Акылдуу фабрикаларды куруу үчүн кандай негизги жабдуулар керек?

Өнөр жайда Интернет (IIoT) жана чыныгы убакыттагы маалымат байланышы

Интеллектуалдык өндүрүштө туташкан өнөр жай приборлорунун көбөйүшү

Бүгүнкү күндөрдүн заводдору Понемондун өткөн жылкы баяндамасына ылайык, акылдуу сенсорлордон баштап автопилоттук роботторго чейин ар бир объектке шамалдуу 15 миңге жакын туташтырылган техникалык кооздомолорду орнатып жатышат. Бул кошумча туташтыруу өз учурунда узак жылдар бою өндүрүштү кыйналтып келген чоң көйгөйдү чечет. Күтүүсүз өндүрүштүн токтошунун 57 пайызы — кимдин да баарынан калып, жабдык жумуштан чыгып калгандан болуп жатат. Өндүрүшчүлөр машиналарын интернет-заттар технологиясы аркылуу борбордук башкаруу панелдерине туташтырган сайын алар бирок эле жерде жайгашкан операцияларга толук көз карата алышат. Демек, иш процесстеринде көздөн тыш калган жерлер калбайт.

Интернет-заттар канадай акылдуу завод системаларынын арасында маалыматтын үзүлбөй агымын камсыз кылат

OPC UA жана MQTT сыяктуу өнөр жай IoT протоколдору көчүрүлгөн фабрика жабдыктарын жаңы цифровдук системаларга туташтырууга жардам берет. Мисалы, инжекциялык калыптоо престери. Чек ара шлюздору менен жупталганда, бул машиналар өзүнүн иштөө маалыматын туурасынча булуттагы ERP системаларына жөнөтө алышат. Андан кийин фабриканын менеджерлери материалдын канчалык колдонулуп жатканы жана энергиянын түгөнүшү нарасында кандай экени сыяктуу нерселер боюнча түз эле жаңыртууларды алып турат. Ар кандай системалар ортосунда сүйлөшүү мүмкүнчүлүгү өндүрүштүн эффективдүүлүгүнө чыныгы таасирин тийгизди. Автомобиль заводдорунун бир нече учурдагы изилдөөлөрүнө ылайык, ушул сыяктуу системаларды бириктирүү өндүрүш линиясынын иштөө шартына жана техникалык кызмат көрсөтүү практикасына жараша кыйынтыкты 18% менен 22% ортосунда кыскартат.

Изилдөөнүн мисалы: AWS IoT Greengrass менен алыскынча көзөмөл

Алдыңкы автомобиль бөлүктөрүнүн жеткилүүчүсү 14 глобалдык заводдо жабдыктардын вибрациялык маалыматтарын анализдөө үчүн чек ара компьютинг түйүндөрүн ишке ашырды. Бул ишке алдын ала карата турушту ыкчам кылды 41%прогноздук кароо тууралуу эскертүүлөр аркылуу, ал эми бул булуттагы маалыматтарды которуу маселесине жылына 290 миң долларга чейин кароо командалары эми өндүрүшкө таасир этпей турган кезде аномалиялардын 83% ин чечет.

Стратегия: Коопсуздугу камсыз кылынган, кеңейтелүүчү жана өз ара иштешүүчү IIoT тармактарын куруу

Бул негизди кабыл алууга өндүрүүчүлөр билдирет жаңы IIoT колдонмолору үчүн 3,1 эсе тез орундоо циклдери бөлөк-бөлөк архитектураларга салыштырмалуу (PwC 2023).

Акылдуу заводдордо Төмөнкү Латенттүүлүк менен Чечим Кабыл Алуу Үчүн Эдж Есептөө

Миллисекундун 100–500 чейинки латенттүүлүк толкундары менен бирге дагы булутка гана ийгиликсиз архитектуралар робототехникалык жыйналыш сызыктары же химиялык партиялык башкаруу сыяктуу убакытка тийгиси бар өндүрүш процесстеринде ишенчсиз болуп саналат. Эдж есептөө машиналардын температурасына, басымына жана тегерменин турган жерине реалдуу убакытта өзгөртүүлөрдү жүзөгө ашыруу үчүн маалыматтарды өндүрүштүк жабдыктарда жана датчиктерде жергиликтүү иштетүү аркылуу бул кечигүүнү 1–10 миллисекундага чейин кыскартат.

