Kāpēc rūpnieciskā automatizācija ir kritiski svarīga modernai ražošanai?

Rūpnieciskās automatizācijas attīstība viedā ražošanā

Rūpnieciskās automatizācijas augums un tās ietekme uz ražošanas efektivitāti

No 2015. gada rūpnieciskā automatizācija ir palielinājusi ražošanas ražīgumu visā pasaulē par aptuveni 47% saskaņā ar McKinsey 2025. gada ziņojumu. Gudrie uzņēmumi pieredz ražošanas ciklus, kas darbojas apmēram par 30% ātrāk nekā tradicionālajās rūpnīcās toreiz. Kad uzņēmumi ievieš robotiku kopā ar programmējamajiem loģikas kontrolēm (PLC), viņi samazina kļūdas, kas rodas atkārtotā darbā. Šo sistēmu sasniedzamais precizitātes līmenis ir ievērojams – dažreiz tikpat ciešs kā plus mīnus 0,001 milimetrs. Piemēram, automobiļu montāžas līnijām. Tās, kas ir pārgājušas uz automatizētām metināšanas sistēmām, tagad sasniedz gandrīz 99,8% precizitātes rādītājus. Tas nozīmē, ka vēlāk tiek pavadīts mazāk laika, lai visu salabotu, ietaupot ražošanas vadītājiem aptuveni 740 000 ASV dolārus gadā pārstrādes izmaksās saskaņā ar 2023. gada Pieres Institute atklājumiem. Viss, kas minēts iepriekš, liecina par skaidru faktu. Tā kā ražotāji turpina ieviest šīs tehnoloģijas, viņi dabiski virzās uz Industry 4.0 standartiem, kuru mērķis ir padarīt operācijas mērogojamākas un efektīvāk izmantot resursus visās jomās.

Digitalizācijas un Industry 4.0 iniciatīvas industriālajās vides

Pēc PwC 2024. gada pēdējā ziņojuma, rūpnīcām pārejot uz Industry 4.0, energoefektivitāte ir uzlabojusies apmēram par 19 procentiem, galvenokārt pateicoties IoT (lietu interneta) sistēmām pieslēgtajām inteligentajām motoru vadības sistēmām. Lielākā daļa mūsdienu ražošanas uzņēmumu pašlaik izmanto mākoņtehnoloģijas, piecpadsmitās piegādes ķēdes no trīs ceturtdaļām iegūstot labumu no sinhronizēta datu plūsmas. Tas nozīmē, ka vadītāji var ātri reaģēt, kad rodas izejvielu trūkums vai pēkšņi palielinās patērētāju pieprasījums, nevajadzēdami gaidīt nedēļas ziņojumus. Pērn publicēts pētījums parādīja arī kaut ko interesantu: uzņēmumi, kas sāka izmantot digitālo dubultošanas tehnoloģiju, samazināja prototipa izmaksas aptuveni par vienu trešdaļu vienkārši tāpēc, ka vispirms varēja pārbaudīt ražošanas līnijas problēmas virtuāli, nevis izšķērdēt naudu fiziskiem modeļiem. Visi šie sasniegumi veicina to, ko daudzi analītiķi paredz kā masveida izvērsi rūpnieciskajā automatizācijā tuvākajos gados, pie kam globālais tirgus jau tagad tiek vērtēts vairāk nekā triljonu dolāru apmērā, pamatojoties uz jaunākajām Industry 4.0 pieņemšanas ātruma prognozēm.

Industrijas 4.0 ietekme uz ražošanas automatizāciju

Industrijas 4.0 kombinācija ar kiberfiziskām sistēmām un mākslīgo intelektu pēc Deloite pēdējā 2024. gada ziņojuma datiem samazina negaidītas cehu apstāšanās pusvadītāju ražošanā par aptuveni 41 procentu. Vairums mūsdienu cehu pašlaik balstās uz malu (edge) aprēķinu aparatūru, ar to, ka aptuveni divas trešdaļas no visām sensoru informācijām tiek apstrādātas tieši avotā, nevis nosūtītas citur. Šāda lokālā apstrāde samazina reakcijas laiku līdz mazāk nekā vienai milisekundei, pārbaudot produktu kvalitāti ražošanas ciklu laikā. Pusvadītāju ražotāji, kas pieadījuši industriālos lietu interneta malas ierīces, parasti redz, ka to defektu līmenis pazeminās par aptuveni 22 procentiem. Gudrās mašīnas tagad var vienlaikus analizēt vairākus faktorus – temperatūras svārstības, spiediena izmaiņas un iekārtu vibrācijas tiek pārbaudītas savstarpēji reālā laikā. Tā kā šīs dažādās tehnoloģiskās inovācijas turpina savstarpēji sadarboties, mēs redzam pāreju uz ražošanas modeļiem, kas automātiski pielāgojas, pamatojoties uz faktisku pieprasījumu, nevis fiksētiem grafikiem, kas kļūst par būtisku priekšnoteikumu konkurētspējai šodienas strauji attīstīgajā ražošanas vidē.

