Акылдуу фабрикалар - бул асасында Industry 4.0 жанданат, анткени машиналар өз каражаттары менен чечим кабыл алат. Бул системалар интернетке кошулган куралдарды жана жасалма интеллект анализин бириктирет, натыйжада өндүрүш сызыктары өзүн-өзү бузулган учурда өзүн түзөт, бул эмгекчилердин кол менен киргизүү зарыл эмес. Nature Research укуктагы илимий изилдөө фабрикалардын бул технологияны кабыл алгандары сапат көйгөйлөрүнүн 39 пайызга азайганын көрсөткөн. Бул чоң өндүрүшчүлөрдүн чыгымдарды чегерип, акчаны уруксат кылуусу үчүн чоң айырмачылык келтиреди.
Индустриялык автоматташтыруу боюнча иштегенде, бир нече чоң жеңиштердин бири - бул цифдик трансформацияны тездетүүдө. Маселен, алдын ала каржы сактоо системасы жабдуктардын даталарын чын мүнөттө талдоого мүмкүнчүлүк берет жана жоспарланбаган токтоп калууларды 20-25% кыскартышы мүмкүн. Жаңы автоматташтыруу системалары заводдордун оңой иштешин камсыз кылат. Бул системалар энергияны колдонууда 15-20% га чейин тиимдүүлүккө жеткен менен, өндүрүш көрсөткүчтөрүн туруктуу калтырат. Бул иштөөнүн негизги сырлары датчиктердин маалыматын өндүрүш аянтынан ERP системаларга кечигүүсүз жеткирүү. Бул процесс менеджерлердин маселелерге жылдам жооп беришиңе жана бардык операциялардын жүрүшүн башынан аягына чейин көрүүгө мүмкүнчүлүк берет.
Siemens Amberg Electronics Plant маалыматтардын өндүрүш процесстерин өзгөртө алышынын жакшы мисалы болуп саналат. Алардын цифровой эзлөө технологиясы жана автоматташтырылган системалары аркалуу өндүрүш сапатын 99,99% чейин көтөрүп, дагы өнүмдүлүгүн үч чейrekке жогорулаткан. Алардын автоматтык оптикалык текшерүү системасы жөнгө түшкөн буюмдардын санын 0,0015% чейин төмөндөткөн. Бул ойлогондо өзгөчө эле. Заводдун ар кандай бөлүктөрүндө жайгашкан 1500 чамалуу күрөөлөр күнүнө 50 миллион маалымат жаңылоого тийиш. Бул чоң маалымат агымы материалдардын кыймылын автоматтык түрдө оптималдаш мүмкүнчүлүк берет. Бул иштетүүнүн эң таң калтыргыч жагы - анын аңсыз так тактыгын сактап, масштабдала алышы.
Бүгүнкү күнү модулдуу автоматташтыруу түзүлүштөргө бир топ өндүрүүчүлөр кайрылууда, айрыкча плагин-жана-ойнотуу робототехникалык байланыштары бар. Бардык жаңы өндүрүш сызыктарынын 68 пайызында эми бул түрдөгү система колдонулууда. Аймактар боюнча тенденцияларды карап турсак, Азия-Тынч океан аймагы автоматташтыруу технологияларын кабыл алууда алдыда эле. Өткөн жылы алар индустриялык автоматташтырууга жумшалган каражаттардын 43 пайызын өзүнө тарткан, бул жердеги компаниялар электроникалык өндүрүш жана автокөлөк өндүрүш секторлорунда күчтүү басым көрсөтүп жаткан сайын. Шартта, бул жылдын башынан бери булут негиздеги автоматташтыруу чечимдери да чоң өсүш көрсөттү, 2020-жылдын башынан бери ылдый 200% ке кенейди. Бул платформалор дүйнө жүзүндөгү фабрикалардын бири-биринен мүнөттөн мүнөттө аралыкта жүргөн смен жумуштарын сунуш кылат.
