Әуелі 4.0 саласындағы «желілік-физикалық» жүйелерді пайдалану арқылы өзін-өзі басқару мүмкіндігі бар машиналар жасалады. Бұл технология интернетке қосылған құрылғылар мен жасанды интеллектті пайдалану арқылы өнім шығару жолдарын өзін-өзі түзетуге үйретеді, адамның қатысуынсыз-ақ ақауларды жояды. Nature Research жүргізген зерттеу бойынша, бұл технологияны енгізген зауыттарда үлкен көлемде өнім шығарған кезде сапа көрсеткіштерінің ақаулары 39 пайызға дейін азаяды, бұл өндірісшілердің шығындарды азайтып, ақша үнемдеуіне көмектеседі.
Өндірісті автоматтандыруға келсек, онда оның сандық трансформацияны жылдамдату саласындағы үлкен жеңістері бар. Мысалы, алдын ала болжау негізінде жасалатын жөндеу жұмыстары жабдықтардың нақты уақытылы ақпаратын қарастырып, күтпеген тоқтауларды шамамен 20-25% азайтады. Жаңа автоматтандыру жүйелері зауыттардың тиімді жұмыс істеуіне ықпал етуде. Қуаттың тиімді пайдаланылуы 15-20% артты, бұл көрсеткіш автоматты түрде жүктемені теңестіру қызметінің арқасында өндіріс көрсеткіштері тұрақты болып қала береді. Бұл жұмыстың тиімді болу себебі цех алаңындағы датчиктерден ERP жүйесіне дейінгі кедергісіз ақпарат ағынын қамтамасыз етеді. Бұл кері байланыс циклдарын жасайды, басқарушылардың мәселелерге тез әрі барлық процесстердің жалпы көрінісін бақылауға мүмкіндік береді.
Siemens Amberg Electronics Plant өндіріс процесстерін түрлендіруде деректердің қалай қолданылатынының бірден-бір мысалы болып табылады. Олар өздерінің цифрлық егізек технологиясы мен автоматтандырылған жүйелері арқасында 99,99% дейінгі жоғары өндірістік сапаны және өнімділікті төрттен үш бөлікке дейін арттырды. Автоматтандырылған оптикалық тексеру жүйесі жасырын қателерді табуды 0,0015% дейін төмендетті, бұл өте тамаша көрсеткіш. Зауыт бойынша 1500-дей әртүрлі құрылғы күн сайын шамамен 50 миллион деректерді жаңартады. Бұл қолossal ақпарат көлемі өндірістегі материалдардың қозғалысын автоматты түрде тиімді басқаруға мүмкіндік береді. Бұл операцияның ерекшелігі – ақылды зауыт операцияларының барлық аспектілерінде дәлдікті сақтай отырып, қалай масштабталатыны.
Қазіргі кезде модульді автоматтандыру орнатуларына көбірек өндірушілер көңіл бөлуде, әсіресе плагин-ойнату роботикалық қосылыстары барлары. Барлық жаңа өндіріс желілерінің шамамен 68 пайызы қазір осындай жүйені қамтиды. Аймақтық тенденцияларды қарастырсақ, Азия-Тынық мұхиты бұл жағынан алда. Өткен жылы олар өндірістік автоматтандыруға шығындардың жалпы сомасының 43% құрайтын шығын жасады, бұл негізінен компаниялар сол жерде электроника өндірісі мен автомобиль өндірісі салаларында белсенді түрде дамып жатқанымен байланысты. Ал келесі жағы - бұлтты негізде автоматтандыру шешімдерінің өсуі де, 2020 жылдың басынан бері шамамен 200% ке кеңейді. Бұл платформалар әлем бойынша зауыттардың бір-бірінен мыңдаған миль қашықтықта болса да, үйлесімді жұмыс істеуіне мүмкіндік береді.
Жасанды интеллектпен қамтамасыз етілген автоматтандыру өткен жазбалар мен ағымдағы ақпаратты өңдеу үшін машиналық оқытуға сүйенеді, бұл уақыт өткен сайын цех желілерін өз бетінше тиімділеуге мүмкіндік береді. Бұл технология өндіріс жылдамдығы, электр энергиясының тұтынуы және материалдардың жүйе бойынша қозғалуы сияқты заттарға тез арада өзгерістер енгізеді. Нақты автомобиль жасау зауыттарында осындай ақылды баптаулар өнеркәсіптік есеп берулерге сәйкес шамамен 18 пайызға дейін қалдық материалдарды азайтатыны дәлелденген. Бұл жүйелердің ескірген тұрақты тәсілдерден ерекшелігі машиналар тозу және зақымдану белгілерін көрсетпес бұрын үйрене білу қабілетіне ие болуы. Ақауларды күтіп отырмай, олар өндірістік құрылғылардың жұмыс істеу мерзімі бойы өнім сапасын қабылданған деңгейде ұстап тұра отырып, біртіндеп құрылғылардың тозуына бейімделеді.
