Розумні фабрики – це, по суті, місце, де оживає Індустрія 4.0, використовуючи ці цікаві кіберфізичні системи, які дозволяють машинам приймати власні рішення. Така конфігурація поєднує пристрої, підключені до Інтернету, з аналізом штучного інтелекту для створення виробничих ліній, які можуть самостійно виправляти винесені помилки, не вимагаючи втручання працівників вручну. Дослідження, опубліковане Nature Research, зазначає, що підприємства, які впроваджують цю технологію, мають приблизно на 39 відсотків менше проблем із якістю продукції у масовому виробництві, що має велике значення для виробників, які прагнуть зменшити відходи та економити кошти.
Коли мова йде про автоматизацію виробництва, одним із великих досягнень є те, як вона прискорює цифрову трансформацію. Наприклад, передбачувальне обслуговування аналізує дані обладнання в режимі реального часу та може зменшити кількість непланових зупинок приблизно на 20–25%. Сучасні системи автоматизації також забезпечують більш ефективне функціонування підприємств. Ми спостерігаємо підвищення енергоефективності на 15–20% завдяки автоматичному балансуванню навантаження, одночасно зберігаючи стабільний рівень виробництва. Справжній ключ до успіху — це безперебійна передача даних з датчиків виробничого цеху безпосередньо в системи ERP. Це створює зворотні зв’язки, які дозволяють керівникам швидше реагувати на виникаючі проблеми та бачити, що відбувається у всьому процесі виробництва — від початку до кінця.
Підприємство Siemens Amberg Electronics Plant є чудовим прикладом того, як дані можуть перетворити виробничі процеси. Їм вдалося досягти майже ідеальної якості виробництва — 99,99%, при цьому підвищивши продуктивність приблизно на три чверті завдяки технології цифрових копій та автоматизованим системам. Їхня автоматизована система оптичного контролю знизила кількість непомічених дефектів до 0,0015%, що дійсно видатно. Приблизно 1500 різних пристроїв по всьому підприємству обробляють близько 50 мільйонів оновлень даних щодня. Цей величезний обсяг інформації дозволяє підприємству автоматично оптимізувати рух матеріалів усередині об'єкта. Що робить цю операцію настільки вражаючою, так це наскільки добре вона масштабується, зберігаючи цей рівень точності на всіх етапах розумних виробничих операцій.
Усе більше виробників звертається до модульних автоматизованих установок, особливо тих, що мають роботизовані підключення типу plug-and-play. Приблизно 68 відсотків усіх нових виробничих ліній тепер включають такі системи. Якщо подивитися на регіональні тенденції, то Азіатсько-Тихоокеанський регіон безумовно випереджає інші у прийнятті технологій автоматизації. Він зібрав близько 43% усіх витрат на промислову автоматизацію минулого року, переважно тому, що компанії в цьому регіоні активно розвивають як електронне виробництво, так і автомобільну галузь. Тим часом, хмарні рішення автоматизації також пережили масивне зростання, збільшуючись приблизно на 200% з початку 2020 року. Ці платформи дозволяють заводам по всьому світу безперешкодно співпрацювати, навіть якщо вони розташовані на тисячі миль один від одного.
Автоматизація, яка працює завдяки штучному інтелекту, ґрунтується на машинному навчанні, щоб обробляти як минулі записи, так і поточну інформацію, що дозволяє виробничим лініям оптимізуватися з часом. Ця технологія вносить зміни в такі параметри, як швидкість виробництва, споживання енергії та переміщення матеріалів усередині системи. Зокрема, на заводах з виробництва автомобілів, ці розумні коригування дозволили скоротити відходи приблизно на 18 відсотків, згідно з останніми дослідженнями галузі. Те, що відрізняє ці системи від старших, фіксованих підходів, — це їхня здатність дійсно навчатися, коли машини починають показувати ознаки зносу. Натомість того, щоб чекати поломок, вони адаптуються до поступового погіршення стану обладнання, одночасно підтримуючи якість продукції на прийнятному рівні протягом усього терміну служби старіючого промислового устаткування.
Приблизно 74 відсотки сучасних заводів тепер підключені за допомогою технології IIoT, яка інтегрує датчики в інструменти та CNC-верстати по всьому виробничому цеху. Система надсилає потокові дані на центральні екрани моніторингу, де персонал заводу може майже відразу помітити зміни температури реакторів, іноді навіть за три десятих секунди. Оператори також отримують сповіщення, коли потрібно відрегулювати роботизовані руки під час делікатних обробних операцій. Крім того, система допомагає узгоджувати вхідні матеріали з тими, що дійсно потрібні на виробничій лінії в даний момент. Усі ці функції разом забезпечують ефективне використання ресурсів на всьому підприємстві.