Жасалма аң аркылуу автоматташтыруу машиналык окууну колдонуп, өткөн жазуулар менен азыркы маалыматтарды иштетет, убакыт өтүп зааводдордун линияларын өзүн-өзү оптималдашын камсыз кылат. Бул технология өндүрүштүн ылдамдыгы, электр энергиясынын чыгымы жана материалдар системанын ичинен кандай жылышы сыяктуу нерселерге тез аракет кылып өзгөртүүлөрдү ишке ашырат. Автомобиль чыгаруучу зааводдордо гана умтулуп түзөтүүлөр жакшыланып, отход материалдардын чыгымын 18% кыскартып тургандыгын өнөр жай тармагындагы соңку баяндамалар көрсөттү. Бул системалардын эски, бекитилген ыкмалардан айырмасы машиналар эңишке жана тозуга учураган учурда чын эле окуй алышында. Техникалык курулган жабдуулардын иштебей калышын күтүүгө тийиш эмес, алар тозууга чейинки азыраак түшүүгө бейимделет, бирок узак мөөнөттүү өнөр жай жабдууларынын иштөө мөөнөтү боюнча өнім сапатын кабыл алууга тийиштүү деңгээлде сактайт.
Бүгүнкү күндө 74 пайыз фабрикалар азыр IIoT технологиясы аркылуу туташтырылган, ал эсинде сенсорлор инструменттерге жана CNC машиналарга иштетүү жайында орнотулган. Система реактордун температурасындагы өзгөрүүлөрдү тез арада, бир нече үлүштөн баштап байкоо экрандарына жашыл жөнөтөт, кээде үч ондук секундада. Робот колдору тоскоолдук аткаруу иштеринде бузулган учурда операторлор эскертүү алат. Шулак менен, система өндүрүш сызыгында керектелүүчү материалдар менен кирүүчү материалдарды дал келтирүүгө жардам берет. Бул мүмкүнчүлүктөр бардыгы бирге иштеп, ресурстарды тиимдүү колдонууну камсыз кылат.
Компаниялар чекиттүү эсептөөнү жүзөгө ашырса, көбүнчө чечим кабыл алуу убактысы 2 же 3 миллисекундага чейин төмөндөйт, анткени система машиналык көрүү жана тербелүү маалыматтары сыяктуу нерселерди башка жерге жөнөтүүдөн алыс эмес жерде өзү эле иштейт. Бир дарылар компаниясын мисалга алалы, ал атайын чекиттүү камераларды орноткондон кийин текшерүү убактысын жарымга чейин кыскартып алган. Бул камералар жаман виал каптарын дароо таап, аларды булуттагы башка жерден рассылоо күтүп турбай эле чыгып кетет. Эгерде чекиттүү куралдар бул маалыматтарды кантип иштейт деген суроо туулуш мүмкүн. Алар тактадагы деңгээлде маанилүү эмес нерселердин 90 пайызын чын эле фильтрлейт. Бул тармак байланыштарын жана көйгөстөр жарыя болгондо жылдам реакция берүүчү системаларды камтыйт.
Өндүрүштүн интернетинин нерселери ырахаттуу өндүрүмдүүлүктү арттырат, бирок көптөгөн өндүрүшчүлөр тескери ыңгайлуулуктардын себеп болушу мүмкүн экенин күйгүнүп жатышат. Ишканалардын эки үчтөн бири чын эле кибербезопасность маселеси катары иштетүү тармактары үчүн негизги күйгүндү түзгөнүн айтып берет. Компаниялар ушул күнгө чейин нөлдинен иштөөчү архитектураны ишке ашыра башташты, бул роботто иштөөчү станцияларды жөнгө салуу компьютерлеринен бөлүп турат. Ошондой эле алар башкалардын интеллектуалдык мүлкүн уурдап кетпөө үчүн ийгиликтуу AI үйрөнүү маалыматтарын криптографияланган репозиторийлерде сактайт. Эң жогорку натыйжалуу ишканалар кызматкерлердин ролдоруна ылайык катуу кирүү ругузсуздугун орнотуу менен гана чектелбейт. Бир нечеси операциялык технологиялык тармактарынын критикалык өндүрүш процесстерин баскаруучу программалоочу логикалык контроллерлерге багытталган ар кетинде тесттерди аткарат.
