Miért kritikus az ipari automatizálás a modern gyártás szempontjából?

Az ipari automatizálás fejlődése az intelligens gyártásban

Az ipari automatizálás növekedése és annak hatása a gyártási hatékonyságra

2015 óta az ipari automatizálás a McKinsey 2025-ös jelentése szerint világszerte körülbelül 47%-kal növelte a gyártási termelékenységet. Az intelligens gyárakban a termelési ciklusok körülbelül 30%-kal gyorsabban futnak, mint amilyenek a hagyományos gyártási környezetekben voltak akkoriban. Amikor a vállalatok robotokat és PLC-ket (programozható logikai vezérlőket) alkalmaznak ismétlődő feladatok elvégzésére, csökkentik az emberi hibákból fakadó tévesztéseket. Ezek az automatizált rendszerek elérhetik a rendkívül pontos, akár plusz-mínusz 0,001 milliméteres tűréshatárokat is. Vegyük példának az autóipari szerelősorokat. Azok a vállalatok, amelyek áttértek az automatizált hegesztőrendszerekre, jelenleg közel 99,8 százalékos pontosságot érnek el. Ez azt jelenti, hogy később kevesebb időt kell fordítani javításokra, így évente körülbelül 740 000 dollárt takaríthatnak meg a gyártóüzemek vezetői a Ponemon Intézet 2023-as kutatási eredményeinek megfelelően. Mindez egyértelműen arra utal, hogy ahogy a gyártók továbbra is átvesszák ezeket a technológiákat, természetes módon az ipar 4.0 szabványai felé mozdulnak el, amelyek célja az operációk skálázhatóságának növelése és az erőforrások hatékonyabb felhasználása szerte az iparágban.

Digitalizálási és Ipar 4.0 kezdeményezések ipari környezetben

A gyárak körülbelül 19 százalékkal jobb energiahatékonyságot értek el azóta, hogy az ipar 4.0 irányába mozdultak el, főként a PwC 2024-es legújabb jelentése szerint az internetes dolgokon (IoT) keresztül csatlakozó intelligens motorvezérlő rendszereknek köszönhetően. A mai modern gyártási műveletek többségében a felhőalapú számítástechnikára támaszkodnak, ahol körülbelül háromnegyed részére kiterjed a szinkronizált adatáramlás az ellátási láncokban. Ez azt jelenti, hogy a menedzserek gyorsan reagálhatnak anyaghiány vagy hirtelen ügyféligény-növekedés esetén, nem kell heti jelentésekre várniuk. A tavaly közz tett kutatás egyébként érdekes eredményt is hozott: azok a vállalkozások, amelyek elkezdték használni a digitális iker technológiát, költségeiket mintegy harmadával csökkentették, egyszerűen azért, mert a gyártósorral kapcsolatos problémákat először virtuálisan is ki tudták próbálni, nem kellett fizikai modellekre pazarolni a pénzt. Mindezen fejlesztések az ipari automatizálás hatalmas kiterjedését serkentik, amit számos elemző előre lát, az ipar 4.0 bevezetési rátájára vonatkozó legutóbbi előrejelzések szerint a globális piac már most értéke egy billió dollárnál is több.

Az ipar 4.0 hatása a gyártási automatizálásra

Az ipar 4.0 forradalmának, a cyber-fizikai rendszereknek és a mesterséges intelligenciának a kombinációja 41 százalékkal csökkenti a félvezetőgyártásban az előre nem látott gyári leállásokat, a Deloitte 2024-es legújabb jelentése szerint. A legtöbb modern üzem napjainkban edge számítástechnikai hardverekre támaszkodik, a szenzorok által gyűjtött információk két harmadát ugyanis máris helyben dolgozzák fel, nem szállítják máshová. Ez a helyi feldolgozás egymillisekundum alatti válaszidőt eredményez termékkvalitás ellenőrzése során a gyártási folyamatok alatt. Azok a félvezetőgyártók, akik ipari IoT (Industrial Internet of Things) edge eszközöket alkalmaznak, általában körülbelül 22 százalékos csökkenést érnek el a selejtarányban. Az okos gépek képesek többféle tényezőt egyszerre elemezni: a hőmérséklet-ingadozásokat, nyomásváltozásokat és berendezésvibrációkat valós időben összehasonlítják egymással. Ahogy ezek a különböző technológiai újítások együttműködnek, egyre inkább megfigyelhető a termelési modellek automatikus alkalmazkodásának iránya a tényleges kereslet alapján, nem pedig rögzített ütemezés szerint, ami napjainkban elengedhetetlenné válik a gyorsan változó gyártási környezetben való versenyképességhez.

