Განსაკუთრებული სამეურნეო სისტემების საშუალებით მანქანები თავისი გადაწყვეტილებების მიღებას ახერხებენ. საწარმოების ასეთი კონფიგურაცია ინტერნეტთან დაკავშირებული მოწყობილობების ხელოვნური ინტელექტის ანალიზთან ერთად აერთიანებს, რათა მოწყობილობები თავად გამოასწორონ ხარვეზები და არ მოხდეს ხელის შერეულობა. Nature Research-ის კვლევის მიხედვით, ასეთი ტექნოლოგიების გამოყენების შედეგად ხარისხის 39%-ით ნაკლები პრობლემა აღინიშნება დიდი მოცულობის პროდუქციის წარმოებისას, რაც მნიშვნელოვან განსხვავებას ქმნის დანახარჯების შესამცირებლად და ფულის დასაზოგად.
Ინდუსტრიული ავტომატიზაციის საკითხებში ერთ-ერთი მნიშვნულოვანი მოგება ის არის, რომ ის აჩქარებს ციფრულ ტრანსფორმაციას. პროგნოზული შენარჩუნების მაგალითი გვიჩვენებს, რომ ის ანალიზს უწევს მოწყობილობების მონაცემებს რეალურ დროში და შეუძლია გაუფრთხილებელი შეჩერებების შემცირება დაახლოებით 20-25%-ით. ახალი ავტომატიზაციის სისტემები ასევე უფრო გონივრულად ამართულებს ქარხნების მუშაობას. ჩვენ ვხედავთ დაახლოებით 15-იდან 20%-მდე უკეთ ენერგო ეფექტურობას სწორედ ავტომატური ტვირთის ბალანსირების შესაძლებლობების ხარჯზე, ხოლო პროდუქციის მაჩვენებლები უცვლელი რჩება. რა მართლაც ამ სისტემის მუშაობას უზრუნველყოფს არის სენსორული მონაცემების მიღება საწარმოს სარდაფიდან ERP სისტემებში ნებისმიერი ხარვეზების გარეშე. ეს ქმნის ამ უკანვე კავშირს, რაც საშუალებას აძლევს მენეჯერებს უფრო სწრაფად უპასუხონ პრობლემებს და ნახონ თუ რა ხდება მთელი ოპერაციის მსვლელობისას დაწყებიდან დამთავრებამდე.
Ზემენსის ელექტრონიკის ქარხანა ამბერგში წარმოადგენს იმ შემთხვევას, როდესაც მონაცემები წარმოების პროცესს აქცევენ სრულიად ახალ დონეზე. მათ მიაღწიეს პრაქტიკულად სრულყოფილ წარმოების ხარისხამდე – 99,99%, ხოლო პროდუქტიულობა გაიზარდა დაახლოებით ოთხი მესამედით ციფრული ორიგინალის ტექნოლოგიისა და ავტომატიზებული სისტემების ხარისხის გამო. მათი ავტომატიზებული ოპტიკური ინსპექციის სისტემა შეამცირა დეფექტების ადრეული აღმოჩენის შესაძლებლობა 0,0015%-მდე, რაც საკმაოდ მნიშვნელოვანია. მთელი ქარხნის მასშტაბით დაახლოებით 1500 სხვადასხვა მოწყობილობა დღის განმავლობაში ამუშავებს დაახლოებით 50 მილიონ მონაცემს. ამ მასიური მონაცემების საშუალებით ქარხანა შეძლებს მატერიალების მოძრაობის ავტომატურად ოპტიმიზებას მთელი სისტემის მასშტაბით. ამ ოპერაციის საუცხოობას უზრუნველყოფს მასშტაბირებადობა და ზუსტი მუშაობა სმარტ ქარხნის სამუშაო პროცესების მასშტაბით.
