Pametne fabrike su u osnovi mesto gde dolazi do izražaja Industrija 4.0, koristeći ove napredne kibernetičko-fizičke sisteme koji omogućavaju mašinama da donose sopstvene odluke. Ovakva organizacija spaja uređaje povezane na internet sa analizom veštačke inteligencije kako bi se izgradile proizvodne linije koje mogu same da se poprave kada nešto pođe naopako, i to bez potrebe za intervencijom radnika. Prema studiji objavljenoj u časopisu Nature Research, fabrike koje uvode ovu tehnologiju beleže skoro 39% manje problema sa kvalitetom proizvoda u masovnoj proizvodnji, što značajno pomaže proizvođačima koji pokušavaju da smanje otpad i uštede novac.
Kada je u pitanju industrijska automatizacija, jedna od velikih prednosti je ubrzavanje digitalne transformacije. Uzmimo, na primer, prediktivnu održavanje koja u stvarnom vremenu analizira podatke sa opreme i može smanjiti neplanirane zaustavljanja za oko 20–25%. Noviji sistemi automatizacije takođe omogućavaju pametnije vođenje fabrika. Primećujemo oko 15, pa čak i do 20% bolju energetsku efikasnost zahvaljujući tim automatskim funkcijama balansiranja opterećenja, sve dok se održavaju isti nivoi proizvodnje. Ono što zaista čini ovaj sistem efikasnim je prenos podataka sa senzora sa proizvodnog poda direktno u ERP sisteme bez prekida. Ovo stvara povratne petlje koje omogućavaju menadžerima bržu reakciju na probleme i uvid u sve što se dešava tokom celokupnog procesa, od početka do kraja.
Fabrika elektronike Siemens u Ambergu ističe se kao odličan primer načina na koji podaci mogu transformisati proizvodne procese. Uspešno su postigli skoro savršenu kvalitetu proizvodnje od 99,99%, dok su povećali produktivnost za oko tri četvrtine zahvaljujući tehnologiji digitalnog blizanca i automatizovanim sistemima. Njihov automatizovani sistem optičkog inspektorata smanjio je propuštanje grešaka na svega 0,0015%, što je prilično zapanjujuće kada se razmisli o tome. Oko 1.500 različitih uređaja u fabrici obradi približno 50 miliona ažuriranja podataka svakog dana. Ovaj golemi tok informacija omogućava fabrici da automatski optimizuje kretanje materijala kroz objekat. Ono što čini ovu operaciju izuzetno fascinantnom jeste koliko je uspešno ostvarena skalabilnost uz očuvanje preciznosti na svim aspektima pametnih fabričkih operacija.
Свe више произвођача се данас окреће модуларним системима аутоматизације, посебно онима са роботским везама типа plug-and-play. Око 68 одсто свих нових производних линија сада укључује ову врсту система. Ако погледамо регионалне трендове, Азија и Пацифик су дефинитивно предњаче у прихватању технологија аутоматизације. Они су прошле године остварили око 43% свих трошкова индустријске аутоматизације, углавном зато што се компаније тамо интензивно труде у секторима производње електронике и аутомобила. У међувремену, и облаком базирана решења за аутоматизацију су такође забележила масиван раст, проширујући се грубо речено 200% од почетка 2020. године. Ови платформе омогућавају фабрикама широм света да без проблема сарадњују иако су можда хиљаде миља удаљене једна од друге.
Automatizacija koju pokreće veštačka inteligencija oslanja se na mašinsko učenje za obradu podataka iz prethodnih zapisa i trenutnih informacija, omogućavajući proizvodnim linijama da optimizuju svoj rad tokom vremena. Ova tehnologija na letu vrši promene u stvarima poput brzine proizvodnje, potrošnje energije i načina kretanja materijala kroz sistem. Kod proizvođača automobila, ove pametne korekcije su smanjile otpadne materijale za oko 18 odsto, prema nedavnim industrijskim izveštajima. Ono što razlikuje ove sisteme od starijih, fiksnih pristupa, jeste njihova sposobnost učenja – kada mašine počnu pokazivati znake trošenja, sistemi se prilagođavaju postepenom pogoršanju opreme, a da pri tom održe kvalitet proizvoda na prihvatljivom nivou tokom celokupnog veka trajanja starih industrijskih uređaja.