Galvenās tehnoloģijas, kas nodrošina industriālo automatizāciju

Industriālās lietu interneta (IIoT) izvērsme un reāllaika uzraudzība

Ražošanas redzamība ir ievērojami mainījusies pateicoties Industriālajam lietu internetam (IIoT). Saskaņā ar jaunākiem datiem, ražošanas iekārtām šobrīd ir apmēram par 127% vairāk pieslēgtu ierīču nekā 2020. gadā. Šos modernos, sensoru vadītos sistēmas nodrošina reāllaika informāciju par iekārtu stāvokli, ļaujot uzturēšanas brigādēm novērst mehāniskās problēmas apmēram 60% ātrāk nekā balstoties uz tradicionālām manuālām pārbaudēm, kā norādīts Future Market Insights ziņojumā pagājušajā gadā. Arī automobiļu ražotāji novēro redzamus ieguvumus. Ražošanas cehi, kas ir ieviesuši IIoT risinājumus, ziņo par aptuveni 22% labāku ražošanas līniju veiktspēju vienkārši tāpēc, ka ir iespējams nepārtraukti uzraudzīt procesus visā ražošanas gaitā, kā tas tika uzsvērts jaunākajā 2024. gada Industriālās automatizācijas ziņojumā.

Edge Computing reāllaika lēmumu pieņemšanai automatizētās sistēmās

Edge computing datu apstrādi veic vietēji, izslēdzot atkarību no mākoņa, kritiskās lietojumprogrammās samazinot lēmumu pieņemšanas kavēšanos līdz pat mazāk nekā 10 milisekundēm. Šī funkcija ir ļoti svarīga drošības sistēmām un precizitātes robotikai, kur momentāna reakcija novērš dārgas kļūdas augstas ātrdarbības operācijās.

Ciparu dubultnieku izmantošana simulācijām un procesu optimizācijai

Vadošie ražotāji ziņo, ka, izmantojot ciparu dubultniekus, lai simulētu ražošanas procesus pirms fiziskas ieviešanas, dizaina trūkumu skaits samazinās par 35%. Šie virtuālie modeļi ļauj inženieriem bez riska testēt iekārtu konfigurācijas un darba plūsmas pielāgojumus, sarežģītās ražošanas vidē optimizācijas ciklus saīsinot no nedēļām līdz dienām.

Mākslīgais intelekts un inteligenti roboti ražošanā

Mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās loma industriālajā automatizācijā

AI un ML maina to, kā nozares automatizē savas darbības. Šīs gudrās sistēmas var analizēt visu veidu datus, kas nāk no rūpnīcas sensoriem, drošības kamerām un pieslēgtajām ierīcēm visā rūpnīcas platībā. Saskaņā ar pērn publicēto ziņojumu, ko sagatavojusi organizācija Robotics in Manufacturing, rūpnīcām, kas izmantoja AI darbināmus robotus, ražošanas ciklā kļūdas samazinājās par aptuveni 18 procentiem, turklāt darba procesi tika labāk organizēti par 35 procentiem ātrāk automašīnu ražošanas un elektronikas montāžas rūpnīcās. Patiešām interesanti ir tas, ka, šīm sistēmām sākot darboties, tās patiesībā pašas pielāgojas, lai efektīvi pārvietotu materiālus un pārvaldītu enerģijas patēriņu, bez nepieciešamības pēc pastāvīga uzraudzītāja.