Таралган Интеллект Үчүн Эдж жана Булут Есептөөнү Кошуш

Гибриддик системаларды орнотууда операциялык маалыматтын жалпысынан дээрлик эки үчтөн бири четкі түйүндөргө түз кара киргизилет, андан кийин гана түйүндөр тез арада иштетилет, ал эми жыйноқ натыйжалары гана кийинчерээк тереңирээк анализ үчүн башкы булут серверлерине жөнөтүлөт. CNC машиналарга бекитилген вибрациялык датчиктерди мисал кылып алсак, алар 5 миллисекундга жакын убакытта куралдардын тозуп баштаганын аныктаган жергиликтүү процессорлор менен иштешет, андан кийин автоматтык ылдамдоолор ишке ашырылат, демек процесстин үзгүлтүксүз иштешин камсыз кылат. Бир убакытта четкі шлюздер иштөөнүн маалыматын убакыт өтүсү менен жыйнап, булуттук базадагы алдын ала техникалык кызмат көрсөтүү системасына жакыны белги менен күнүгө бир жолу жаңыртууларды жөнөтөт. Бул ыкма реалдуу убакыттагы реакцияны өндүрүштүк операциялар боюнча узакка созулган стратегиялык пландоону тепе-теңдиктөөгө мүмкүндүк берет.

Жергиликтүү иштетүү аркылуу реакция убактысын жана банддордукту оптимизациялоо

Компаниялар булутту моделдерге гана ишенүүнүн ордуна жергиликтүү маалыматтарды иштетүүнү ишке ашырса, алар түптөлгөндөй дагы тармактык дубалдуу колдонууда 90% кыскартууну жана аномалияларды табууда 20% жакшыртууну көрөт. Четте эсептөөнү кабыл алган өндүрүштүк бекеттер өндүрүш болуп жаткан жерде өз алдынча техникалык абалды көзөмөлдөй алгандыктан күтүүсүз токтоолор кыйла азайып калды. Башкы булуттук кызмат көрсөтүүчү компаниялар чапталган учурда машиналарды токтотуу сыяктуу тейлөөнүн жадыбалдары менен маш биринчи мамилени талап кылган критикалык эскертүүлөрдү өздөрүнө алган аналитикалык каражаттар менен четте кароодон турган чегиндерди сунуш кылат. Биз адамдар менен катар жумушчу роботтор үчүн реакция убактысын 10 миллисекундга чейин түшүрүү үчүн четте каражаттарды 5G байланышы менен жупташтыруучу жаңы орнотууларды көрөбүз, алар фабрика жайларынын түз вебе киргизүүсүнө негизделген жабуу күчүн өзгөртөт. Өз алдынча изилдөөлөр өндүрүшчүлөр тажрыйба жүзүндө башынан өткөрүп жаткан нерсени кийинкиргизет: умтуруучу камералар менен иш жасаган робот колдору ортосундагы тез арада болгон байланыштын аркасында компьютер чиптерин жасоо сыяктуу абдан тактык талап кылган секторлордо материалдарды таштап жиберүү 25% чамасында кыскарат

AWS IoT SiteWise жана Активдерди Моделдөө менен Өнөр жайда Маалыматтарды Бириктирүү

Биримдиктүү операциялык көз караш үчүн маалыматтык бөлүктөрдү бузуу

Окумуштуулардын өткөн жылкы изилдөөсүнө ылайык, акылдуу фабрикалар жадыбалга караганда 2,5 эсе көп маалымат түзөт, бирок көбүнчө компаниялар реалдуу убакытта ненси болуп жатканын көрүүгө тоскоолдук чыгарган жекеме системалар менен кыйналып жатышат. Кооз жаңылыкка келсек, AWS IoT SiteWise машиналардын иштөө көрсөткүчтөрү, ERP системасынын натыйжалары жана сапатты башкаруу жазууларын камтый турган бардык түрдүү фабрикалык маалыматтарды бир борборлошкон базага бириктирип, бул кыйынчылыкты чечет. Бул орнотуунун аркасы менен менеджерлер бүтүндөй завод боюнча электр энергиясынын колдонулушу, жалпы жабдыктардын эффективдүүлиги же кыскача OEE жана өндүрүштүн чыгуу темптери сыяктуу ар кандай факторлордун байланышын көрсөткөн толук панелдерге кире алышат.