Око 74 процента данашњих фабрика је сада повезано путем IIoT технологије, која интегрише сензоре у алате и CNC машине на производним подовима. Систем шаље податке у реалном времену на централне мониторе где особље може приметити промене температуре реактора скоро одмах, некад чак и за три десетине секунде. Радницима такође стижу обавештења када је потребно подесити роботске рукаве током деликатних машинских задатака. Поред тога, систем помаже у усклађивању долазних материјала са оним што је заправо неопходно на производној линији у било ком тренутку. Све ове карактеристике заједно раде како би ресурси били ефикасно коришћени током рада фабрике.
Kada kompanije implementiraju računarstvo na ivici (edge computing), uobičajeno je da vreme odlučivanja padne na oko 2 ili 3 milisekunde, jer sistem obrabljuje stvari poput mašinskog vida i podataka o vibracijama upravo na mestu događaja, umesto da sve šalje na udaljenu lokaciju. Uzmimo za primer jednu farmaceutsku kompaniju, koja je uspela da skrati vreme inspekcije skoro za pola nakon instaliranja ovih posebnih kamera omogućenih za edge računarstvo. Ove kamere mogu odmah da uoče loše poklopce na vialima i da ih odbace, bez čekanja potvrde iz oblaka. Ono što je zaista zanimljivo je kako ova edge uređaja obrađuju sve te podatke. Ona zapravo filtriraju oko 90 i nešto procenata informacija koje nisu važne, direktno na nivou fabričke proizvodnje. To znači manje podataka koji guše mrežne veze i sisteme, a istovremeno omogućava brži odgovor kada se pojave problemi.
Industrijski internet stvari definitivno povećava produktivnost, ali mnogi proizvođači se brinu o bezbednosnim problemima kada im oprema bude povezana. Čak dve trećine menadžera fabrika navode kibernetičku bezbednost kao glavnu brigu za svoje povezane mašine. Kompanije danas počinju da sprovode ono što se zove arhitektura bez poverenja, koja u osnovi odvaja radne stanice robota od uobičajenih poslovnih računara. Takođe, čuvaju osetljive podatke za obuku veštačke inteligencije u sigurnim enkriptovanim skladištima kako bi sprečili krađu intelektualne imovine od strane konkurencije. Najbolje fabrike idu dalje od osnovne bezbednosti tako što postavljaju stroge dozvole pristupa zasnovane na ulogama zaposlenih. Neki čak sprovode testove prodiranja svake dve nedelje, specifično ciljajući one programabilne logičke kontrolere koji upravljaju kritičnim proizvodnim procesima unutar svojih operativnih tehnoloških mreža.
Tehnologija digitalnih blizanaca stvara virtuelne kopije stvarnih proizvodnih sistema i menja način na koji fabrike danas funkcionišu tako što odmah ogleda ono što se dešava na fabričkom podu. Kada se ova tehnologija kombinuje sa mogućnostima digitalnog toka, proizvođači dobijaju kontinuirani tok podataka od inicijalnih faza projektovanja sve do završne proizvodnje. Ovo im omogućava da pokreću simulacije, uoče mesta na kojima sistem ne funkcioniše efikasno i testiraju promene pre nego što preduzmu bilo kakve skupocene korake. Prema istraživanju objavljenom prošle godine, kompanije koje su prihvatile ovaj pristup su smanjile troškove prototipiranja za oko 28 odsto, dok su proizvodi postali tržišno spremini znatno brže nego što dozvoljavaju tradicionalne metode.
