Kā rūpnieciskās automatizācijas risinājumi atbalsta 4. industriālo revolūciju?

Industriālā automatizācija kā pamats inteligentām ražotnēm Industry 4.0

Izpratne par inteligento ražotņu un Industry 4.0 saplūšanu

Smart factories būtībā ir tās vietas, kur dzīvo Industry 4.0, izmantojot šīs modernās ciparu fiziskās sistēmas, kas ļauj mašīnām pieņemt pašām savus lēmumus. Iekārta apvieno internetam pieslēgtas ierīces ar mākslīgā intelekta analīzi, lai izveidotu ražošanas līnijas, kas var labot sevi, kad kaut kas notiek nepareizi, pilnībā bez vajadzības, lai darbinieki manuāli iejauktos. Nature Research pētījums norāda, ka uzņēmumi, kas pieņem šo tehnoloģiju, piedzīvo par 39 procentiem mazāk kvalitātes problēmu, ražojot lielus produktu daudzumus, kas ražotājiem, kas cenšas samazināt atkritumus un ietaupīt naudu, rada lielu atšķirību.

Kā rūpnieciskās automatizācijas risinājumi veicina digitālo pārtransformāciju ražošanā

Rūpējoties par industriālo automatizāciju, viens no lielākajiem sasniegumiem ir tā, kā tā paātrina digitālo pārtransformāciju. Piemēram, prediktīvā apkope, kas reālā laikā analizē iekārtu datus, var samazināt negaidītas apstāšanās par aptuveni 20–25%. Arī jaunās automatizācijas iestatījumi padara rūpnīcas gudrākas. Mēs redzam apmēram 15 līdz pat 20% labāku enerģijas izmantošanas efektivitāti pateicoties šīm automātiskajām slodzes izlīdzināšanas funkcijām, saglabājot nemainīgus ražošanas rādītājus. Tam, lai tas darbotos, īpaši svarīgi ir bez problēmām iegūt sensoru datus no ražošanas grīdas un tos ievadīt ERP sistēmās. Tā tiek izveidotas atsauksmes cilpas, kas ļauj vadītājiem ātrāk reaģēt uz problēmām un redzēt, kas notiek visā procesā no sākuma līdz beigām.

Studijas gadījums: Siemens Amberg Electronics Plant – orientieris datu vadītā ražošanā

Ziemeļu Amberģas elektronikas fabrika ir izcils piemērs tam, kā dati var pārveidot ražošanas procesus. Viņiem ir izdevies sasniegt gandrīz ideālu ražošanas kvalitāti 99,99%, vienlaikus palielinot ražīgumu par aptuveni trim ceturtdaļām, pateicoties digitālās dublēšanas tehnoloģijai un automatizētām sistēmām. To optiskās inspekcijas automatizētā iestatījuma dēļ trūkumi, kurus neizdodas pamanīt, ir samazināti līdz apmēram 0,0015%, kas, iedomājoties, ir diezgan ievērojami. Apmēram 1500 dažādas ierīces visā fabrikā apstrādā aptuveni 50 miljonus datu atjauninājumu katru dienu. Šis milzīgais informācijas apjoms ļauj fabrikai automātiski optimizēt materiālu kustību pa visu objektu. Šīs darbības ievērības cienīgums izriet no tā, cik labi tā tiek paplašināta, saglabājot precizitāti visās gudro fabriku darbības jomās.

Globālās tendences rūpnieciskās automatizācijas pieņemšanā gudrajās fabrikās

Arvien vairāk ražotāji šodienas pasaulē pāriet uz modulārām automatizācijas iekārtām, īpaši tām, kurām ir plug-and-play robota savienojumi. Aptuveni 68 procenti visu jauno ražošanas līniju tagad ietver šāda veida sistēmas. Skatoties uz reģionālajām tendencēm, Āzijas un Klusā okeāna reģions noteikti ir priekšgalā, attiecībā uz automatizācijas tehnoloģiju pieņemšanu. Tikai pagājušajā gadā šie reģioni ir piesaistījuši apmēram 43% no visām industriālās automatizācijas izmaksām, galvenokārt tāpēc, ka uzņēmumi tur aktīvi attīstās gan elektronikas ražošanas, gan automobiļu ražošanas nozarēs. Tiekot pie cloud tehnoloģijām, arī automatizācijas risinājumi, kas balstīti uz tiem, ir pieredzējuši milzīgu izaugsmi, pieaugot aptuveni 200% kopš 2020. gada sākuma. Šīs platformas ļauj rūpnīcām visā pasaulē cieši sadarboties, pat ja tās atrodas tūkstošiem jūdžu attālumā viena no otras.

