetaan esimerkiksi ennakoiva huolto, joka tarkastelee laitteiden dataa reaaliajassa ja voi vähentää odottamattomia pysäyksiä noin 20–25 prosenttia. Uudemmat automaatiojärjestelmät tekevät myös tehtaista älykkäämpiä. Energiatehokkuus paranee noin 15–20 prosenttia automaattisten kuormitustasapainotusominaisuuksien ansiosta, kaiken aikaa pitäen tuotantoluvut vakiona. Sen sijaan, että jättäisit englanninkielisiä ilmaisuja kääntämättä kohdekielelle, varmista, että kaikki käännettävä sisältö käännetään. Todella tärkeää tässä on se, että anturidata saadaan ongelmitta tehdasalueilta ERP-järjestelmiin. Tämä luo takaisinkytkentäsiltoja, joiden ansiosta johtajat voivat reagoida nopeammin ongelmiin ja nähdä, mitä tapahtuu koko toiminnan kaikissa vaiheissa alusta loppuun.
Siemensin Ambergin elektroniikkatehdas erottuu erinomaisena esimerkkinä siitä, kuinka data voi muuttaa valmistusprosesseja. He ovat saavuttaneet lähes täydellisen tuotannonlaadun 99,99 %:n tasolla ja samalla nostaneet tuottavuuttaan noin kolmanneksella digitalisaatioteknologialla ja automaattisilla järjestelmillä. Heidän automaattinen optinen tarkastusjärjestelmänsä on vähentänyt virheiden läpivuotoa lähes 0,0015 %:iin, mikä on huomioiden melko uskomaton tulos. Tehtaassa noin 1 500 eri laitetta käsittelee päivittäin suunnilleen 50 miljoonaa datan päivitystä. Tämä valtava määrä tietoa mahdollistaa sen, että tehdas voi automaattisesti optimoida materiaalien liikettä laitoksessa. Tämän toiminnon erinomaisuuden taustalla on sen skaalautuvuus ylläpitäen samalla tarkkuutta kaikissa älykkään tehtaan toiminnoissa.
Yhä useammat valmistajat siirtyvät modulaarisiin automaatiojärjestelmiin näinä päivinä, erityisesti ne, joissa on plug-and-play -robottiyhteydet. Noin 68 prosenttia kaikista uusista tuotantolinjoista sisältää tällaisen järjestelmän. Katsottaessa alueellisia suuntauksia, Aasia ja Tyynenmeren alue ovat selvästi kärjessä automaatioteknologian omaksumisessa. Ne keräsivät viime vuonna noin 43 prosenttia kaikista teollisuusautomaatioon liittyvistä kuluista, suurelta osin siksi, että yritykset ovat painostaneet voimakkaasti sekä elektroniikan valmistuksessa että autoteollisuudessa. Samalla pilvipohjaiset automaatiolähteet ovat myös kasvaneet valtavasti, noin 200 prosentin verran vuodenvaihteesta 2020 alkaen. Näiden alustojen ansiosta tehtaat ympäri maailman voivat tehdä yhteistyötä saumattomasti, vaikka ne olisivat tuhansien mailien päässä toisistaan.
Tekoälynä teollisuusautomaatio hyödyntää koneoppimista käsittelemään sekä menneitä tietueita että nykyistä tietoa, jolloin tehtaan tuotantolinjat voivat optimoida toimintaansa ajan kuluessa. Teknologia tekee muutoksia reaaliaikaisesti esimerkiksi tuotantonopeuteen, sähkönkulutukseen ja materiaalien kuljetukseen järjestelmässä. Erityisesti autojen valmistuslaitoksissa nämä älykkäät säädöt ovat vähentäneet hukkamateriaaleja noin 18 prosentilla teollisuuden raporttien mukaan. Näiden järjestelmien erottuva ominaisuus vanhoihin kiinteisiin lähestymistapoihin nähden on niiden kyky oppia todella oppia, kun koneet alkavat näyttää merkkejä kulumisesta ja rappeutumisesta. Vikaantumisten odottamisen sijaan järjestelmät mukautuvat vähitellen heikkenevään laiteturvallisuuteen ja säilyttävät silti hyväksyttävän tuotelaadun vanhentuneiden teollisuuskoneiden elinkaaren ajan.