AI balstīts kvalitātes kontrole un defektu noteikšana

Pašreizējās dziļās mācīšanās tehnoloģijās balstītās redzes sistēmas sasniedz aptuveni 99,7% precizitāti, lai noteiktu defektus ātri pārvietojamās ražošanas līnijās. Tas ir ievērojams pieaugums salīdzinājumā ar vecajām metodēm, kur precizitāte bija ap 92%. Piemēram, viens no lielajiem automašīnu detaļu ražotājiem pēc mākslīgā intelekta inspekcijas rīku ieviešanas samazināja atkritumu līmeni par aptuveni 22%. Šie rīki vienlaikus pārbauda vairāk nekā 500 dažādus kvalitātes faktorus, kamēr objekti joprojām pārvietojas pa līniju. Augstāka precizitāte ievērojami samazina materiālu atkritumus un palīdz uzņēmumiem ievērot stingros nozares noteikumus, kuriem visiem jāatbilst mūsdienās.

Kopdarbības roboti (koboti) uzlabo cilvēka un mašīnas darba procesus

Jaunākie kopdarbības roboti ar iebūvētu spēka sensoru un lietošanai viegli sasniedzamām saskarnēm jau veic aptuveni 30 procentus no atkārtotām montāžas darbībām šādos hibrīda ražošanas iestatījumos. Uzņēmumu darbinieki var pielāgot šos robotus jau pēc 15 minūtēm, izmantojot vienkāršus ekrāna izvēlnes, kas nozīmē, ka tos var ātri pielāgot, kad uzņēmumiem jāpārslēdzas uz citiem produktu modeļiem. Saskaņā ar pērn publicētiem pētījumiem, vienā rūpnīcā, kas ražo lidmašīnu detaļas, darbvietu iestatīšanas laiks samazinājās gandrīz par pusi pēc šo robotu ieviešanas. Arī aviācijas un kosmosa nozare šo tehnoloģiju pieņēma ļoti ātri, jo katrs ietaupītais laika brīdis tiek pārvērsts reālā naudā uzņēmuma peļņas rādītājā.

Intelektuāla robotika un elastīga automatizācija ražošanas pielāgošanai

Ar mākslīgā intelekta darbināti robotu moduļi, izmantojot paškalibrējošos griperus un gudro maršrutu meklēšanas programmatūru, produkcijas pārbīdes veic par 27 procentiem ātrāk. Saskaņā ar žurnālā Journal of Advanced Robotics publicētiem pētījumiem, šīs progresīvās sistēmas spēj pašas pielāgot iestatījumus, strādājot ar dažādiem materiāliem vai nodilušām detaļām, tādējādi ļaujot rūpnīcām nepātraukti darboties ar pilnu jaudu pat pēc vairākdiennakšu nepārtrauktas darbības. Papildinot ar edge computing tehnoloģijām, ražotāji iegūst patiešām spēcīgu rīku: iespēju veikt uzreiz izmaiņas, pamatojoties uz pašreizējiem patērētāju vajadzībām, nevis gaidīt plānotās atjaunināšanas termiņus.

Prognozējošā apkope un ekspluatācijas uzticamība

Prognozējošā apkope un laika zudumu samazināšana ar sensoru analītiku

Šodien lielākā daļa industriālās automatizācijas iekārtu izmanto sensoru datus, lai noteiktu, kad mašīnas varētu izgāzties no 9 līdz pat 12 mēnešiem iepriekš. Saskaņā ar McKinsey ziņojumu pagājušajā gadā, šāda veida prognozējošā apkope samazina negaidītas izslēgšanas par aptuveni 30 līdz 40 procentiem. Kad rūpnīcas uzstāda šos gudros vibrācijas sensorus un termiskās kameru iekārtas uz saviem mainīgajiem, tās var pamanīt problēmas jau pašā sākumā. Dažas rūpnīcas ziņo, ka tām ir apmēram 90% precizitātes līmenis defektu noteikšanā pirms detaļas pat sāk izgāzties. Visa jēga ir ietaupīt naudu par zaudētu ražošanas laiku un nodrošināt, lai mašīnas kalpotu ilgāk. Uzņēmumiem strauji attīstīgās nozarēs, piemēram, automašīnu ražošanā vai elektronisko montāžas līnijās, spēja paredzēt problēmas, nevis reaģēt pēc fakta, ir vissvarīgākā starpība starp konkurētspēju un atpalikšanu.

