Mihin skenaarioihin teolliset automaatiotratkaisut sopivat parhaiten?

Suurtilavuotoinen valmistus toistuvilla tehtävillä

Teollisen automaation käyttökohteet massatuotantoympäristöissä

Automaatio kuihtuu erityisesti silloin, kun tehdaiden on jatkettava suurten tuotemäärien valmistamista ilman vaihtelua, erityisesti autojen, sähköisten laitteiden ja kodinkoneiden valmistuksessa. Johtuen Ponemon Institute -tutkimuksesta vuodelta 2024, automatisoituja järjestelmiä käyttävät tehtaat saavuttivat noin 99,8 prosentin tarkkuuden tuotantokierroksissaan. Tämä on huomattavasti parempi kuin manuaaliset toiminnot, jotka tyypillisesti pysyttelevät noin 94,6 prosentissa. Ero on suurimmillaan esimerkiksi piirien valmistuksessa. Jo pienet muutokset mikrometreissä voivat merkitä hyvien ja viallisten piirien eroa, joten näiden lukujen oikeellisuus ratkaisee kaiken näissä korkean panostason toiminnoissa.

Robotiikan ja prosessiautomaation integrointi tasaisen tuotannon saavuttamiseksi

Modernit tuotantolinjat yhdistävät yhteistyössä toimivia robottikäsivarjoja (coboteja) PLC-ohjattuihin järjestelmiin tehtävien hallintaan, jotka vaihtelevat tarkkuushitsauksesta mikropiirien asettamiseen. Johtavan autoteollisuuden toimittajan toteutuksessa vääntömomenttiohjatut robottikäsivarret, jotka oli integroitu reaaliaikaisiin laadunvalvontasensoreihin, vähensivät ihmisten aiheuttamia virheitä ruuvien kiristystoimenpiteissä 83 %:lla, mikä osoittaa, kuinka automaatio parantaa sekä tarkkuutta että luotettavuutta.

Toiminnallisen tehokkuuden ja läpivirtauksen optimointi

Automaatiosta hyötyvät tehtaat saavuttavat 18–22 % korkeamman läpivirtauksen verrattuna perinteisiin ratkaisuihin, kuten vuoden 2023 Materiaalikäsittelyn Tehokkuusraportti osoittaa. Tärkeimmät tekijät ovat:

• Suljetut järjestelmät, jotka säätävät kuljettimien nopeutta koneen näköjärjestelmän palautteen avulla
• Tekoälyohjatut algoritmit, jotka optimoivat energiankulutusta valmistettua yksikköä kohti
• Automaattiset työkalunvaihtimet, jotka vähentävät laitteiden käyttämätöntä aikaa 62 %:lla

Tapaus: Autonkokoonpanolinjan automaatio lisää tuottavuutta 40 %

Ensimmäisen tason autonosavalmistaja otti käyttöön modulaarisia robottisoluja vetotahkon kokoonpanoon, saavuttaen merkittäviä parannuksia 10 kuukauden kuluessa:

Nämä tulokset ovat linjassa Valmistusprosessien Optimointineuvoston kanssa, joka osoittaa digitaalisesti integroidun automaation vähentävän arvoa lisäämättömiä tehtäviä 31 %:lla suurissa tuotantoympäristöissä.

Reaaliaikainen tuotannon seuranta ja datanohjattu optimointi

IoT:n ja antureiden hyödyntäminen reaaliaikaisessa tuotannon seurannassa

Internetiin liitetyt anturit tarjoavat valmistajille huomattavasti paremman kuvan siitä, mitä heidän tiloissaan tapahtuu. Näitä ovat muun muassa langattomat värähtelyanturit, lämpökuvantamislaitteet ja RFID-seurantajärjestelmät, jotka keräävät tietoa siitä, miten koneet toimivat, missä materiaalit liikkuvat ja kuinka paljon energiaa kuluu päivän aikana. Otetaan esimerkiksi kemikaaliteollisuuden prosessilaitokset – teollisuuden 4.0 tehokkuusraportin vuodelta 2024 mukaan lämpötilan seuranta järjestelmissä havaitsee ongelmat noin 87 prosenttia nopeammin verrattuna siihen, kun työntekijät tarkistavat asioita manuaalisesti. Kaikki kerätty tieto päätyy keskitetyille valvontanäytöille, joissa tehdasvalvojat voivat nopeasti havaita ongelmia, kuten myöhässä olevia toimituksia tai sitä, kun tietyt CNC-koneet eivät toimi täydellä kapasiteetilla.

