Fabryki inteligentne to w zasadzie miejsce, gdzie ożywa przemysł 4.0, wykorzystując te nowoczesne systemy cyberfizyczne, które pozwalają maszynom podejmować własne decyzje. Konfiguracja łączy urządzenia połączone z internetem z analizą sztucznej inteligencji, tworząc linie produkcyjne, które potrafią samodzielnie się naprawiać w przypadku wystąpienia problemu, zupełnie bez potrzeby ingerencji pracowników. Badanie przeprowadzone przez Nature Research wskazuje, że fabryki wdrażające tę technologię odnotowują o około 39 procent mniej problemów z jakością podczas wytwarzania dużych ilości produktów, co stanowi ogromną różnicę dla producentów dążących do ograniczenia odpadów i oszczędzania pieniędzy.
W zakresie automatyzacji przemysłowej jednym z największych osiągnięć jest przyspieszenie transformacji cyfrowej. Na przykład, utrzymanie predykcyjne analizuje dane urządzeń w czasie rzeczywistym i może zmniejszyć nieplanowane przestoje o około 20-25%. Nowsze systemy automatyzacji pozwalają również fabrykom działać sprytniej. Obserwujemy poprawę efektywności energetycznej na poziomie 15 a nawet do 20 procent dzięki zautomatyzowanym funkcjom równoważenia obciążenia, przy jednoczesnym utrzymaniu stabilnych poziomów produkcji. Kluczem do skutecznego działania jest bezproblemowe przekazywanie danych z czujników z hali produkcyjnej do systemów ERP. Tworzy to pętle informacyjne, które umożliwiają menedżerom szybszą reakcję na problemy i pełen wgląd w całe przedsięwzięcie produkcyjne od początku do końca.
Siemens Amberg Electronics Plant wyróżnia się jako doskiały przykład tego, jak dane mogą odmienić procesy produkcyjne. Zdołali osiągnąć niemal perfekcyjną jakość produkcji na poziomie 99,99%, jednocześnie zwiększając produktywność o około trzy czwarte dzięki technologii cyfrowego bliźniaka i systemom zautomatyzowanym. Ich zautomatyzowane systemy inspekcji optycznej zdołały ograniczyć ujawnianie się wad do około 0,0015%, co jest naprawdę imponujące, jeśli się nad tym zastanowić. Szacuje się, że około 1500 różnych urządzeń w całym zakładzie obsługuje mniej więcej 50 milionów aktualizacji danych każdego dnia. Ta ogromna ilość informacji pozwala fabryce na automatyczną optymalizację przepływu materiałów przez całą placówkę. To, co czyni tę operację tak wyjątkową, to jej zdolność do skalowania przy jednoczesnym zachowaniu precyzji na każdym etapie inteligentnych operacji fabrycznych.
Coraz więcej producentów ucieka się obecnie do modułowych systemów automatyzacji, zwłaszcza tych z gotowymi do użycia połączeniami robotycznymi. Około 68 procent wszystkich nowych linii produkcyjnych obejmuje dziś tego typu systemy. Patrząc na trendy regionalne, Azja i Pacyfik są zdecydowanie na czele w zakresie przyjmowania technologii automatyzacji. W zeszłym roku odpowiadały one za około 43% całkowitych wydatków na automatyzację przemysłową, głównie dlatego, że firmy tam aktywnie inwestują zarówno w sektorze produkcji elektroniki, jak i w produkcji samochodów. Tymczasem rozwiązania chmurowej automatyzacji również odnotowały ogromny wzrost, zwiększając się mniej więcej o 200% od początku 2020 roku. Te platformy umożliwiają fabrykom na całym świecie współpracę w sposób płynny, mimo że mogą być oddalone od siebie o tysiące mil.
Automatyzacja wsparta przez sztuczną inteligencję polega na uczeniu maszynowym, które przetwarza zarówno dane historyczne, jak i informacje bieżce, pozwalając liniom produkcyjnym na optymalizację działania z biegiem czasu. Technologia ta dokonuje automatycznych zmian w takich aspektach jak prędkość produkcji, zużycie energii czy sposób przemieszczania materiałów w systemie. W szczególności w zakładach produkujących samochody, inteligentne korekty te okazały się skuteczne w zmniejszeniu ilości odpadów materiałowych o około 18 procent, według najnowszych raportów branżowych. To, co odróżnia te systemy od starszych, sztywnych podejść, to ich zdolność do faktycznego uczenia się w momencie, gdy maszyny zaczynają pokazywać oznaki zużycia. Zamiast czekać na awarie, systemy dostosowują się do stopniowego pogorszenia stanu sprzętu, jednocześnie utrzymując jakość produkcji na akceptowalnym poziomie przez cały okres eksploatacji przestarzałego sprzętu przemysłowego.
