Умные фабрики — это по сути то место, где оживает концепция Индустрии 4.0, применяя эти модные киберфизические системы, которые позволяют машинам самостоятельно принимать решения. Такая конфигурация объединяет устройства, подключенные к интернету, с анализом искусственного интеллекта, чтобы создавать производственные линии, способные самостоятельно исправлять сбои, без необходимости вмешательства работников вручную. Исследование, опубликованное Nature Research, отмечает, что фабрики, внедряющие такие технологии, сталкиваются примерно на 39 процентов реже с проблемами качества при выпуске крупных партий продукции, что существенно помогает производителям сокращать отходы и экономить деньги.
В области промышленной автоматизации одним из ключевых преимуществ является ускорение цифровой трансформации. Например, прогнозная аналитика позволяет в режиме реального времени отслеживать данные оборудования и сокращать незапланированные остановки примерно на 20–25%. Современные системы автоматизации также способствуют более эффективной работе заводов. Благодаря автоматическому распределению нагрузки энергоэффективность возрастает примерно на 15–20%, при этом объемы производства остаются стабильными. Эффективность обеспечивается бесперебойной передачей данных с датчиков, установленных на производственных линиях, в ERP-системы. Это создает обратную связь, позволяя менеджерам оперативно реагировать на возникающие проблемы и отслеживать процессы по всей производственной цепочке от начала до конца.
Предприятие Siemens в Амберге, специализирующееся на электронике, является ярким примером того, как данные могут преобразовывать производственные процессы. Им удалось достичь почти идеального уровня качества продукции — 99,99%, при этом повысив производительность примерно на три четверти благодаря технологии цифровых двойников и автоматизированным системам. Их автоматизированная оптическая система контроля сократила количество незамеченных дефектов до 0,0015%, что довольно примечательно, если задуматься. Примерно 1500 различных устройств по всему предприятию обрабатывают около 50 миллионов обновлений данных ежедневно. Это гигантское количество информации позволяет фабрике автоматически оптимизировать движение материалов внутри объекта. Впечатляет, насколько хорошо такое производство масштабируется, сохраняя при этом уровень точности во всех аспектах умных фабричных операций.
Сегодня все больше производителей обращаются к модульным автоматизированным установкам, особенно тем, которые имеют модульные подключения робототехники. Примерно 68 процентов всех новых производственных линий теперь включают в себя такие системы. Если посмотреть на региональные тенденции, то Азиатско-Тихоокеанский регион несомненно опережает остальные в вопросе внедрения технологий автоматизации. В прошлом году он обеспечил около 43% всех расходов на промышленную автоматизацию, в основном за счет активного развития компаний в сфере производства электроники и автомобилестроения. В то же время решения для облачной автоматизации также пережили стремительный рост, увеличившись примерно на 200% с начала 2020 года. Эти платформы позволяют заводам по всему миру работать вместе бесперебойно, даже если они находятся на расстоянии тысяч миль друг от друга.
Автоматизация, основанная на искусственном интеллекте, опирается на машинное обучение для обработки как прошлых данных, так и текущей информации, позволяя производственным линиям оптимизировать свою работу со временем. Эта технология позволяет вносить изменения в такие параметры, как скорость производства, потребление энергии и перемещение материалов по системе. В частности, на заводах по производству автомобилей такие интеллектуальные корректировки позволили сократить объем отходов примерно на 18 процентов, согласно недавним отраслевым отчетам. То, что отличает эти системы от более старых, фиксированных подходов, — это их способность действительно обучаться, когда машины начинают демонстрировать признаки износа. Вместо того чтобы ждать поломок, системы адаптируются к постепенному ухудшению состояния оборудования, при этом сохраняя качество продукции на допустимом уровне на протяжении всего срока службы устаревающего промышленного оборудования.
Примерно 74 процента современных заводов теперь подключены через технологии IIoT, которая интегрирует датчики в инструменты и станки с ЧПУ по всему производственному цеху. Система отправляет данные в реальном времени на центральные мониторы, где персонал завода может почти мгновенно замечать изменения температуры реакторов, иногда быстрее трёх десятых секунды. Операторы также получают уведомления, когда требуется настройка манипуляторов роботов во время деликатных обрабатывающих операций. Кроме того, система помогает согласовывать поступающие материалы с тем, что действительно необходимо на производственной линии в конкретный момент времени. Все эти функции работают вместе, чтобы эффективно использовать ресурсы на всём предприятии.
