Қандай жағдайлар өнеркәсіптік автоматтандыру шешімдеріне сәйкес келеді?

Тұрақты тапсырмалары бар үлкен көлемді өндіріс

Массалық өндіріс орталарындағы өндірістік автоматтандырудың қолданыс мысалдары

Автоматтандыру сәйкес өнімдердің үлкен көлемін өзгеріссіз шығару қажет болғанда, әсіресе автомобильдер, электронды құрылғылар және тұрмыстық заттар жасайтын зауыттарда ерекше тиімді. 2024 жылғы Ponemon Institute-тің зерттеулеріне сәйкес, автоматтандырылған жүйелерге сүйенетін зауыттар өндіріс процестерінде шамамен 99,8 пайыз сапа тұрақтылығына жетеді. Бұл қолмен басқарылатын жүйелердің қалыпты көрсеткіші болып табылатын 94,6 пайыздан едәуір жоғары. Бұл айырмашылық чиптерді өндіру сияқты салаларда ерекше маңызды. Микрометрмен өлшенетін өте аз өзгерістер де дұрыс чиптер мен ақаулар арасындағы айырмашылықты анықтауы мүмкін, сондықтан осындай жоғары деңгейдегі операцияларда дәл осы көрсеткіштердің дұрыс болуы бәрін шешеді.

Роботтандыруды және процесс автоматтандыруын тұрақты нәтиже алу үшін біріктіру

Қазіргі заманғы өндіріс желілері дәлдік дәрежесі жоғары пайдалану мен микросхемаларды орнату сияқты тапсырмаларды басқару үшін PLC-мен басқарылатын жүйелермен бірігіп жұмыс істейтін роботтарды (коботтар) қолданады. Автомастикалық құралдардың көшбасшы өндірушісінде нақты уақыттағы сапа сенсорларымен интеграцияланған моментті басқаратын роботтық қолдар болттарды бекіту операцияларында адамның қателігін 83% азайтты, бұл автоматтандыру дәлдікті және сенімділікті қалай арттыратынын көрсетеді.

Операциялық тиімділікті және өткізу қабілетін оптимизациялау

Автоматтандыруға негізделген зауыттар 2023 жылғы Материалдарды тасымалдаудың тиімділігі туралы есепке сәйкес дәстүрлі жинақталған жүйелерге қарағанда 18–22% жоғары өткізу қабілетін қамтамасыз етеді. Негізгі ықпал ететін факторлар:

• Компьютерлік көру арқылы берілетін сигналдар негізінде конвейер жылдамдығын реттейтін тұйықталған жүйелер
• Өндірілген әрбір өнімге шаққандағы энергия пайдалануын оптимизациялайтын жасанды интеллект алгоритмдері
• Жабдықтың тыныштық күйіндегі уақытын 62% қысқартатын автоматтандырылған құрал ауыстырғыштар

Зерттеу жағдайы: Автомобильдерді жинау желісін автоматтандыру арқылы өнімділікті 40% арттыру

Жетек жинақтау үшін модульді роботалық ұяларды енгізген бірінші деңгейлі автокөлік бөлшектерін шығаратын компания 10 ай ішінде маңызды жақсартуларға қол жеткізді:

Бұл нәтижелер Жоғары көлемді өндірісте сандық түрде интеграцияланған автоматтандыру арқылы қосымша құнсыз операцияларды 31% -ға дейін азайтатынын көрсететін Өндірісті Оптимизациялау Кеңесінің зерттеулерімен сәйкес келеді.

Нақты уақытта өндірісті бақылау және дерекқорға негізделген оптимизация

Нақты уақытта өндірісті бақылау үшін Интернет және сенсорларды пайдалану

Нәрселер Интернетіне қосылған сенсорлар өндірушілерге өздерінің объектілерінде не болып жатқаны туралы көбірек ақпарат алуға мүмкіндік береді. Оларға машиналардың жұмыс істеуі, материалдардың қозғалысы және бүкіл күні бойы энергияның қанша пайдаланылатыны туралы ақпарат жинау үшін сымсыз тербеліс детекторлары, жылулық бейнелеу құрылғылары мен RFID бақылау жүйелері жатады. Мысалы, химиялық өңдеу зауыттарын алайық — 2024 жылғы Industry 4.0 Efficiency Report-тың соңғы зерттеуіне сәйкес, ондағы температураны бақылау жүйелері жұмысшылардың қолмен тексеруіне қарағанда шамамен 87 пайыз жылдам проблемаларды анықтайды. Жиналған барлық ақпарат цех басшылары жедел жағдайларды, мысалы жеткізулердің кешігуін немесе белгілі бір CNC станоктарының толық қуатпен жұмыс істемеуін байқай алатын орталықтық бақылау экрандарына түседі.

