Რატომ არის ინდუსტრიული ავტომატიზაცია მნიშვნელოვანი სამრეწველო წარმოებისთვის?

Ინდუსტრიული ავტომატიზაციის განვითარება გონივრულ წარმოებაში

Ინდუსტრიული ავტომატიზაციის ზრდა და მისი გავლენა სამრეწველო ეფექტურობაზე

2015 წლიდან ინდუსტრიულმა ავტომატიზაციამ მსოფლიო მასშტაბით დაახლოებით 47%-ით აამაღლა მწარმოებლური საწარმოების წარმოებითობა მიკინსის 2025 წლის მოხსენების მიხედვით. ჭკვიანი საწარმოების შემთხვევაში წარმოების ციკლები დაახლოებით 30%-ით უფრო სწრაფად მიმდინარეობს, ვიდრე იმ დროისათვის ტრადიციულ საწარმოებში იყო დაფიქსირებული. როდესაც კომპანიები რობოტებს აერთებენ პროგრამირებად ლოგიკურ კონტროლერებს (PLC), ასახელებულ სიმეორედ შეასრულებელ სამუშაოებში შეცდომების რაოდენობა შემცირდება. ასევე საოცარია სიზუსტე, რომელსაც ეს სისტემები აღწევენ – ზოგჯერ ზუსტი იყოს პლუს ან მინუს 0.001 მილიმეტრამდე. მაგალითად, ავტომობილების მოწყობის ხაზები. იმ საწარმოებმა, რომლებმაც გადაირთვეს ავტომატურ შედუღების სისტემებზე, დაახლოებით 99.8% სიზუსტის მაჩვენებელი მიაღწიეს. ეს იმას ნიშნავს, რომ მოგვიანებით რაღაცის შესწორებაზე დახარჯული დრო შემცირდა და საწარმოს მენეჯერები დაახლოებით 740,000 დოლარს ინახავენ ხარჯების ხელახლა დამუშავების ხარჯებიდან 2023 წლის პონემონის ინსტიტუტის მონაცემების მიხედვით. ამაღლებული ყველაფერი მიუთითებს საწარმოების მიერ ამ ტექნოლოგიების მიღების გაგრძელებაზე და ბუნებრივად მიისწრაფვიან ინდუსტრია 4.0-ის სტანდარტებისკენ, რომელიც მიზნად ისახავს მოქმედებების მასშტაბირებას და რესურსების ეფექტუან გამოყენებას.

Ინდუსტრიულ გარემოში ციფრული ტექნოლოგიების და ინდუსტრიის 4.0 ინიციატივების განვითარება

Მანქანათმშენებლებმა ინდუსტრიის 4.0-ისკენ გადასვლის შედეგად დაახლოებით 19 პროცენტით უკეთესი ენერგო ეფექტურობა დააფიქსირეს, ძირითადად ინტერნეტ ნივთების მეშვეობით დაკავშირებული გონივრული ძრავის კონტროლის სისტემების წყალობით, იმის შესახებ ახალ ანგარიშში PwC-ის 2024 წლის უახლესი ანგარიშის მიხედვით. დღესდღეობით უმეტესი მოდერნიზებული მანქანაწყობილობის მართვა ღრუბლის კომპიუტინგზე დამოკიდებულია, მიწოდების ჯაჭვების დაახლოებით სამი მეოთხედი სინქრონიზებული მონაცემების ნაკადის სარგებლობით ისარგებლა. ეს იმას ნიშნავს, რომ მენეჯერები მასალების დეფიციტის ან მომხმარებელთა მოთხოვნის ამაღლების შემთხვევაში სწრაფად უპასუხებენ, არა კვირიული ანგარიშების მოლოდინით. წინა წელს გამოქვეყნებულმა კვლევამ საინტერესო რამეც აჩვენა: ბიზნესის იმ კომპანიებმა, რომლებმაც დიჯიტალური ასლის ტექნოლოგიის გამოყენება დაიწყო, პროტოტიპების ხარჯები დაახლოებით ერთი მესამედით შეამცირეს, ვირტუალურად პროდუქციის ხაზზე პრობლემების ტესტირების შესაძლებლობის გამო, ფიზიკური მოდელების ხარჯების დაზოგვით. ყველა ამ განვითარებამ გამართული იმ პროგნოზების საშუალებას იძლევა, რომ ბევრი ანალიტიკოსი ინდუსტრიული ავტომატური გაფართოების მასშტაბურ გავრცელებას წინ უსწრებს მომდევნო წელზე, მსოფლიო ბაზარი უკვე ერთი ტრილიონი დოლარის მნიშვნელობით დაფიქსირდა ინდუსტრიის 4.0-ის მიღების ბოლო პროგნოზების მიხედვით.