AWS IoT SiteWise колдонуп, датчиктердин жана жабдыктардын маалыматтарына контекст кошуу

Бүгүнкү өндүрүштүк иштеп чыгууларда ар бир жыйналган сызыкка 300дөн ашык датчик орнотулган, бирок ушул сандардын баары иштеп чыгуу аянтында чыныгында эмне болуп жатканы жөнүндө бизге көп маалымат бербейт. Дал ушунда AWS IoT SiteWise тартылат. Бул платформа иерархиялык активдерди модельдөө аркылуу бул бардык жумшак маалыматтарга маани кошот. Белгилүү бир мотордун жыйналган бөлүгүнүн вибрациясынын өлчөөсүн кошуп же өндүрүлүп жаткан өнөмдүн белгилүү партиясына температуранын көрсөткүчтөрүн тууралоо деп ойлонуңуз. Прогноздоо менен техникалык кызмат көрсөтүү системалары кайсы активдер эң маанилүү экенин көргөндө, алар биринчи кезекте кайсы жерге көңүл бурушу керээкini билүүсө керек. 2024-жылдагы өнөр жай IoT чечимдерин компаниялар кандай колдонгонун изилдеген соңку илимий изилдөөлөргө ылайык, SiteWise колдонгон командалар аналитикалык каналдарды орнотуу убактысын өздөрү бардык нерсени нөлдөн баштап курап жасагандай эмес, 40 пайызга жакшырткан.

Мисал: Завод бойлочо өнүмдүлүктүн бириктирилген актив моделдери

AWS IoT SiteWise колдонуп, глобалдык автоукурлардыкы буюмдар 23 устаканада 12 000+ CNC машиналарды стандартташтырды жана төмөнкү натыйжаларга жетти:

• сапаттагы ауыткуулар үчүн тамырын аныктоо убактысы 25% кыскарды
• борборлоштурулган талаптарды болжолдоо аркылуу энергиянын чыгымы 18% камсыздалды
• Мурас калтырылган жана заманбап PLC (Programmable Logic Controller) системалары боюнча бириктирилген KPIлар

Тенденция: Акылдуу устаканаларда бир нече поставщиктердин маалымат форматтарын стандартташтыруу

Иштетүүнүн 76% ашып туруучу компаниялар 15 же андан көп жабдык поставшигинин маалыматын нормалдаштыруу үчү OPC UA жана MTConnect стандартдарын колдонушат (2024-жылкы «Иштетүүдөгү маалымат» иликтөөсү). AWS IoT SiteWise бул өзгерүштү иштетилген өндүрүштүк маалымат коннекторлору менен ылдыйрат, аралаш парк шарттарында протоколду которуу ишин 60% кыскартат.

Акылдуу башкаруу үчүн Кибер-Физикалык Системалар (CPS) жана Автоматташтыруу

Цифрлык Эзэлдерди, Байланышты жана Физикалык Процестерди Бириктирүү

Бүгүнкү заматта акылдуу фабрикалар цифрлык моделдер менен чыныгы фабрика техникасынын ортосунда эки тараптуу байланыш каналдарын түзүү үчүн кибер физикалык системаларга (CPS) таянат. Компаниялар OPC UA сыяктуу стандарттык өнөр жай тармактары менен цифрлык дубликер технологиясын байланыштырганда, алар өндүрүштүн бүт аймагында насыста синхрондошкон иш-аракеттерди алып келет. Бул практикалык түрдө машинелер так өндүрүш иш-аракеттери учурунда материалдардын кыймылын азайтуу үчүн кыйынчылыктар болгонго чейин өзгөртүүлөр киргизе алат дегенини билдирет. Материалдардын токтомуна кийинки жылы Nature журналында жарыяланган изилдөөлөр боюнча 9%дан 14%ке чейинки жетишкендиктерди көрсөттү. Тарым-талаа пайдасын каржылык чектөөлөрдү башкара турган өндүрүшчүлөр үчүн мындай түрдүү ишке ашыруулар конкуренттешүү үчүн маанилүү.

