Miksi teollinen automaatio on kriittistä nykyaikaisessa valmistuksessa?

Teollisen automaation kehittyminen älykkäässä valmistuksessa

Teollisen automaation kasvu ja sen vaikutus valmistuksen tehokkuuteen

Vuodesta 2015 lähtien teollinen automaatio on parantanut maailmanlaajuisesti valmistavan teollisuuden tuottavuutta noin 47 %:lla McKinseyn vuoden 2025 raportin mukaan. Älykkäissä tehtäissä tuotantosyklien kesto on noin 30 % nopeampaa kuin perinteisissä tehtaisissa tuolloin. Kun yritykset ottavat käyttöön robotiikkaa yhdessä niiden PLC-ohjainjärjestelmien (programmable logic controllers) kanssa, toistuvissa tehtävissä tapahtuvien virheiden määrä vähenee. Näiden järjestelmien saavuttama tarkkuus on myös huomionarvoista – joskus jopa tarkkuutta ±0,001 millimetriä. Otetaan esimerkiksi autoteollisuuden kokoonpanolinjat. Niissä, missä on siirrytty automatisointiin hitsausjärjestelmissä, tarkkuus on lähes 99,8 %. Tämä tarkoittaa sitä, että myöhemmin korjauksiin käytettävää aikaa säästyy, ja tehtaanjohtajat säästävät noin 740 000 dollaria vuosittain uudelleen tehtävien korjausten kustannuksissa, kuten Ponemon Instituten vuoden 2023 tutkimustulokset osoittavat. Kaikki tämä johtaa melko selkeästi siihen, että kun valmistajat jatkavat näiden teknologioiden käyttöönottoaan, he siirtyvät luonnollisesti kohti teollisuuden 4.0 -standardien mukaista toimintaa, jolla pyritään parantamaan toimintojen skaalautuvuutta ja käyttää tehokkaammin resursseja yleisesti ottaen.

Digitalisaatio ja teollisuuden 4.0 -aloitteet teollisissa olosuhteissa

Tehtaiden energiatehokkuus on parantunut noin 19 prosenttia siirryttyä kohti teollisuutta 4.0, etupäässä kiitos älykkaiden moottorien ohjausjärjestelmien, jotka on yhdistetty Internet of Things -konseptin kautta, kertoo PwC:n viimeisin raportti vuodelta 2024. Useimmat nykyaikaiset valmistustoiminnot tukeutuvat pilvipalveluihin, ja noin joka kolmannella toimitusketjulla on hyötyä synkronoidusta tietovirrasta. Tämä tarkoittaa sitä, että johtajat voivat nopeasti reagoida materiaalin puutteeseen tai yhtäkkiseen asiakaskysynnän lisääntymiseen ilman viikottaisiin raportteihin odotusta. Viime vuonna julkaistu tutkimus toi esiin myös jotain mielenkiintoista: yritykset, jotka ryhtyivät käyttämään digitaalista kaksosta (digital twin) -teknologiaa, saivat vähennettyä prototyyppikustannuksiaan noin kolmanneksen, koska voivat ensin testata tuotantolinjaston ongelmia virtuaalisesti eikä tarvitse tuhlata rahaa fyysisiin malleihin. Kaikki nämä kehityskulmat ruokkivat sitä, mitä monet analyytikot ennustavat tulevan valtavaksi kasvuksi teollisessa automaatiota lähitulevaisuudessa, kun jo nykyään globaali markkinakokonaisuus on arvoltaan yli biljoona dollaria teollisuuden 4.0 -hyväksymisasteita koskevien ennusteiden mukaan.