Მწარმოებლები უფრო მეტად მიმართულნი არიან მოდულურ ავტომატიზაციის სისტემებს, განსაკუთრებით პლაგინის მსგავსი რობოტების კავშირს. ახალი წარმოების ხაზების დაახლოებით 68 პროცენტს ახლა უკვე ეს სისტემა ახლავს. რეგიონალური ტენდენციების განხილვისას, აშშ წინ უსწრებს ავტომატიზაციის ტექნოლოგიების მიღებაში. მათ ბოლო წელს ინდუსტრიული ავტომატიზაციის ხარჯების 43% მოიცვა, ძირითადად იმიტომ, რომ კომპანიები ელექტრონული წარმოებისა და მანქანათმშენებლობის სექტორებში აქტიურად მუშაობენ. მეორე მხრივ, ღრუბელზე დაფუძნებულ ავტომატიზაციის ამონაწერებს ასევე დიდი ზრდა მოუწია, რომელიც 2020 წლის დაწყებიდან დაახლოებით 200%-ით გაიზარდა. ეს პლატფორმები საშუალებას აძლევს ქარხნებს მსოფლიოს მასშტაბით უსწრაფესად და უხეშად იმუშაონ, მიუხედავად იმისა, რომ ისინი ერთმანეთისგან ათასობით კილომეტრით იქნებიან დაშორებული.
Ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით ავტომატიზაცია დამოკიდებულია მანქანურ სწავლებაზე, რათა დაამუშაოს როგორც წარსული ჩანაწერები, ასევე მიმდინარე ინფორმაცია, რაც საშუალებას იძლევა საწარმოს ხაზებს თავიანთი თავის დახვეწა დროის განმავლობაში. ტექნოლოგია ახდენს ცვლილებებს წარმოების სიჩქარეში, ენერგომოხმარებაში და მასალების მოძრაობაში სისტემაში. კერძოდ მანქანების დამზადების საწარმოებში, ამ განვითარებულმა კორექტირებებმა ამცირა დანახარშული მასალები დაახლოებით 18 პროცენტით ბოლო ინდუსტრიული ანგარიშების მიხედვით. ამ სისტემების განსხვავება ძველი ფიქსირებული მეთოდებისგან მანქანების გაუმჯობესების შესაძლებლობაა, როდესაც იწყებენ გამოხატული ნიშნების ჩვენებას. გასაშლელამდე მოცემული დროისას, ისინი ერგებიან ნელ-ნელა მოწყობილობების დაქვეითებას და ასევე უზრუნველყოფენ პროდუქტის ხარისხს დაშლის ასაკში მყოფი ინდუსტრიული მოწყობილობების მთელი სიცოცხლის განმავლობაში.
Დღევანდელი საწარმოების დაახლოებით 74 პროცენტი უკვე დაკავშირებულია IIoT ტექნოლოგიის საშუალებით, რომელიც შეიყვანს სენსორებს ხელსაწყოებში და CNC მანქანებში წარმოების სარდაფებზე. სისტემა ატარებს პირდაპირ მონაცემებს ცენტრალურ მონიტორინგის ეკრანებზე, სადაც საწარმოს თანამშრომლები შეძლებენ რეაქტორის ტემპერატურის ცვლილებების მაშინვე დაფიქსირებას, ზოგჯერ იმდენად სწრაფად, როგორც სამი მეათედი წამი. როდესაც რობოტის მუხლების გატარება სჭირდება დამუშავების დროს, ოპერატორები ასევე იღებენ შეტყობინებებს. გარდა ამისა, სისტემა ეხმარება შემომავალ მასალებს შეესაბამონ წარმოების ხაზზე საჭირო მასალებს ნებისმიერ მომენტში. ყველა ამ შესაძლებლობას ერთად ერთმანეთთან ის უზრუნველყოფს რესურსების ეფექტუან გამოყენებას მთელ საწარმოში.