Бүгінгі күні өндірістегі 74 пайызындағы зауыттар бүгінгі таңда IIoT технологиясы арқылы байланысқан, бұл өндірістік алаңдардағы құралдарға және CNC машиналарға датчиктерді интеграциялау арқылы жүзеге асырылады. Жүйе зауыт персоналы реактор температурасындағы өзгерістерді жарты секундтан тез анықтай алатын орталық бақылау мониторларына тіркелген деректерді жібереді. Сонымен қатар, роботтық қолдардың жұмысын жүргізу кезінде дәл бөлшектерді өңдеу қажеттілігі туындаған жағдайда операторларға хабарлама келіп түседі. Сондай-ақ, жүйе өндірістің әр түрлі сәттерінде қажетті материалдарды қабылдау кезінде қажетті материалдарды сәйкестендіруге көмектеседі. Барлық осындай мүмкіндіктер жабдықтарды тиімді пайдалануды қамтамасыз етеді.
Кәсіпорындар шетті есептеуді енгізгенде, шешім қабылдау уақыты әдетте 2 немесе 3 миллисекундқа дейін төмендейді, себебі жүйе өз орнында ғана машиналық көру мен тербеліс деректерін өңдейді, барлығын қашықтықта орналасқан жерге жібермейді. Бір фармацевтикалық компанияны мысалға алсақ, олар осындай шетті қамтамасыз ететін камераларды орнатқаннан кейін тексеру уақытын жартыға дейін қысқартты. Бұл камералар кемістікті виаларды дереу анықтап, бұлттың басқа бөліктерінен келетін растауды күтпей-ақ оларды шығарып тастайды. Ең қызықтысы, осы шетті құрылғылар осы ақпаратты қалай өңдейтіндігінде. Олар шынымен де цех деңгейінде маңызды емес 90 пайыздай ақпаратты сүзіп тастайды. Бұл желілік қосылыстар мен жүйелерді бәсеңдететін ақпарат ағынының азаюына және мәселелер туындаған кезде жүйелердің тез әрі дәл әрекет етуіне әкеледі.
Өндірістік заттардың интернеті өнімділікті арттыратыны анық, бірақ көптеген өндірушілер жабдықтары желіге қосылған кезде қауіпсіздік мәселелеріне қатты қайғырып отыр. Шамамен үштен екі бөлігі зауыт басшылары шынымен де деректер желісіндегі киберқауіпсіздікті өз желілік машиналары үшін негізгі мәселе ретінде атайды. Қазіргі кезде компаниялар нөлдік сенім архитектурасы деп аталатын нәрсені енгізіп бастады, бұл негізінде роботтық жұмыс орындарын қалыпты бизнес компьютерлерінен бөліп тұрады. Сондай-ақ, олар өзара бәсекелестердің интеллектуалдық меншігін жәбірлеуінен сенімді шифрланған репозиторийде ұқыпты AI оқыту деректерін сақтайды. Ең жоғары нәтижелерге ие зауыттар қызметкерлердің рөлдеріне негізделген қатаң қолжетімділік рұқсаттарын орнату арқылы негізгі қауіпсіздіктен де асып түседі. Кейбіреулері операциялық технологиялық желілері бойынша маңызды өндірістік процесстерді басқаратын бағдарламаланатын логикалық контроллерлерге бағытталған әр екі аптада бір рет пайдаланушыларды сынақтан өткізеді.
Дигиталды егіз технологиясы нақты өндірістік жүйелердің виртуалды көшірмелерін жасайды және шынайы уақытта цехте не болып жатқанын көрсету арқылы қазіргі уақытта зауыттардың жұмыс істеу тәсілдерін өзгертеді. Дигиталды жіп мүмкіндіктерімен бірге қолданған кезде өндірушілер бастапқы жобалау сатысынан бастап өндірістің соңғы сатысына дейінгі үздіксіз деректер ағынын алады. Бұл олардың модельдеу жүргізуге, жұмыстың жақсы болмайтын жерлерін анықтауға және қымбат тұратын шешімдер қабылдауға дейін өзгерістерді тексеруге мүмкіндік береді. Өткен жылы жарияланған зерттеулерге сәйкес, осы тәсілді қабылдаған кәсіпорындар прототиптеу шығындарының 28 пайызын азайтқан және өнімдерді дайындау мерзімін дәстүрлі әдістерге қарағанда ә существенно быстрее рынкаға шығаруға қол жеткізген.
