Az okosgyárak lényegében az ipar 4.0 megvalósulási pontjai, felhasználva ezeket a korszerű, úgynevezett cyberfizikai rendszereket, amelyek lehetővé teszik, hogy a gépek saját döntéseket hozzanak. Az összeállítás a gépek internetes kapcsolatát ötvözi mesterséges intelligencián alapuló elemzésekkel, így létrehozva olyan gyártósorokat, amelyek képesek önmaguk javítására, ha valami elromlik, emberek beavatkozása nélkül. Egy Nature Research által készített tanulmány kiemeli, hogy az ilyen technológiákat alkalmazó gyáraknál a termékek nagy mennyisége gyártása során körülbelül 39 százalékkal kevesebb minőségi probléma fordul elő, ami jelentős különbséget jelent a gyártók számára a hulladék csökkentése és a költségtakarékosság szempontjából.
Az ipari automatizálás tekintetében az egyik nagy előny az, hogy hogyan gyorsítja a digitális átalakulást. Nézzük például az előrejelző karbantartást, amely valós időben elemzi a berendezések adatait, és akár 20-25%-kal csökkentheti a nem tervezett leállásokat. Az újabb automatizálási megoldások emellett okosabb gyártásra is lehetőséget nyújtanak. Körülbelül 15, akár 20 százalékos energiahatékonyság-javulást tapasztalunk ezeknek az automatizált terheléskiegyensúlyozó funkcióknak köszönhetően, miközben a termelési adatok stabilak maradnak. Ami valóban működőképessé teszi ezt, az az, hogy a gyártósori szenzoradatok zökkenőmentesen jussanak el az ERP-rendszerekig. Ez olyan visszacsatolási hurkokat hoz létre, amelyek gyorsabb reagálást tesznek lehetővé a vezetők számára a problémákra, és átláthatóvá teszik az egész folyamatot kezdettől a végéig.
A Siemens ambergi elektronikai gyára kiemelkedő példája annak, hogyan képes az adat a gyártási folyamatok megvalósítására. Sikerült elérniük majdnem tökéletes gyártási minőséget, 99,99%-os szinten, miközben a termelékenységüket digitális ikertechnológiájuknak és automatizált rendszereiknek köszönhetően kb. háromnegyedével növelték. Automatizált optikai ellenőrző rendszerüknek köszönhetően a hibák észlelésének elmulasztása csupán 0,0015%-os szintre csökkent, ami figyelembe véve meglehetősen figyelemre méltó. A gyárban található kb. 1500 különböző eszköz naponta körülbelül 50 millió adatfrissítést kezel. Ez a hatalmas mennyiségű információ lehetővé teszi a gyár számára, hogy automatikusan optimalizálja az anyagmozgatást az egész üzemben. E művelet annyira lenyűgöző, hogy mennyire jól skálázható, miközben fenntartja a pontosság ezen szintjét az összes intelligens gyártási művelet során.
Egyre több gyártó fordul modularizált automatizálási rendszerekhez manapság, különösen azokhoz, amelyek plug-and-play típusú robotkapcsolatokat kínálnak. Az új termelővonalak körülbelül 68 százalékának telepítése során alkalmaznak ilyen rendszereket. A régiók között az Ázsiai-Csendes-óceáni térség egyértelműen vezet az automatizálási technológiák elfogadásában. Az ottani vállalatok az ipari automatizálásra fordított összes kiadás körülbelül 43 százalékát adják, elsősorban az elektronikai gyártás és az autóipar területén megjelenő fokozott beruházások miatt. Ugyanakkor a felhőalapú automatizálási megoldások is hatalmas növekedésen mentek keresztül, amelyek a 2020 elejétől körülbelül 200 százalékkal bővültek. Ezek az online platformok lehetővé teszik, hogy a világ különböző részein található gyárak zökkenőmentesen együttműködhessenek, annak ellenére, hogy ezek ezerszámra mérföldre lehetnek egymástól.
Az automatizálás, amelyet mesterséges intelligencia vezérel, a gépi tanulásra támaszkodik, hogy feldolgozza a múltbéli adatokat és a jelenlegi információkat, lehetővé téve a gyártósorok számára, hogy idővel optimalizálják saját működésüket. A technológia valós időben módosít olyan tényezőkön, mint a termelési sebesség, az energiafogyasztás és az anyagok rendszeren belüli mozgatása. Különösen autógyártó üzemekben ezek az intelligens beállítások azt mutatták, hogy a hulladékanyagok mennyisége akár 18 százalékkal is csökkenthető a legújabb ipari jelentések szerint. A régebbi, rögzített megközelítésektől az különbözteti meg ezeket a rendszereket, hogy ténylegesen képesek tanulni, amikor a gépek elkezdenek kopásjeleket mutatni. A meghibásodásokra való várakozás helyett a rendszer alkalmazkodik a fokozatosan romló berendezési állapothoz, miközben a termékminőséget a régi ipari eszközök teljes élettartama alatt elfogadható szinten tartja.