Როდესაც კომპანიები ახორციელებენ საზღვარო კომპიუტინგს, მათ ხშირად აქვთ გადაწყვეტილების დრო დაბლა დაახლოებით 2 ან 3 მილიწამი, ვინაიდან სისტემა დამუშავებს მანქანის ხილვასა და რხევის მონაცემებს იქაური დონეზე, სადაც ისინი ხდება, ნაცვლად იმისა, რომ ყველაფერი გაგზავნილ იქნას საიტიდან გარეთ. მიუხედავად ამისა, ერთ-ერთი ფარმაცევტული კომპანია მაგალითად მათ შეძლო მათი შემოწმების დრო შეენახა თითქმის ნახევარში მიუხედავად იმისა, რომ იპოვნეს ეს სპეციალური საზღვარო კამერები. ეს კამერები შეიძლება ადგილზე გამოავლინონ ცუდი ამპულების მარკები და გააგდონ ისინი გარეთ და არ დაელოდონ დადასტურებას სადმე მაღალ დონეზე. საინტერესოა ისიც, თუ როგორ მოაგვარებენ ეს საზღვარო მოწყობილობები ყველა ამ ინფორმაციას. ისინი სინამდვილეში აფილტრებენ დაახლოებით 90 პროცენტს იმ საგნებისა, რაც არ აქვს მნიშვნელობა სამაგიეროდ სამეურნეო დონეზე. ეს ნიშნავს, რომ ნაკლები მონაცემი აბრუხებს ქსელის კავშირებს და სისტემებს, რომლებიც უფრო სწრაფად უპასუხებენ, როდესაც პრობლემები წარმოიქმნება.
Ინდუსტრიულმა ინტერნეტმა ნამდვილად გაზარდა პროდუქტიულობა, მაგრამ ბევრი მწარმოებელი ამასთან დაკავშირებული უსაფრთხოების საკითხებით არის გაწყენილი, როდესაც მათი მოწყობილობები ქსელში არის შეკავშირებული. ფაქტობრივად, საწარმოს მენეჯერების დაახლოებით ორი მესამედი ასახავს კიბერუსაფრთხოებას, როგორც მთავარ საკითხს მათთვის ქსელური მანქანების მიმართ. დღესდღეობით კომპანიები იწყებენ იმას, რასაც უწოდებენ ნულოვან ნდობას, რაც ძირეულად არის რობოტის სამუშაო ადგილების გამოყოფა ჩვეულებრივი ბიზნეს კომპიუტერებისგან. ისინი ასევე ინახავენ მნიშვნელოვან ხელოვნური ინტელექტის სწავლების მონაცემებს დაცულ და დაშიფრულ საცავში, რათა მოწინააღმდეგები არ მოხელიონ ინტელექტუალური საკუთრება. წამყვანი საწარმოები უფრო მაღალ დონეზე გადადიან საშუალებების შეზღუდვის მკაცრი პოლიტიკის გატარებით, დამოკიდებულებით თანამშრომლების როლებზე. ზოგიერთი კი ყოველი ორი კვირის განმავლობაში ატარებს პენეტრაციის ტესტებს, რომლებიც მიმართულია კრიტიკული წარმოების პროცესების მართვაზე საოპერაციო ტექნოლოგიების ქსელებში, რომლებსაც მართავს პროგრამირებადი ლოგიკური კონტროლერები.
Ციფრული ასლის ტექნოლოგია ქმნის ვირტუალურ ასლებს ფიზიკური მანქანებისა და სისტემების, რომლებიც ამ მომენტისთვის გარდაქმნიან საწარმოების მუშაობას, რადგან ისინი ასახავენ საწარმოში მიმდინარე პროცესებს ამჟამინდელ დროში. როდესაც ეს ტექნოლოგია ერთდება ციფრული განტრის შესაძლებლობებთან, მწარმოებლები იღებენ მონაცემთა უწყვეტ ნაკადს პირველი დიზაინის სტადიიდან დაწყებული და ბოლო პროდუქციის მომზადებით დამთავრებული. ეს საშუალებას აძლევს მათ ჩაატარონ სიმულაციები, დაასახელონ ის ადგილები, სადაც სისტემა არ მუშაობს სწორად და შეამოწმონ ცვლილებები სანამ გადახდიან მაღალი ხარჯები. გამოკვლეული ინფორმაციის მიხედვით, რომელიც გამოქვეყნდა ბოლო წელს, იმ კომპანიებმა, რომლებმაც მიიღეს ეს მეთოდი, პროტოტიპების დამზადების ხარჯები დაახლოებით 28 პროცენტით შეამცირეს და პროდუქტების ბაზარზე გასატანად მომზადების პროცესი გააჩქარეს ტრადიციული მეთოდების შედარებით.