Нақты уақыттағы сенсор ақпараты машиндық оқыту алгоритмдерімен байланысқан кезде, цифрлық егізек технологиясы жабдықтың қашан істен шығуы мүмкін екенін болжай алады, соңғы сынақтарға сәйкес дәлдігі шамамен 92% құрайды. Инженерлер бүкіл өндірістік желілерді алдын ала симуляциялық бағдарламаларда тексеретін виртуалды пайдалануға ие болды. Бұл жүйені енгізу кешіктірулерін шамамен 40% азайтады, бұл өндірістік алаңдар үшін үлкен айырмашылық жасайды. Бүкіл жүйе күтпеген үзілістерден сақтандырады, сондай-ақ жабдықтар нақты әлемде жұмыс істей бастағаннан кейін энергияны босқа шығындаудан сақтайды. Көптеген өндіріс зауыттары есептеулерді нақты операциялар кезінде емес, алдын ала симуляциялар жүргізу арқылы үлкен үнемдеулер жасағанын хабарлауда.
Ірі энергетикалық компания өз операцияларында 200-ден астам газдық турбинада цифрлық егіз технологиясын енгізді. Олар бұл виртуалды көшірмелерді двигательдердің ішінде жану процесстерін зерттеу мен уақыт өте жүйенің тозу белгілерін бақылау үшін пайдаланды. Нәтижелер шын мәнінде сенсациялық болды. Жөндеу бригадалары енді ақаулар пайда болар алдында олардың назар аудару қажеттілігін болжай алады. Бұл тәсіл турбинаның әр жылғы өнімділігін шамамен 6,2 пайызға арттырды. Жөндеу шығындары да айтарлықтай төмендеді, тек алғашқы үш жылда он сегіз миллион доллар үнемделді. Сонымен қатар, жабдықтар күтілгенше ұзақ жұмыс істеді. Барлық бұл жетістіктер цифрлық егіз технологиясының өндірістік ортада жүйенің сенімділігі мен үнемдеуде қаншалықты әсер ететінін көрсетіп берді.
Өндірісті автоматтандыру саласындағы өзгерістер техникалық қызмет көрсету әдістерін өзгертуде: проблемалар туындағаннан кейін оларды шешуден проблемаларды алдын ала болжауға көшіп жатыр. Сенсорлар мен машиналық оқыту технологияларын пайдалана отырып, өнеркәсіп орындары енді проблемалар туындауына 7-ден 30 күнге дейінгі уақыт алдын ала анықтай алады. Салалық соңғы есептерге сәйкес, болжауға негізделген жүйелерді енгізген компанияларда күтпеген тоқтаулар 40-тен 50 пайызға дейін азаяды. Ақылды компьютерлік программалар жабдықтардың өткен уақыттағы жұмыс көрсеткіштерін, тербеліс сипаттарын, температура көрсеткіштерін және құрамдас бөлшектердің (подшипниктер, электр қозғалтқыштар, гидравликалық жүйелер) қызмет ету мерзімі тауып ақпарат береді. Бұл алдын ала ескерту жүйесі зауыт басшыларына авариялық жөндеулердің орнына жоспарлы тоқтаулар кезінде жөндеу жұмыстарын жүргізуге мүмкіндік береді.
Қазіргі автоматтандыру жүйелері жан-жақты 15 параметрді, соның ішінде майлау құқылылығы мен электр жүктемесінің тербелісін бақылайтын IoT датчиктерін енгізеді. Бұл үздіксіз телеметрия компрессорлық клапанның бұзылуын, тербеліс анализі арқылы тасымалдаушы таспаның ығысуын және роботтық иіндік сервожетектерін алдын ала ауыстыру кестесін жасауға мүмкіндік береді – бұл алдын ала техникалық қызмет көрсету мен өнімділікті сақтауға кепілдік береді.
Біріккен дерекқор оркестровка платформалары өндірістік желілердің әрқайсысы бойынша тәулігіне 2,5 миллион дейінгі дерек нүктелерін өңдейді, болжамдық модельдерді маңызды кірістермен қамтамасыз етеді:
| Мағлұмат түрі | Сенімділікке әсері |
|---|---|
| Жабдық журналдары | Компоненттің қызмет ету мерзіміне әсер ететін пайдалану үлгілерін анықтайды |
| Энергетикалық көрсеткіштер | Қозғалтқыштардағы оқшаулауыштың бұзылуын анықтайды |
| Сапа бақылау статистикасы | Өнімнің ақауларын машина жағдайымен байланыстырады |
Салада ақау пайда болғаннан кейін жөндеуден цифрлық екіліктерге негізделген ұқыпты ұстауға ауысуда. Ерте қабылдаушылар 3D жабдықтарды модельдеу мен өмірлік әрі сезгіш датчиктердің деректерін ұштастыру арқылы жөндеу дәлдігін 93% дейін жеткізіп, қажетсіз ұстау тексерулерін 34%-ға дейін азайтты (2024 жылғы Manufacturing Leadership Council мәліметі бойынша).
