Როგორ მონაწილეობს ავტომატიზაცია სმარტ ქარხნის შექმნაში?

Ავტომატიზაციის საფუძველი სმარტ ქარხნის არქიტექტურაში

Ავტომატიზაციის განსაზღვრა სმარტ ქარხნებში

Სმარტ ქარხნის ავტომატიზაცია დღესდღეობით მუშა ხაზებზე მოთავსებული რობოტების გარდა ბევრად მეტს გულისხმობს. ვსაუბრობთ სისტემებზე, რომლებიც ხელოვნური ინტელექტის, ინტერნეტის ტექნოლოგიების და საკმაოდ რთული კონტროლის მექანიზმების ერთმანეთთან ინტეგრაციით შეძლებენ თავად იმუშაონ ოპტიმალურად. ტრადიციული ქარხნული სისტემები ძირეულად იძულებულნი იყვნენ ერთი და იგივე მექანიკური მოქმედებების მრავალჯერადად განხორციელებაზე. თუმცა ახლა თანამედროვე ავტომატიზირებული სისტემები შეუძლიათ მოერგონ წარმოების ცვლილებებს მიუხედავად იმისა, იცვლება თუ არა მომხმარებლის მოთხოვნა, ან მანქანები იჩენენ თუ არა ფიზიკური დამხრილობის ნიშნებს, რაც 2023 წლის პონემონის კვლევით არის დადასტურებული. ეს იმას ნიშნავს, რომ ქარხნები ცოცხალ, სუნთქვად ეკოსისტემებად იქცევიან, სადაც სხვადასხვა მანქანა რეალურ დროში ურთიერთქმედებს ერთმანეთთან, რასაც ჰქვია კიბერ-ფიზიკური სისტემები. შედეგად კი მანქანათმშენებლობის ფიზიკური სამყარო მით უფრო მეტად იკავშირდება ციფრულ მონიტორინგსა და კონტროლს.

Კიბერ-ფიზიკური სისტემებისა და კომპიუტერით ინტეგრირებული წარმოების (CIM) ინტეგრაცია

Სმარტული წარმოება დღესდღეობით ძალიან მნიშვნელოვნად ეფუძნება კიბერ-ფიზიკურ სისტემებს. ეს სისტემები ძირეულად აერთებს სენსორებს, რომლებიც განლაგებულია საწარმოს სივრცეში, ღრუბლოვან კომპიუტერულ პლატფორმებთან, რათა ყველაფერი გლუვად იმუშაოს. როდესაც საწარმო აღჭურვილია კომპიუტერული ინტეგრირებული წარმოების შესაძლებლობებით, ის შეუძლია ავტომატურად შეცვალოს მანქანების პარამეტრები ენერგიის ეკონომიის მიზნით. სისტემა ასევე გამოგიგზავნით შემოწმების შესახებ შეტყობინებებს, როდესაც რხევები მიუთითებს იმაზე, რომ რაღაც შეიძლება იყოს არასწორი, სრული გამართულების წინამდე. და თუ რაიმე მასალა მთავრდება, წარმოების ხაზები შეუძლიათ შეცვალონ თავისი განრიგი შესაბამისად, გაჩერების გარეშე. ეს ყველა კავშირი ამცირებს ადამიანის მიერ ხელმძღვანელობას დაახლოებით 35-40%-ით, რაც მიუთითებს უახლეს კვლევებზე. აქ რაც ნამდვილად მნიშვნელოვანია, ის არის პროდუქების სრული გზის თავიდან ბოლომდე თავსება. ასეთი გამჭვირვალობა ძალიან მნიშვნელოვანია ისეთ ინდუსტრიებში, როგორიცაა აეროკოსმოსი, სადაც ხარისხის კონტროლის სტანდარტები საკმაოდ მკაცრია, და ასევე ავტომობილების წარმოებაში, სადაც პროდუქტების უკან დაბრუნება შეიძლება ღირდეს მილიონობით.

Ინტელექტუალური წარმოების სისტემის არქიტექტურა: NIST და RAMI4.0 ჩარჩოები

Მწარმოებლები სტანდარტიზებულ არქიტექტურებს იყენებენ მასშტაბირებადობისა და მომწოდებლისგან დამოუკიდებლობის უზრუნველსაყოფად. ორი დომინანტური ჩარჩო მართავს ინტელექტუალური საწარმოს დიზაინს:

Ელ NIST მოდელი უზრუნველყოფს უსაფრთხო მონაცემთა გაცვალებას ძველი და ახალი სისტემების მთელ სივრცეში, ხოლო RAMI4.0 აღნიშნავს მოდულურ განახლებებს მოქნილი წარმოების ხაზებისთვის. ორივე სტრუქტურა ინტეგრაციის ხარჯებს 32%-ით ამცირებს პროპრიეტალური ამონახსნების შედარებით (McKinsey 2023).