Коли компанії впроваджують обчислення на межі, вони зазвичай бачать, що час прийняття рішень скорочується до приблизно 2 або 3 мілісекунд, тому що система обробляє такі дані, як машинне бачення та вібрація, безпосередньо на місці, замість того, щоб відправляти все в інше місце. Наприклад, одна фармацевтична компанія змогла скоротити час інспектування майже вдвічі після встановлення цих спеціальних камер з підтримкою технології edge. Ці камери можуть відразу виявляти погані кришки ампул і відкидати їх, не чекаючи підтвердження з хмари. Найцікавіше — як саме ці пристрої обробляють всю цю інформацію. Вони фільтрують приблизно 90 відсотків непотрібних даних безпосередньо на рівні виробничого цеху. Це означає, що менше даних заважають мережевим з'єднанням і системам, які швидше реагують у разі виникнення проблем.
Промислова мережа Інтернету речей дійсно підвищує продуктивність, але багато виробників хвилюються щодо питань безпеки, коли їхнє обладнання підключається до мережі. Близько двох третин керівників виробництв зазначають кібербезпеку як основну проблему для своїх мережевих машин. У даний час компанії починають впроваджувати так звану архітектуру нульового довіряння, яка фактично відокремлює робочі станції роботів від звичайних офісних комп'ютерів. Вони також зберігають конфіденційні дані для навчання штучного інтелекту в захищених зашифрованих сховищах, щоб конкуренти не могли викрасти інтелектуальну власність. Найкращі підприємства йдуть далі базової безпеки, налаштовуючи суворі дозволи доступу на основі ролей співробітників. Деякі навіть проводять тести на проникнення кожні два тижні, спеціально націлені на програмовані логічні контролери, які керують критичними виробничими процесами в межах їхніх виробничих мереж.
Технологія цифрових двійників створює віртуальні копії реальних виробничих систем і змінює чинний спосіб функціонування фабрик, відображаючи те, що відбувається на виробничому майданчику, в режимі реального часу. У поєднанні з можливостями цифрового потоку виробники отримують безперервний потік даних від початкових етапів проектування прямо до кінцевого виробництва. Це дозволяє їм запускати симуляції, виявляти місця, де щось працює погано, та тестувати зміни перед тим, як робити будь-які дорогі вкладення. За дослідженнями, опублікованими минулого року, підприємства, які впровадили цей підхід, змогли скоротити витрати на створення прототипів приблизно на 28 відсотків і значно прискорити готовність продуктів до виходу на ринок порівняно з традиційними методами.
Коли інформація з сенсорів у реальному часі поєднується з алгоритмами машинного навчання, технологія цифрових двійників може передбачити, коли обладнання може вийти з ладу, досягаючи правильного результату приблизно в 92% випадків згідно з останніми тестами. Інженери тепер мають таке поняття, як віртуальне пусконалагодження, де вони перевіряють повністю виробничі лінії спочатку всередині програмного забезпечення симуляції. Це скорочує ті неприємні затримки розгортання приблизно на 40%, що має велике значення на виробничих майданчиках. Вся система допомагає уникнути несподіваних поломок, а також забезпечує ефективне використання енергії машинами, як тільки все запрацює в реальному світі. Багато виробничих підприємств повідомляють про значні економії просто завдяки таким попереднім симуляціям, замість виявлення проблем під час реальних операцій.
Одна велика енергетична компанія впровадила технологію цифрових двійників на понад 200 газових турбінах у межах своїх операцій. Вони використовували ці віртуальні копії, щоб вивчати, як працює згоряння всередині двигунів, і відстежувати ознаки зношування з часом. Результати виявилися досить вражаючими. Їхні служби технічного обслуговування тепер могли передбачати, коли ті чи інші деталі потребували уваги, ще до того, як відбувалися відмови. Цей підхід підвищив ефективність турбін на 6,2 відсотка щороку. Витрати на технічне обслуговування також значно скоротилися, забезпечивши економію приблизно на вісімнадцять мільйонів доларів лише за перші три роки. Крім того, термін служби обладнання виявився довшим, ніж очікувалося. Усе це демонструє, наскільки суттєвим може бути вплив технології цифрових двійників на надійність систем та економію коштів у промислових умовах.
Зміна в індустріальній автоматизації змінює принцип роботи з технічного обслуговування, переходячи від усунення проблем після їх виникнення до передбачення їх до того, як вони трапляться. Використовуючи датчики та технології машинного навчання, підприємства тепер можуть виявляти потенційні проблеми за 7–30 днів до їхнього виникнення. За даними останніх галузевих звітів, компанії, які впроваджують такі передбачувальні системи, фіксують на 40–50 % менше раптових зупинок виробництва. Розумні комп'ютерні програми аналізують різноманітні показники, включаючи попередню продуктивність обладнання, вібраційні патерни та температурні показники, щоб виявити вузли, такі як підшипники, електродвигуни чи навіть гідравлічні системи, які, ймовірно, перебувають у напруженому стані. Ця система попередження дає керівникам виробництва цінний час для планування ремонтів під час запланованих зупинок замість того, щоб вирішувати проблеми в умовах екстреного ремонту.