Когда компании внедряют пограничные вычисления, они обычно видят, что время принятия решений сокращается до 2 или 3 миллисекунд, поскольку система обрабатывает такие вещи, как машинное зрение и данные о вибрациях, прямо на месте, вместо того, чтобы отправлять все данные за пределы площадки. Возьмем, к примеру, одну фармацевтическую компанию, которой удалось почти вдвое сократить время проверки после установки этих специальных камер с поддержкой edge. Эти камеры могут сразу же обнаруживать плохие колпачки для ампул и выбрасывать их, не дожидаясь подтверждения из облака. Особенно интересно, как эти пограничные устройства также обрабатывают всю эту информацию. На самом деле они фильтруют около 90 процентов ненужной информации непосредственно на уровне производственной площадки. Это означает меньшее количество данных, засоряющих сетевые соединения, и системы, которые быстрее реагируют при возникновении проблем.
Индустриальный интернет вещей определенно повышает производительность, но многих производителей беспокоят проблемы безопасности, когда их оборудование подключается к сети. Около двух третей менеджеров фабрик действительно упоминают кибербезопасность как основную проблему для своих сетевых машин. В настоящее время компании начинают внедрять так называемую архитектуру нулевого доверия, которая, по сути, отделяет рабочие станции роботов от обычных офисных компьютеров. Они также хранят конфиденциальные данные для обучения искусственного интеллекта в защищенных зашифрованных хранилищах, чтобы конкуренты не могли украсть интеллектуальную собственность. Лучшие предприятия идут дальше базовой безопасности, настраивая строгие разрешения доступа на основе ролей сотрудников. Некоторые даже проводят тесты на проникновение раз в две недели, специально направленные на программируемые логические контроллеры, управляющие критически важными производственными процессами в рамках своих сетей операционных технологий.
Технология цифровых двойников создает виртуальные копии реальных производственных систем и меняет принципы функционирования современных заводов, отражая происходящее на производственных площадках в режиме реального времени. В сочетании с возможностями цифрового потока, производители получают непрерывный поток данных, начиная с этапа проектирования и заканчивая финальной стадией производства. Это позволяет запускать симуляции, выявлять слабые места в процессах и проверять изменения перед тем, как вносить дорогостоящие корректировки. По данным исследования, опубликованного в прошлом году, компании, внедрившие такой подход, сократили расходы на прототипирование примерно на 28 % и вывели продукты на рынок намного быстрее, чем позволяли традиционные методы.
Когда информация с сенсоров в реальном времени объединяется с алгоритмами машинного обучения, технология цифровых двойников может предсказывать моменты потенциальных поломок оборудования, давая правильный результат примерно в 92% случаев согласно недавним испытаниям. Инженеры теперь располагают таким понятием, как виртуальное тестирование, при котором они предварительно проверяют всю линию производства в программном обеспечении моделирования. Это позволяет сократить досадные задержки внедрения примерно на 40%, что играет огромную роль на производственных площадках. Вся система способствует предотвращению непредвиденных остановок, а также гарантирует, что машины не тратят энергию впустую, как только всё переходит в рабочий режим в реальном мире. Многие производственные предприятия сообщают о значительной экономии, получаемой просто за счёт запуска таких симуляций заранее, а не выявления проблем в ходе реальных операций.
Одна крупная энергетическая компания внедрила технологию цифровых двойников на более чем 200 газовых турбинах по всему предприятию. Эти виртуальные копии использовались для изучения процессов горения внутри двигателей и отслеживания признаков износа со временем. Результаты оказались довольно впечатляющими. Благодаря этому подходу, бригады технического обслуживания могли предсказывать моменты, когда компонентам требовалось внимание, до возникновения сбоев. Эффективность турбин повысилась примерно на 6,2 процента ежегодно. Также значительно снизились расходы на техническое обслуживание, что позволило сэкономить около восемнадцати миллионов долларов только за первые три года. Кроме того, оборудование прослужило дольше, чем ожидалось. Все это демонстрирует, насколько цифровые двойники могут повысить надежность систем и сократить затраты в промышленности.
Сдвиг в промышленной автоматизации меняет подход к техническому обслуживанию, переходя от устранения проблем после их возникновения к предсказанию их до того, как они произойдут. С использованием датчиков и технологий машинного обучения заводы теперь могут выявлять потенциальные проблемы за период от 7 до 30 дней до их возникновения. По данным недавних отраслевых отчётов, компании, внедряющие такие предиктивные системы, сталкиваются примерно на 40–50% реже с незапланированными остановками. Умные программные решения анализируют различные показатели, включая прошлую производительность оборудования, паттерны вибрации и температурные данные, чтобы выявлять детали, такие как подшипники, электродвигатели или даже гидравлические системы, которые могут быть на пределе своего срока службы. Эта система раннего оповещения предоставляет руководителям цехов ценное время для планирования ремонтных работ в заранее запланированное время простоя, вместо того, чтобы решать проблемы с дорогостоящими аварийными ремонтами.