Ინტერნეტი და ხელოვნური ინტელექტი: სმარტ ქარხნებში რეალურ-დროში ინტელექტისა და გადაწყვეტილებების მიღების მოძრავი ძალა

Ინტერნეტისა და სამრეწვლო ინტერნეტის (IIoT) როლი ავტომატიზაციაში

Დღევანდელი სმარტ ქარხნები მკვეთრად დამოკიდებული არიან ინდუსტრიული ინტერნეტის (IIoT) პლატფორმების მეშვეობით დაკავშირებულ სენსორების ქსელებზე, რომლებიც ერთიან მონაცემთა გარემოს ქმნიან. ეს სისტემები საშუალებას აძლევს მანქანებს, რომ ერთმანეთთან კავშირში იმყოფებოდნენ წარმოების ხაზზე, რაც ამცირებს დაგვიანებებს მასალების მოძრაობაში საწარმოს სივრცეში. ზოგიერთი კვლევის მიხედვით, ეს შეიძლება შეამციროს მოლოდინის დრო 18%-დან 22%-მდე ძველი წარმოების მეთოდებთან შედარებით, როგორც წელს გამოქვეყნდა Manufacturing Technology Review-ში. როდესაც რეალური მოწყობილობები ირთვება მათ ვირტუალურ ანალოგებთან, რომლებიც ციფრული ორები ეწოდება, წარმოებლები იღებენ მნიშვნელოვან ინფორმაციას იმის შესახებ, თუ როგორ მუშაობს მანქანები და რა ხდება მთელ მიწოდების ქსელში. ასეთი ხილულობა ხელს უწყობს პრობლემების ადრეულ აღმოჩენას, სანამ ისინი მასშტაბურ პრობლემებად არ იქცევიან.

Სენსორული ქსელები და ავტომატიზაციის მეშვეობით რეალურ დროში მონიტორინგი

Მაღალი სიხშირის სენსორული ქსელები წარმოადგენენ ავტომატიზებული ქარხნების ნერვულ სისტემას, რომლებიც აკონტროლებენ ცვლადებს, როგორიცაა ტემპერატურა, ვიბრაცია და გადამუშავების ეფექტიანობა. თავდაპირველი მონაცემების დამუშავება ხდება ლოკალურად სასრული კომპიუტერების საშუალებით, რაც ავტომატურად უზრუნველყოფს გადახრების თავიდან აცილებას. 92%-ია OEE (მთლიანი მოწყობილობის ეფექტიანობა) იმ ქარხნებში, სადაც გამოიყენება რეალურ დროში მონიტორინგი, რაც 34%-ით აღემატება ხელით შესრულებულ ოპერაციებს.

Ხელოვნური ინტელექტი ადაპტური სწავლისა და ინტელექტუალური ავტომატიზაციისთვის

Ხელოვნური ინტელექტი სენსორების მონაცემებს გარდაქმნის პროგნოზირებად მოდელებად დამჯილდოვების სწავლის მეთოდების გამოყენებით. ერთ-ერთმა ავტომობილის მიმწოდებელმა ხარვეზები 41%-ით შეამცირა ნეირონული ქსელების გამოყენების შემდეგ, რომლებიც ადაპტირებენ შედუღების პარამეტრებს მასალის სისქის ცვალებადობის მიხედვით. ეს სისტემები უწყვეტად ახასიათებენ გადაწყვეტილების ხეებს, რაც საშუალებას აძლევს უმეტეს გამჭვირვალე რესურსების განაწილებას ადამიანის ჩარევის გარეშე.

Ხელოვნური ინტელექტის კობოტები ადამიან-მანქანა თანამშრომლობის გაძლიერებისთვის

Თანამედროვე კოლაბორაციული რობოტები (კო-რობოტები) იყენებენ კომპიუტერულ ხედვას და ესტონური ენის დამუშავებას, რათა უსაფრთხოდ იმუშაონ ტექნიკოსებთან ერთად. ტრადიციული სამრეწველო რობოტებისგან განსხვავებით, ხელოვნური ინტელექტით აღჭურვილი კო-რობოტები იღებენ ზეპირ ინსტრუქციებს და რეალურ დროში არეგულირებენ ჭიმვის ძალას. ეს სიმბიოტური ურთიერთობა ზრდის ჰიბრიდული სამუშაო სადგურის პროდუქტიულობას 27%-ით და ამცირებს რეპეტიტიული დატვირთვის შედეგად მიღებულ ტრავმებს.