AI, IoT un Edge Computing integrācija industriālajās automatizācijas sistēmās

Mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās izmantošana pielāgojamai automatizācijai

Automatizācija, ko nodrošina mākslīgais intelekts, balstās uz mašīnmācīšanos, lai apstrādātu gan iepriekšējus datus, gan pašreizējo informāciju, ļaujot rūpnīcas līnijām pašām sevi optimizēt laika gaitā. Šī tehnoloģija ātri veic izmaiņas tādos aspektos kā ražošanas ātrums, enerģijas patēriņš un materiālu kustība sistēmā. Konkrēti automašīnu ražošanas uzņēmumos šādi gudrie pielāgojumi ir samazinājuši atlikumu materiālus par aptuveni 18 procentiem, saskaņā ar neseno nozares ziņojumiem. To, kas šīs sistēmas atšķir no vecajām, fiksētajām metodēm, ir spēja patiešām mācīties, kad mašīnas sāk rādīt pazīmes par nodilumu. Nevis gaidot, kamēr iekārtas sabojājas, tās pielāgojas pakāpeniskai iekārtu novecotībai, tomēr saglabājot pieņemamā līmenī izstrādājumu kvalitāti visā novecotāju rūpniecisko iekārtu dzīves laikā.

Industriālais interneta lietu tīkls (IIoT) un reāllaika procesu optimizācija

Aptuveni 74 procenti no šodienas rūpnīcām pašlaik ir savienotas ar IIoT tehnoloģiju, kas integrē sensorus rīkos un CNC mašīnās visā ražošanas telpās. Sistēma nosūta tiešraides datus uz centrālajām uzraudzības ekranīm, kur rūpnīcas personāls var gandrīz uzreiz pamanīt izmaiņas reaktoru temperatūrā, dažkārt tik ātri kā trīs desmitdaļas sekundes. Operators saņem arī brīdinājumus, kad robotu rokām jāveic korekcija smalkas apstrādes uzdevumu laikā. Turklāt sistēma palīdz saskaņot ienākošos materiālus ar faktiski nepieciešamo ražošanas līnijā jebkurā laika brīdī. Visas šīs funkcijas kopā nodrošina resursu efektīvu izmantošanu visā objektā.

Edge Computing ar zemu kavēšanās laiku uzraudzībai un kontrolei ražošanā

Kad uzņēmumi ievieš malu aprēķināšanu, lēmumu pieņemšanas laiks parasti samazinās līdz aptuveni 2 vai 3 milisekundēm, jo sistēma apstrādā tādas lietas kā mašīnvīzija un vibrācijas dati tieši tur, kur tās notiek, nevis visu nosūta uz citurieni. Piemēram, viens farmācijas uzņēmums pēc šo īpašo malu iespējo kameru uzstādīšanas izdevās gandrīz divas reizes samazināt savu pārbaudīšanas laiku. Šīs kameras var uzreiz pamanīt bojātus ampulas vāciņus un tos izmest, negaidot apstiprinājumu no kādas citas vietas mākonī. Patiešām interesanti ir arī tas, kā šīs malu ierīces apstrādā visu šo informāciju. Tās faktiski filtrē ārā aptuveni 90 procentus no tā, kas nav svarīgi tieši uz fabrikas grīdas līmeņa. Tas nozīmē, ka mazāk datu aizsprosto tīkla savienojumus un sistēmas, kas reaģē daudz ātrāk, kad rodas problēmas.