Када се информације у реалном времену сензора комбинују са алгоритмима машинског учења, технологија дигиталних близанаца може предвидети када ће опрема можда престати да функционише, и то са тачношћу од око 92% према недавним тестовима. Инжењери сада имају нешто што се назива виртуелно пуштање у рад, где прво проверавају целокупне производне линије унутар софтвера за симулацију. То смањује досадне кашњења у извођењу радова за отприлике 40%, што на фабричким подовима чини велику разлику. Цео систем помаже да се избегну неочекивани кварови, као и да се осигура да машине не троше енергију након што све буде покренуто у стварној средини. Многе фабрике пријављују значајне уштеде само зато што су покретале ове симулације унапред, уместо да откривају проблеме током стварних операција.
Једна велика енергетска компанија увела је технологију дигиталних двојника на више од 200 гасних турбина у оквиру својих операција. Користила је ове виртуелне копије да проучава начин на који функционише процес сагоревања у моторима и да прати знакове хабања током времена. Резултати су заправо били изузетно добри. Њихове екипе за одржавање сада су могле да предвиде када је неопходно обавити одржавање делова, пре него што дође до кварова. Овим приступом постигнут је годишњи раст ефикасности турбина за око 6,2%. Такође, трошкови одржавања су значајно смањени, уштеда је износила око осамнаест милиона долара већ у прве три године. Поред тога, опрема је трајала дуже него што је предвиђено. Све ово показује колики је утицај технологије дигиталних двојника на поузданост система и уштеде у индустријским условима.
Pomeranje u industrijskoj automatizaciji menja način na koji se obavlja održavanje, prelazeći sa rešavanja problema nakon što se dogode na predviđanje problema pre nego što nastanu. Korišćenjem senzora i tehnologije mašinskog učenja, fabrike sada mogu unapred uočiti potencijalne probleme između 7 i 30 dana pre nego što bi se dogodili. Prema nedavnim industrijskim izveštajima, kompanije koje implementiraju ove prediktivne sisteme beleže oko 40 do 50 posto manje neočekivanih zaustavljanja proizvodnje. Pametni softverski programi analiziraju različite tačke podataka, uključujući prethodne performanse opreme, uzorke vibracija i temperature, kako bi identifikovali delove, kao što su ležaji, električni motori ili čak hidraulični sistemi, koji su na ivici kvara. Ovaj sistem ranog upozoravanja upravnicima pogona daje dragoceno vreme da planiraju popravke tokom već planiranog vremena zaustavljanja, umesto da se suočavaju sa skupim hitnim intervencijama.
Savremeni sistemi automatizacije ugrađuju IoT senzore koji prate preko 15 parametara, uključujući viskoznost maziva i fluktuacije električnog opterećenja. Ova kontinuirana telemetrija omogućava rano otkrivanje degradacije kompresorskih ventila, nepravilan položaj transportnih traka putem analize vibracija i prediktivno planiranje zamene servo motora robotskih ruku – obezbeđujući proaktivnu održavanje i održivost performansi.
Jedinstvene platforme za upravljanje podacima obrađuju do 2,5 miliona podataka po proizvodnoj liniji dnevno, obezbeđujući prediktivnim modelima ključne ulazne podatke:
| Tip podataka | Uticaj na pouzdanost |
|---|---|
| Zapisi o opremi | Identifikuje obrasce korišćenja koji utiču na vek trajanja komponenti |
| Energetske metrike | Otkriva oštećenje izolacije kod motora |
| Statistike kontrole kvaliteta | Povezuje proizvodne nedostatke sa stanjem mašina |
Industrija prelazi sa održavanja nakon kvara na prediktivno održavanje omogućeno digitalnim blizancima. Prvi korisnici postižu tačnost popravki od 93% prilikom prvog intervencije tako što kombinuju simulacije opreme u 3D-u sa stvarnim senzorskim podacima, čime se smanjuju nepotrebne kontrole održavanja za 34% (Savet za vođstvo u proizvodnji 2024).