Około 74 procent dzisiejszych fabryk jest obecnie połączonych za pomocą technologii IIoT, która integruje czujniki z narzędziami i maszynami CNC na całych halach produkcyjnych. System przesyła dane na żywo na centralne ekrany monitorujące, gdzie pracownicy fabryki mogą niemal natychmiast zauważyć zmiany temperatury reaktorów, czasami już po trzech dziesiątych sekundy. Operatorzy otrzymują również alerty, gdy podczas delikatnych zadań obróbczych wymagane jest dostosowanie ramion robotów. Dodatkowo, system pomaga dopasować napływające materiały do rzeczywiście potrzebnych na linii produkcyjnej w danym momencie. Wszystkie te funkcje działają razem, aby zapewnić efektywne wykorzystanie zasobów w całym zakładzie.
Gdy przedsiębiorstwa wdrażają obliczenia brzegowe, zazwyczaj zauważają, że czas podejmowania decyzji skraca się do około 2 lub 3 milisekund, ponieważ system przetwarza takie dane jak wizja maszynowa czy wibracje dokładnie tam, gdzie one powstają, zamiast przesyłać wszystko poza lokalizację. Weźmy na przykład firmę farmaceutyczną, która po zainstalowaniu specjalnych kamer z obsługą obliczeń brzegowych zmniejszyła czas inspekcji niemal o połowę. Kamery te potrafią natychmiast wykryć wadliwe przykrywki fiolki i odrzucić je, bez konieczności oczekiwania na potwierdzenie z chmury. Co ciekawe, urządzenia brzegowe radzą sobie z tą ogromną ilością danych w dość inteligentny sposób. Filtrują bowiem aż około 90 procent informacji, które nie są istotne, już na poziomie linii produkcyjnej. Oznacza to mniej danych przesyłanych przez sieć, a także szybszą reakcję systemów w przypadku wystąpienia problemów.
Internet Przemysłowych Rzeczy zdecydowanie zwiększa produktywność, ale wielu producentów obawia się problemów z bezpieczeństwem, gdy ich urządzenia są podłączone do sieci. Aż dwie trzecie menedżerów fabryk wymienia zabezpieczenia cybernetyczne jako główne zagrożenie dla swoich zasobów sieciowych. Obecnie firmy zaczynają wdrażać tzw. architekturę typu zero trust, która w praktyce oddziela stanowiska robocze robotów od zwykłych komputerów służbowych. Dodatkowo przechowują poufne dane szkoleniowe dla sztucznej inteligencji w zabezpieczonych, zaszyfrowanych repozytoriach, aby konkurencja nie mogła ukraść własności intelektualnej. Najlepiej prosperujące zakłady idą dalej niż podstawowe zabezpieczenia, tworząc surowe prawa dostępu zależne od ról pracowniczych. Niektóre z nich przeprowadzają testy penetracyjne co dwa tygodnie, skupiając się na kontrolerach logicznych programowalnych zarządzających kluczowymi procesami produkcyjnymi w sieciach technologii operacyjnej.
Technologia cyfrowego bliźnionego tworzy wirtualne kopie rzeczywistych systemów produkcyjnych i zmienia sposób działania fabryk już dziś, odzwierciedlając to, co dzieje się na hali produkcyjnej, w czasie rzeczywistym. W połączeniu z możliwościami cyfrowego ciągu, producenci otrzymują nieprzerwany przepływ danych począwszy od wstępnych etapów projektowania aż po finalną produkcję. Pozwala to uruchamiać symulacje, identyfikować miejsca, w których coś nie działa poprawnie oraz testować zmiany zanim zostaną podjęte kosztowne decyzje. Zgodnie z badaniami opublikowanymi w zeszłym roku, przedsiębiorstwa, które wdrożyły takie podejście, zauważyły spadek kosztów związanych z prototypowaniem o około 28 procent, a także skróciły czas przygotowania produktów do wprowadzenia ich na rynek w porównaniu do tradycyjnych metod.