Teollisuuden 4.0:n vaikutus valmistuksen automaatioon

Teollisuuden 4.0:n yhdistäminen kyberteollisiin järjestelmiin ja tekoälyyn on vähentänyt odottamattomia tehdas­sulkuja puolijohdetuotannossa noin 41 prosentilla Deloitten vuoden 2024 viimeisimmän raportin mukaan. Useimmat modernit tehtaat käyttävät nykyään reuna­laskennan laitteistoja, ja noin kaksi kolmannesta kaikista anturitiedoista käsitellään suoraan lähteessä sen sijaan, että ne lähetettäisiin muualle. Tämä paikallinen käsittely lyhentää vastusaikaa alle yhden millisekunnin, kun tuotelaatua tarkistetaan tuotannon aikana. Teollisuuden internetin reunalaitteita käyttävät puolijohdetehtaat saavuttavat yleensä noin 22 prosentin laskun virhekertoimissa. Älykkäät koneet voivat nyt analysoida useita tekijöitä samanaikaisesti – lämpötilan vaihtelut, paineen muutokset ja laitteiden värähtely tarkistetaan keskenään reaaliajassa. Kun eri teknologiset innovaatiot jatkavat yhteistyötään, tuotantomallit siirtyvät kohti automaattisesti todellisen kysynnän mukaista säätöä sen sijaan, että ne perustuisivat kiinteisiin aikatauluihin, mikä on tullut välttämättömäksi kilpailukyvyn ylläpitämiseksi nykypäivän nopeasti kehittyvässä valmistusteollisuudessa.

Keskeiset teknologiat, jotka tekevät teollisesta automaatiosta mahdollista

Teollisen internetin (IIoT) laajeneminen ja reaaliajaton seuranta

Valmistuksen näkyvyys on muuttunut dramaattisesti teollisen internetin (IIoT) ansiosta. Tuotantolaitoksissa on nykyisin noin 127 % enemmän yhteydessä olevia laitteita verrattuna vuoteen 2020 viime vuoden tietojen mukaan. Näitä modernia, antureiden avulla toimivia järjestelmiä käytetään reaaliaikaiseen seurantaan laitteen kunnon osalta, mikä mahdollistaa huoltoteknikkien korjaamaan mekaaniset ongelmat noin 60 % nopeammin kuin vanhojen manuaalisten tarkastusten avulla, kuten Future Market Insights raportoi viime vuonna. Myös automototeollisuuden valmistajat saavat konkreettisia etuja. Tehtaat, jotka ovat käyttäneet IIoT-ratkaisuja, raportoivat noin 22 % paremmasta suorituskyvystä tuotantolinjoilla, koska prosessien seurantaa voidaan jatkaa jatkuvasti koko toiminnan ajan, kuten vuoden 2024 teollisen automaation raportti korostaa.

Reunakomputointi reaaliaikaisten päätösten tekemiseen automatisoiduissa järjestelmissä

Reunakäsittely poistaa pilvipalveluiden riippuvuuden käsittelemällä laitteen dataa paikallisesti, mikä vähentää päätöksenteon viivettä alle 10 millisekunnin kriittisissä sovelluksissa. Tämä ominaisuus on elintärkeä turvajärjestelmissä ja tarkkuusroboteissa, joissa välitön reaktio estää kalliita virheitä nopeilla toiminnoilla.

Digitaalisen kaksosrakenteen hyväksyminen simulointiin ja prosessien optimointiin

Johtavat valmistajat raportoivat 35 % vähemmän suunnitteluvirheitä käytettäessä digitaalisia kaksosia simulointiin ennen fyystistä toteutusta. Nämä virtuaalimallit mahdollistavat laitteiden konfiguraatioiden ja työnkulkujen testauksen ilman riskejä, jolloin optimointisyklit lyhenevät viikoista päiviin monimutkaisissa valmistusympäristöissä.

Tekoäly ja älykkäät robotit tuotannossa

Tekoälyn ja koneoppimisen rooli teollisessa automaatiota

KI ja ML muuttavat teollisuuden automaatiota. Nämä älykkäät järjestelmät voivat tarkastella kaikenlaista tietoa, joka tulee tehtaan antureista, turvallisuuskameroista ja yhteydessä olevista laitteista tehdasalueella. Viime vuonna julkaistun Robotics in Manufacturing -raportin mukaan tehtaat, jotka käyttivät tekoälyrobotteja, nähdyt noin 18 prosentin laskun tuotantovirheissä, ja työnkulut järjestäytyivät nopeammin noin 35 prosenttia nopeammin autojen valmistus- ja elektroniikankokoonpanotehtaissa. Mielestäni mielenkiintoista on, että kun nämä järjestelmät käynnistyvät, ne säätävät itse asioiden, kuten materiaalien liikuttelun tehokkuuden ja energiankäytön hallinnan, ilman, että joku joutuu jatkuvasti valvomaan niitä.