Რობოტები და მოქნილი სამრეწველო სისტემები ავტომატიზირებულ წარმოებაში

Რობოტების როლი სამრეწველო ავტომატიზაციაში

Დღეს გაჭირვებულ საწარმოებში ზრდის მაჩვენებლობით იყენებენ სამრეწველო რობოტებს ისეთი სიზუსტის მოთხოვნების მქონე სამუშაოებისთვის, როგორიცაა კომპონენტების შედუღება ან პროდუქციის ხარისხის შემოწმება. შედეგი? როდესაც ამ რობოტები მასობრივ წარმოებაში იღებენ მონაწილეობას, შეცდომების დონე 0,1%-ზე ნაკლები ხდება, რაც მიღებულია IndustryWeek-ის წლის წინა კვლევის მიხედვით. არა მხოლოდ შეცდომების შემცირება ხდება, არამედ ეს რობოტული სისტემები იცავს სამუშაო პერსონალს საფრთხისგან და მნიშვნელოვნად აღემატება ადამიანის შესაძლებლობებს. ავტომობილების წარმოების მაგალითი ავიღოთ – ბევრ საწარმოში გამოშვებული პროდუქციის მოცულობა დაახლოებით 30%-ით გაიზარდა რობოტების ჩართვის შემდეგ. ეს ლოგიკურია, რადგან მანქანებს არ ემატება დაღლილობა ან გადაშლილობა, როგორც ადამიანებს გრძელი სვენების დროს.

Ავტომატიზაციით დამხმარე მორგებული და ხელახლა კონფიგურირებადი საწარმოების სისტემები (FRMS)

FRMS სისტემები მუშაობს ავტომატიზაციის ტექნოლოგიაზე, რომელიც საშუალებას აძლევს მათ გადასვლას ახალ პროდუქებზე დაახლოებით 15 წუთში. ეს გაცილებით უფრო სწრაფია, ვიდრე ძველი მეთოდები, რომლებიც უსასრულოდ იღებდნენ რეკონსტრუქციის დროს. ამ თანამედროვე სისტემები აერთიანებს რობოტულ სადგურებს და AS/RS საწყობ სისტემებს, რათა ქარხნებმა შეძლონ მასობრივად მორგებული პროდუქციის წარმოება. მოდით, დავუშვათ, ტელეფონების წარმოების სექტორი. სმარტფონების წარმომქმნელი კომპანია შეიძლება ჩართოს წარმოება ერთი მოდელის 10 ათასი ერთეულისგან სრულიად განსხვავებულ დიზაინზე ჩვეულებრივი სამუშაო დღის განმავლობაში. არ სჭირდება ყველაფრის გათიშვა რამდენიმე საათის განმავლობაში მორგების დროს. დროსა და ფულში დანახული ეკონომია საგრძნობლად მნიშვნელოვანია იმის შედარებით, თუ რა საჭირო იყო ძველად.

Შემთხვევის შესწავლა: ავტომობილების ქარხანა, რომელიც იყენებს ავტონომიური მართვის სატრანსპორტო საშუალებებს (AGVs)

Გერმანიის ავტომობილების ქარხანაში 120 ავტომატიზირებული სარბი მოწყობილობა გამოიყენეს 500,000 კვადრატულ ფუტიანი დიდი სივრცის მთელ გასწვრივ ნაწილების გადასატანად. კომპონენტების მოსალოდნელი დრო დაგროვდა 45 წუთიდან მხოლოდ 7 წუთამდე იმის შემდეგ, რაც სისტემა გამოიყენებს გაჭრილ ალგორითმებს, რომლებიც მუდმივად არეგულირებენ მარშრუტებს პირობების შესაბამისად, რაც შემოსავლის ლოგისტიკურ ხარჯებს შეადგენს დაახლოებით 18 პროცენტით წლიურად მიმდინარე ინდუსტრიის ანგარიშების მიხედვით წლის ბოლოს. ეს აჩვენებს, რომ ავტომატიზაცია მხოლოდ სიჩქარის გაზრდას ნიშნავს, არამედ საშუალებას აძლევს მწარმოებლებს შეესაბამონ მუდმივად მეცვალე წარმოების საჭიროებებს და შეინარჩუნონ ხარჯები კონტროლის ქვეშ.