Az ipari automatizálást megalapozó technológiák

Az ipari internet dolgai (IIoT) terjedése és valós idejű figyelése

Az előállítási láthatóság jelentősen megváltozott az ipari internet dolgai (IIoT) következtében. A gyártóüzemek ma már mintegy 127%-kal több csatlakoztatott eszközzel rendelkeznek, mint 2020-ban, a legutóbbi adatok szerint. Ezeket a modern, szenzorok által vezérelt rendszereket valós idejű betekintés éri az eszközök állapotába, lehetővé téve a karbantartó személyzet számára, hogy a mechanikai problémákat akár 60%-kal gyorsabban megoldhassák, mint amikor a hagyományos kézi ellenőrzésekre támaszkodtak, mint ahogy azt a Future Market Insights tavalyi jelentése is jelezte. Az autógyártók is számolnak érezhető előnyökkel. Azok az üzemek, amelyek IIoT-megoldásokat alkalmaznak, körülbelül 22%-os javulást tapasztalnak a termelővonalak teljesítményében, csupán azért, mert folyamatosan figyelemmel kísérhetik a folyamatokat az üzemeltetés során, amit a legújabb, 2024-es Ipari Automatizálási Jelentés is kiemelt.

Edge Computing (peremfeldolgozás) valós idejű döntésekhez automatizált rendszerekben

Az edge computing megszünteti a felhőalapú adatfeldolgozás függőségét, helyben dolgozva fel a gépek adatait, így kritikus alkalmazásokban a döntési késleltetést 10 milliszekundum alá csökkenti. Ez a képesség különösen fontos biztonsági rendszerek és precíziós robotok esetén, ahol az azonnali válaszadás megakadályozza a költséges hibákat a nagy sebességű műveletek során.

Digitális ikrek alkalmazása szimulációra és folyamatoptimalizálásra

A vezető gyártók 35%-kal kevesebb tervezési hibát jeleznek, amikor digitális ikreket használnak a termelési folyamatok szimulálására a fizikai megvalósítás előtt. Ezek a virtuális modellek lehetővé teszik a mérnökök számára, hogy kockázatmentesen teszteljék a berendezések konfigurációját és a munkafolyamatok beállításait, így összetett gyártási környezetekben a optimalizálási ciklusok időtartama hetekről napokra csökken.

Mesterséges intelligencia és intelligens robotok a termelésben

A mesterséges intelligencia és gépi tanulás szerepe az ipari automatizálásban

Az MI és a ML gyökeresen megváltoztatja, hogyan automatizálják az iparágak a műveleteiket. Ezek az intelligens rendszerek képesek különféle adatok elemzésére, amelyek a gyári szenzorokból, biztonsági kamerákból és a gyártósoron található csatlakoztatott eszközökből származnak. A Manufacturing Robotics által tavaly közz tett jelentés szerint azokban a gyárakban, ahol AI-vezérelt robotokat használtak, a termelési folyamatok során körülbelül 18 százalékkal csökkentek a hibák, emellett a munkafolyamatok hatékonyabb szervezése következtében az autógyártó és elektronikai összeszerelő üzemekben a folyamatok akár 35 százalékkal gyorsabbá váltak. Ami különösen érdekes, hogy ezek a rendszerek egyszer beindítva valójában önmagukat állítják be például anyagmozgatás hatékony kezeléséhez és az energiafogyasztás kezeléséhez anélkül, hogy szükség lenne állandó felügyeletre.