Drošības risku un efektivitātes ieguvumu līdzsvarošana pieslēgtajās automatizācijas sistēmās

Industriālais lietu internets noteikti palielina ražīgumu, taču daudzi ražotāji raizējas par drošības problēmām, kad to iekārtas tiek pieslēgtas tīklam. Patiesībā aptuveni divas trešdaļas rūpniecības uzraugu minēšanas kibernetdrošību kā lielu rūpes avotu savām tīklā pieslēgtajām mašīnām. Šajās dienās uzņēmumi sāk ieviest tā saukto nulles uzticības arhitektūru, kas būtībā nodala robotu darbavietas no parastajiem uzņēmuma datoriem. Turklāt tie glabā sensitīvus mācību datus par mākslīgo intelektu drošos, šifrētajos krātuvēs, lai konkurenti nevarētu nozagties intelektuālo īpašumu. Augsti veiksmīgas rūpnīcas iet tālāk par pamatdrošību, iestatot stingras piekļuves tiesības atkarībā no darbinieku lomām. Daži uzņēmumi pat ik pēc divām nedēļām veic penetrācijas testus, īpaši mērķējot uz programmējamiem loģikas kontroloriem, kas pārvalda kritiskus ražošanas procesus visā to darbības tehnoloģiju tīklā.

Digitālā dublēšanas tehnoloģija un procesu optimizēšana caur industriālo automatizāciju

Digitālie divnieki un digitālās pavedienstruktūras inženierijā un ražošanas automatizācijā

Digitālo divnieku tehnoloģija rada virtuālas kopijas reāliem ražošanas sistēmām un maina to, kā rūpnīcas šodien darbojas, atspoguļojot notiekošo uz darba grīdas tieši tā, kā tas faktiski notiek. Apvienojot to ar digitālā pavediena iespējām, ražotāji iegūst nepārtrauktu datu plūsmu no sākotnējām projektēšanas stadijām līdz pat pēdējai ražošanas fāzei. Tas ļauj veikt simulācijas, identificēt vietas, kur viss strādā neefektīvi, un izmēģināt izmaiņas, pirms tiek pieņemti dārgi lēmumi. Saskaņā ar pērn publicētiem pētījumiem, uzņēmumi, kas ir pieņēmuši šo pieeju, redzēja prototipu izstrādes izmaksu samazināšanos apmēram par 28 procentiem, kā arī ievērojami ātrāku produktu sagatavošanu tirgum salīdzinājumā ar tradicionālajām metodēm.

Prognozējošā simulācija un virtuālā apstiprināšana ar digitālo divnieku modeļiem

Kad reāllaika sensoru informācija tiek apvienota ar mašīnmācīšanās algoritmiem, digitālo dubulto tehnoloģija var paredzēt, kad iekārta varētu sabojāties, pareizi to izdarot aptuveni 92% gadījumu saskaņā ar jaunākiem testiem. Inženieri tagad ir ieguvuši kaut ko, kas sauc par virtuālo apstiprināšanu, kurā vispirms pārbauda visas ražošanas līnijas simulācijas programmā. Tas samazina šos nepatīkamos ieviešanas aizkavējumus par aptuveni 40%, kas rūpnīcas grīdās nozīmē lielu atšķirību. Visa sistēma palīdz izvairīties no negaidītiem pārtraukumiem, vienlaikus nodrošinot, ka mašīnas neizšķiež enerģiju, kad viss tiek aktivizēts reālā pasaulē. Daudzas ražošanas rūpnīcas ziņo par ievērojamām ietaupīm vienkārši no šo simulāciju veikšanas iepriekš, nevis problēmu atklāšanas laikā faktiskas darbības gaitā.

Gadījuma izpēte: Turbīnas veiktspējas optimizēšana ar digitālo dubulto tehnoloģiju

Viena liela enerģētikas uzņēmums savā darbībā ieviesa digitālo dubultnieku tehnoloģiju vairāk nekā 200 gāzes turbīnām. Tie izmantoja šīs virtuālās kopijas, lai pētītu, kā notiek degšana iekšējās dzinēju daļās un lai kontrolētu nodiluma pazīmes laika gaitā. Rezultāti patiešām bija ievērojami. Tagad uzņēmuma apkopes brigādes varēja paredzēt, kad kādam komponentam būs nepieciešama uzmanība, vēl pirms notika kāda atteice. Šāds pieejas veids uzlaboja turbīnu darbību par aptuveni 6,2 procentiem katru gadu. Arī apkopes izmaksas ievērojami samazinājās, ietaupot aptuveni 18 miljonus dolāru jau pirmajos trīs gados vien. Turklāt iekārta izturēja ilgāk, nekā bija paredzēts. Viss iepriekšminētais parāda, cik lielu ieguldījumu digitālo dubultnieku tehnoloģijas var veikt gan sistēmu uzticamības, gan izmaksu samazināšanas ziņā rūpnieciskās vides kontekstā.