Акылдуу өндүрүш чөйрөлөрүндө CPS-тин негизги архитектурасы

Мыйзамдуу CPS алкагы үч негизги компонентти бириктирет:

• Жергилече чечим кабыл алуу үчүн чек аралык эсептөө түйүндөрү
• Көп вендорлуу жабдыктар маалыматын стандартташтыруу үчүн бириктирилген активтер модели
• Машина-булут арасындагы байланыш үчүн коопсуз MQTT/AMQP протоколдору

Жакында ишке ашырылган мисалдар бул архитектуранын сапаттын башкаруу процессинде булут системалары менен салыштырганда 800мс убакыт кыйынчылыгын азайтарын көрсөттү.

Илимий изилдөө: Виртуалдуу Өндүрүш Системалары менен Сандык Фабриканы Ишке Ашыруу

CPS колдонгон сандык эзэлбейлерди колдонуп, глобалдык техника өндүрүүчү компаниясы жыйноо сызыгын кайрадан орнотуу убагын 32% камтыйт. Инженерлер оптималдуу жайгаштырууларды ишке ашырардан мурун 18 өндүрүш сценарийлерин виртуалдуу түрдө сынады, ал эми AWS IoT SiteWise маалыматтарды виртуалдуу жана чыныгы башкаруу системаларына да стримингдеди.

Коллаборативдик роботтор (коботтор) адам-машина иш процесстерин арттыруу

CPS менен камсыздалган коботтор автомобиль жыйноо заводдорунда 42% такаланма иштерди <0,1 мм тактыкта аткарат. Бул системалар адам операторлору жалпы иш аймагына киргенде динамикалык түрдө баарын өзгөртүү үчүн реалдуу убакыттагы лидар маалыматын колдонушат, анткени алар адам-CPS бирикмесинин жогорку деңгээлин көрсөтөт.

Акылдуу өндүрүштөгү Прогноздоо Аналигинде Искусственное интеллект жана Машиналык Окуу

Өзүн-өзү оптимизациялөөчү жана ынгайлаштыруучу өндүрүш системаларына талап

Бүгүнкү күндө акылдуу зауыттар өзгөрүүчү материалдардын сапатын, арматуранын өзгөрүүчү абалын жана тапшырыктардагы башталгыч өзгөртүүлөрдү өздөрү иштеп чыгууга мүмкүндүк берген системаларга муктаж. 2023-жылдын McKinsey деген компаниясынын жаңы гана чыккан баяндамасына ылайык, ушундай ынгайлаштырылган AI чечимдерин колдонгон компаниялар өз линияларынын өнүмдүлүгүн традициялык автоматташтырылган эрежелерди колдонуп келе жаткан компаниялар менен салыштырганда 18% ке жакшырткан. Бул натыйжага жетүүнүн себеби эмне? Бул акылдуу системалар зауыт аянтынын бардык бурчунан келген өткөн иштөө көрсөткүчтөрүн жана түз карата келген сенсордук маалыматтарды туруктуу иштеп чыгат. Андан кийин алар роботтолгон колдордун ооруну, тасмалы конвейерлердин ылдамдыгын, тегерек өнүмдүн сапаты боюнча кабыл алууга боло турган стандарттарды да өзгөртөт — бул баары операциялык процесс уланып турганда эч кимдин кол менен кирешиши же башкарга тиеше болбойт.

