Sanoat avtomatizatsiyasi nima uchun zamonaviy ishlab chiqarish uchun muhim?

Aqlli ishlab chiqarishda sanoat avtomatizatsiyasining rivojlanishi

Sanoat avtomatizatsiyasining o'sishi va uning ishlab chiqarish samaradorligiga ta'siri

2015-yildan boshlab sanoatda avtomatlashtirish McKinsey 2025-yilgi hisobotiga ko'ra, butun dunyo bo'ylab ishlab chiqarish samaradoriligini taxminan 47% ga oshirgan. Aqlli zavodlar esa o'sha paytdagi an'anaviy zavodlarga qaraganda ishlab chiqarish tsiklini taxminan 30% tezroq amalga oshirmoqda. Kompaniyalar takrorlanuvchi ishlarda xatoliklarni kamaytirish uchun robotlar va PLC (dasturlanuvchi mantiqiy nazoratchilar) bilan jihozlangan. Ushbu tizimlarning aniqlik darajasi ajoyib – ba'zan plus yoki minus 0,001 millimetrga yetadi. Avtomobillar montaj liniyasiga misol keltiraylik. Avtomatlashtirilgan payvandlash tizimlariga o'tganlar endi taxminan 99,8% aniqlik darajasiga erishmoqda. Bu narsa keyinchalik narsalarni tuzatish uchun sarf bo'ladigan vaqtni kamaytiradi, Ponemon Institutining 2023-yilgi ma'lumotlariga ko'ra, zavod mudirlari yillik o'rtacha 740 ming AQSH dollari miqdorida qayta ishlash xarajatlarini tejaydi. Barcha bu ma'lumotlar juda aniq narsaga ishora qilmoqda. Ishlab chiqaruvchilar ushbu texnologiyalarni qo'llab-quvvatlashda davom etayotganda, ular tabiiy ravishda operatsiyalarni kengaytirish va barcha sohalarda resurslardan samarali foydalanishga qaratilgan Sanoat 4.0 standartlariga o'tish arafasida.

Sanoat sohasida raqamlashtirish va Sanoat 4.0 chora-tadbirlari

PwC ning 2024-yilgi so'nggi hisobotiga ko'ra, zamonaviy motor sozlash tizimlari Internet of Things orqali ulanganligi sababli fabrikalar sanoatda 4.0ga o'tish bilan birga energiya samaradorligini taxminan 19% ga oshirgan. Hozirgi kunda zamonaviy ishlab chiqarish korxonalarining aksariyati bulutli hisoblashga tayanmoqda va taxminan har uchdan ikkita ta'minot zanjiri sinxron ma'lumotlar oqimidan foydalanmoqda. Bu esa materiallarning yetishmovchiligi yoki mijoz talablari keskin oshib ketganda menejerlarning haftalik hisobotlarni kutishga vaqti ketmasdan tezda javob berishini anglatadi. O'ttgan yili nashr etilgan tadqiqot ham qiziq natijalarni ko'rsatdi: raqamli ikkilamchi texnologiyalardan foydalana boshlagan kompaniyalar ishlab chiqarish liniyasidagi muammolarni avval virtual tarzda sinovdan o'tkazishlari tufayli jismoniy modellar yaratish uchun pul sarflamasdan prototip xarajatlarini taxminan uchdan bir qismiga qisqartirdi. Barcha ushbu rivojlanishlar sanoatda avtomatlashtirishning keng miqyosda tarqalishini rag'batlantirmoqda, bu borada tahlilchilar kelasi yillarda yuz beradigan kengayishni bashorat qilmoqda. Sanoat 4.0 qabul qilinish darajasi bo'yicha so'nggi bashoratlarga ko'ra, global bozor qiymati allaqachon trillion dollarlarni tashkil etmoqda.

Sanoatning 4.0 ta'siri ishlab chiqarish avtomatlashtirishiga ta'siri

Sanoat 4.0 ning kiberfizik tizimlar va sun'iy intellekt bilan birlashuvi 2024-yildagi Deloitte so'nggi hisobotiga ko'ra yarimo'tkazgichlar ishlab chiqarishda kutish shudagi zavodlarni to'xtatishni 41% ga kamaytirayotgan. Hozirgi kunda zamonaviy zavodlar aksariyat qismi chekka hisoblash qurilmalariga tayanadi, barcha sensor ma'lumotlarining taxminan uchdan ikki qismi boshqa joylarga yuborilmasdan to'g'ridan-to'g'ri manbadan qayta ishlanadi. Mahalliy qayta ishlash ishlab chiqarish jarayonida mahsulot sifatini tekshirishda javob vaqtini bir millisekunddan kam qilib qisqartiradi. Sanoat interneti chekka qurilmalarini qabul qilgan yarimo'tkazgichlar ishlab chiqaruvchilari odatda mahsulotdagi nuqsonlar darajasini 22% ga kamaytiradi. Endi aqlli mashinalar bir vaqtning o'zida bir nechta omillarni tahlil qilish imkonini beradi: harorat tebranishlari, bosim o'zgarishlari va jihoz vibratsiyalari haqida real vaqtda bir-biri bilan tekshiriladi. Bu turli texnik yangiliklar birgalikda ishlashda davom etgani sari, biz ishlab chiqarish modellariga asos solmoqdamiz, ular belgilangan jadvalga qaraganda haqiqiy talabga qarab avtomatik ravishda sozlanadi, bu bugungi kunda tez rivojlanayotgan ishlab chiqarish sohasida raqobatbardosh bo'lish uchun muhim vosita bo'lib xizmat qilmoqda.