Сандык эзиз технологиясы чыныгы өндүрүү системаларынын виртуалдуу көчүрмөлөрүн түзөт жана цехтеги иштердин чыныгы орун алышын көрсөтүү менен уручулардын иштөөсүн бүгүнкү күндө өзгөртөт. Сандык аркан мүмкүнчүлүктөрү менен жупташканда, өндүрүүчүлөр баштапкы долбоорлоо этаптарынан алып аягындагы өндүрүшкө чейинки бардык маалымат агымын алат. Бул аларга симуляцияларды иштетүүгө, иштебей жаткан жерлерди аныктоого жана кымбат төлөмдөргө чейин өзгөртүүлөрдү сыноого мүмкүнчүлүк берет. Өткөн жылы жарыяланган илимий изилдөөлөргө ылайык, бул ыкманы кабыл алган компаниялар өз эксперименталдык үлгүлөрүнүн чыгымдарын 28 пайызга төмөндөтүп, азыркы түзүлүштөр менен салыштырганда товарды нарыкка айрым жылдам даярдай алышкан.
Сенсордон келген информациянын наактуу убакытта машинелүү үйрөнүү алгоритмдерине жалганышы менен экилик ийне технологиясы жабдуулардын иштен чыгышын 92% тактык менен болжолдой алышы мүмкүн. Инженерлер эми симуляциялык программалоо түрүндө бүтүн өндүрүш сызыктарын текшерип чыгуучу виртуалдуу коммивояжер бар. Бул иштөө кечигүүлөрдү 40% кыскартат, бул заводдордо чоң айырмачылык келтиреди. Бул системанын бардыгы күтүлбөгөн токтоп калууларды жана машиналардын иштөөгө чыгымдарды тежөөгө жардам берет. Көп өндүрүш заводдары симуляцияларды алдын ала иштетүү менен гана чоң сактоолорду айтып беришет.
Бир чоң энергетикалык компания өз иштөөлөрүнүн ичинде 200дөн ашык газ турбиндерине сандык экилик технологияны колдонууга киргизген. Алар бул виртуалдык көчүрмөлөрдү двигательдин ичинде күйүү процесстерин изилдөө жана убакыт өтүп истирилүү белгилерин көзөмөлдөө үчүн колдонушкан. Натыйжалар чын эле таң калтыргыч болгон. Алардын техникалык көзөмөл кызматы эми бөлүктөргө көз салуу зарыл болгондо, кетелүүлөр болуп жатканга чейин болжолдоо мүмкүн болгон. Бул ыкма турбиндердин эффективдүүлүгүн жылына орточо эсепте 6,2% кө терендеткен. Көзөмөл кызматынын чыгымдары да эле төмөндөп, биринчи үч жыл ичинде гана 18 миллион доллар чыгым тежелген. Аппараттардын иштөө мөөрү дагы күтүлгөнүнөн узарган. Бул баар сандык экилик технологиянын өнөр жай шарттарында системалардын иштешинен жана чыгымдарды тежөөдө каншалык маанилүү айырмачылык түзө аларын көрсөтүп турат.