Მანქანათმშენებლობის ავტომატიზაციაზე Industry 4.0-ის ზემოქმედება

Ინდუსტრიის 4.0 ვერსიის კიბერფიზიკურ სისტემებთან და ხელოვნურ ინტელექტთან ერთად გამოყენებამ მოულოდნელი ქარხნის გაჩერებები ნახევარგამომცემ მასალათა წარმოებაში 41 პროცენტით შეამცირა 2024 წლის ბოლო ანგარიშის მიხედვით Deloitte-ის მიერ. უმეტესი ახალგაზრდა ქარხნები დამაგრებულია საზღვარ კომპიუტინგ მოწყობილობებზე, სენსორის ინფორმაციის დაახლოებით ორი მესამედი დამუშავდება წყაროში და არ გადაგზავნილია სადმე სხვაგან. ამ ადგილობრივი დამუშავების შედეგად პასუხის დრო შემოწმების დროს პროდუქტის ხარისხის დროს შემცირდა ერთი მილიწამის ქვეშ. ნახევარგამტარი მწარმოებლების შემთხვევაში, რომლებმაც მიიღეს ინდუსტრიული ინტერნეტის ნივთების საზღვარ მოწყობილობები, დეფექტური სიჩქარე დაეცა დაახლოებით 22 პროცენტით. გონივრული მანქანები ახლა შეუძლიათ ერთდროულად გაანალიზონ რამდენიმე ფაქტორი - ტემპერატურის რხევები, წნევის ცვლილებები და მოწყობილობის ვიბრაციები შემოწმდება ერთმანეთის წინააღმდეგ რეალურ დროში. როგორც ამ სხვადასხვა ტექნოლოგიური გამოგონებები განაგრძობს ერთად მუშაობას, ჩვენ ვხედავთ წარმოების მოდელებისკენ გადაადგილებას, რომლებიც თავისუფლად ადაპტირდებიან მოთხოვნის მიხედვით დამოკიდებულებით ფიქსირებული განრიგების ნაცვლად, რაც საჭიროა დღევანდელი სწრაფად მიმდინარე წარმოების სამყაროში კონკურენტუნარიანობის შესანარჩუნებლად.

Ინდუსტრიული ავტომატიზაციის ძირითადი ტექნოლოგიები

Ინდუსტრიული ინტერნეტ საგნთა (IIoT) გაფართოება და რეალურ დროში მონიტორინგი

Ინდუსტრიული ინტერნეტის საგნების წყალობით მართვის ხელმისაწვდომობა მნიშვნულად შეიცვალა (IIoT). წარმოების საშუალებებს ახლა 2020 წელთან შედარებით დაახლოებით 127%-ით მეტი მოწყობილობა აქვთ დაკავშირებული ბოლო მონაცემების მიხედვით. ამ თანამედროვე სისტემებს, რომლებიც სენსორებით არის გამართული, მოწყობილობის მდგომარეობის შესახებ ინფორმაცია რეალურ დროში აქვთ, რის გამოც მაინტენანსის გუნდები მექანიკური პრობლემებს დაახლოებით 60%-ით სწრაფად ამაგრებენ, ვიდრე ხელით შემოწმებაზე დამოკიდებულების შემთხვევაში, როგორც წელს გამოქვეყნდა Future Market Insights-ის მიერ. ავტომობილების წარმოებაც შესამჩნევად უკეთეს შედეგებს ასახავს. მცხრის განხორციელების შემთხვევაში IIoT ამონაწერების გამოყენების შედეგად მანქანაში წარმოების ხაზების შესრულება დაახლოებით 22%-ით უკეთესია, რადგან პროცესების მუდმივი მონიტორინგი შესაძლებელია მთელი ოპერაციების განმავლობაში, რაც აღნიშნულია 2024 წლის ბოლო ინდუსტრიული ავტომატური სისტემების ანგარიშში.