Noin 74 prosenttia nykyisistä tehtaaista on nyt yhdistetty IIoT-tekniikan avulla, joka integroi antureita työkaluihin ja CNC-koneisiin tehdasteollisuuden valmistuslinjoilla. Järjestelmä lähettää livenä tietoa keskeisille valvontanäytöille, jossa tehtaan henkilökunta voi havaita reaktorin lämpötilan muutokset lähes heti, joskus nopeammin kuin kolme kymmenesosaa sekuntia. Käyttäjille tulee myös hälytyksiä, kun robottikäsien säätöä tarvitaan hienosäädössä koneistustehtävissä. Lisäksi järjestelmä auttaa ottamaan vastaan materiaaleja ja määrittämään tarkasti, mitä tuotantolinjalla tarvitaan juuri sillä hetkellä. Kaikki nämä toiminnot yhdessä pitävät käytettävät resurssit tehokkaina koko laitoksessa.
Kun yritykset ottavat käyttöön reuna-analytiikan, heidän päätöksentekoaikansa laskevat yleensä noin 2–3 millisekuntiin, koska järjestelmä käsittelee asioita, kuten koneen näköä ja värähtelydataa, juuri siellä, missä ne tapahtuvat, eikä kaikkia tietoja lähetetä pois paikasta. Otetaan esimerkiksi yksi lääketehtaan yritys, joka onnistui melkein puolittamaan tarkastusaikansa asennettuaan nämä erityiset reunaan liittyvät kamerat. Nämä kamerat pystyvät tunnistamaan vialliset viaalien korkit välittömästi ja heittämään ne pois ilman, että odotetaan vahvistusta jostain pilvipalvelusta. Erityisen mielenkiintoista on myös se, miten nämä reunalaitteet käsittelevät kaiken tämän tiedon. Ne suodattavat itse asiassa noin 90 prosenttia turhasta tiedosta suoraan tehdasalueen tasolla. Tämä tarkoittaa, että verkkoja ja järjestelmiä ei tukkia yhtä paljon data, ja ne reagoivat paljon nopeammin ongelmatilanteissa.
Teollinen kappaleiden välinen internet (IIoT) parantaa selvästi tuottavuutta, mutta monet valmistajat huolehtivat turvallisuusongelmista, kun laitteensa yhdistetään verkkoon. Lähes kaksi kolmannesta tehdasmanagerista mainitsee itse asiassa kyberturvallisuuden merkittävänä huolena verkkoihin liittyville koneilleen. Yritykset alkavat nykyään ottaa käyttöön niin kutsuttua nollaluottamusarkkitehtuuria, joka pitää robottityöasemat erillään tavallisista liiketoimintatietokoneista. He myös tallentavat arkaluontoiset tekoälykoulutusdatat turvattuihin salattuihin säilöihin, jotta kilpailijat eivät voisi varastaa aineettomia oikeuksia. Parhaimmat suorittavat tehtaat menevät perusturvallisuuden yli ja asettavat tiukat käyttöoikeudet työntekijöiden roolien perusteella. Jotkut tehtaat testaavat jopa kerran joka toisessa viikossa erityisesti niitä ohjelmoitavia logiikkakontrollereita, jotka hallinnoivat kriittisiä valmistusprosesseja kautta heidän operaatioteknologian verkkojensa.
Digitaalisten kaksosten teknologia luo todellisista valmistusjärjestelmistä virtuaalisia kopioita ja muuttaa tehdasprosessien toimintaa nykyään heijastamalla tehdasalueella tapahtuvaa oikeassa ajassa. Kun tämä yhdistetään digitaalisten ketjujen mahdollisuuksiin, valmistajat saavat jatkuvan tiedonvirran alusta loppuun – alkuperäisestä suunnitteluvaiheesta lopulliseen tuotantoon asti. Tämä mahdollistaa simulointien tekemisen, ongelmien tunnistamisen ja muutosten testaamisen ennen kuin tehdään kalliita investointeja. Viime vuonna julkaistun tutkimuksen mukaan yritykset, jotka ovat omaksuneet tämän lähestymistavan, ovat saaneet prototyyppikustannuksensa laskeneeksi noin 28 prosenttia ja tuotteet valmiiksi markkinoille huomattavasti perinteisiä menetelmiä nopeammin.
Kun reaaliaikainen anturitieto yhdistetään koneoppimisalgoritmeihin, digitaalinen kaksosteknologia voi ennustaa, milloin laite saattaa epäonnistua, noin 92 %:n tarkkuudella äskettäin tehtyjen testien mukaan. Insinöörit voivat nyt käyttää ns. virtuaalikokousteknologiaa, jossa tuotantolinjat tarkistetaan ensin simulointiohjelmien sisällä. Tämä vähentää ärsyttäviä käyttöönottoviiveitä noin 40 %, mikä tekee valtavan eron tehdasalueilla. Koko järjestelmä auttaa välttämään odottamattomia pysäyksiä ja varmistamaan, ettei koneet hukkaa sähköä, kun kaikki käynnistyy reaalimaailmassa. Monet valmistavat tehtaat raportoivat merkittäviä säästöjä vain simulaatioiden ajoista ennen varsinaista käyttöä eikä ongelmia havaita vasta käynnissä olevista toiminnoista.