Როდესაც სენსორების რეალურ დროში მიღებულ ინფორმაციას ასოცირდება მანქანური სწავლების ალგორითმები, ციფრული ასლის ტექნოლოგია შეძლებს გამოიცნოს დრო, როდესაც მოწყობილობა შეიძლება მოხდეს მართვის დაკარგვა, რომელიც დაახლოებით 92% შემთხვევაში ახდენს სწორ პროგნოზირებას ბოლო ტესტების მიხედვით. სამუშაოდ ახლა გამოიყენება ვირტუალური დამტკიცება, სადაც მთელი საწარმო ხაზების შემოწმება ხდება სიმულაციური პროგრამული უზრუნველყოფის საშუალებით. ეს ამცირებს განხორციელების არასასურველ დაგვიანებებს დაახლოებით 40%-ით, რაც საწარმო სივრცეებში მნიშვნელოვან განსხვავებას წარმოადგენს. მთელი სისტემა ეხმარება არასასურველი გამტეხვების ასარიდებლად, ასევე უზრუნველყოფს მანქანების ენერგიის დაზოგვას, როდესაც სისტემა სრულად ჩართულია რეალურ სამყაროში. ბევრი საწარმო აღნიშნავს მნიშვნელოვან დაზოგვას მხოლოდ ამ სიმულაციების გაშვების შედეგად პრობლემების ადრე გამოვლენის გამო, ვიდრე მათი ამოსაგდება ფაქტობრივ ექსპლუატაციაში.
Ერთ-ერთმა დიდმა ენერგეტიკულმა კომპანიამ გამოიყენა ციფრული ასლის ტექნოლოგია მათი ოპერაციების მასშტაბით 200-ზე მეტ გაზის ტურბინაზე. ისინი გამოიყენებდნენ ამ ვირტუალურ ასლებს, რათა შეესწავლათ ძრავებში წვის პროცესები და დროთა განმავლობაში დახმარების ნიშნების დაკვირვება. შედეგები საკმაოდ შთამბეჭდავი იყო, სინამდვილეში. მათი მომსახურების გუნდების შეუძლიათ განესაზღვრათ დრო, როდის სჭირდებათ კომპონენტებს ყურადღება გამოშვებამდე. ამ მიდგომამ ტურბინების წარმოება წელზე დაახლოებით 6.2 პროცენტით გაზარდა. მომსახურების ხარჯებიც მნიშვნულად შემცირდა, რამაც პირველი სამი წელის განმავლობაში დაახლოებით 18 მილიონ დოლარის დანაზოგა. გარდა ამისა, მოწყობილობები იმაზე მეტი იყო, ვიდრე ელოდნენ. ეს ყველაფერი აჩვენებს, თუ რამდენად მნიშვნულოვანია ციფრული ასლის ტექნოლოგია სისტემის საიმედოობისა და ბოლო ხაზის დანაზოგისთვის ინდუსტრიულ გარემოში.
Ინდუსტრიული ავტომატიზაციის გადაადგილება ცვლის მომსახურების მუშაობის მეთოდებს, პრობლემების მოგვიანებით აღმოფხვრიდან გადადის მათ წინასწარ გამოვლენაზე. დაბრუნებული სენსორების და მანქანური სწავლების ტექნოლოგიების გამოყენებით, ახლა ქარხნებს შეუძლიათ პოტენციური პრობლემების ადგილის დადგენა 7-დან 30 დღემდე წინასწარ. ბოლო ინდუსტრიული ანგარიშების მიხედვით, კომპანიები, რომლებიც ამ პროგნოზირების სისტემებს იყენებენ, უცხადო გაჩერებების 40-50 პროცენტით ნაკლების დაფიქსირებას ახერხებენ. ჭკვიანი კომპიუტერული პროგრამები ანალიზს უწევს მონაცემთა სხვადასხვა მაჩვენებელს, მათ შორის წარსული მოწყობილობების მუშაობას, რხევის მონაცემებს და ტემპერატურის მაჩვენებლებს, რათა აღმოაჩინონ ნაწილები, როგორიცაა პირისხურები, ელექტროძრავები ან ჰიდრავლიკური სისტემები, რომლებიც უკვე დამთავრებულად ითვლებიან. ეს ადრეული გაფრთხილების სისტემა მცემს სამყაროს მენეჯერებს გარკვეული დროს გეგმიური დროის განმავლობაში შეკეთების დასაგეგმად, ნაცვლად ძვირად შემდგარი ავარიული შეკეთების აღმოსაფხვრელად.