Сучасні системи автоматизації вбудовують IoT-датчики, які відстежують понад 15 параметрів, включаючи в’язкість мастила та коливання електричного навантаження. Ці безперервні телеметричні дані сприяють ранньому виявленню деградації клапанів компресора, невирівнювання конвеєрних стрічок за допомогою аналізу вібрації та планування заміни сервомоторів роботизованих маніпуляторів — забезпечуючи профілактичне обслуговування та стабільну продуктивність.
Уніфіковані платформи оркестрування даних обробляють до 2,5 мільйона точок даних на добу на виробничій лінії, постачаючи передбачувальні моделі критичними вхідними даними:
| Тип даних | Вплив на надійність |
|---|---|
| Журнали обладнання | Виявляє зразки використання, що впливають на термін служби компонентів |
| Енергетичні метрики | Виявляє руйнування ізоляції двигунів |
| Показники контролю якості | Встановлює взаємозв’язок між дефектами продукції та станом машин |
Галузь переходить від моделі усунення несправностей після їх виникнення до проактивного обслуговування, яке забезпечується цифровими двійниками. Піонери досягають 93% точності усунення несправностей з першого разу, поєднуючи 3D-симуляції обладнання з даними реальних сенсорів, скорочуючи зайві перевірки технічного стану на 34% (Manufacturing Leadership Council 2024).
Кіберфізичні системи (КФС) інтегрують фізичні машини з цифровим інтелектом через вбудовані сенсори та IoT-мережі, забезпечуючи моніторинг у реальному часі та адаптивне керування. Підприємства, що використовують КФС, повідомляють про 18–23% швидше реагування на порушення в ланцюгах поставок. Впровадження обчислень на краю мережі (edge computing) скорочує затримки у прийнятті рішень і підтримує автоматичну корекцію контролю якості без участі людини.
Сучасна автоматизація передбачає ефективну співпрацю людей та систем штучного інтелекту. Ці співпрацюючі роботи, або, як їх ще називають, коботи, оснащені розумними камерами, що дозволяють їм виконувати делікатні завдання безпосередньо поруч зі своїми колегами-людьми. Підприємства відзначають зменшення кількості травм від повторюваних навантажень на третину з того часу, як ці машини почали розподіляти навантаження на виробничих лініях. Деякі компанії навіть використовують помічників на основі штучного інтелекту, які аналізують показники продуктивності минулих періодів, щоб допомогти персоналу визначити оптимальний час для планування виробничих циклів. Це створює доброзичливий цикл, у якому кожен навчається на найкращих практиках, що забезпечує не лише прискорення виконання завдань, але й поступове підвищення безпеки на робочих місцях.
Підйом генеративного штучного інтелекту змінює підхід до проектування процесів, дозволяючи інженерам переглядати сотні, а то й тисячі виробничих сценаріїв всього за кілька хвилин. Наприклад, недавно один автовиробник застосував ці моделі штучного інтелекту, щоб переглянути свої операції зварювання. Після корекції послідовності їм вдалося скоротити споживання енергії приблизно на 12 відсотків. Справжню силу цієї технології забезпечує її здатність працювати разом із інструментами передбачуваного обслуговування. Ці об'єднані системи можуть навіть запропонувати, коли варто модернізувати обладнання, порівнюючи початкові витрати з тим, скільки грошей можна буде заощадити в майбутньому завдяки уникненню несподіваних поломок і безперебійної роботи всього обладнання день за днем.
Понад 65% виробників, як очікується, впровадять нейронні мережі на основі кордонів до 2026 року в рамках переходу до децентралізованого штучного інтелекту. Ці системи дозволяють виявляти дефекти в режимі реального часу, що хмарні рішення просто не можуть забезпечити з точки зору швидкості. З розвитком розумних фабрик, у яких є 5G, у всіх галузях автоматизовані процеси починають більше залежати від алгоритмів, які можуть самостійно регулюватися залежно від матеріалів, що надходять, і змін попиту протягом виробничих циклів. Ця тенденція позначає важливий крок у розвитку виробничих операцій, яким потрібні як стійкість, так і інтелект для відповідності сучасним виробничим вимогам.
Розумні фабрики використовують кіберфізичні системи, щоб дозволити машинам приймати власні рішення, поєднуючи пристрої, підключені до Інтернету, з аналізом на основі штучного інтелекту, зменшуючи людське втручання в виробничі лінії.
Автоматизація виробництва прискорює цифрову трансформацію за рахунок покращення передбачуваного обслуговування та енергоефективності, а також підвищення загального управління виробництвом і зменшення проблем з якістю.
Обчислювальні технології на краю мережі дозволяють обробляти дані в режимі реального часу безпосередньо в місці їхнього виникнення, скорочуючи час затримки та покращуючи швидкість реакції у виробничих умовах.
Кіберфізичні системи поєднують фізичні механізми з цифровим інтелектом для забезпечення моніторингу в режимі реального часу, адаптивного керування та швидшої реакції на порушення в ланцюгах поставок.
Авторське право © 2024 by Shenzhen QIDA electronic CO.,ltd
EN