Პრევენტიული შენახვა და ოპერაციული ეფექტურობა მონაცემებზე დაფუძნებული ავტომატიზაციით

Პრევენტიული შენახვა ავტომატიზაციის და სენსორული ანალიტიკის საშუალებით

Დღევანდელი სმარტ ქარხნები იყენებენ როგორიცაა ვიბრაციის მონიტორინგის სისტემები, თერმული გასაღები კამერები და წნევის სენსორები, რათა აღმოაჩინონ მოწყობილობების პოტენციური პრობლემები სამიდან ექვს თვით ადრე, ვიდრე ისინი ფაქტობრივად მოხდება. ეს პროაქტიული სტრატეგია მკვეთრად განსხვავდება ტრადიციული შენარჩუნების მეთოდებისგან, სადაც მუშები მანქანებს მხოლოდ მაშინ ავლენენ, როდესაც რაღაც ირყევა. 2027 წლის McKinsey-ის კვლევის თანახმად, ასეთი პროგნოზირებადი მიდგომები მცირდება მოულოდნელ შეჩერებებს მიახლოებით 42%-ით მანქანათმშენებლობის ქარხნებში. რა არის საიდუმლო ინგრედიენტი? მანქანური სწავლა ანალიზებს წლების განმავლობაში დაგროვილ შესრულების ჩანაწერებს, ასევე სინქრონულად ამუშავებს სენსორების მიმდინარე მონაცემებს. ეს კომბინირებული ინსაიტები ხელს უწყობს ნაწილების გამოვლენაში, როდესაც ისინი იწყებენ გამოჩენას გამოხმაურების ნიშნები, რათა შენარჩუნების ჯგუფებმა შეძლონ მათი ჩანაცვლება განრიგის მიხედვით დაგეგმილ მომსახურების პერიოდში, ვიდრე გადაუდგომელ დროს შეკეთებისთვის იბრძოლონ.

Რეალურ დროში მონიტორინგი და პროგნოზირებადი ინსაიტები ავტომატიზაციის საშუალებით

Ინდუსტრიული IoT (IIoT) ქსელები ყოველდღიურად აგზავნიან მილიონობით მონაცემს CNC მანქანებისა და ასამბლირების ცენტრალურ პანელებზე. მთავარი უპირატესობები შედის:

• Დახვეწის პროგნოზირების სიზუსტე : AI მოდელები 92%-იანი სიზუსტით ამოიცნობს სატრანსპორტო სისტემების პატრონების გამოსვლას რეჟიმიდან
• Ხარჯების შეკლება : მწარმოებლები აღნიშნავენ 30%-იან დაბალ შემსვენებლობის ხარჯებს მდგომარეობაზე დაფუძნებული სერვისის შედეგად
• Გამომუშავების ოპტიმიზაცია : ნახევარგამტარი ქარხნები, რომლებიც იყენებენ რეალურ-დროში ანალიტიკას, ამაღლებული აქვთ პლასტინების წარმოების მაჩვენებელი 18%-ით

Მონაცემთა წერტილი: GE Aviation-მა IIoT-ზე დაფუძნებული პროგნოზირებით შეამცირა შეჩერების დრო 25%-ით

Აეროკოსმოსური ინდუსტრიის ერთ-ერთმა მთავარმა მოთამაშემ ბოლო დროს გამოიყენა IIoT სენსორები თავის 217 ტურბინული ლაპარაკის შლის მანქანაზე, რომლებიც ყოველ 15 წამში აგროვებენ არანაკლებ 78 სხვადასხვა ოპერაციულ მაჩვენებელს. შემდეგ ეს ინტელექტუალური სისტემები ამ მონაცემებს ადარებენ ისტორიულ შენარჩუნების ჩანაწერებს და ფაქტობრივად იკვლევენ იმ სუბტილურ ნიშნებს, რომლებიც ადრე აღინიშნავს ინსტრუმენტების დაზიანების საფრთხეს. როდესაც აბრაზიული დისკები 85%-იან კრიტიკულ დახვეწის მაჩვენებელთან მიდიან, მთელი სისტემა ავტომატურად იწყებს შესაბამისი შენარჩუნების პროცედურების დაჯავშნას. შედეგად? წარმოების ხაზები უფრო გლუვად მუშაობს, რაც კომპანიას წლიურად დაახლოებით 19 მილიონ დოლარს უზოგავს გამოვლენის გამო დაკარგული დროის ხარჯების შედეგად.