Ნაპირის კომპიუტერი ავტომატური სისტემებისთვის რეალურ დროში გადაწყვეტილებების მისაღებად

Კიდე კომპიუტინგი ამუშავებს მოწყობილობის მონაცემებს ლოკალურად, რითაც ამცირებს დამოკიდებულებას მრქნელზე და ამცირებს მნიშვნელოვან აპლიკაციებში გადაწყვეტილების დაგვიანებას 10 მილიწამზე ნაკლებს. ეს შესაძლებლობა არის არსებითი უსაფრთხოების სისტემებისა და ზუსტი რობოტებისთვის, სადაც მყისიერი რეაქცია ახდენს ხარჯეული შეცდომების თავიდან აცილებას მაღალსიჩქარიან ოპერაციებში.

Ციფრული ასლის გამოყენება სიმულირებისა და პროცესების ოპტიმიზაციისთვის

Წამყვანი მწარმოებლები აღნიშნავენ 35%-ით ნაკლებ დიზაინურ ნაკლს, როდესაც ფიზიკური განხორციელების წინ სიმულირებენ წარმოების პროცესებს ციფრული ასლის გამოყენებით. ეს ვირტუალური მოდელები საშუალებას აძლევს ინჟინრებს უსაფრთხოებით შეამოწმონ მოწყობილობების კონფიგურაციები და სამუშაო პროცესების გადალაგება, რითაც ამოკლებენ ოპტიმიზაციის ციკლებს კვირებიდან დღეებში რთული წარმოების გარემოში.

Ხელოვნური ინტელექტი და ინტელექტუალური რობოტები წარმოებაში

Ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების როლი ინდუსტრიულ ავტომატიზაციაში

Ხელოვნური ინტელექტი და მანქანური სწავლება იმ საშუალებების შეცვლას უწყობს საინდუსტრიო და ავტომატიზაციის სფეროში. ეს ინტელექტუალური სისტემები შესაძლოა გაანალიზონ სხვადასხვა მონაცემები, რომლებიც მოდის საწარმოს სენსორებიდან, უსაფრთხოების კამერებიდან და მცხოვრებელთა მიერ დაკავშირებული მოწყობილობებიდან. მანუფაქტურაში რობოტიკის შესახებ გამოქვეყნებული ბოლო წელს მოცემული ანგარიშის მიხედვით, იმ საწარმოებში, სადაც გამოიყენებოდა ხელოვნური ინტელექტით დამაგრებული რობოტები, წარმოების განმავლობაში შეცდომების რაოდენობა დაახლოებით 18 პროცენტით შემცირდა, ასევე სამუშაო პროცესები უფრო კარგად და 35 პროცენტით სწრაფად დალაგდა მანქანათმშენებლობისა და ელექტრონული კომპონენტების მოწყობის საწარმოებში. საინტერესოა ის, რომ ასეთი სისტემების გაშვების შემდეგ, ისინი თავად ახდენენ მასალების ეფექტუანად გადაადგილებას და ენერგომოხმარების მართვას იმ ადამიანის მუდმივი მონიტორინგის გარეშე, რომელიც ამას აკონტროლებს.