MI-alapú minőségellenőrzés és hibafelismerés

A legújabb, mélytanuláson alapuló látási rendszerek napjainkban körülbelül 99,7 százalékos pontossággal képesek hibák felismerésére a gyorsan mozgó termelési sorokon. Ez komoly ugrás az előző módszerek által elérhető kb. 92 százalékos eredményhez képest. Vegyünk példaként egy nagy autóalkatrész-gyártót, aki az AI-alapú ellenőrző eszközök bevezetését követően 22 százalékkal csökkentette a selejt rátáját. Ezek az eszközök egyszerre több mint 500 különböző minőségi tényezőt ellenőriznek, miközben a termelési folyamat továbbra is folyamatos. Az emelkedett pontosság valóban csökkenti az elpazarolt anyagok mennyiségét, és segíti a vállalatokat abban, hogy megfeleljenek a jelenlegi, szigorú ipari szabályozásoknak.

Kollaboratív robotok (cobotok) hatékonyabbá teszik az ember-gép együttműködést

A legújabb, beépített erőérzékeléssel és könnyen kezelhető felülettel rendelkező robotkarok már körülbelül a hibrid gyártási környezetekben folyó ismétlődő összeszerelési munkák 30 százalékát végzik. A gyári személyzet mindössze 15 perces beállítással módosíthatja ezeket a gépeket egyszerű érintőképernyős menük segítségével, ami azt jelenti, hogy gyorsan alkalmazkodnak, amikor a vállalatoknak át kell váltaniuk más termékmodellekre. Egy tavaly közzétett kutatás szerint egy repülőgépalkatrészeket gyártó üzemben a munkaállomások beállítási időtartama majdnem a felére csökkent, miután ezeket a robotokat bevezették. A légi és űripar különösen gyorsan átvette ezt a technológiát, mivel minden megtakarított perc közvetlenül a költségvetésre gyakorol pozitív hatást.

Intelligens robotika és rugalmas automatizálás a termelési alkalmazkodóképesség érdekében

Mesterséges intelligenciával működő robotcellák köszönhetően a termelési átállások akár 27 százalékkal gyorsabbak lettek, köszönhetően az önkalibráló fogóknak és az intelligens útvonal-kereső szoftvernek. A Journal of Advanced Robotics által közz tett tanulmányok szerint ezek az új rendszerek képesek automatikusan beállítani magukat, amikor különböző anyagokkal vagy elhasználódott alkatrészekkel dolgoznak, így a gyárak képesek folyamatosan teljes sebességgel termelni akkor is, ha már napok óta megszakítás nélkül működnek. Ha hozzáadjuk ehhez az edge computing technológiát, akkor a gyártók valóban hatékony eszközhöz jutnak: azonnali változtatásokat lehet végrehajtani az ügyfél aktuális igényeinek megfelelően, nem kell várni a tervezett frissítésekre.

Prediktív karbantartás és üzemeltetési megbízhatóság

Prediktív karbantartás és leállási idő csökkentése szenzoranalitikával

Manapság a legtöbb ipari automatizálási rendszer szenzordatákat használ arra, hogy észlelje, mikor romolhatnak le a gépek, akár 9-től akár 12 hónappal előre. Egy tavalyi McKinsey-jelentés szerint az ilyen típusú prediktív karbantartás csökkenti a véletlenszerű leállásokat kb. 30-40 százalékkal. Amikor a gyárak felszerelik ezeket az intelligens vibrációszenzorokat és hőkamerákat a gépeikre, akkor a problémákat már korán észlelhetik. Egyes üzemek azt jelentik, hogy kb. 90%-os pontossággal képesek hibákat felderíteni még azelőtt, hogy az alkatrészek ténylegesen elkezdenének romlani. Ennek az egésznek az a célja, hogy pénzt spóroljanak meg a termelési időveszteségeken és biztosítsák, hogy a gépek hosszabb ideig működjenek. Olyan gyorsan változó iparágakban, mint az autógyártás vagy az elektronikai szerelősorok, az a képesség, hogy előre lássák a problémákat, és ne csak utólag reagáljanak, eldöntő fontosságú lehet a versenyképesség szempontjából.