Prognozējošā apkope un datu vadīta uzticamība automatizētās sistēmās

Datu analīzes izmantošana, lai īstenotu prognozējošo apkopi un samazinātu darbības pārtraukumus

Industriālās automatizācijas pārslēgšanās maina uzturēšanas principus, pārejot no problēmu novēršanas pēc to rašanās uz to paredzēšanu pirms tām notikt. Izmantojot sensorus un mašīnmācīšanās tehnoloģijas, rūpnīcas tagad var pamanīt iespējamās problēmas jebkurā laikā no 7 līdz 30 dienām iepriekš. Saskaņā ar neseno nozares ziņojumiem, uzņēmumi, kas ievieš šos prognozējošos sistēmas, pieredz par 40 līdz 50 procentiem mazāk negaidītu apstāšanos. Gudri datorprogrammas analizē dažādus datu punktus, tostarp iekārtu agrāko darbību, vibrāciju modeļus un temperatūras rādījumus, lai identificētu detaļas, piemēram, gultņus, elektriskos dzinējus vai pat hidrauliskās sistēmas, kuras varētu būt gandrīz izstrādājušās. Šī agrīnā brīdināšanas sistēma dod rūpnīcas vadītājiem vērtīgu laiku, lai plānotu remontu laikā, kad darbs ir paredzēts, nevis risinātu dārgas ārkārtas situācijas.

Sensoriem integrēta automatizācija nepārtrauktai stāvokļa uzraudzībai

Mūsdienīgas automatizācijas sistēmas iestrādā IoT sensorus, kas uzrauga vairāk nekā 15 parametrus, tostarp eļļošanas viskozitāti un elektriskās slodzes svārstības. Šie nepārtrauktās telemetrijas dati atbalsta kompresora vārstu degradācijas agrīnu noteikšanu, konveijerlentes nobīdes analīzi, izmantojot vibrāciju analīzi, un prognozējamu aizvietošanas grafika izstrādi robotu roku servomotoriem, nodrošinot proaktīvu apkopi un ilgtspējīgu veiktspēju.

DataOps platformas, kas atbalsta AI un automatizācijas darbplūsmas

Apvienotas datu koordinēšanas platformas apstrādā līdz 2,5 miljoniem datu punktiem dienā uz katru ražošanas līniju, piegādājot prognozējošiem modeļiem kritiskus ievadus:

Tendence: Pāreja no reaģēšanas uz preventīvu apkopi

Nozarē notiek pāreja no remonta pēc atteikšanās uz preventīvu apkopi, kuru nodrošina digitālie divnieki. Pirmie šīs pieredzes ieviešanas dalībnieki, apvienojot 3D iekārtu simulācijas ar reālu sensoru datiem, sasniedz 93% pirmās reizes remonta precizitāti, samazinot liekas apkopes pārbaudes par 34% (Manufacturing Leadership Council 2024).

Industriālās automatizācijas nākotne: kiberfiziskās sistēmas un ģenerējošais mākslīgais intelekts

Kiberfiziskās sistēmas kā datu vadītas ražošanas pamats

Kiberfiziskās sistēmas (KFS) apvieno fiziskās iekārtas ar digitālo intelektu, izmantojot iebūvētus sensorus un IoT tīklus, kas ļauj veikt reāllaika uzraudzību un pielāgojamu kontroli. Uzņēmumi, kas izmanto KFS, ziņo par 18–23% ātrāku reakciju uz piegādes ķēdes traucējumiem. Ieviešot malu aprēķināšanu, KFS samazina lēmumu kavēšanos un atbalsta autonomu kvalitātes kontroles pielāgošanu bez cilvēka iejaukšanās.