Ხელოვნური ინტელექტით დამაგრებული ხარისხის კონტროლი და დეფექტების აღმოჩენა

Დღესდღეობით სიღრმისეული სწავლების ტექნოლოგიაზე დამუშავებული უახლესი ხედვის სისტემები მოძრავ საწარმო ხაზებზე დეფექტების აღმოჩენაში დაახლოებით 99,7 პროცენტ სიზუსტეს აღწევს. ეს საკმაოდ მაღალია ძველი მეთოდებით მიღებულ დაახლოებით 92 პროცენტთან შედარებით. მაგალითად, ერთმა მნიშვნელოვანმა ავტომობილის ნაწილების წარმოების კომპანიამ ხელით შემოწმების ინსტრუმენტების გამოყენების შედეგად დაუშვებელი ნარჩენების რაოდენობა 22 პროცენტით შეამცირა. ეს ხელსაწყოები ხაზის მოძრაობის პროცესში ერთდროულად 500-ზე მეტ ხარისხის ფაქტორს ამოწმებს. გაუმჯობესებული სიზუსტე მნიშვნელოვნად ამცირებს მასალების დანახარჯს და დახმარებას ახდენს კომპანიებს იმ მკაცრი სტანდარტების დაცვაში, რომლებიც დღესდღეობით საჭიროა.

Კოლაბორაციული რობოტები (კობოტები) ადამიან-მანქანა სამუშაო პროცესების ეფექტიანობას ამაღლებს

Ბოლო თანამშრომლობითი რობოტები ჩაშენებული ძალის გამოყენებით და მარტივი ინტერფეისებით უკვე ასრულებენ დაახლოებით 30 პროცენტს განმეორებითი მონტაჟის სამუშაოების ამ ჰიბრიდულ წარმოების პირობებში. ქარხნის პერსონალმა შეიძლება შეცვალოს ეს მანქანები მხოლოდ 15 წუთში მარტივი ტაქტილური მენიუს საშუალებით, რაც ნიშნავს, რომ ისინი სწრაფად იყენებენ კომპანიებს, როდესაც სხვადასხვა პროდუქტის მოდელებზე გადასვლა სჭირდებათ. გამოკვლევის მიხედვით, რომელიც გამოქვეყნდა წელს, ერთ-ერთი ქარხანა, რომელიც აწარმოებს თვითმფრინავების ნაწილებს, ნახა მათი სამუშაო ადგილების მოწყობის დრო შემცირდა თითქმის ნახევარი ხაზზე შემდეგ ამ კობოტების მოწყობის. აეროკოსმოსური ინდუსტრია განსაკუთრებით სწრაფად მიუღო ეს ტექნოლოგია, რადგან დაბეჯით თითოეული დაზოგილი წუთი ნიშნავს რეალური ფულის დაზოგვას ბოლო ხაზზე.

Გონივრული რობოტები და მოქნილი ავტომატური სისტემები წარმოების მორგებისთვის

Ხელოვნური ინტელექტით მოძრავი რობოტული უჯრედები წარმოების გადახურვას აჩქარებენ დაახლოებით 27 პროცენტით გრიპერების საშუალებით, რომლებიც თავად იკალიბრებიან და გამჭვირვალე ბილიკის პოვნის პროგრამულ უზრუნველყოფას. გამოკვლევების მიხედვით, რომლებიც გამოქვეყნდა დამთავრებული რობოტექნიკის ჟურნალში, ასეთი დამთავრებული სისტემები თავად იცვლიან პარამეტრებს სხვადასხვა მასალების ან დახვეწილი ნაწილების დამუშავებისას, ასე რომ ქარხნები სრული სიჩქარით განაგრძობენ წარმოებას იმის შემდეგაც კი, რაც დღეების განმავლობაში უწყვეტად იმუშავეს. მიუმატეთ ამას პერიფერიული კომპიუტინგი და მწარმოებლებს მოეცემა საშუალება მყისიერად შეიტანონ ცვლილებები მომხმარებლის მიმდინარე სურვილების გამო, რაც დაგეგმილი განახლებების მოლოდინს შეცვლის.