Дерекке негізделген ақылды шешімдер үшін Автоматтандыруды Нәрселер Интернетімен Интеграциялау

Өндірушілер IoT желілерін роботтандырылған үдерістерді автоматтандырумен біріктіргенде, тұйық циклді оптимизация деп аталатын нәрсені жүзеге асыра алады. Мысалы, жергілікті нан пісірушілер зауыты өздерінің IoT ылғалдылық сенсорларын роботтық толтырғыштардың жылдамдығына тікелей қосқаннан кейін шикізаттың шамамен 23 пайызын үнемдеді. Мұндай жүйелерді біріктіру үдеріс жұмыс үстелдерін нақты уақыт режимінде де түзетуге мүмкіндік береді. Мысалы, күтпеген жабдықтың істен шығуы орын алса, жүйе автоматты түрде кезекте жоғалып кетуіне жол бермей, тездетілген тапсырыстарға басымдық береді. Industry 4.0 стандарттарын қарастырғанда, бұл технологияларды біріктіретін компаниялар әдетте жеке жүйелерді пайдаланатындарға қарағанда жоспарланбаған тоқтап тұру уақытын шамамен үштен бір бөлігіне дейін азайтады. Кейбір зерттеулер әртүрлі өндірістік орталарда осының барлығы қалай енгізілгеніне байланысты үнемдеу көрсеткіштері одан да жоғары болуы мүмкін деген пікірде.

Динамикалық кестелер мен түзетулер үшін Жасанды интеллектіге негізделген шешім қабылдау

AI жүйелері барлық осындай қосылған құрылғылардан нақты уақытта деректерді өңдеп, адамдардың өңдеуіне ұзақ уақыт қажет болатын кестелерді анықтайды. Келесі тапсырыстар қандай болатының ескере отырып, AI жүйесі пештегі температураны реттеу арқылы энергия шығындарын шамамен 15 пайызға дейін азайтқан бір автомобиль бөлшектері жасаушы компанияны алайық. Зерттеулер бұл тәсіл өндіріс алаңдарында өте жақсы жұмыс істейтінін көрсетеді. Осы технология материалдардың нақты тапшылығы болмай тұрып-ақ күндер бұрын оны анықтай алады да, автоматты түрде кәсіпорынның ресурстарды жоспарлау бағдарламасы арқылы сатып алу сұрауларын іске қосады. Мұның қызықты жағы – бұл ақылды жүйелер жинау кезінде адамдар кешігіп байқайтын өте шағын кешігулерді уақытылы анықтайды. Бұл ертерекке берілетін ескерту тіпті жеткізушілердің жұмысы бұзылғанда немесе жөнелтуде қандай да бір ақау пайда болған кезде өндірісті тегін ұстауға көмектеседі.

Тұрақты техникалық қызмет көрсету, тоқтап қалуды азайту үшін

Индустриялық автоматтандыру жаңғырту стратегияларын түбегейлі өзгертуде, алдын ала болжау жүйелері қазір дабыстар мен температура, тербеліс сияқты сенсорлық деректерді талдау арқылы істен шығуларды алдын ала, 3–6 апта бұрын болжап, олардың болуын болдырмақта. 2023 жылғы жөндеу саласының талдауына сәйкес, мұндай құралдарды қолданатын өндірушілердің 92%-і катастрофалық істен шығулардың алдын ала алуда.

Жасанды интеллект негізіндегі алдын ала болжау арқылы тоқтап қалу уақытын 50%-ға дейін қысқарту

Машинаны үйрену алгоритмдері адамдар үшін көзге көрінбейтін езденіп отырған сақиналардың не дұрыс тураланбаған электр қозғалтқыштардың алдын ала белгілерін анықтау үшін PLC және SCADA жүйелерінен түскен тарихи жұмыс істеу деректерін талдайды. Бұл орамаларды ауыстыру немесе қозғалтқыштарды қайтадан реттеу сияқты шараларды уақтылы жасауға мүмкіндік береді және орамалау мен металдарды өңдеу салаларында жабдықтардың жұмысын тоқтату уақытын 40–50% дейін қысқартады.

Алдын ала болжау жөндеуінің дәлдігін арттыратын машинаны үйрену модельдері

Майлау циклдары мен жылулық бейнелеу бойынша оқытылған терең нейрондық желілер айналушы жабдықтардың істен шығуын болжауда 89% дәлдікке жетеді. Шешім ағаштарын уақыттық қатарларды талдаумен біріктіретін ансамблді модельдер дәстүрлі порогтық негізделген хабарландырулармен салыстырғанда жалған тревожаларды 31% азайтады.