Გაჭირვებული საწარმოების მომავალი: ინტეგრაცია, მასშტაბირებადობა და სამუშაო ძალის ტრანსფორმაცია

Ტენდენციის ანალიზი: IoT, ხელოვნური ინტელექტისა და რობოტექნიკის კონვერგენცია Industry 4.0-ში

Ინტელექტუალური საწარმოები სწრაფად იცვლება, რადგან წარმოების კომპანიები მთელ საწარმოში აერთიანებენ IoT სენსორებს, ხელოვნურ ინტელექტს და რობოტებს. უმეტესი ექსპერტის აზრით, მომდევნო ათწლეულის მიდრე წარმოების დაახლოებით 85% კომპანია გამოიყენებს ხელოვნური ინტელექტით მოძრავ ავტომატიზაციას. ეს სისტემები იღებს ინფორმაციას ყველა სახის დაკავშირებული მოწყობილობიდან და ამ მონაცემებს ავსებს მანქანური სწავლების მოდელებში, რომლებიც შეუძლიათ გარემოს შესაბამისად მორგება. ეს ტენდენცია ემთხვევა ინდუსტრიის სტანდარტებს, როგორიცაა RAMI4.0 და NIST-ის მითითებები. რატომ არის ეს სტანდარტები მნიშვნელოვანი? ისინი ხელს უწყობენ ძველ საწარმოს სისტემებს, რომ სწორად იმუშაოს ახალ ტექნოლოგიურ ამოხსნებთან ერთად და არ შექმნას თავსებადობის პრობლემები მომავალში.

Ციფრული ტრანსფორმაციის გზის რუკა ძველი ტიპის წარმოებისთვის

Ინტელექტუალური წარმოების გარდაქმნა ნიშნავს, რომ ძველ ქარხნებს უნდა მიმართონ მოდულურ კონფიგურაციებს და ღრუბლოვან ამონაწერებს. კომპანიების მთავარი ყურადღება უნდა გაამახვილონ არსებულ მანქანებზე IoT სენსორების დამატებაზე, განაპირა კომპიუტინგის სისტემების დაყენებაზე, სადაც რეაქციის დრო ყველაზე მნიშვნელოვანია, და თანამშრომლების მომზადებაზე ამ შერეული, ტრადიციულ-ციფრული სამუშაო სივრცეების მართვაზე. ბევრი ქარხანა პოულობს წარმატებას, როდესაც იღებს პატარა ნაბიჯებს, ვიდრე ერთდროულად ყველაფრის შეცვლას. მხოლოდ ერთი წარმოების ხაზით დაწყება მნიშვნელოვნად ამცირებს რისკს, რაც მრეწველობის ანგარიშების მიხედვით დაახლოებით 40 პროცენტით ნაკლები პრობლემაა, ვიდრე ყველაფრის ერთდროული გადაკეთება. ეს დახვეწილი მიდგომა საშუალებას აძლევს გუნდებს სწავლა მოძრაობის დროს, ხოლო ყოველდღიურ სამუშაო პროცესებში შეფერხებების მინიმუმამდე შემცირება.

Სტრატეგია: მასშტაბული, უსაფრთხო და შეთავსებადი ინტელექტუალური ქარხნის ეკოსისტემის შექმნა

Მასშტაბირებადობა მოითხოვს ინტეროპერაბელურ სისტემებს, რომლებიც გაესაერთიანებენ OT (ოპერაციულ ტექნოლოგიებს) და IT (ინფორმაციულ ტექნოლოგიებს). უსაფრთხოების პროტოკოლები, როგორიცაა ნულოვანი ნდობის არქიტექტურები და ბლოკჩეინზე დაფუძნებული მონაცემთა ვალიდაცია, საჭიროა უსაფრთხოდ დაუცვას ურთიერთდაკავშირებული მიწოდების ჯაჭვები. მაგალითად, ავტონომიური მობილური რობოტების (AMR-ების) გამოყენება დაშიფრული კომუნიკაციის არხებით უზრუნველყოფს უწყვეტ მასალების მართვას ქსელის მთლიანობის შეუხებლად.