Პროგნოზირებითი მომსახურება და ექსპლუატაციის საიმედოობა

Პროგნოზირებითი მომსახურება და შეჩერების შემცირება სენსორული ანალიტიკის საშუალებით

Დღეს, უმეტესი ინდუსტრიული ავტომატიზაციის სისტემა იყენებს სენსორების მონაცემებს იმის დასადგენად, თუ როდი შეიძლება მანქანების გამოსავალი იყოს დაახლოებით 9-დან 12 თვის წინათ. მკინზის წინა წელზე გამოქვეყნებული ანგარიშის მიხედვით, ასეთი სახის პროგნოზირებითი მომსახურება ამცირებს არაგეგმულ შეჩერებებს დაახლოებით 30-40 პროცენტით. როდესაც ქარხნები ამ განათლებულ ვიბრაციის სენსორებს და თერმულ კამერებს აყენებენ მანქანებზე, ისინი პრობლემებს ადრე ადგენენ. ზოგიერთი ქარხნის მითითებით, დეფექტების ადრე აღმოჩენის სიზუსტე 90 პროცენტს უდრის ნაწილების გამოსავლამდე. მთავარი მიზანია დანახარჯების შეკავება დაკარგული წარმოების დროზე და დარწმუნდეს, რომ მანქანები უფრო მეტი ხანი გაგრძელდეს. სწრაფად მიმდინარე ინდუსტრიებში მოქმედი კომპანიებისთვის, როგორიცაა მანქანათმშენებლობა ან ელექტრონული მოწყობილობების წარმოება, პრობლემების წინასწარ გამოვლენა და მათ შემდეგ რეაგირების ნაცვლად განსხვავება იმის განსაზღვრაში მდგომარეობს, განაგრძობს თუ ჩამორჩება კონკურენტუნარიანობა.

2023 წლის პროგნოზირებითი მომსახურების სტრატეგიების ანალიზი რკინიგზის ინფრასტრუქტურაში აჩვენებს პირობითი მონიტორინგის ამონახსნების გამოყენებას სადგურებზე:

• Შეამცირეთ მომსახურების ხარჯები 25%-ით
• Მიაღწიეთ 98,5% სამუშაო დროის ხელმისაწვდომობას
• Შეამცირეთ საწვრთნელი ნაწილების საწყობი 18%-ით

Შესწავლის შემთხვევა: პროგნოზირებითი მომსახურება ეწყო 2 მილიონ დოლარს წელზე ავტომობილის ქარხანში

Tier-1 ავტომობილის მიმწოდებელმა 87 შტამპის დაჭერის დანადგარზე გამოიყენა ხელოვნური ინტელექტის ბგერითი ანალიზი, რომელმაც გამოავლინა იმ საყრდენების გატეხვის ნიმუშები, რომლებიც ადამიანის ინსპექტორებისთვის უხილავი იყო. ამ ჩარევამ:

• Შეაჩერა 14 წარმოების ხაზის შეჩერება 2024 წელზე პირველ კვარტალში
• Შეამცირა გარანტიის პრეტენზიები 470 000 დოლარით დეფექტების ადრე აღმოჩენით
• Დაზოგა 1,2 მილიონი დოლარი წელზე ავარიული მომსახურების გამოყენების გარეშე

Ქარხნის მომსახურების გუნდი ახლა ინტერვენციებს ახორციელებს ანალიტიკური დაფიდან მიღებული რეალურ დროში მიღებული პრიორიტეტული ქულების გამოყენებით, რაც აჩვენებს, თუ როგორ უზრუნველყოფს ინდუსტრიული ავტომატიზაცია 25%-ით უფრო სწრაფ რეაგირებას აღმავალი მოწყობილობების პრობლემებზე (Deloitte 2024).