Gdy dane z czujników w czasie rzeczywistym łączy się z algorytmami uczenia maszynowego, technologia cyfrowego bliźniaka może przewidywać potencjalne awarie urządzeń, osiągając trafność około 92% zgodnie z najnowszymi testami. Inżynierowie mają teraz coś, co nazywa się wirtualnym uruchamianiem, pozwalającym najpierw sprawdzić całe linie produkcyjne w oprogramowaniu symulacyjnym. Pozwala to skrócić dokuczliwe opóźnienia wdrażania o około 40%, co znacząco wpływa na funkcjonowanie hali produkcyjnej. Cały system pomaga uniknąć nieoczekiwanych przestojów, a także zapewnia, że maszyny nie marnują energii, gdy wszystko zostanie uruchomione w rzeczywistym środowisku. Wiele zakładów produkcyjnych odnotowuje istotne oszczędności wynikające z przeprowadzania tych symulacji z wyprzedzeniem, zamiast odkrywania problemów w trakcie rzeczywistych operacji.
Jedna duża firma energetyczna wdrożyła technologię cyfrowego bliźniaka w przypadku ponad 200 turbin gazowych w całym swoim przedsiębiorstwie. Wykorzystała te wirtualne repliki do badania działania spalania wewnątrz silników i monitorowania oznak zużycia w czasie. Wyniki były naprawdę imponujące. Zespoły serwisowe mogły teraz przewidywać, kiedy elementy wymagają interwencji, zanim dojdzie do awarii. Tym podejściem zwiększyła się wydajność turbin o około 6,2 procent rocznie. Koszty utrzymania również znacznie spadły, oszczędzając około osiemnastu milionów dolarów już w ciągu pierwszych trzech lat. Dodatkowo, sprzęt trwał dłużej, niż się spodziewano. Wszystko to pokazuje, jak ogromną różnicę może wprowadzić technologia cyfrowego bliźniaka zarówno pod względem niezawodności systemów, jak i oszczędności finansowych w środowiskach przemysłowych.
Zmiana w zakresie automatyzacji przemysłowej zmienia sposób prowadzenia utrzymania ruchu, przechodząc od naprawiania problemów po ich wystąpieniu do przewidywania ich zanim do nich dojdzie. Wykorzystując czujniki i technologię uczenia maszynowego, fabryki mogą obecnie wykrywać potencjalne problemy w zakresie od 7 do 30 dni wcześniej. Zgodnie z najnowszymi raportami branżowymi, firmy, które wdrażają takie systemy predykcyjne, odnotowują około 40 do 50 procent mniej przypadkowych przestojów. Inteligentne programy komputerowe analizują różne punkty danych, w tym wcześniejsze wyniki pracy urządzeń, wzorce drgań oraz odczyty temperatury, aby wykrywać części, takie jak łożyska, silniki elektryczne czy nawet systemy hydrauliczne, które mogą być zużyte. Ten system wczesnego ostrzegania daje menedżerom zakładów cenny czas na zaplanowanie napraw podczas planowanych przestojów zamiast zmagania się z kosztownymi naprawami awaryjnymi.
Nowoczesne systemy automatyki wyposażone są w czujniki IoT monitorujące ponad 15 parametrów, w tym lepkość smaru i fluktuacje obciążenia elektrycznego. Te ciągłe pomiary telemetryczne wspierają wczesne wykrywanie degradacji zaworów sprężarki, niewspółosiowości pasów transportujących poprzez analizę drgań oraz planowanie wymian serwonapędów ramion robotów — zapewniając konserwację prewencyjną i utrzymanie wysokiej wydajności.
Zintegrowane platformy zarządzania danymi przetwarzają do 2,5 miliona punktów danych dziennie z każdej linii produkcyjnej, dostarczając kluczowych danych wejściowych do modeli predykcyjnych:
| Typ Danych | Wpływ na niezawodność |
|---|---|
| Dzienniki urządzeń | Identyfikuje wzorce użytkowania wpływające na trwałość komponentów |
| Metryki energetyczne | Wykrywa uszkodzenia izolacji w silnikach |
| Statystyki kontroli jakości | Koreluje wady produktów ze stanem maszyn |
Branża przechodzi od naprawy po wystąpieniu awarii do utrzymania ruchu opartego na wskazaniach, wspieranego przez bliźniaki cyfrowe. Pionierzy w tej dziedzinie osiągają 93% skuteczność pierwszej naprawy dzięki połączeniu symulacji 3D urządzeń z danymi z czujników z rzeczywistego świata, co zmniejsza liczbę niepotrzebnych przeglądów o 34% (Manufacturing Leadership Council 2024).