A mai gyárak kb. 74 százaléka már csatlakozik az IIoT technológiához, amely szenzorokat integrál be eszközökbe és CNC gépekbe az egész gyártósoron. A rendszer élő adatokat küld központi felügyeleti képernyőkre, ahol a gyári személyzet szinte azonnal észreveheti a reaktorhőmérsékletek változásait, akár három tized másodperc alatt. A működtetők riasztást is kapnak, amikor a robotkarok beállítására van szükség finom megmunkálási feladatok közben. Emellett a rendszer segít összeegyeztetni az érkező alapanyagokat a gyártósoron pillanatnyilag szükséges mennyiséggel. Mindezen funkciók együttesen az erőforrások hatékony felhasználását segítik az egész létesítményben.
Amikor vállalatok peremszámítást (edge computing) alkalmaznak, általában a döntési idők lecsökkennek körülbelül 2-3 milliszekundumra, mivel a rendszer helyben dolgozza fel a gépi látás és rezgésadatokhoz hasonló információkat, nem pedig minden adatot küld offszit helyszínre. Vegyünk például egy gyógyszeripari vállalatot, amely képes volt az ellenőrzési időt majdnem felére csökkenteni, miután telepítette ezeket a különleges peremkamerákat. Ezek a kamerák azonnal felismerik a hibás fiolatetőket, és azokat kiszórják, anélkül, hogy várni kellene a felhőből érkező megerősítésre. Ami igazán érdekes, az az, ahogy ezek az edge eszközök kezelik az információkat. Ezek valójában kiszűrik a gyártósori szinten lévő adatok mintegy 90 százalékát, amelyek nem fontosak. Ez azt jelenti, hogy kevesebb adat nehezíti a hálózati kapcsolatokat, és a rendszerek sokkal gyorsabban reagálnak, amikor problémák merülnek fel.
Az Ipari Internethasználat biztosan növeli a termelékenységet, de sok gyártó aggodalommal viseltetik a biztonsági kérdések miatt, amikor az eszközeiket csatlakoztatják. A gyárak vezetőinek körülbelül két harmada kifejezetten a hálózatba kapcsolt gépek esetén említi meg a kiberbiztonságot mint fő aggodalomforrást. A vállalatok napjainkban egyre inkább elkezdenek alkalmazni egy úgynevezett nulla bizalom elvű architektúrát, amely gyakorlatilag elkülöníti a robotmunkaállomásokat a hagyományos üzleti számítógépektől. Emellett a kritikus AI tanítási adatokat titkosított, biztonságos tárolókban tartják, hogy versenytársak ne tudják ellopni a szellemi tulajdont. A legjobb teljesítményt nyújtó üzemek túlmutatnak az alapvető biztonságon, és szigorú hozzáférési jogosultságokat állítanak be az alkalmazottak szerepkörei alapján. Néhány cég két hetente egyszer kifejezetten a kritikus gyártási folyamatokat irányító programozható logikai vezérlők elleni behatolási teszteket is végez az operatív technológiai hálózataikon.
A digitális más (digital twin) technológia valós gyártórendszerek virtuális másolatait hozza létre, és máris megváltoztatja a gyárak működését, leképezve a gyártósorokon történő valós eseményeket. Ha ezt összekapcsolják a digitális folyamatszál (digital thread) képességeivel, akkor a gyártók számára folyamatos adatáramlás valósul meg az eredeti tervezési fázistól egészen a végső termelésig. Ez lehetővé teszi szimulációk futtatását, a problémás pontok azonosítását, és változtatások tesztelését, mielőtt drága döntéseket hoznának. A tavaly közz tett kutatások szerint azok a vállalkozások, amelyek ezt a módszert alkalmazták, prototípus-készítési költségeiket körülbelül 28 százalékkal csökkentették, miközben gyorsabban jutottak el a piackész termékig, mint a hagyományos módszerek ezt lehetővé tették.