Yksi suuri energiayhtiö otti käyttöön digitaalisten kaksosten teknologian yli 200 kaasuturbiinissa koko toimintansa alueella. Se käytti näitä virtuaalisia kopioita tutkiakseen, kuinka poltto toimii moottorien sisällä ja seuratakseen kulumisen merkkejä ajan kuluessa. Tulokset olivat itse asiassa melko vaikuttavia. Huoltotyöryhmät pystyivät nyt ennustamaan, milloin osiin tarvitaan huomiota ennen kuin vikoja tapahtuu. Tämä menetelmä paransi turbiinien suorituskykyä noin 6,2 prosenttia vuosittain. Huoltokustannukset laskivat myös merkittävästi, säästämällä noin 18 miljoonaa dollaria jo ensimmäisten kolmen vuoden aikana. Lisäksi laitteet kestivät pidempään kuin odotettiin. Kaikki tämä osoittaa selvästi, kuinka paljon digitaalisten kaksosten teknologia voi edistää sekä järjestelmien luotettavuutta että säästöjä teollisissa olosuhteissa.
Teollisen automaation muutos on muuttamassa huoltotoimintaa siirtämällä painopiste ongelmien korjaamisesta niiden ennakoimiseen ennen kuin ne tapahtuvat. Antureiden ja koneoppimisteknologian avulla tehtaat voivat nyt havaita mahdollisia ongelmia 7–30 päivää etukäteen. Viimeisimpien teollisuuskertomusten mukaan yritykset, jotka käyttävät näitä ennakoivia järjestelmiä, kokevat jopa 40–50 prosenttia vähemmän odottamattomia pysäyksiä. Älykkäät tietokoneohjelmat tarkastelevat lukuisia tietopisteitä, kuten laitteen aiempaa suorituskykyä, värähtelymalleja ja lämpötila-arvoja, tunnistaakseen osat, kuten laakerit, sähkömoottorit tai jopa hydraulijärjestelmät, jotka saattavat olla lopuillaan. Tämä varoitusjärjestelmä antaa tehdasmanagereille arvokasta aikaa suunnitella huoltoja suunniteltujen pysäyksien aikana sen sijaan, että joutuisi tekemään kalliita hätäkorjauksia.
Modernit automaatiotekniikan järjestelmät sisältävät IoT-antureita, jotka valvovat yli 15 parametria, mukaan lukien voiteluöljyn viskositeetti ja sähkökuorman vaihtelut. Tämä jatkuva etämittaustieto mahdollistaa puristinventtiilien kulumisen varhaisen tunnistamisen, kuljettimien kohdistusvirheiden analysoinnin tärinäanalyysin avulla sekä robotti- käsivarren servomoottoreiden ennakoivan vaihdon ajoituksen – takaen näin ennakoivan huoltotoiminnan ja jatkuvan suorituskyvyn.
Yhdistetyt tietojen hallinta-alustat käsittelevät jopa 2,5 miljoonaa datapistettä per päivä per tuotantolinja, tarjoten ennakoiville malleille keskeisiä syötteitä:
| Tietotyyppi | Luotettavuusvaikutukset |
|---|---|
| Laitelokien tarkkailu | Tunnistaa käyttöprofiileja, jotka vaikuttavat komponenttien käyttöikään |
| Energiamittareiden seuranta | Havaitsee moottoreiden eristysvauriot |
| Laadunvalvonnan tilastot | Yhdistää tuoteviallisuudet koneiden kuntoon |
Teollisuus siirtyy vioittumisen jälkeen korjaamisesta ennakoivaan huoltoon, jota tukevat digitaaliset kaksiot. Aikaiset käyttäjät saavuttavat 93 %:n tarkkuuden korjausten onnistumisessa ensimmäisellä kerralla yhdistämällä 3D-laitesimulaatiot ja reaalisaation anturidataan, vähentäen tarpeettomia huoltotarkastuksia 34 %:lla (Manufacturing Leadership Council 2024).