A 2023-as prediktív karbantartási stratégiákról készült elemzés a vasúti infrastruktúrában azt mutatta, hogy az üzemek állapotfigyelő megoldásokat alkalmaznak:

• 25%-kal csökkentse a karbantartási költségeket
• Érje el a 98,5%-os üzemidőt
• 18%-kal csökkentse a tartalékalkatrész-állományt

Esettanulmány: Előrejelző karbantartás évente 2 millió dollár megtakarítást eredményezett egy autóipari üzemben

Egy Tier-1 beszállító 87 darab présgépen vezetett be mesterséges intelligenciára alapozott akusztikus elemzést, amely a csapágykopásokat az emberi szem számára láthatatlan minták alapján azonosította. Ez a beavatkozás:

• Megelőzte a termelővonalak 14 leállását az első negyedévben 2024-ben
• A garanciális igényeket 470 000 dollárral csökkentette a korai hibafelismerésnek köszönhetően
• Évente 1,2 millió dollár megtakarítást eredményezett a sürgősségi javítások elkerülésével

Az üzem karbantartó csapata napjainkban az elemzések eredményeit mutató műszerfalról kapott valós idejű prioritási pontszámok alapján végzi a beavatkozásokat, ezzel demonstrálva, hogyan segíti az ipari automatizálás a 25%-kal gyorsabb reagálást a felszínre kerülő berendezéshibákra (Deloitte 2024)

Ipari automatizáláson keresztüli fenntarthatóság és energiahatékonyság

A fenntarthatósági és szén-dioxid-kibocsátás csökkentési célok ösztönzik az automatizációt és a motorok hatékonyságát

Az ipari automatizáció egyre fontosabbá válik ahhoz, hogy elérjék a gyártók által emlegetett fenntarthatósági célokat. A vállalatok körülbelül kétharmada manapság az energiatakarékos motorokra összpontosít, miközben próbálják csökkenteni a szén-dioxid-kibocsátást. Az okos érzékelők az adaptív vezérlőrendszerekkel együtt működve szabályozzák az energiafelhasználást, és így csökkentik az üresjáratot normál működés közben körülbelül felére. Ez tényleg logikus, ha a nagyobb összefüggéseket nézzük a klímavédelmi törekvések szempontjából, mivel csökkenti a pazarlott energiát nehéz ipari területeken, például fémből készült alkatrészek gyártása vagy vegyi üzemek üzemeltetése során, ahol az energiaigény amúgy is rendkívül magas.

Folyamathatékonyság javítása csökkenti a környezeti lábnyomot

Az automatizált rendszerek környezetvédelmi előnyei igazán érvényesülnek, amikor anyagok kezelését zárt hurkokban és rendkívül pontos gyártást vizsgáljuk. A gépi látás által irányított robotok képesek a hibás termékek arányát majdnem nullára csökkenteni, ami azt jelenti, hogy a gyárak körülbelül 19-28 százalékkal kevesebb nyersanyagot pazarolnak el, mint a hagyományos kézi összeszerelő sorok. Ha ezt okos AI modellekkel kombinálják az erőforrások kiosztásához, akkor a gyártók valójában a vízfogyasztásukat is csökkentik. Egy átlagos méretű üzem évente körülbelül 1,2 millió liter vizet takaríthat meg anélkül, hogy a termelési sebességet vagy a kibocsátási szinteket áldozná fel. Ezek a megtakarítások valós különbséget jelentenek a környezetvédelem és a gazdaságosság szempontjából is azoknak a vállalatoknak, amelyek az automatizálási technológiákba fektetnek.

GYIK

Milyen előnyöket kínál az ipari automatizálás a gyártásban?

Az ipari automatizálás növeli a pontosságot, csökkenti az újrafeldolgozás költségeit, fokozza a termelési sebességet és csökkenti a hibák arányát. Emellett növeli az energiatakarékosságot és a környezeti fenntarthatóságot az erőforrások optimalizálásával.

Hogyan optimalizálja a gyártási folyamatokat a digitális iker technológia?

A digitális ikrek lehetővé teszik a gyártók számára, hogy szimulálják a termelési folyamatokat és virtuálisan teszteljék az eszközkonfigurációkat, csökkentve a tervezési hibákat, időt takarítanak meg, és csökkentik a fizikai prototípusokhoz kapcsolódó költségeket.

Milyen szerepet játszanak a gyártóautomatizálásban a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás?

A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás fokozzák az automatizálást a munkafolyamatok szervezésével, a hibák csökkentésével és az energiafogyasztás optimalizálásával. Lehetővé teszik az intelligens robotok számára, hogy hatékonyabban alkalmazkodjanak az anyagokhoz és a termelési változásokhoz.