Automaation integrointi IoT:n kanssa älykkäämpien, datanohjaisten päätösten mahdollistamiseksi

Valmistajat voivat saavuttaa niin kutsutun suljetun silmukan optimoinnin yhdistämällä IoT-verkot ja robottiprosessiautomaation. Otetaan esimerkiksi paikallinen leipomo, joka onnistui vähentämään hukkaan meneviä raaka-aineita noin 23 prosenttia liittämällä IoT-kosteusanturinsa suoraan robottitäyttöjen nopeuteen. Tämän tyyppiset järjestelmäintegraatiot mahdollistavat myös työnkulkujen säätämisen reaaliajassa. Esimerkiksi jos laitteisto epäonnistuu odottamatta, järjestelmä voi automaattisesti priorisoida kiireelliset tilaukset sen sijaan, että ne jäisivät jonoonsa. Industry 4.0 -standardeihin viitaten yritykset, jotka yhdistävät nämä teknologiat, kokevat tyypillisesti noin kolmanneksen vähemmän suunnittelematonta käyttökatkoja kuin ne, jotka käyttävät erillisiä järjestelmiä. Joidenkin tutkimusten mukaan säästöt voivat olla vieläkin suuremmat riippuen siitä, kuinka hyvin kaikki on toteutettu eri valmistusympäristöissä.

Teoitekoälypohjainen päätöksenteko dynaamiseen aikataitukseen ja säätöihin

Älyjärjestelmät käsittelevät reaaliaikaista tietoa kaikista niistä yhteydessä olevista laitteista ja selvittävät ajoitukset, joita ihmisten kestäisi ikuisuus prosessoida. Otetaan esimerkiksi yksi autonosavalmistaja, joka vähensi energiakustannuksiaan noin 15 prosentilla antamalla tekoälyjärjestelmän säätää uunien lämpötiloja sen mukaan, mitkä tilaukset olivat seuraavana vuorossa. Tutkimukset osoittavat, että tämäntyyppinen lähestymistapa toimii melko hyvin tuotantolautojen tasolla. Sama teknologia voi huomata materiaalien mahdollisen puutteen päivää ennen kuin se todella tapahtuu, jolloin järjestelmä käynnistää automaattisesti ostopyynnöt yrityksen resurssisuunnittelujärjestelmän kautta. Ja tässä jotain mielenkiintoista – nämä älykkäät järjestelmät havaitsevat pienten pienet viiveet kokoamisvaiheessa, joita kukaan ei huomaa, ennen kuin on liian myöhäistä. Tämä varhainen varoitus auttaa pitämään tuotannon sujuvana, vaikka toimittajat alkaisivat epäillä tai toimitukset häiriintyisivät jollain tavalla.

Ennaltaehkäisevä huolto, jolla minimoidaan tyhjyyteen liittyvä aika

Teollinen automaatio muuttaa kunnossapitotaktiikoita, ja ennakoivat järjestelmät estävät nyt vioista ennen kuin ne tapahtuvat. Värinän, lämpötilan ja akustiikan anturidataa analysoimalla nykyaikaiset alustat voivat ennustaa ongelmia 3–6 viikkoa etukäteen. Vuoden 2023 kunnossapidon alan analyysin mukaan 92 % valmistajista, jotka käyttävät näitä työkaluja, välttävät katastrofaaliset katkokset.

Tekoälyohjattu ennakoiva kunnossapito vähentää seisokkeja jopa 50 %

Koneoppimisalgoritmit analysoivat historiallista suorituskykydataa ohjelmoitavista logiikkapiireistä (PLC) ja tietojärjestelmistä (SCADA) havaitakseen ihmisten tunnistamattomia hienovaraisia vikaantumismalleja. Tämä mahdollistaa ennakoivat toimenpiteet, kuten kuluneiden laakerien vaihdon tai virheellisesti asennettujen moottoreiden uudelleenkalibroinnin, mikä vähentää seisokkeja 40–50 % pakkaus- ja metallinkäsittelysovelluksissa.

Koneoppimismallit parantavat ennakoivan kunnossapidon tarkkuutta

Syvät neuroverkot, jotka on koulutettu voitelusykleistä ja lämpökuvista, saavuttavat 89 %:n tarkkuuden pyörivien laitteiden vikojen ennustamisessa. Päätöspuiden ja aikasarja-analyysin yhdistävät ensemble-mallit vähentävät väärää hälytystasoa 31 % verrattuna perinteisiin raja-arvoihin perustuviin hälytyksiin.

Digitaaliset kaksosteknologiat mahdollistavat virtuaalisten vikaantumissimulaatioiden käytön prosessiautomaatiossa

Digitaaliset kaksosteknologiat luovat tuotantolinjoista virtuaalisia kopioita, joiden avulla insinöörit voivat simuloida tilanteita, kuten pumppujen tiivisteiden heikkenemistä tai kuljettimien kiristysten muutoksia. Kemialliset tehtaat raportoivat 27 % vähemmän hätäpysäytyksiä digitaalisten kaksosten käyttöönoton jälkeen, mikä optimoi huoltotoimenpiteiden ajoituksen säilyttäen samalla turvallisuusmarginaalit.