Თანამედროვე ავტომატიზაციის სისტემები არსებითად იყენებს IoT სენსორებს, რომლებიც აკონტროლებს 15 პარამეტრზე მეტს, მათ შორის სითხის სიგრძეს და ელექტრო ტვირთვის გარყებას. ეს მუდმივი ტელემეტრია უზრუნველყოფს კომპრესორის კლაპანების დეგრადაციის ადრეულ აღმოჩენას, გადამტანი ლენტის გადახრის აღმოჩენას ვიბრაციის ანალიზით და რობოტის მუხლის სერვომოტორების პროგნოზული შეცვლის განრიგს, რაც უზრუნველყოფს პროაქტიულ შენარჩუნებას და მუდმივ წარმოებას.
Ერთიანი მონაცემთა ორკესტრაციის პლატფორმები დღიურად დამუშავებს პროდუქციის ხაზზე 2,5 მილიონ მონაცემთა წერტილს, რომელიც ამარაგებს პროგნოზირების მოდელებს მნიშვნელოვანი შეყვანით:
| Მონაცემთა ტიპი | Საიმედოობაზე გავლენა |
|---|---|
| Მოწყობილობის ჟურნალები | Ადგენს გამოყენების შაბლონებს, რომლებიც აზიარებს კომპონენტების სიცოცხლის ხანგრძლივობას |
| Ენერგიის მეტრიკები | Აღმოაჩენს იზოლაციის გაუმჯობესებას ძრავებში |
| Ხარისხის კონტროლის სტატისტიკა | Აკავშირებს პროდუქტის ნაკლოვანებებს მანქანის მდგომარეობასთან |
Ინდუსტრია გადადის გამოსწორება-შემდგომი მომსახურებიდან ციფრული ასლების მეშვეობით დამაგრებულ პრევენტიულ მომსახურებაზე. ადრეულმა მიმღებებმა მიაღწიეს 93% სიზუსტეს პირველი შეკეთების დროს 3D მოწყობილობების სიმულაციების გაერთიანებით რეალური სამყაროს სენსორულ მონაცემებთან, რითაც შეუმცირდათ არასაჭირო შემოწმების შემთხვევები 34%-ით (მანუფაქტურის ლიდერობის საბჭო, 2024).
Კიბერ-ფიზიკური სისტემები (CPS) ფიზიკურ მანქანებს უერთებს ციფრულ ინტელექტს ჩაშენებული სენსორების და IoT ქსელების საშუალებით, რაც უზრუნველყოფს რეალურ დროში მონიტორინგს და გამომდინარე კონტროლს. ქარხნები, რომლებიც იყენებენ CPS-ს, აღნიშნავენ მიწოდების ჯაჭვში არსებული შეფერხებების 18–23%-ით სწრაფ რეაგირებას. განაპირა კომპიუტინგის გამოყენებით, CPS ამცირებს გადაწყვეტილების დაგვიანებას და უზრუნველყოფს ავტონომიური ხარისხის კონტროლს ადამიანის ჩართვის გარეშე.
Დღევანდელი ავტომატიზაცია ადამიანებისა და ხელოვნური ინტელექტის სისტემების ეფექტური თანამშრომლობის შესახება. ასეთი კოლაბორატიული რობოტები, ანუ კობოტები, როგორც ისინი იცვლებიან, მოწყობილია გონივრული კამერებით, რამაც შესაძლოს ხდის მათთვის ადამიანის თანაშემწეების მიმდებარედ ასრულონ ნაზი ამოცანები. საწარმოები აღნიშნავენ მეორე ხაზზე ნაკლებ რეპეტიტიულ დატვირთვას დახმარებული იმ მანქანების გამო, რომლებიც ასრულებენ შეკრების ხაზზე სამუშაო დავალებებს. ზოგიერთი კომპანია იყენებს ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტებს, რომლებიც ადევნებენ თვალს წარსულ შედეგებს და ხელს უწყობენ თანამშრომლებს განსაზღვრონ, როდი უნდა დაგეგმათ წარმოების გაშვება. ეს ქმნის კარგ ციკლს, სადაც ყველა სწავლობს იმის მიხედვით, თუ რა მუშაობს საუკეთესოდ, რაც ნიშნავს, რომ არა მარტო საქმეები უფრო სწრაფად ხდება, არამედ სამუშაო ადგილებიც დროთა განმავლობაში უფრო უსაფრთხო ხდება.