Sanoat avtomatlashtirishni quvvatlovchi asosiy texnologiyalar

Sanoat Interneti narsalari (IIoT) kengaytirish va haqiqiy vaqtda nazorat qilish

Sanoat Interneti narsalari (IIoT) tufayli ishlab chiqarish bo'yicha ko'rish qobiliyati keskin o'zgargan. Eng so'nggi ma'lumotlarga ko'ra, ishlab chiqarish korxonalarida 2020-yilga qaraganda taxminan 127% ga ortiq elektr jihozlari mavjud. Ularni bugungi zamonaviy tizimlari sensorlar hisobiga boshqariladi va bu mexanik muammolarni oldingi qo'lda tekshirishga qaraganda taxminan 60% tezroq hal etish imkonini beruvchi jihozlar holatini haqiqiy vaqtda kuzatish imkonini beradi. Bu haqda o'tgan yili Future Market Insights tomonidan taqdim etilgan hisobotda aytib o'tilgan. Avtomobil ishlab chiqaruvchilari ham hamda shu foydani ko'rip bermoqda. IIoT yechimlarini joriy qilgan korxonalar uzluksiz operatsiyalar davomida jarayonlarni kuzatish imkoniyatiga ega bo'lib, natijada ishlab chiqarish liniyalari samaradorligi taxminan 22% yaxshilanishini aytish mumkin. Bu esa 2024-yilgi Sanoat avtomatlashtirish to'g'risidagi so'nggi hisobotda alohida ta'kidlangan.

Avtomatlashtirilgan tizimlarda haqiqiy vaqtda qaror qabul qilish uchun chegaraviy hisoblash

Chegara hisoblashi ma'lumotlarni mahalliy ravishda qayta ishlash orqali bulutga bo'lgan bog'liqlikni yo'q qiladi va muhim dasturlarda qaror qabul qilish kechikishini 10 millisekunddan kamaytiradi. Xavfsizlik tizimlari va aniq robototexnika uchun ongli javob berish yuqori tezlikdagi operatsiyalarda xatoliklarni oldini olishda muhim ahamiyatga ega.

Simulyatsiya va jarayonlarni optimallashtirish uchun raqamli ikkilik qabul qilish

Raqamli ikkita ishlab chiqarish jarayonlarini jismoniy joriy etishdan oldin simulyatsiya qilish uchun foydalanilganda yetakchi ishlab chiqaruvchilar loyihalashdagi nuqsonlarning 35% kamayishini aytishadi. Bu virtual modellar muhandislarning uskunalar konfiguratsiyasini va ish oqimini sozlashni xavfsiz tarzda sinovdan o'tkazish imkonini beradi, murakkab ishlab chiqarish muhitida optimallashtirish tsiklini haftalardan kunlarga qisqartiradi.

Ishlab chiqarishda sun'iy intellekt va aqlli robotlar

Sanoat avtomatlashtirishida sun'iy intellekt va mashina o'rganishining roli

Sun'iy intellekt (AI) va mashinaviy o'qish (ML) sanoatda operatsiyalarni avtomatlashtirish usulini o'zgartirmoqda. Bu aqlli tizimlar zavod sensorlaridan, xavfsizlik kamerolaridan hamda zavod hududidagi barcha ulangan qurilmalardan kelayotgan turli xil ma'lumotlarni tahlil qilish imkonini beradi. Sanoatda robototexnika tomonidan o'ttiz yil oldin nashr etilgan hisobotga ko'ra, AI asosidagi robotlardan foydalanayotgan zavodlarda ishlab chiqarish jarayonlarida xatolar soni o'rtacha 18% kamaygan, shuningdek, ish oqimlari avtomobil yig'ish va elektronika montaj zavodlarida 35% tezroq tashkil etilgan. Bu tizimlarning qiziq tomoni shundaki, ular bir marta ishga tushirilgandan keyin materiallarni samarali tarzda tashish, energiya iste'molini boshqarish kabi vazifalarni o'z-o'zidan sozlash imkonini beradi va doimiy nazorat talab qilinmaydi.