Algoritmin käytön ja teknikon asiantuntemuksen tasapainottaminen huollossa

Vaikka tekoäly käsittelee yli 15 000 tietopistettä sekunnissa, kokeneet teknikot tarjoavat olennaista kontekstia epätavallisista käyttöolosuhteista. Parhaat ohjelmat yhdistävät algoritmiset hälytykset ihmisohtaisen juurisyyanalyysin kanssa, mikä johtaa 68 %:n nopeampaan keskimääräiseen korjausaikaan kuin täysin automatisoidut lähestymistavat kenttäkokeissa.

Tekoälyllä toteutettu laadunvalvonta ja vikojen havaitseminen

Tekoälyyn perustuvat järjestelmät määrittelevät uudelleen laadunvarmistuksen ja saavuttavat alle 1 %:n virhetasot erilaisissa tuotantoympäristöissä. Näillä ratkaisuilla on mahdollista suorittaa reaaliaikainen vikojen havaitseminen yli 15 eri materiaalityypin ja pinnankäsittelyjen yli, toisin kuin manuaaliset tarkastukset, joita rajoittavat väsymys ja visuaaliset rajat.

Tietokonenäköjärjestelmät automatisoitua visuaalista tarkastusta varten

Korkearesoluutioiset 100 MP:n kamerat yhdistettynä konvoluutiogeometrisiin neuroverkkoihin havaitsevat alle millimetrin kokoisia vikoja nopeudella 120 kuvaa sekunnissa. Vuoden 2023 autoteollisuustutkimus osoitti, että nämä järjestelmät vähensivät maalipintojen epätäydellisyyksiä 76 %:lla samalla kun ne tarkastavat 2 400 komponenttia tunnissa. Sama teknologia takaa kankaiden laadun tekstiiliteollisuudessa arvioimalla 58 parametria, mukaan lukien ketju-, kute- ja värjäystasaisuus.

Virheiden tunnistus puolijohdevalmistuksessa tekoälyn avulla

Puolijohdevalmistuksessa syvälliset oppimismallit tunnistavat 3 nm:n mittaisia epäsäännöllisyyksiä, jotka ovat 400-kertaa ihmisen karvan paksuutta pienempiä. Valokuvion valmistuksen aikana tekoäly vertailee yli 12 000 aiempaa virhekuviota eristääkseen korkean riskin piirilevyt, saavuttaen 99,992 %:n tunnistustarkkuuden viimeisissä kokeissa.

Laadunvalvonnan tarkkuuden parantaminen 90 % syväoppimisen avulla

Neuraaliverkot, jotka on koulutettu noin 50 miljoonan viallisen osan kuvan pohjalta, ylittävät vanhat optiset lajittelujärjestelmät virheiden tunnistamisessa lähes 93 prosentilla. Numerot kertovat myös mielenkiintoisen tarinan. Helmikuussa 2024 julkaistu teollisuusraportti osoitti, että kun valmistajat yhdistivät tekoälyn ja ihmispohjaiset tarkastukset laadunvalvontaan, heidän tuottavuutensa nousi huomattavasti. Ensimmäisellä kerralla hyväksyttyjen tuotteiden määrä kasvoi 62 prosenttia, kun taas turhat hälytykset vähenivät lähes kolme neljäsosaa tarkkuusvaluissa. Näiden järjestelmien erottuvuuden takia on niiden kyky sopeutua. Nämä älykkäät järjestelmät säätävät herkkyyttään käsiteltävän materiaalin mukaan, joten virheiden luokittelun tarkkuudessa ei ole juuri eroa (alle puoli prosenttia) aamuvuorolla ja yövuorolla.

Automaattinen varastonhallinta ja toimitusketjun integrointi

Teollisuuden 4.0 -ratkaisuilla ja teollisella automaatiolla toimitusketjujen tehostaminen