Გენერატიული ხელოვნური ინტელექტის აღმავლობა ცვლის პროცესების დიზაინის მიდგომას, რადგან საშუალებას აძლევს ინჟინრებს წარუნაჩვლონ ასეულობით, თუნდაც ათასობით საწარმო სცენარი რამდენიმე წუთში. მაგალითად, მოდით შევხედოთ ავტომობილის მწარმოებელს, რომელმაც ბოლოდ გამოიყენა ხელოვნური ინტელექტის მოდელები წარმოების პროცესის ხელახლა გადასაფასურებლად. ისინი მოახერხეს ენერგომოხმარების 12 პროცენტით შემცირება მიმდევრობის გასწორების შემდეგ. ამ ტექნოლოგიის მნიშვნელოვანი მახასიათებელი ის არის, რომ ის მუშაობს პროგნოზირების ხელსაწყოებთან ერთად. ეს გაერთიანებული სისტემები შეიძლება შესთავაზონ როდის იმატებს აღჭურვილობის განახლება ფულის დაზოგვის მიზნით, განსაზღვრონ წინასწარ დაწესებული ხარჯების შეფასება და ამოუჩნდეს არასასურველი გასტების თავიდან აცილების შედეგად დაზოგული თანხა.
2026 წლისთვის მწარმოებელთა დაახლოებით 65%-მა უნდა მიიღოს ნეირონული ქსელები გაქრობის პროცესში დეცენტრალიზებული ხელოვნური ინტელექტისკენ გადასვლის ნაწილად. ეს სისტემები უზრუნველყოფს დეფექტების ადრეულ აღმოჩენას რეალურ დროში, რასაც მასშტაბური მიდგომები ვერ უზრუნველყოფენ სიჩქარის მიხედვით. 5G ტექნოლოგიების გავრცელებით და ჭკვიან ქარხნებში ავტომატიზაციის პროცესების ზრდით, უფრო მეტად ვიყენებთ ალგორითმებს, რომლებიც თვითონ იძლევიან მასალების და მოთხოვნის მიხედვით საჭირო კორექტირებას წარმოების ციკლში. ეს ტენდენცია ასახავს წარმოების მნიშვნელოვან გადახრას, რომელიც საჭიროებს როგორც მდგრადობას, ასევე ინტელექტს თანამედროვე წარმოების მოთხოვნებთან დასამშვიდებლად.
Ჭკვიანი ქარხნები იყენებენ კიბერ-ფიზიკურ სისტემებს, რათა მანქანებმა თავად მიიღონ გადაწყვეტილებები ინტერნეტთან დაკავშირებული მოწყობილობების გაერთიანებით ხელოვნური ინტელექტის ანალიზთან, რითაც შემცირდება ადამიანის ჩართულობა წარმოების ხაზზე.
Ინდუსტრიული ავტომატიზაცია აჩქარებს ციფრულ ტრანსფორმაციას პროგნოზირებით შენარჩუნებისა და ენერგოეფექტურობის გაუმჯობესებით, ხოლო წარმოების მენეჯმენტის გაუმჯობესებით და ხარისხის პრობლემების შემცირებით.
Საზღვარო კომპიუტინგი უზრუნველყოფს რეალურ დროში მონაცემების დამუშაობას ადგილზე, სადაც მონაცემები იქმნება, რითაც შეიძლება შემოკლდეს დაგვიანება და გაუმჯობესდეს რეაქციის დრო წარმოების პროცესში.
Კიბერ-ფიზიკური სისტემები ინტეგრავს ფიზიკურ მანქანებს ციფრული ინტელექტით, რათა უზრუნველყოს რეალურ დროში მონიტორინგი, ადაპტიური კონტროლი და საწვობის ჯაჭვის შეფერხებებზე სწრაფი რეაქცია.
Copyright © 2024 by Shenzhen QIDA electronic CO.,ltd
EN