Amikor a valós idejű szenzorinformációk gépi tanulási algoritmusokkal kerülnek összekapcsolásra, a digitális ikertechnológia előre jelezheti az esetleges berendezéshibákat, a legújabb tesztek szerint körülbelül 92%-os pontossággal. A mérnökök már rendelkezésre állnak egy úgynevezett virtuális üzembehelyezéssel, ahol először szimulációs szoftverben ellenőrzik az egész termelővonalakat. Ez csökkenti a késleltetéseket körülbelül 40%-kal, ami jelentős különbséget jelent a gyártóüzemekben. Az egész rendszer segít elkerülni a váratlan meghibásodásokat, valamint biztosítja, hogy a gépek ne pazarolják az energiát, amint minden elindul a valós világban. Számos gyártóüzem jelentős megtakarításokat ér el csupán ezeknek a szimulációknak az előzetes futtatásával, ahelyett, hogy a problémákat a tényleges üzemeltetés során fedeznék fel.
Egy nagy energiacég digitális iker technológiát alkalmazott több mint 200 gázturbinán, az egész műveleti folyamata során. Ezeket a virtuális másolatokat használták arra, hogy tanulmányozzák, hogyan működik a motorok belsejében a égés, és nyomon kövessék az elhasználódás jeleit az idő függvényében. Az eredmények valóban lenyűgözőek voltak. Karbantartó csapatuk már képes volt megjósolni, hogy mikor kell figyelmet fordítani az alkatrészekre, mielőtt meghibásodás történne. Ez az eljárás évente körülbelül 6,2 százalékkal növelte a turbinák teljesítményét. A karbantartási költségek jelentősen csökkentek, csupán az első három év alatt körülbelül tizennyolc millió dollárt megtakarítva. Emellett a berendezések élettartama hosszabb volt a vártaknál. Mindez szemléletesen mutatja, mekkora különbséget tud okozni a digitális iker technológia a rendszerek megbízhatósága és a költségkímélés szempontjából az ipari környezetben.
Az ipari automatizálás terén bekövetkezett változás megváltoztatja a karbantartás működését: nem a problémák utólagos javításáról van már szó, hanem azok előrejelzéséről, mielőtt bekövetkeznének. A szenzorok és gépi tanulási technológiák segítségével gyárak már akár 7-30 nappal előre felismerhetik a lehetséges hibákat. A legutóbbi ipari jelentések szerint azok a vállalatok, amelyek ilyen prediktív rendszereket alkalmaznak, körülbelül 40-50 százalékkal kevesebb váratlan leállást tapasztalnak. Az intelligens számítógépes programok különféle adatokat elemznek, például a múltbeli eszközhasználatot, rezgési mintákat és hőmérsékleti adatokat, hogy azonosítsák a kritikus állapotban lévő alkatrészeket, mint például csapágyak, elektromotorok vagy akár hidraulikus rendszerek. Ez az előrejelző rendszer értékes időt biztosít az üzemvezetőknek arra, hogy a javításokat a tervezett leállási időszakok alatt hajtsák végre, és elkerüljék a költséges vészhelyzeteket.
A modern automatizálási rendszerek IoT-érzékelőket használnak, amelyek 15 paraméternél is többet figyelnek, beleértve a kenőanyag viszkozitását és az elektromos terhelésingadozásokat. Ez a folyamatos távérzékelés támogatja a kompresszorszelepek degradációjának korai felismerését, a szállítószalagok elállításának felismerését rezgésanalízissel, valamint a robotkar szervomotorok cseréjének prediktív ütemezését – biztosítva az előzetes karbantartást és a fenntartott teljesítményt.
Egységes adatorkestrációs platformok napi szinten akár 2,5 millió adatpontot dolgoznak fel gyártósoronként, kritikus bemeneteket szolgáltatva az előrejelző modelleknek:
| Adattípus | A megbízhatóságra gyakorolt hatás |
|---|---|
| Gépnaplók | Azonosítja a komponens élettartamát befolyásoló használati mintákat |
| Energiakarakterisztikák | Felismeri a motorok szigetelésének meghibásodását |
| Minőségellenőrzési statisztikák | Összekapcsolja a termékhibákat a gépek állapotával |
Az ipar áttér a meghibásodás utáni javításról a digitális ikrek által meghajtott előíró karbantartásra. A korai áttérők 93%-os első körös javítási pontosságot érnek el a 3D-s berendezésszimulációk és a valós idejű szenzoradatok kombinálásával, csökkentve a szükségtelen karbantartási ellenőrzéseket 34%-kal (Manufacturing Leadership Council 2024).