Процесті автоматтандыруда виртуалдық істен шығуларды симуляциялауға мүмкіндік беретін цифрлық егіздер

Цифрлық егіздер өндіріс желілерінің виртуалды көшірмелерін жасайды, инженерлерге сорғыштың салмақтық ысырылуы немесе конвейерлік таспаның кернеуінің өзгеруі сияқты сценарийлерді симуляциялауға мүмкіндік береді. Химиялық зауыттар цифрлық егіз технологиясын енгізгеннен кейін авариялық тоқтатулар 27% азайғанын хабарлайды, бұл қауіпсіздік шектерін сақтай отырып, техникалық қызмет көрсетудің уақытын оптимизациялайды.

Техникалық қызмет көрсетуде алгоритмге сүйену мен техник маманның біліктілігін теңдестіру

Жасанды интеллект секундына 15 000-нан астам деректер нүктесін өңдесе де, тәжірибелі техниктер қалыпты емес жұмыс жағдайлары туралы маңызды контекст береді. Ең жақсы бағдарламалар алгоритмдік хабарламаларды адам жүргізетін себептерді талдаумен ұштастырады және өрістегі сынақтар барысында толығымен автоматтандырылған тәсілдерге қарағанда 68% жеделірек орташа жөндеу уақытын қамтамасыз етеді.

Жасанды интеллектіге негізделген сапа бақылауы мен ақауларды анықтау

Жасанды интеллектке негізделген жүйелер әртүрлі өндірістік орталарда 1%-ден кем қате пайызын қамтамасыз ете отырып, сапаны қамтамасыз ету ұғымын қайта анықтайды. Шаршау мен көру шектеулеріне байланысты қолмен тексеруден айырмашылығы, бұл шешімдер 15 түрлі материал түрі мен бетінің өңделуі бойынша нақты уақыт режимінде ақауларды анықтауға мүмкіндік береді.

Автоматтандырылған визуалды тексеру үшін компьютерлік көру жүйелері

Жоғары сапалы 100MP камералар конвульсиялық нейрондық желілермен жұп болып, секундына 120 кадр жылдамдықпен миллиметрден кіші ақауларды анықтайды. 2023 жылғы автомобиль саласындағы зерттеу бұл жүйелердің сағатына 2400 компонентті тексеру кезінде бояу ақауларын 76% азайтатынын көрсетті. Осы технология матаның сапасын қамтамасыз ету үшін ширик, тил, бояу біркелкілігін қоса алғанда, 58 параметрді бағалау арқылы қолданылады.

Жасанды интеллектті пайдаланып жартылай өткізгіштерді өндіру кезінде ақауларды анықтау

Жартылай өткізгіштерді өндіру кезінде терең үйрену моделдері адам шашының диаметрінен 400 есе кіші, 3 нм масштабтағы дұрыс еместіктерді анықтайды. Фотолитография кезінде ЖИ 12 000-нан астам тарихи ақау үлгілерін салыстырып, төтенше қауіпті пластинкаларды белгілейді және соңғы сынақтарда 99,992% анықтау дәлдігіне жетеді.

Терең үйрену арқылы сапа бақылау дәлдігін 90% арттыру

Ақауларды анықтау жөнінде болса, қате бөлшектердің шамамен 50 миллион суреті негізінде оқытылған нейрондық желілер кәдімгі оптикалық сұрыптау жүйелерінен 93%-ға жуық артта қалады. Сандар мұнда өзі қызықты әңгіме айтады. 2024 жылдың басында шыққан соңғы өнеркәсіптік есептеу бойынша өндірушілер сапа тексеру үшін жасанды интеллект пен адам-инспекторларды қосып пайдаланған кезде өнімділікте үлкен өсу байқалды. Бірінші реттік өнім шығару көлемі 62% артты, ал дәлме-дәл құю операцияларындағы осы қатты қажымталған жалған тревогалар үштен біріне жуық төмендеді. Бұл жүйелердің ерекшелігі — олардың өзгеріп отыру қабілетінде. Осы ақылды жүйелер өңделетін материалдарға қарай сезімталдық параметрлерін өзгертеді, сондықтан таңғы немесе кешкі сменада ақауларды классификациялау дәлдігінде (жарты пайыздан кем) айтарлықтай айырмашылық болмайды.