Современные системы автоматизации оснащены датчиками IoT, которые отслеживают более 15 параметров, включая вязкость смазки и колебания электрической нагрузки. Эта постоянная телеметрия позволяет заранее выявлять деградацию клапанов компрессора, смещение конвейерной ленты с помощью анализа вибрации, а также планировать замену серводвигателей роботизированных манипуляторов, обеспечивая профилактическое обслуживание и стабильную производительность.
Единые платформы управления данными обрабатывают до 2,5 миллионов точек данных с производственной линии ежедневно, обеспечивая прогностические модели критически важными входными данными:
| Тип данных | Влияние на надежность |
|---|---|
| Журналы оборудования | Выявляет закономерности использования, влияющие на срок службы компонентов |
| Энергетические показатели | Обнаруживает разрушение изоляции электродвигателей |
| Статистика контроля качества | Устанавливает связь между дефектами продукции и состоянием оборудования |
Индустрия переходит от модели ремонта после отказа к предписательному обслуживанию, поддерживаемому цифровыми двойниками. Ранние адоптеры достигают 93% точности первого ремонта, комбинируя 3D-симуляции оборудования с данными реальных сенсоров, сокращая ненужные проверки техобслуживания на 34% (Manufacturing Leadership Council 2024).
Киберфизические системы (CPS) интегрируют физические машины с цифровым интеллектом через встроенные сенсоры и IoT-сети, обеспечивая мониторинг в реальном времени и адаптивное управление. Предприятия, использующие CPS, сообщают о на 18–23% более быстром реагировании на сбои в цепочках поставок. С внедрением вычислений на краю CPS уменьшают задержки в принятии решений и поддерживают автономную коррекцию качества без вмешательства человека.
Современная автоматизация направлена на более тесное и эффективное взаимодействие между людьми и системами искусственного интеллекта. Эти совместные роботы, или, как их еще называют, коботы, оснащены умными камерами, которые позволяют им выполнять деликатные задачи прямо рядом с их коллегами-людьми. Предприятия отмечают, что количество травм от повторяющихся движений сократилось примерно на треть с тех пор, как эти машины начали разделять с людьми нагрузку на конвейере. Некоторые компании даже используют ИИ-ассистентов, которые анализируют прошлые показатели эффективности, чтобы помочь персоналу определить оптимальное время для производственных циклов. Это создает положительный цикл, в котором все учатся на лучших практиках, что означает не только ускорение выполнения задач, но и постепенное повышение безопасности рабочих мест.
Рост популярности генеративного ИИ меняет подход к проектированию процессов, позволяя инженерам просчитывать сотни, если не тысячи сценариев производства всего за несколько минут. Например, недавно один автопроизводитель применил эти ИИ-модели для пересмотра своих операций по сварке. Им удалось сократить потребление энергии примерно на 12 процентов после изменения последовательности операций. Что делает эту технологию действительно мощной — это её способность работать совместно с инструментами предиктивного обслуживания. Эти интегрированные системы могут фактически предложить момент, когда стоит обновить оборудование, оценивая, насколько затраты на модернизацию окупятся за счёт предотвращения непредвиденных поломок и бесперебойной работы изо дня в день.
Около 65% производителей, как ожидается, перейдут к нейронным сетям на основе edge-вычислений к 2026 году в рамках движения к децентрализованному ИИ. Эти системы позволяют выявлять дефекты в реальном времени — облачные решения просто не могут обеспечить такую скорость. С развитием умных фабрик, оснащенных 5G, производственные процессы начинают все больше зависеть от алгоритмов, которые могут адаптироваться в зависимости от поступающих материалов и изменений спроса в ходе производственных циклов. Эта тенденция знаменует собой важный шаг вперед для производственных операций, которым необходимо сочетание устойчивости и интеллекта, чтобы соответствовать современным требованиям производства.
Умные фабрики используют киберфизические системы, позволяя машинам самостоятельно принимать решения путем объединения подключенных устройств с анализом на основе ИИ, что снижает необходимость вмешательства человека в производственные линии.
Промышленная автоматизация ускоряет цифровую трансформацию за счет улучшения прогнозного технического обслуживания и энергоэффективности, а также повышения общего управления производством и сокращения проблем с качеством.
Вычисления на краю сети позволяют обрабатывать данные в реальном времени непосредственно в месте их возникновения, уменьшая задержки и улучшая скорость реакции в производственных условиях.
Киберфизические системы интегрируют физические машины с цифровым интеллектом для обеспечения мониторинга в реальном времени, адаптивного управления и более быстрого реагирования на перебои в цепочках поставок.
Copyright © 2024 by Shenzhen QIDA electronic CO.,ltd
EN