Ინდუსტრიული პარადოქსი: ავტომატიზაციის ზრდა ურთიერთდაკავშირდება კვალიფიციური ტექნიკოსების მიმართ მოთხოვნის ზრდასთან

Ავტომატიზაცია შეადგენს ხელოვნური ინტელექტის სისტემების მორგების ან პროგნოზირებადი შემთხვევების მართვის უნარის მქონე ადამიანებისთვის ახალ სამუშაო შესაძლებლობებს. სამუშაო ძალა სწრაფად იცვლება, რაც იმას ნიშნავს, რომ კომპანიებს ჭირდებათ სხვადასხვა უნარების შერეული სწავლების პროგრამები. დაახლოებით ნახევარმა (55%) მწარმოებელმა ბოლო დროს დაიწყო პროფესიული სკოლებთან თანამშრომლობა რობოტების პროგრამირებისა და კიბერუსაფრთხოების საფუძვლების ცოდნის მქონე მუშების დეფიციტის შესავსებლად. ეს პარტნიორობა ეხმარება სამრეწველო ოპერაციებში სპეციალიზებული ტექნიკური ცოდნის მიმდინარე მოთხოვნის დაკმაყოფილებაში.

Ხშირად დასმული კითხვები (FAQ)

Რა არის სმარტ საწარმოს ავტომატიზაცია?

Სმარტ საწარმოს ავტომატიზაცია ითვალისწინებს სისტემებს, რომლებიც საკუთარ თავს აოპტიმალურად ახდენენ ხელოვნური ინტელექტის, ინტერნეტის და კონტროლის მექანიზმების ინტეგრირებით, რაც საშუალებას აძლევს წარმოების პროცესებში რეალურ დროში ჩაუტარონ შესწორებები.

Როგორ აუმჯობესებენ კიბერ-ფიზიკური სისტემები სმარტ წარმოებას?

Კიბერ-ფიზიკური სისტემები ქარხნის სარდაფზე მონტაჟებულ სენსორებს ღრუბლის პლატფორმებთან აერთება, რაც ავტომატურ მანქანის კორექტირებასა და შემოწმების გაფრთხილებებს უზრუნველყოფს, რაც უფრო მაღალ ეფექტურობამდე მივყავართ.

Როგორი სტრუქტურებია მნიშვნელოვანი ინტელექტუალური ქარხნის არქიტექტურაში?

NIST და RAMI4.0 სტრუქტურები არის მთავარი, რომლებიც ინტეროპერაბელობაზე, უსაფრთხოებაზე და მოდულური წარმოების ხაზის განახლებებზე არის ორიენტირებული.

Როგორ უწევენ წვლილს IoT და AI ინტელექტუალურ ქარხნებში?

IoT და AI ქმნიან მონაცემებით მდიდარ გარემოს, სადაც სენსორები და ციფრული ანალოგები წარმოების შესახებ სინქვეთავის ინფორმაციას აწვდიან, რაც ამაღლებს ეფექტურობას და პრობლემების გადაჭრის შესაძლებლობებს.

Რა როლი აქვს რობოტებს წარმოების ავტომატიზაციაში?

Რობოტები ზუსტ ამოცანებს ასრულებენ, შეცდომების რაოდენობას ამცირებენ და წარმოების უფრო მაღალ მაჩვენებლებს უზრუნველყოფენ, განსაკუთრებით ავტომობილების წარმოების ინდუსტრიაში.

Რა არის მოქნილი და ხელახლა კონფიგურირებადი წარმოების სისტემები (FRMS)?

FRMS საშუალებას აძლევს სწრაფად გადაეყენებინათ ახალ პროდუქებზე, რაც მნიშვნელოვნად ამცირებს გადაყენების დროს და ზრდის წარმოების ინდივიდუალურად მორგების შესაძლებლობებს.

Როგორ უზრუნველყოფს პრევენტიული შემსახსრებელი მომსახურება საწარმოო ოპერაციებს?

Პრევენტიული შემსახსრებელი მომსახურება მოწყობილობების პრობლემებს თვეებით წინ ანალიზის საშუალებით განსაზღვრავს, რაც შეუთავსებელ შეჩერებსა და შემსახსრებელი ხარჯებს ამცირებს.

Როგორ იცვლიან სმარტ ქარხნები სამუშაო ძალას?

Როდესაც ავტომატიზაცია ამცირებს ხელით შესრულებულ ამოცანებს, ახალი შესაძლებლობები იღებს კვალიფიციურ ტექნიკოსებს ხელოვნური ინტელექტის სისტემების ტრენინგში და პრევენტიულ შემსახსრებელ მომსახურებაში.