Кибер-физикалық жүйелер (CPS) физикалық машиналар мен құрылғыларды және IoT желілерін қолданып, сенсорлар арқылы нақты уақытта бақылау мен икемделетін басқаруды іске асырады. CPS қолданатын зауыттар тізбекті жеткізу бұзылыстарына 18–23% жылдам әрі қарай реакция көрсетеді. Edge computing-ті енгізу арқылы CPS шешім қабылдау кешеуін азайтып, адамның қатысуынсыз автономды сапа бақылауын қолдайды.
Бүгінгі автоматтандыру адамдар мен ЖА жүйелерін үйлесімді жұмыс істеуге тарту туралы. Бұлардың орындалуына өзінің адам әріптестерімен қатар жұмыс істеуге мүмкіндік беретін ақылды камералары бар коллаборативті роботтар немесе қысқаша айтқанда коботтар келеді. Зауыттар бұл машиналар жинау жолағындағы жұмыстарды орындауға қосылғаннан бері қайталанатын кернеу зақымданулары үштен бірге дейін азайғаны туралы хабарлайды. Кейбір компаниялар өндірісті жоспарлау уақытын шешуге қызметкерлерге көмек беретін өткен көрсеткіштерді қарастыратын ЖА көмекшілерін қолданады. Бұл тиімді нәрселердің бәріне оқып үйрену циклын жасайды, нәтижесінде тек жұмыстар тез орындалатын болады, сонымен қатар жұмыс орындары уақыт өте келе қауіпсіз болып табылады.
Генеративтік ИИ-нің дамуы процесстерді жобалау тәсілімізді өзгертіп жатыр, инженерлердің бірнеше минут ішінде жүздеген, тіпті мыңдаған өндірістік жағдайларды өткізіп шығуына мүмкіндік береді. Мысалы, бір автомобиль жасаушы соңғы кезде осындай ИИ модельдерін пайдаланып, дәл өзінің пісіру операцияларын қайта ойластырған. Тізбекті түзеткеннен кейін олар энергияны пайдалануды 12 пайызға дейін қысқартты. Бұл технологияны шынайы қуатты етіп тұрғаны оны болжамдық техникалық қолдау құралдарымен бірге пайдалана алу мүмкіндігі. Осы біріктірілген жүйелер қандай да болмасын жабдықты жақсарту тиімділігін бағалай алады, яғни бастапқы шығындардың орнына келешекте күтпеген тоқтауларды болдырмау арқылы және күнбе күн тұрақты жұмыс істеу арқылы қаншалықты үнемдеуге болатынын салыстырып есептей алады.
2026 жылға қарай шамамен 65% өндірушілер жасанды интеллекттің орталықтандырылмаған нұсқасына көшу барысында шеткі нейрондық желілерді енгізу күтілуде. Бұл жүйелер бұлттық нұсқалар жылдамдық жағынан қамтамасыз ете алмайтын нақты уақыт режимінде ақауларды анықтауға мүмкіндік береді. 5G технологиясымен жабдықталған ақылды зауыттардың өсуіне байланысты өнеркәсіпте автоматтандыру процесстері өндіріс циклдары барысында өзгеріп отыратын материалдар мен сұранысқа сәйкес өзін-өзі бейімдей алатын алгоритмдерге барынша тәуелді болып келеді. Бұл дамып келе жатқан өндіріс сұраныстарына қарай өзін-өзі реттеу мен білімнің қажеттілігін қамтамасыз ету үшін өндірістік операциялардың маңызды даму кезеңі болып табылады.
Ақылды зауыттар кибер физикалық жүйелерді пайдаланып, өзінің шешімдерін өзі қабылдау үшін машиналарға интернетке қосылған құрылғылар мен ЖИ талдауларын біріктіреді, өндіріс жолдарында адамның араласуын азайтады.
Индустриялық автоматтандыру сапаны жақсартумен қатар, болжамды ұстау-тексеруді және энергияны үнемдеуді жақсарту арқылы цифрлық трансформацияны жылдамдатады, сонымен қатар өндірісті басқаруды жақсартады.
Шеткі есептеу деректерді өңдеуді деректер жасалған жерде нақты уақытта орындауға мүмкіндік береді, соның нәтижесінде кешігу азаяды және өндірістік ортада жауап беру уақыты жақсартылады.
Кибер-физикалық жүйелер физикалық машиналар мен цифрлық интеллектті интеграциялау арқылы нақты уақытта бақылау, бейімделуші басқару және жабдықтау тізбегіндегі үзілістерге тез әрекет ету мүмкіндігін береді.
ISO9001 TUV сертификаты бар компания
Тегін қызмет © 2024 Шэньчжэнь КИДА электроника CO.,ltd таралған
EN