AI-га негизделген сапатты болжолдоо жана аномалияны аныктоо моделдери

Бүгүнкү топ автомашина зауыттарында машиналык окуу системалары бир нече сенсордун көрсөткүчтөрүн талдоо аркылуу 99,2% чейинги тактык менен өндүрүштүк көйгөйлөрдү кармап жатышат. Бул нейрондук торчо моделдери узак мурдатан берики аруулуулардан үйрөнүп, машиналардын вибрациясы жана жылынышындагы кичинекей өзгөрүүлөрдү бүтүндөй бузулуп кетүүдөн көп мурун байкоо менен убакыт өтүсө жогору болот. Натыйжада эски статистикалык ыкмалар менен салыштырганда потенциалдуу көйгөйлөр 47% жакшыраак бааланат. Текстил өндүрүшү боюнча жүргүзүлгөн кээ бир изилдөөлөрдө бул AI моделдери жөнөкөй чегинди эскертүүлөр менен салыштырганда туура эмес сигналдарды 63% чейин камтый алганын көрсөттү. Ошондой эле, алар күндүз-түнү дем албай иштеп турат.

Мисал: ML колдонуу аркылуу жартылай өткөргүчтөрдү өндүрүштө кыймылдарды азайтуу

Нанометрдик температура өзгөрүштөрүнөн пайда болгон чек аймактардын жабышынын болжолдуу баасын берүү үчүн кремний пластинкаларынын өндүрүшчүсү ансамблдуу ML моделдерин ишке ашырды. Жылылыктык түшүрүлүштү жана тегерек журналдарды убакыт ылдый интеграциялоо менен, система плазманы эритүү параметрлерин ар бир 11 секунд сайын автоматтык түрдө өзгөртүп турган, натыйжада төмөнкүлөрдү камсыз этти:

Жаңы тенденция: Заводтордун арасында модельди окутуу үчүн бириктирилген үйрөнүү

Производстволор эми 12 жана андан ашык глобалдык булактар боюнча түзүлүштөрдүн башталышын аныктоо моделдерин даярдоо үчүн маалыматтын сырды сактоочу бириктирилген үйрөнүү негизин колдонушат. 2024-жылгы Индустриялык Жасалма интеллект консорциумунун баяндамасында бул ыкма жеке заводдо окутууга салыштырмалуу модельдин тактыгын 29% га жогорутуу менен бирге GDPR жана интеллектуалдык менчикти коргоо талаптарына ылайык келээрин көрсөттү.

ЖЧК

Индустриялык Интернет (IIoT) деген эмне?

Индустриялык Интернет (IIoT) — бул акылдуу өндүрүштүк чөйрөлөрдө маалымат агымын жана иш-аракеттердин көрүнүшүн жакшыртуу үчүн интернетке туташкан технологияларды индустриялык процесстерге киргизүү.

Четте иштетүү өндүрүштүн эффективдүүлүгүн кантип жакшыртат?

Эчеги эсептөө өндүрүштүк жабдыктарда жана датчиктерде маалыматтарды жергилече иштетүү аркылуу өндүрүштүн сапаттуулугун жакшыртат, кечиктирүүнү азайтат, реакцияны оптималдаштырат жана тармактагы банддордун колдонулушун камсызат. Бул температура жана басым сыяктуу негизги факторлорго чын макамда өзгөртүү киргизүүгө мүмкүндүк берет жана өндүрүштүк чөйрөдө дароо реакцияны жакшыртат.

AI-дын акылдуу өндүрүштөгү ролу кандай?

Акылдуу өндүрүш чөйрөсүндөги AI моделери реалдуу убакытта маалыматтарга негизделген өзүн-өзү оптималдоочу жана иштөөнү өзгөртүүчү адаптивдүү системдер аркылуу алдын ала анализди жакшыртат. AI менен башкарылган анализ өнүмдүлүктү жогорулатат, өндүрүштөгү каталарды азайтат жана аномалияны аныктоого жардам берет, андан улам иштөө жыйынтыктары тезирээк жана ишенчтүү болот.

Федералдык окутуу өндүрүшчүлөр үчүн эмнеге маанилүү?

Федеративдүү үйрөнүү иштетүүчүлөр үчүн маанилүү, анткени ал маалыматтын жекечелIGIN сактоо менен бир нече объекттер боюнча моделдерди биргелештирип үйрөнүүгө мүмкүндүк берет. Бул GDPR сыяктуу нормативдик талаптарга ылайык болушун жана фабрикалар арасындагы маалыматтарды талдоо үчүн жаңы ыкма кылып пайдаланууну жакшыртат.