Iespējot bezproblēmu cilvēka un mašīnas sadarbību caur automatizāciju

Šodienas automatizācija ir vairāk par to, kā cilvēki un mākslīgā intelekta sistēmas var labāk sadarboties. Šie sadarbības roboti, ko sauc par kobotiem, ir aprīkoti ar inteligentām kamerām, kas ļauj tiem veikt delikātas darbības tieši blakus saviem cilvēkveida darba biedriem. Rūpnīcas ziņo, ka kopš šīm mašīnām sāka dalīt montāžas līnijas slodzi, atkārtotu traumas ir par apmēram vienu trešdaļu mazāk. Dažas uzņēmējumi pat izmanto mākslīgā intelekta asistentus, kas analizē iepriekšējos sniegšanas rādītājus, lai palīdzētu darbiniekiem izlemt, kad plānot ražošanas ciklus. Tā rodas šī patīkamā cikla, kurā visi mācās no tā, kas darbojas vislabāk, kā rezultātā ne tikai darbi tiek paveikti ātrāk, bet arī darba vietas kļūst drošākas arī ilgtermiņā.

Ģenerējošais mākslīgais intelekts un mākslīgā intelekta palīgi nākamās paaudzes industriālās automatizācijas platformās

Ģeneratīvā AI attīstība maina to, kā mēs pieejam procesu projektēšanai, ļaujot inženieriem ātri izpildīt simtiem, ja ne tūkstošiem ražošanas scenāriju. Piemēram, automobiļu ražotājs nesen izmantoja šos AI modeļus, lai pārdomātu savas metināšanas operācijas. Pēc secības pielāgošanas viņiem izdevās samazināt enerģijas patēriņu par aptuveni 12 procentiem. Šo tehnoloģiju patiešām padara spēcīgu tās spēja strādāt kopā ar prognozējošās uzturēšanas rīkiem. Šīs kombinētās sistēmas patiešām var ieteikt, kad ir vērts modernizēt aprīkojumu, novērtējot, cik lielas izmaksas būtu sākumā, salīdzinot ar to, cik daudz naudas varētu ietaupīt vēlāk, izvairoties no negaidītiem pārtraukumiem un nodrošinot, lai viss nepārtraukti darbotos bez problēmām.

Nākotnes izredzes: AI pie malas, kas pārveido industriālos lēmumus

Aptuveni 65% ražotāju 2026. gadā būs pārgājuši uz neironu tīkliem pie malas, kā daļu no pārejas uz decentralizētu mākslīgo intelektu. Šie sistēmas ļauj reāllaikā noteikt defektus, ko mākonis balstīti risinājumi vienkārši nevar sasniegt, attiecībā uz ātrumu. Ar 5G tehnoloģijām aprīkotu inteligentu rūpniecību visā nozarē automatizācijas procesi sāk paļauties uz algoritmiem, kas var pielāgoties atkarībā no materiāliem, kas nonāk ražošanā un no pieprasījuma izmaiņām ražošanas ciklos. Šī tendence ir svarīgs solis uz priekšu ražošanas operācijām, kurām ir nepieciešama gan izturība, gan gudrība, lai turētos līdzi modernām ražošanas prasībām.

BUJ

Kas ir inteligenti rūpniecība?

Inteligenti rūpniecība izmanto kiberfiziskās sistēmas, lai mašīnas varētu pieņemt lēmumus patstāvīgi, apvienojot internetam pieslēgtas ierīces ar mākslīgā intelekta analīzi, samazinot cilvēka iejaukšanos ražošanas līnijās.

Kā rūpnieciskā automatizācija ietekmē ražošanu?

Industriālā automatizācija paātrina digitālo pārtransformāciju, uzlabojot prognozējošo tehnisko apkalpošanu un enerģijas efektivitāti, vienlaikus uzlabojot kopējo ražošanas pārvaldību un samazinot kvalitātes problēmas.

Kas ir malu aprēķināšana (edge computing) industriālajā automatizācijā?

Malu aprēķināšana ļauj veikt reāllaikā datu apstrādi tieši tajā vietā, kur dati tiek ģenerēti, samazinot kavēšanos un uzlabojot reakcijas laiku ražošanas vidē.

Ko nozīmē termins 'kiberfiziskās sistēmas'?

Kiberfiziskās sistēmas integrē fiziskās mašīnas ar digitālo intelektu, lai nodrošinātu reāllaika uzraudzību, adaptīvu kontroli un ātrāku reakciju uz piegādes ķēdes traucējumiem.