Kun yritykset yhdistävät teollisen automaation ja Industry 4.0 -konseptit, ne luovat toimitusketjuja, jotka voivat nopeasti sopeutua muutoksiin. Nykyaikaiset automatisoidut järjestelmät seuraavat raaka-aineiden sijaintia reaaliajassa, tilaavat automaattisesti lisää tavaraa, kun varastot ovat alhaisella tasolla – tämä tapahtuu juuri niiden pienten IoT-anturien avulla, joista on viime aikoina paljon puhuttu – sekä koordinoivat kuljetustoimintoja niin kutsutun robottiprosessiautomaation (RPA) avulla. Näillä ratkaisuilla älyistetyt varastot saavuttavat myös melko vaikuttavia tuloksia. Esimerkiksi sellaiset paikat, jotka käyttävät itseohjautuvia AGV-robottia, raportoivat noin kolmanneksen vähemmän virheitä tuotteiden poiminnassa hyllyistä samalla kun onnistuvat pakkaamaan enemmän tavaraa samaan tilaan. Kaikki nämä keskenään kytketyt teknologiat auttavat purkamaan seinät, jotka perinteisesti erottivat ostamisen, tuotannon ja asiakkaille toimittamisen, mikä tarkoittaa sitä, että aiemmin eristyksissä toimineet osastot kommunikoivat nykyisin huomattavasti tehokkaammin koko toiminnan alueella.

Materiaaliluettelon automaatio tehokasta hankintaa varten

Kun yritykset automatisoivat materiaaliluettelojärjestelmänsä, heillä on paljon parempi hallinta siitä, mistä kaikki osat tulevat ympäri maailmaa. Älykäs ohjelmisto tarkastelee saatavilla olevia varastoja verrattuna siihen, kuinka kauan toimittajilta kestää toimittaa tavaroita, joten ongelmat voidaan havaita jo ennen kuin ne aiheuttavat todellisia hankaluuksia tuotantolinjalla. Otetaan esimerkiksi Texasissa sijaitseva autonosien valmistaja, joka vähensi osien odotusaikoja lähes kolmanneksella, kun he automatisoivat materiaaliluettelonsa. Nyt heidän toimitusaikataulunsa vastaa täsmälleen sitä, mitä kokoonpanolinjat tarvitsevat juuri silloin kun tarvitaan. Todellinen etu ei ole pelkästään tyhjien hyllyjen välttäminen, vaan myös varastojen suojaaminen tarpeettomalta varaston kasautumiselta, joka vain kerää tomua.

Trendi: Suljetun silmukan järjestelmät, jotka integroivat ERP-, MES- ja automaatioalustat

Valmistajat eri teollisuuden aloilla käyttävät yhä enemmän suljettuja järjestelmiä, jotka yhdistävät ERP-ohjelmistot, MES-ratkaisut ja teollisen automaation teknologiat. Nämä yhteydessä toimivat järjestelyt mahdollistavat tekoälyn käytön tuotantoaikataulujen säätämiseksi toimittajien reaaliaikaisista päivityksistä ja todellisista koneiden suorituskykyarvoista saatavan tiedon perusteella. Otetaan esimerkiksi varastonhallinta: nykyaikaiset suljetut järjestelmät voivat synkronoida ERP-järjestelmän ostopyynnöt sen kanssa, mitä MES näyttää käytettävissä olevista valmistustiloista, ja jopa ohjata rahtia uudelleen, jos koneet epäonnistuvat odottamatta. Tulokset puhuvat puolestaan – logistiikan asiantuntijoiden vuoden 2024 tutkimukset osoittavat, että nämä integroidut menetelmät vähentävät toimitusketjun hävikkiä noin 19 prosenttia vuodessa ilman, että toimitusluotettavuus kärsii merkittävästi, vaan se pysyy yli 99,5-prosenttisena.

UKK

Mikä on massatuotanto teollisen automaation kontekstissa?

Massatuotanto viittaa suurten määrin standardoitujen tuotteiden valmistukseen, usein kokoamolinjoilla, joissa teollinen automaatio on keskeisessä asemassa varmistettaessa yhdenmukaisuutta ja tehokkuutta.

Miten IoT edistää tuotannon seurantaa?

IoT-anturit tarjoavat reaaliaikaista tietoa koneiden suorituskyvystä, materiaalien liikkeestä ja energiankulutuksesta, mikä parantaa tuotannon seurantaa nopeuttamalla ongelmien tunnistamista ja niihin puuttumista.

Mikä on ennakoiva huolto?

Ennakoiva huolto tarkoittaa anturidataan perustuvaa laitteiden vikojen ennustamista ennen kuin ne tapahtuvat, jolloin voidaan toteuttaa ennakoivia toimenpiteitä käyttökatkojen minimoimiseksi.

Miten tekoälyohjatut laadunvalvontajärjestelmät parantavat virheiden havaitsemista?

Tekoälyohjattu laadunvalvonta käyttää järjestelmiä, kuten konenäköä ja syväoppimismalleja, joiden avulla virheet voidaan havaita tarkemmin ja yhdenmukaisemmin kuin manuaalisella tarkastuksella, mikä vähentää virheiden määrää eri tuotantoympäristöissä.