Индустриялык автоматташтын өзгөрүшү техникалык көмөктүн иштөө ыкмасын өзгөртүүдө, ал эми проблемаларды чечүүдөн алдын ала кабарлаштырууга өтүүдө. Сенсорлор менен машиналык окуу технологияларын колдонуу аркылуу, ушул күндөргө чейин 7ден 30 күнгө чейин болушу мүмкүн болгон көйгөйлөрдү аныктоого болот. Өнөр жай боюнча жаңыгы өткөн докладтарга ылайык, бул алдын ала чечүү системаларын ишке ашырган компаниялар тактап айтканда 40тан 50 пайызга чейин күтүүсүз токтоп калууларды байкошот. Акылдуу компьютердик программалар мурунку түзүлүштөрдүн иштөө вибрациялык шаблондору, температура көрсөткүчтөрүн жана башкалардын берилгендерин талдоого алып, пайдаланууга тийишсиз бөлүктөрдүн (мисалы, подшипниктер, электр моторлору же гидравликалык системалар) иштөөсүнө эрте убакта эскертүү берет. Бул эрте эскертуу системасы заставкаларды жоспарланган токтоп тургундо жөнгө салуу үчүн заводдун башкаруучуларына кымбатка түшүүчү авариялык жөнгө салуулардын ордуна жетиштүү убакыт берет.
Интеллектуу автоматташтыруу системалары IoT датчиктерин камтыйт, ал 15 параметрден ашык көрсөткүчтөрдү, мисалы, майлаштыруу майынын вязкостьту жана электр жүктөмөсүнүн теребин байкоо жүргүзөт. Бул үзгүлтүксүз телеметрия компрессор клапандарынын тозушу, теребүү анализи аркылуу тасмалы конвейрдин чегинүүсүн, робот колунун серво моторлору үчүн алдын ала алмаштыруу кезинин жоспарын түзүүгө жардам берет, демек алдын ала каржылоо жана өндүрүштүн сапатын камсыз кылат.
Бириккен маалыматты башкаруу платформалары күнүнө өндүрүш сызыгында 2,5 миллиондон ашык маалымат пункттарын иштеп чыгат, алгы баалоо моделдерине маанилүү киргизүүлөрдү берет:
| Маалымат түрү | Сенсезгилүүлүккө тийгизген таасири |
|---|---|
| Курал-жабдуктардын журналдары | Бөлүктөрдүн кызмат көрсөтүү мөөнөтүнө таасир эткен пайдалануу шаблондорун аныктайт |
| Энергия метрикалары | Моторлордун изоляциясынын бузулушун аныктайт |
| Сапатты башкаруу статистикасы | Машина денгээли менен өнүмдөрдүн кемчиликтерин байланыштырат |
Сектор эми түзөтүү-ке тийиштүү системадан эмес, эмгек сүмүнөн сактоо технологиясына өтүүдө. Биринчи колдонуучулар 3D техникалык симуляцияларды датчиктердин чынайы маалыматтары менен бириктирип, биринчи ирет ремонддо тууралуу чечимди 93% тактык менен чыгарып алышат жана ар кандай текшерүүлөрдү 34% кыскартышат (Manufacturing Leadership Council 2024).
Көптүк-физикалык системалар (CPS) иштетүүчү техникаларды ички датчиктер менен IoT тармактары аркылуу сандык интеллект менен бириктирип, чын убакытта мониторинг жасоого жана өзгөрмө башкарууга мүмкүнчүлүк берет. CPS колдонуучу заводдор сүйлөшүү тизмектери боюнча кыймылдоо 18–23% тез болот. Edge computingти кошкондон CPS чечим кабыл алуунун кечигүүсүн кыскартат жана адамдын катышуусуз автономдуу сапаттык текшерүүлөрдү колдойт.