Kibersistem-fizički sistemi (CPS) integrišu fizičke mašine sa digitalnom inteligencijom putem ugrađenih senzora i IoT mreža, omogućavajući praćenje u realnom vremenu i prilagodljivo upravljanje. Fabrike koje koriste CPS izveštavaju o 18–23% bržem reagovanju na poremećaje u lancu snabdevanja. Ugradnjom računarstva na rubu mreže, CPS smanjuju kašnjenje u odlučivanju i omogućavaju samostalnu kontrolu kvaliteta bez ljudskog umešanja.
Današnja automatizacija je usmerena u poboljšanje saradnje između ljudi i AI sistema. Ovi saradnički roboti, poznati i kao koboti, opremljeni su pametnim kamerama koje im omogućavaju da obavljaju delikatne zadatke pored svojih ljudskih saradnika. Fabrike beleže otprilike trećinu manje povreda od ponavljajućih se fizičkih napora otkako su ove mašine preuzele deo poslova na traci. Neki proizvođači čak koriste AI asistente koji analiziraju prethodne performanse kako bi zaposlenima pomogli da odluče kada da planiraju serije proizvodnje. Sve ovo stvara pozitivan ciklus učenja iz iskustva najboljih praksi, što znači da se poslovi ne obavljaju samo brže, već da se s vremenom radna mesta i sigurnost na njima znatno poboljšaju.
Nastanak generativne veštačke inteligencije menja način na koji pristupamo projektovanju procesa, omogućavajući inženjerima da pregledaju stotine, pa i hiljade proizvodnih scenarija za svega nekoliko minuta. Uzmimo za primer proizvođača automobila koji je nedavno primenio ove modele veštačke inteligencije kako bi preispitao svoje operacije u vezi sa zavarivanjem. Uspeo je da smanji potrošnju energije za oko 12 procenata nakon što je prilagodio sekvencu. Ono što čini ovu tehnologiju zaista moćnom jeste njena sposobnost da funkcioniše zajedno sa alatom za prediktivnu održavanje. Ovi kombinovani sistemi zapravo mogu da predlože kada je vredno upgrade-ovati opremu, upoređujući koliko bi početni troškovi iznosili u odnosu na to koliko bi novca moglo biti ušteđeno kasnije kroz izbegavanje neočekivanih kvarova i održavanje glatkog funkcionisanja svakodnevno.
Око 65% произвођача до 2026. године се очекује да усвоје неуронске мреже засноване на еџ технологији као део преласка на децентрализовану вештачку интелигенцију. Ови системи омогућавају откривање недостатака у реалном времену, нешто што системи засновани на облаку не могу да постигну када је у питању брзина. Са развојем паметних фабрика омогућених 5G технологијом у целој индустрији, процеси аутоматизације почињу све више да зависе од алгоритама који могу да се прилагоде у складу са материјалима који пролазе кроз производњу и променама у тражњи током производних циклуса. Овај тренд означава значајан корак напред у производним операцијама које морају да буду отпорне и интелигентне како би пратиле савремене захтеве производње.
Паметне фабрике користе кибер-физичке системе како би машинама омогућиле да доносе одлуке на основу комбиновања уређаја повезаних са интернетом и анализе вештачке интелигенције, чиме се смањује људско мешање у производним линијама.
Industrijska automatizacija ubrzava digitalnu transformaciju poboljšanjem prediktivnog održavanja i energetske efikasnosti, istovremeno poboljšavajući opšte upravljanje proizvodnjom i smanjujući probleme sa kvalitetom.
Računarstvo na ivici omogućava obradu podataka u realnom vremenu na mestu gde se podaci generišu, smanjujući kašnjenje i poboljšavajući vreme reakcije u proizvodnim okruženjima.
Kibersko-fizički sistemi integrišu fizičke mašine sa digitalnom inteligencijom kako bi omogućili praćenje u realnom vremenu, prilagodljivo upravljanje i brže reakcije na poremećaje u lancu snabdevanja.
Autorska prava © 2024 Shenzhen QIDA electronic CO.,ltd
EN