Käyttöönotettu laadunvalvonta ja viallisten havaitseminen

Viimeisimmät syväoppimisteknologiaa käyttävät näkösysteemit saavuttavat noin 99,7 prosentin tarkkuuden, kun kyseessä ovat nopeasti liikkuvien tuotantolinjojen virheiden havaitseminen. Se on melko suuri hyppy verrattuna vanhempiin menetelmiin, jolloin tarkkuus oli noin 92 prosenttia. Otetaan esimerkiksi suuri autonosien valmistaja, joka sai aikaan romukkautta vähentämällä noin 22 prosenttia uudistetun tekoälyyn perustuvan tarkastuksen jälkeen. Työkalut tarkistavat yli 500 eri laatutekijää yhtä aikaa, kun tuotteet ovat edelleen liikkeessä linjalla. Parantunut tarkkuus vähentää todella paljon hylättyä materiaalia ja auttaa yrityksiä pysymään tiukkojen teollisuusmääräysten sisällä, joita kaikkien täytyy nykyään noudattaa.

Yhteistyörobottien (cobottien) parantama ihmisen ja koneen välinen työnkulku

Uusimmat yhteistyörobotit, joissa on mukana voimantuuntoteknologia ja helppokäyttöiset käyttöliittymät, hoitavat jo noin 30 prosenttia toistuvasta kokoonpanotyöstä hybridivalmistuksessa. Tehtaan henkilökunta voi säätää näitä koneita vain noin 15 minuutin aikana yksinkertaisen kosketusnäytön valikoiden kautta, mikä tarkoittaa, että ne sopeutuvat nopeasti, kun yritykset siirtyvät eri tuotantomalleihin. Viime vuonna julkaistun tutkimuksen mukaan yhden lentokoneosia valmistavan tehtaan työasemien asennusaika puolittui käyttämällä näitä coboteja. Ilmailualan on erityisesti ollut nopea hyväksymään tämä teknologia, koska jokainen säästetty minuutti tarkoittaa todellisia säästöjä lopullisessa tuloksessa.

Älykkäät robotit ja joustava automaatio tuotannon sopeutumiskyvyn parantamiseksi

Teollisuusrobottisolut, joissa on tekoäly, nopeuttavat tuotantosiirtymiä noin 27 prosenttia kiitos itsestään kalibroituvien gripperien ja älykkään reitinhakualgoritmin. Tutkimusten mukaan, jotka on julkaistu Journal of Advanced Robotics -lehdessä, nämä edistyneet järjestelmät voivat säätää itseään eri materiaaleihin tai kuluneisiin osiin soveltuviksi, jolloin tehdas voi pitää tuotannon käynnissä täydellä teholla myös useiden päivien jälkeen. Reunakomputointi tuo lisäksi mahdollisuuden tehdä välittömiä muutoksia asiakkaan täsmätoiveiden mukaan eikä tarvitse odottaa aikataulussa olevia päivityksiä.

Ennakoiva huolto ja käyttövarmuus

Ennakoivan huollon ja keskeytysten vähentäminen anturianalytiikalla

Nykyään teollisen automaation järjestelmissä käytetään yleisesti sensoreita ennustamaan koneiden mahdollisia vikoja jo 9–12 kuukautta ennen kuin ne voivat esiintyä. McKinseyn viime vuonna julkaiseman raportin mukaan tämä ennakoiva huolto vähentää odottamattomia pysäyksiä noin 30–40 prosentilla. Kun tehtaille asennetaan älykkäitä tärinäantureita ja lämpökuvaimia, ne voivat havaita ongelmia aikaisessa vaiheessa. Joissakin tehtyissä on ilmoitettu noin 90 prosentin tarkkuudella vikojen havaitsemisesta ennen kuin osat alkavat oikeasti pettää. Tarkoituksena on säästää kustannuksia, jotka liittyvät tuotannon keskeytyksiin, ja varmistaa, että koneet kestävät pidempään. Nopeasti etenevissä toimialoissa, kuten autoteollisuudessa tai elektroniikkakokoonpanolinjoissa, kyky ennustaa ongelmia ennen kuin ne syntyvät, on ratkaiseva tekijä kilpailukyvyn säilyttämisessä.