Kyberttömät fysikaaliset järjestelmät (CPS) integroivat fyysiset koneet digitaaliseen älykkyyteen upotettujen antureiden ja IoT-verkkojen kautta, mahdollistaen reaalisaation valvonnan ja mukautuvan säätötoiminnon. CPS:ää käyttävät tehtaat raportoivat 18–23 % nopeamman reaktion toimitusketjun häiriöihin. Reunakomponenttien (edge computing) avulla CPS vähentää päätöksenteon viivettä ja tukee itsenäisiä laadunvalvonnan säätöjä ilman ihmisen puuttumista.
Nykyään automaatio tarkoittaa ennen kaikkea ihmisten ja tekoälyjärjestelmien yhteistyön parantamista. Näillä kumppanuusrobotteilla, kuten niitä kutsutaan, on älykäset kamerat, joiden avulla ne voivat hoitaa hienosäätöisiä tehtäviä ihmisten työkavereiden viereen. Tehtaat raportoivat noin kolmanneksen vähemmän toistoperäisiä rasitusvammoja sen jälkeen, kun nämä koneet alkoivat jakaa työmäärää kokoonpanolinjalla. Jopa jotkut yritykset käyttävät tekoälyavustajia, jotka tarkastelevat menneiden suorituslukujen avulla, milloin tuotantosarjoja tulisi suunnitella. Tämä luo mukavan syklin, jossa kaikki oppivat siitä, mikä toimii parhaiten, eli asiat saadaan tehtyä nopeammin ja samalla työpaikat muuttuvat ajan myötä turvallisemmiksi.
Generatiivisen tekoälyn nousu muuttaa prosessisuunnittelun lähestymistapaa mahdollistaen insinööreille satojen, jopa tuhansien tuotantoskenarioiden läpikäynnin muutamassa minuutissa. Otetaan esimerkiksi automerkki, joka äskettäin hyödynsi näitä tekoälymalleja hitsausprosessien uudelleen ajatteluun. Ne onnistuivat vähentämään energiankulutusta noin 12 prosentilla jälkikäteen järjestystä säätämällä. Tämän teknologian oikeasti vahvaksi tekijäksi sen kyky toimia rinnakkain ennakoivan huollon työkalujen kanssa. Yhdistetyt järjestelmät voivat itse asiassa ehdottaa, milloin laitteen päivityksestä on hyötyä, arvioiden etukäteen kustannukset ja sen, kuinka paljon rahaa voidaan säästää myöhemmin välttämällä yllättävät katkokset ja pitämällä kaikki toimivana päivä päivältä.
Noin 65 %:n valmistajista odotetaan ottavan käyttöön reunaan perustuvia neuroverkkoja vuoteen 2026 mennessä osana siirtymää kohti hajautettua tekoälyä. Nämä järjestelmät mahdollistavat virheiden havaitsemisen reaaliaikaisesti, mikä pilvipohjaiset lähestymistavat eivät yksinkertaisesti pysty vastata nopeudessa. 5G-yhteydellä varustettujen älykkaiden tehtaiden kasvu teollisuudessa laajentuu, automaatioprosessit alkavat yhä enemmän tukeutua algoritmeihin, jotka voivat sopeutua materiaalien mukaan ja kysynnän muutoksiin tuotantosyklien aikana. Tämä trendi merkitsee merkittävää edistysaskel tuotanto-operaatioissa, jotka tarvitsevat sekä ketteryyttä että älykkyyttä pysyäkseen mukana modernien tuotantovaatimusten kanssa.
Älykkäät tehtaat käyttävät kybertodellisuuden järjestelmiä mahdollistaakseen koneiden omien päätösten tekemisen yhdistämällä internetin kautta ohjattavat laitteet ja tekoälyanalytiikan, mikä vähentää ihmisen tarvetta tuotantolinjoilla.
Teollinen automaatio nopeuttaa digitaalista muutosta ennakoivan huollon ja energiatehokkuuden parantuessa samalla kun tuotannon hallintaa kehitetään ja laatuongelmia vähennetään.
Reuna-analytiikka mahdollistaa reaaliaikaisen datan käsittelyn siinä kohdassa, missä dataa tuotetaan, mikä vähentää viiveitä ja parantaa reaktioaikoja tuotantoympäristöissä.
Kyberteoreettiset järjestelmät yhdistävät fyysiset koneet digitaaliseen älykkyyteen mahdollistaen reaaliaikaisen valvonnan, mukautuvan säätämisen ja nopeamman reaktion toimitusketjun häiriöihin.
Tekijänoikeudet © 2024 Shenzhen QIDA electronic CO.,ltd
EN