2023. gada analīze par prognozējošās apkopes stratēģijām dzelzceļa infrastruktūrā parāda, ka izmanto stāvokļa uzraudzības risinājumus:

• Samaziniet apkopes izmaksas par 25%
• Sasniegiet 98,5% ekspluatācijas laiku
• Samaziniet rezerves daļu krājumus par 18%

Gadījuma pētījums: Prognozētā apkope ietaupa 2 miljonus ASV dolāru gadā automašīnu rūpnīcā

Viens no automašīnu rūpniecības piegādātājiem ieviesa mākslīgā intelekta balstītu akustisko analīzi 87 stanzēšanas mašīnās, identificējot rullīšu nodiluma modeļus, kurus cilvēki nespēja pamanīt. Šāda rīcība:

• Apturēja 14 ražošanas līniju apstāšanās gadījumus pirmajā kvartālā 2024. gadā
• Samazināja garantijas prasības par 470 000 ASV dolāriem, ieviešot agrīnu defektu noteikšanu
• Ietaupīja 1,2 miljonus ASV dolāru gadā, izvairoties no steidzamām remonta darbiem

Rūpnīcas apkopes komanda tagad izmanto reāllaika prioritātes rezultātus no analīzes informācijas panelī, demonstrējot, kā rūpnieciskā automatizācija ļauj 25% ātrāk reaģēt uz iekārtu problēmām (Deloitte 2024).

Noturība un enerģijas efektivitāte caur rūpniecisko automatizāciju

Ilgtspējības un dekarbonizācijas mērķi veicina automatizāciju un dzinēju efektivitāti

Industrijā automatizācija kļūst par būtisku faktoru, lai sasniegtu ilgtspējības mērķus, par kuriem ražotāji pastāvīgi runā. Apmēram divas trešdaļas uzņēmumu šobrīd koncentrējas uz energoefektīviem dzinējiem, cenšoties samazināt oglekļa emisijas. Gudrie sensori, apvienojoties ar adaptīviem vadības sistēmām, kopā pielāgo patērētās enerģijas daudzumu, samazinot mašīnu bezdarbību par aptuveni pusi standarta darbībās. Tas ir loģisks solis, ņemot vērā plašākos klimata pasākumus, jo tas samazina izšķērdēto enerģiju sarežģītās ražošanas jomās, piemēram, metālu apstrādē vai ķīmisko rūpniecību, kur enerģijas patēriņš jau tā ir ļoti augsts.

Procesu efektivitātes uzlabojumi, kas samazina vides pēdas

Automatizētu sistēmu vides priekšrocības īsti izpaužas, kad tiek apskatīts to materiālu apstrādes process slēgtā ciklā un izgatavošana ar lielu precizitāti. Mašīnredzes vadīti roboti var samazināt defektu līmeni gandrīz līdz nullei, kas nozīmē, ka rūpnīcas izmet par 19–28 % mazāk nekā tradicionālās manuālās montāžas līnijas. Savienojot ar inteligentiem AI modeļiem resursu sadalīšanai, ražotāji faktiski samazina arī ūdens patēriņu. Vidēja lieluma uzņēmums var ietaupīt apmēram 1,2 miljonus litru ūdens gadā, nezaudējot ražošanas ātrumu vai izvades apjomus. Šādi ietaupījumi videi un ekonomikai sniedz reālu atšķirību uzņēmumiem, kas investē automatizācijas tehnoloģijās.

BUJ

Kādas priekšrocības rūpnieciskā automatizācija piedāvā ražošanā?

Industriālā automatizācija uzlabo precizitāti, samazina pārstrādes izmaksas, palielina ražošanas ātrumu un minimizē kļūdu likmi. Tā arī palielina enerģijas efektivitāti un vides ilgtspēju, optimizējot resursus.

Kā ciparblakšu tehnoloģija optimizē ražošanas procesus?

Ciparblakšu tehnoloģija ļauj ražotājiem simulēt ražošanas procesus un pārbaudīt iekārtu konfigurācijas virtuāli, samazinot projektēšanas trūkumus, ietaupot laiku un samazinot izmaksas, kas saistītas ar fizisku prototipu izstrādi.

Kādu lomu rūpnīcas automatizācijā spēlē mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās?

Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās uzlabo automatizāciju, organizējot darba plūsmas, samazinot kļūdas un optimizējot enerģijas patēriņu. Tās arī ļauj intelektuālām robotikas iekārtām pielāgoties materiāliem un ražošanas izmaiņām efektīvāk.