Vuoden 2023 analyysi ennakoivan huollon strategioista rautatieinfrastruktuurissa osoittaa, että järjestelmiin otetaan käyttöön kunnonvalvontaratkaisuja:

• Vähennä huoltokustannuksia 25 %
• Saaavuta 98,5 %:n käyttöjatkuvuus
• Vähennä varaosavarastoa 18 %

Tapausraportti: Ennakoiva huolto säästä 2 miljoonaa dollaria vuodessa autotehtaassa

Tier-1-automotiva-yritys otti käyttöön tekoälypohjaisen äänianalyysin 87 leikkauspuristimessa, tunnistamalla laakerikulumismallit, joita ihmiskatselmointi ei havaitse. Tämä toimenpide:

• Esti 14 tuotantolinjan pysähdystä vuoden 2024 ensimmäisellä neljänneksellä
• Vähensi takuukorvauspyyntöjä 470 000 dollarilla varhain havaituilla vioilla
• Säästi vuosittain 1,2 miljoonaa dollaria vältetyillä hätähuolloilla

Tehtaan huoltotyöntekijät priorisoivat nykyään huoltotoimenpiteitä analytiikkakojelaudan reaaliaikaisilla prioriteettiluvuilla, mikä osoittaa, kuinka teollinen automaatio mahdollistaa 25 % nopeamman reaktion laiteongelmiin (Deloitte 2024).

Teollisen automaation kautta toteutettava kestävyys ja energiatehokkuus

Kestävyys- ja hiilineutraaliustavoitteet edistävät automaatiota ja moottoritehokkuutta

Teollisuuden automaatio on muodostumassa välttämättömäksi kestävyystavoitteiden saavuttamiseksi, joiden merkitystä valmistajat korostavat. Noin kaksi kolmannesta yrityksistä keskittyy tällä hetkellä energiatehokkaisiin moottoreihin yrittäessään vähentää hiilipäästöjä. Älykkäät anturit yhdessä mukautuvien ohjausjärjestelmien kanssa toimivat yhdessä säätelemään käytettävän energian määrää, vähentämällä koneiden käyttämättömänä olemista noin puolella normaalin käytön aikana. Tämä on itse asiassa järkevää laajassa ilmastonäkökulmassa, koska se vähentää tuotannon alueilla, kuten metallin muovauksessa tai kemikaalitehtaiden käytössä, huomattavaa energianhukkaa.

Prosessitehokkuuden parantaminen vähentää ympäristöjalanjälkeä

Automaattisten järjestelmien ympäristöedut tulevat todella esiin, kun tarkastellaan niiden materiaalien käsittelyä suljetuissa kierroissa ja valmistuksen tarkkuutta. Koneenäön ohjaamat robotit voivat saada virheellisten tuotteiden määrän lähes nollaan, mikä tarkoittaa, että tehtaat käyttävät noin 19–28 prosenttia vähemmän raaka-aineita kuin perinteiset manuaaliset kokoonpanolinjat. Kun tämä yhdistetään älykkäisiin tekoälymalleihin, jotka optimoivat resurssien käyttöä, valmistajat voivat vähentää myös veden käyttöä. Keskimääräinen tehdas voi säästää noin 1,2 miljoonaa litraa vettä vuodessa tuotannonopeuden tai -määrän heiketessa. Näin saavutetut säästöt merkitsevät todellista eroa sekä ympäristön että yritysten kannalta, jotka sijoittavat automaatioteknologiaan.

UKK

Minkä hyödyn teollinen automaatio tuo valmistukseen?

Teollinen automaatio parantaa tarkkuutta, vähentää uudelleenteon kustannuksia, nopeuttaa tuotantoa ja minimoit virheiden määrän. Se myös lisää energiatehokkuutta ja ympäristöystävällisyyttä resurssien optimoinnin kautta.

Miten digitaalinen kaksosteknologia optimoi valmistusprosesseja?

Digitaaliset kaksoset mahdollistavat valmistajille tuotantoprosessien simuloinnin ja laitejärjestelyjen virtuaalisen testauksen, mikä vähentää suunnitteluvirheitä, säästää aikaa ja vähentää fyysisen prototyypin kustannuksia.

Mikä on tekoälyn ja koneoppimisen rooli tehdasautomaatiossa?

Tekoäly ja koneoppiminen tehostavat automaatiota järjestämällä työnkulkuja, vähentämällä virheitä ja optimoimalla energiankäyttöä. Ne mahdollistavat myös älykkaiden robottien sopeutumisen materiaaleihin ja tuotantoon liittyviin muutoksiin tehokkaammin.