Systemy cyber-fizyczne (CPS) integrują maszyny fizyczne z inteligencją cyfrową poprzez wbudowane czujniki i sieci IoT, umożliwiając monitorowanie w czasie rzeczywistym oraz kontrolę adaptacyjną. Zakłady wykorzystujące CPS zgłaszają o 18–23% szybszą reakcję na zakłócenia w łańcuchu dostaw. Wykorzystując obliczenia brzegowe, CPS skracają czas podejmowania decyzji i wspierają autonomiczne korekty kontroli jakości bez ingerencji człowieka.
Automatyzacja dzisiejszego dnia to przede wszystkim lepsza współpraca ludzi i systemów AI. Roboty współpracujące, zwane potocznie cobotami, są wyposażone w inteligentne kamery, które pozwalają im wykonywać delikatne zadania tuż obok ludzkich pracowników. Zakłady produkcyjne odnotowują około trzydziestoprocentowy spadek liczby urazów wynikających z powtarzających się czynności, odkąd maszyny te dzielą z ludzkimi pracownikami obowiązki na linii montażowej. Niektóre firmy wykorzystują nawet asystentów AI, którzy analizują dane z wcześniejszych wyników produkcyjnych, wspomagając pracowników w planowaniu cykli produkcyjnych. Tworzy to pozytywny cykl, w którym wszyscy uczą się na najlepszych rozwiązaniach – nie tylko zwiększa to tempo pracy, ale także w czasie poprawia poziom bezpieczeństwa na stanowiskach pracy.
Wzrost popularności sztucznej inteligencji generatywnej zmienia sposób, w jaki podeходимy do projektowania procesów, pozwalając inżynierom przeanalizować setki, a nawet tysiące scenariuszy produkcyjnych w zaledwie kilka minut. Weźmy na przykład producenta samochodów, który niedawno wykorzystał te modele AI do przeanalizowania i przeorganizowania swoich operacji spawalniczych. Firma zmniejszyła zużycie energii o około 12 procent po dostrojeniu sekwencji. Co czyni tę technologię naprawdę potężną, to jej zdolność do współpracy z narzędziami do predykcyjnej konserwacji. Te połączone systemy mogą faktycznie zaproponować, kiedy warto wymienić sprzęt, porównując koszty inwestycyjne z oszczędnościami, jakie można osiągnąć dzięki uniknięciu nagłych awarii i utrzymaniu ciągłego, sprawnego działania systemów.
Około 65% producentów ma zamiar do 2026 roku zastosować sieci neuronowe oparte na krawędzi, jako część zmiany ku rozproszonej sztucznej inteligencji. Systemy te umożliwiają wykrywanie wad w czasie rzeczywistym – czego podejścia oparte na chmurze nie są w stanie osiągnąć pod względem szybkości. Wraz z rozwojem fabryk inteligentnych wspieranych przez sieć 5G w całym sektorze, procesy automatyzacji zaczynają coraz bardziej polegać na algorytmach, które mogą dostosowywać się do napływających materiałów oraz zmieniającego się popytu w cyklach produkcyjnych. Ta tendencja oznacza istotny krok naprzód w przypadku operacji produkcyjnych, które muszą być zarazem odporne i inteligentne, aby nadążyć za współczesnymi wymaganiami produkcji.
Inteligentne fabryki wykorzystują systemy cyberfizyczne, które pozwalają maszynom podejmować własne decyzje poprzez łączenie urządzeń z połączeniem internetowym z analizą sztucznej inteligencji, ograniczając interwencję człowieka na liniach produkcyjnych.
Automatyzacja przemysłowa przyspiesza transformację cyfrową dzięki usprawnieniu utrzymania ruchu predykcyjnego i efektywności energetycznej, a także poprawie ogólnego zarządzania produkcją i zmniejszeniu problemów z jakością.
Obliczanie brzegowe umożliwia przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym w miejscu ich powstawania, co zmniejsza opóźnienie i poprawia czasy reakcji w warunkach produkcyjnych.
Systemy Cyber-Fizyczne integrują maszyny fizyczne z inteligencją cyfrową, umożliwiając monitorowanie w czasie rzeczywistym, sterowanie adaptacyjne oraz szybszą reakcję na zakłócenia w łańcuchu dostaw.
Prawa autorskie © 2024 Shenzhen QIDA electronic CO.,ltd
EN