Бүгүнкү күндө автоматташтыруу адамдар менен ИИ системаларды биргелешкен иштөөгө тартуу менен байланыштуу. Бул жумушчу роботдор (cobots деп аталат) биргелешкен иштөөгө мүмкүнчүлүк берген жуп камера менен жабдылган, алар адамдар менен катар иштеп, тийишсиз иштерди аткара алат. Заводдор роботтор жана адамдар биргелешкен иштөөгө өткөндөн бери тактап айтканда иштөө жүктөмөсүнөн келип чыккан жарааттар 30% кемээ түшкөнүн билдиришкен. Айрым компаниялар иштөөчүлөргө өндүрүштүн иштөө убактысын белгилөөгө жардам бериш үчүн өткөн иштөө көрсөткүчтөрүн талдай турган ИИ ассистенттерин колдонушат. Бул иштөөчүлөр менен машиналар бири-бирине үйрөнүп, иштерди тезирээк аткаруу менен катар иш жүргүзүү ортосу да коопсуздугуна жетишет.
Генеративдүү ИИнин пайда болушу инженерлер үчүн жүздөгөн, мүмкүн болсо миңдеген өндүрүш сценарийлерин бир нече мүнөттөн иштетүүгө мүмкүнчүлүк берип жаткан процесстин долбоорун кайта ойлоп чыгууну өзгөртүүдө. Жакында ИИ моделдерин колдонуп, тандыруу операциясын кайта ойлоп чыккычы автомобиль жасагычты карап көрөлү. Алар ырахаттуу тартипти өзгөрткөндөн кийин энергияны колдонууну 12% кыскарта алышты. Бул технологияны чын эле күчтүү кылып турган нерсе – алдыктарды болжоо колдонмолору менен катар иштөө мүмкүнчүлүгү. Бул бириктирилген системдер нарын эквипментти жаңылоону керектүүлүгүн сунуш кылып, алгаача төлөнүүчү чыгымдар менен келечекте күтүлбөгөн токтоп калуулардын алдын алуу аркылуу күн сайын жана саат сайын жүрүп турган процесстердин сакталышын салыштырып чыгышат.
2026-жылы чектүү нейрондук тармактарды колдонуу үчүн барыбар 65% өндүрүүчүлөр болжолдонот, бул багытта борборлоштурулган эмес ИИ технологиясын колдонууга ынтымак көрсөтүлүүдө. Бул системалар чын убакытта ақааларды аныктоого мүмкүнчүлүк берет, ал азыркы булуттук системалардын жетишсиз жагы болуп саналат. Өндүрүштө 5G менен жабдылган билимдүү фабрикалардын өсүшү менен, автоматташтыруу процесстеринде материалдардын түрүнө жана өндүрүш циклинде талаптардын өзгөрүшүнө ылайык өзүн-өзү башкаруучу алгоритмдерге ишеним басылып жатат. Бул тенденция өндүрүш операциялары үчүн жаңы сапат болуп саналат, аларга заманбап өндүрүш талаптарына ылайык келүү үчүн туруктуулук жана интеллект керек.
Билимдүү фабрикалар кибер физикалык системаларды колдонуп, машиналарга өз дүүлөттөрүн чечүүгө мүмкүнчүлүк берет, бул интернетке кошулган түрдүү куралдарды жана ИИ талдоосун бириктирүү менен адамдын катышуусун азайтат.
Индустриялык автоматташтыруу сапат көйгөйлөрүн азайтат, жалпы өндүрүш башкаруусун жакшыртат жана энергия эффективдүүлугун жана болжолдоо негизинде техникалык күтөт көбөйтөт.
Edge Computing (четте эсептөө) маалыматтар чыгып жаткан жерде чын убакытта маалыматтарды иштетүүгө мүмкүнчүлүк берет, анын өтүшүн күчөйтүп, өндүрүштөгү реакция убактысын жакшыртат.
Кибер-физикалык системалар физикалык машиналар менен цифдик интеллектти интеграциялоо аркылуу чын убакытта мониторинг жасоого, адаптивдүү башкарууга жана жабдуу тизмегиндеги көйгөйлөргө жылдам реакция көрсөтүүгө мүмкүнчүлүк ачылат.
ISO9001 TUV сертификаты менен тастыкталган компания
Тоңдоо © 2024 жылы Shenzhen QIDA electronic CO.,ltd тарафынан
EN