Автоматтандырылған қойма және жеткізу тізбегін интеграциялау

Өнеркәсіп 4.0 және өндірістік автоматтандыру шешімдері арқылы жеткізу тізбектерін ыңғайластыру

Компаниялар индустриялық автоматтандыру мен 4.0-шы ұрпақ индустриясының тұжырымдамаларын біріктіргенде, олар өзгерістерге жылдам бейімделе алатын жеткізу тізбектерін құрады. Қазіргі заманғы автоматтандырылған жүйелер шикізаттың нақты уақытта қай жерде екенін бақылап отырады, соңғы кездері көп айтылып жүрген IoT сенсорлары арқылы қоймадағы тауарлар азайған кезде автоматты түрде тапсырыс береді және «роботтандырылған үдеріс автоматтандыру» немесе қысқаша RPA деп аталатын технологиямен жүк жөнелту операцияларын синхрондайды. Осындай ақылды технологияларды енгізген қоймалар өте бәсекеге қабілетті нәтижелерге қол жеткізуде. Мысалы, автономды жүретін AGV роботтарын пайдаланатын кәсіпорындар сөректерден тауарларды дұрыс таңдауда қателердің шамамен үштен бір бөлігіне дейін азаюын байқауда, сонымен қатар бірдей кеңістікке одан да көп тауар салуға қол жеткізуде. Бұл барлық байланысқан технологиялар сатып алу, өнім шығару және тұтынушыларға жеткізу салаларын бөлетін дәстүрлі кедергілерді жояды, нәтижесінде бұрын бөлек жұмыс істеген бөлімшелер бүкіл өндіріс бойынша бір-бірімен көбірек байланыс жасайтын болады.

Тиімді сатып алу үшін материалдар тізбесін автоматтандыру

Компаниялар материалдар тізбесін (BOM) автоматтандырған кезде, олар әлемнің әр жерінен түскелі отырған бөлшектердің барлығының шығу орнын одан әрі бақылай алады. Ақылды бағдарламалық құрал қоймадағы қорды жеткізу уақытымен салыстырып, зауытта нақты мәселелер пайда болғаннан көп бұрын оларды анықтайды. Техас штатындағы автомобиль бөлшектерін жасайтын компанияны мысалға алсақ, олар BOM жүйесін автоматтандырғаннан кейін бөлшектерді күту уақытын жуық үштен бір бөлігіне дейін қысқартты. Енді олардың жеткізу кестесі жинау жолағына қажетті уақытта дәл сәйкес келеді. Шын мәніндегі табыс тек сөрелердің бос болуын болдырмауда ғана емес, сонымен қатар қоймалардың шешімсіз қосымша қорлармен толып кетуін болдырмауда да.

Тренд: ERP, MES және автоматтандыру платформаларын интеграциялау арқылы тұйықталған жүйелер

Әртүрлі салалардағы өндірушілер біртінді ERP бағдарламалық жабдығы, MES шешімдері мен өнеркәсіптік автоматтандыру технологияларын біріктіретін тұйық циклді жүйелерге бейімделуде. Бұлай байланысқан орнатулар жасанды интеллектінің жеткізушілерден алынатын нақты уақыттағы жаңартулар мен нақты машина өнімділігі көрсеткіштері негізінде өндірістік уақыт кестесін реттеуіне мүмкіндік береді. Мысалы, дайын өнім қорын басқару — заманауи тұйық циклді жүйелер ERP-дан келген сатып алу сұраныстарын MES көрсеткен өндірістік ұяшықтардың болуымен синхрондай алады және машиналар күтпеген уақытта істен шыққан кезде жүктің бағытын өзгерте алады. Нәтижелер өздерінің құнын көрсетеді: 2024 жылғы логистика сарапшыларының зерттеулері бұндай интеграцияланған тәсілдер әр жыл сайын шығындарды шамамен 19 пайызға қысқартып, жеткізу сенімділігін 99,5%-дан төмен түспейтін деңгейде ұстайтынын көрсетті.

ЖИІ ҚОЙЫЛАТЫН СҰРАҚТАР

Өнеркәсіптік автоматтандыру контекстінде массалық өндіріс дегеніміз не?

Массалық өндіру деп көбінесе өндірістік автоматтандыру маңызды рөл атқаратын жинақтау жолақтары арқылы стандартталған өнімдердің үлкен мөлшерде шығарылуын айтады.

IoT өндірісті бақылауға қалай үлес қосады?

IoT сенсорлары машиналардың жұмыс істеуі, материалдардың қозғалысы және энергия тұтыну туралы нақты уақытта деректер береді, бұл өндірісті бақылауды жақсартып, мәселелерді тез анықтауға және шешуге мүмкіндік береді.

Болжамды қолдау дегеніміз не?

Болжау негізіндегі техникалық қызмет келіп түсетін жабдықтардың істен шығуын алдын ала болжау үшін сенсорлардан алынған деректерді пайдалануды қамтиды, бұл тоқтап тұру уақытын азайту үшін алдын ала шаралар қабылдауға мүмкіндік береді.

Жасанды интеллектке негізделген сапа бақылау жүйелері ақауларды анықтауды қалай жақсартады?

Жасанды интеллектке негізделген сапа бақылау компьютерлік көру мен терең үйрену модельдері сияқты жүйелерді қолданып, қолмен тексерумен салыстырғанда ақауларды дәлірек және тұрақты түрде анықтайды, бұл өндірістік орталарда қате пайызын төмендетеді.