Გამძლეობა და ენერგოეფექტურობა ინდუსტრიული ავტომატიზაციის საშუალებით

Გამძლეობა და დეკარბონიზაციის მიზნები წარმოების ავტომატიზაციისა და ძრავების ეფექტურობის გაზრდას უწყობს ხელს

Წარმოებაში ავტომატიზაცია იმ მიზნების მისაღწევად აუცილებელ ხდება, რომლებზეც მწარმოებლები ხშირად ახსენებენ. დაახლოებით ორი მესამედი კომპანია კი თანამედროვე ენერგოეფექტური ძრავების გამოყენებაზეა დამაგრებული, რათა შეამცირონ ნახშირორჟანგის გამოყოფა. ჭკვიანი სენსორების გამოყენება და ადაპტიური კონტროლის სისტემებთან ერთად ენერგიის მოხმარების მაჩვენებლების გასაუმჯობესებელზე მუშაობა უზრუნველყოფს მანქანების უსარგებლოდ მუშაობის შემცირებას საშუალოდ ნახევრით. ეს კი განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია მაღალი ენერგომოხმარების სფეროებში, როგორიცაა ლითონების დამუშავება ან ქიმიური ქარხნების მუშაობა, სადაც ენერგიის მოთხოვნა იმდენად მაღალია.

Პროცესების ეფექტურობის გაუმჯობესება გარემოზე ზემოქმედების შესამცირებლად

Ავტომატიზებული სისტემების გარემოზე დადებითი ზემოქმედება განსაკუთრებით ხილულია მაშინ, როდესაც განხილულია მათ მიერ მასალების დამკვირვება დახურულ ციკლებში და ზუსტი წარმოების მეთოდები. მანქანური ხედვის მიერ ხელმძღვანელობის ქვეშ არსებული რობოტები შეუძლიათ დეფექტური პროდუქციის მაჩვენებელი თითქმის ნულამდე დააყვანონ, რაც ნიშნავს, რომ ქარხნები დახარჯავენ 19-დან 28 პროცენტამდე ნაკლებ საწვავ მასალას, ვიდრე ტრადიციული ხელით მოწყობილი ასამბლეის ხაზები. როდესაც ეს სისტემები შეუსაბამდებიან რესურსების განკათობის ინტელექტუალურ მოდელებს, წარმოების საშუალებები და წყალის გამოყენება შემცირდება. საშუალო ზომის საწარმო შეიძლება წყლის 1.2 მილიონი ლიტრის დაზოგვა შეძლოს წელზე და ამას არ შეამცირებს წარმოების სიჩქარეს ან მოცულობას. ეს დაზოგვა მნიშვნელოვან განსხვავებას ქმნის როგორც გარემოსთვის, ასევე ეკონომიკურად კომპანიებისთვის, რომლებიც ავტომატიზაციის ტექნოლოგიებში ინვესტირებენ.

Ხელიკრული

Რა სარგებელი გვაქვს მანქანამოწყობილობის ავტომატიზაციისგან?

Ინდუსტრიული ავტომატიზაცია ზუსტობას აუმჯობესებს, ამცირებს ხარჯებს ხელახლა დამუშავებისას, აჩქარებს წარმოებას და შეამცირებს შეცდომების რითმს. ის ასევე ზრდის ენერგოსაშუალებების ეფექტურობას და გარემოს დაცვის მდგრადობას რესურსების ოპტიმიზებით.

Როგორ აოპტიმურად ახდენს დიჯიტალური ტექნოლოგია წარმოების პროცესებს?

Დიჯიტალური ტექნოლოგიები საშუალებას აძლევს წარმოებელს წარმოების პროცესების სიმულაცია და მოწყობილობების კონფიგურაციების ტესტირება ვირტუალურად, რაც ამცირებს დიზაინის ნაკლოვანებებს, ზედმეტ დროს და ხარჯებს ფიზიკური პროტოტიპის გამოყენებისას.

Როლი რა აქვს AI-სა და მანქანურ სწავლებას ქარხნულ ავტომატიზაციაში?

AI და მანქანური სწავლება ავტომატიზაციას აუმჯობესებს სამუშაო პროცესების ორგანიზებით, შეცდომების შემცირებით და ენერგომოხმარების ოპტიმიზებით. ისინი ასევე უზრუნველყოფს ინტელექტუალური რობოტების მასალებთან და წარმოების ცვლილებებთან გატესვის უფრო ეფექტურად.