A kiberfizikai rendszerek (CPS) a fizikai gépek és a digitális intelligencia integrálását valósítják meg beágyazott szenzorok és IoT-hálózatok révén, lehetővé téve a valós idejű felügyeletet és adaptív szabályozást. A CPS-t használó gyárak 18–23%-kal gyorsabb reakciót jelentenek az ellátási lánc megszakításaira. Az élő számítástechnika beépítésével a CPS csökkenti az döntési késleltetést és támogatja az autonóm minőségellenőrzési beállításokat emberi beavatkozás nélkül.
A mai automatizálás arról szól, hogy az emberek és az AI-rendszerek hatékonyabban tudjanak együtt dolgozni. Ezek a kollaboratív robotok, más néven cobotok, okoskamerákkal vannak felszerelve, így képesek arra, hogy óvatos feladatokat végezzenek közvetlenül emberi munkatársaik mellett. Az üzemek azt jelentik, hogy a gépek megosztott munkaállomásokon való megjelenése óta a monoton mozgásból fakadó sérülések száma mintegy egyharmaddal csökkent. Egyes vállalatok AI-asszisztenseket is használnak, amelyek a korábbi teljesítményszámokat elemezve segítik a dolgozókat abban, hogy mikor tervezzék meg a termelési folyamatokat. Ez létrehoz egy szép körképet, ahol mindenki megtanulja, mi működik a legjobban, így nemcsak gyorsabban mennek a dolgok, de a munkahelyek idővel ténylegesen biztonságosabbá is válnak.
A generatív MI térhódítása megváltoztatja a folyamattervezéshez való hozzáállásunkat, lehetővé téve a mérnökök számára, hogy percek alatt végigpróbáljanak százakat, ha nem ezreket számítógépes gyártási forgatókönyveket. Nézzünk egy példát egy autógyártó vállalatra, amely nemrégiben alkalmazta ezeket az MI modelleket hegesztő üzemeltetésük újragondolására. Sikerült körülbelül 12 százalékkal csökkenteni az energiafogyasztást a sorrend optimalizálása után. A technológia valódi erejét az adja, hogy képes együttműködni az előrejelző karbantartási eszközökkel. Ezek az összekapcsolt rendszerek valóban képesek javasolni, hogy mikor érdemes felszereléseket frissíteni, összehasonlítva a kezdeti költségeket a későbbi megtakarításokkal, amelyek az előre nem látható meghibásodások elkerüléséből és a zavartalan működtetésből adódnak nap mint nap.
Az előrejelzések szerint a gyártók körülbelül 65%-a 2026-ig áttér az edge alapú neurális hálózatokra a decentralizált MI felé való elmozdulás részeként. Ezek a rendszerek lehetővé teszik a hibák valós idejű felismerését, amit a felhőalapú megoldások sebességben egyszerűen nem tudnak követni. A 5G-vel felszerelt intelligens gyárak számának növekedésével az ipar egyre inkább olyan algoritmusokra kezd támaszkodni, amelyek képesek magukat a gyártási folyamatok során változó anyagokhoz és keresletváltozásokhoz igazítani. Ez a fejlemény jelentős lépést jelent a gyártási folyamatok számára, amelyek egyaránt rugalmasságra és intelligenciára szorulnak, hogy lépést tudjanak tartani a modern termelési igényekkel.
Az intelligens gyárak kiberfizikai rendszereket használnak, amelyek lehetővé teszik a gépek számára, hogy saját döntéseket hozzanak az internethez csatlakoztatott eszközök és MI-alapú elemzések kombinálásával, csökkentve ezzel az emberi beavatkozást a termelési folyamatokban.
Az ipari automatizálás felgyorsítja a digitális átalakulást a prediktív karbantartás és az energiahatékonyság javításával, miközben növeli az össztételű termelésirányítást és csökkenti a minőségi problémákat.
Az élő adatfeldolgozás lehetővé teszi az adatok valós idejű feldolgozását az adatok keletkezésének helyszínén, csökkentve a késleltetést és javítva a termelési folyamatokban a reakcióidőt.
A Cyber-Fizikai Rendszerek a fizikai gépek és a digitális intelligencia integrálását valósítják meg, lehetővé téve a valós idejű felügyeletet, az adaptív szabályozást és gyorsabb válaszadást az ellátási lánc zavaraira.
Copyright © 2024 by Shenzhen QIDA electronic CO.,ltd
EN