Sun'iy intellekt yordamida sifat nazorati va nuqsonlarni aniqlash

Bugungi kunda chuqur o'rganish texnologiyasida ishlayotgan eng so'nggi ko'rinish tizimlari tez harakatlanuvchi ishlab chiqarish liniyalari bo'yicha nuqsonlarni aniqlashda taxminan 99,7% aniqlikka erishmoqda. Bu esa eski usullar bilan olingan taxminan 92% dan sezilarli sakrashdir. Masalan, katta avtomashina qismlari ishlab chiqaruvchilardan biri sun'iy intellektga asoslangan tekshirish vositalarini joriy qilgandan keyin chiqindilarni 22% ga kamaytirgan. Bu vositalar liniya hali ham harakatda bo'lganda bir vaqtning o'zida 500 dan ortiq sifat omillarini tekshiradi. Aniqlikni oshirish materiallarning befoyda ketishini keskin kamaytiradi va hozirda hamma uchun qat'iy sanoat me'yoriyatlariga rioya qilishga yordam beradi.

Inson-mashina ishlab chiqarish jarayonlarini boshqarishda hamkorlik qiluvchi robotlar (kobotlar)

So'nggi birlashgan robotlar kuch his qiluvchi sensorlar va foydalanish oson bo'lgan interfeyslar bilan jihozlangan bo'lib, allaqachon g'ibrid ishlab chiqarish joylarida takrorlanuvchi yig'ish ishlarining taxminan 30 foizini bajarayapti. Tez orada, ya'ni 15 daqiqadan keyin fabrika xodimlari oddiy ekran menusi orqali bu mashinalarni sozlashlari mumkin, bu esa kompaniyalarning boshqa mahsulot modellariga o'tish zaruriyatida tezda moslashish imkonini beradi. O'tgan yili nashr etilgan ayrim tadqiqotlarga ko'ra, bir aviatsiya qismlarini ishlab chiqaruvchi fabrikada stantsiyalarni sozlash vaqtini cobotlarni joriy qilgandan keyin taxminan yarmiga qisqartirishgan. Har bir tejangan daqiqa esa moliyaviy jihatdan ham hisobga olinadigan foyda berayotgani sababli, kosmik sanoat ushbu texnologiyani qabul qilishda juda tezkor.

Ishlab chiqarish moslanuvchanligi uchun aqlli robotlar va moslashuvchan avtomatlashtirish

Sun'iy intellekt yordamida ishlaydigan robot hujayralari ishlab chiqarish jarayonini 27 foiz tezlashtirmoqda. Journal of Advanced Robotics jurnalida chop etilgan tadqiqotlarga ko'ra, bu zamonaviy tizimlar turli xil materiallar yoki eskirgan qismlar bilan ishlashda o'z-o'zidan o'zlarining sozlamalarini o'zgartirishi mumkin, shuning uchun zavodlar kunlar davomida to'xtovsiz ishlagan bo'lsa ham, to Qo'shimcha darajada kompyuterlashtirish bilan ishlab chiqaruvchilar juda kuchli narsani olishadi: mijozlar rejalashtirilgan yangilanishlarni kutish o'rniga, hozirda nima xohlashlariga qarab darhol o'zgarishlar kiritish qobiliyati.

Tahminotli texnik xizmat ko'rsatish va operatsion ishonchlilik

Sensor tahlillari orqali prognozlashtirish xizmati va ishdan chiqish vaqtini qisqartirish

Hozirgi kunda aksariyat sanoat avtomatlashtirish tizimlari sensorlardan olingan ma'lumotlardan foydalangan holda mashinalarning ishdan chiqishini 9 dan hatto 12 oygacha oldindan aniqlash uchun foydalanadi. McKinseyning o'ttgan yili tayyorlagan hisobotiga ko'ra, bunday bashorat qilish asosida amalga oshiriladigan texnik xizmat ko'rsatish kutishsiz ishlab turgan holatlarni 30 dan 40% gacha kamaytiradi. Zavodlar ushbu aqlli tebranish sensorlarini va termal kamerani uskunalarga o'rnatganda, ularni erta bosqichda aniqlash mumkin bo'ladi. Ba'zi zavodlar qismlar haqiqatan ham ishdan chiqishidan oldin kamchiliklarni aniqlashda taxminan 90% aniqlik darajasiga erishgan. Buning asosiy maqsadi ishlab chiqarish vaqtining yo'qotilishidan tejalash va mashinalarning xizmat muddatini uzaytirishdir. Mashinasozlik yoki elektronika montaj liniyalari kabi tez rivojlanayotgan sohalarda ishlovchi kompaniyalar uchun muammolarni oldindan bashorat qilish orqali ularni keyinroq hal etish o'rniga, raqobatbardosh bo'lib qolish yoki qolganlaridan orqada qolish o'rtasidagi farqni aniqlaydi.

Temir yo'l infrastrukturasida bashorat qilish asosida texnik xizmat ko'rsatish strategiyalari bo'yicha 2023-yilgi tahlil shuni ko'rsatadiki, zavodlar holatni kuzatish yechimlaridan foydalanmoqda:

• Ta'mirlash xarajatlarini 25% gacha kamaytiring
• Ishlab chiqarish vaqti 98,5% ni tashkil qilsin
• Zaxira qismlar zaxirasini 18% gacha kamaytiring

Misol: Avtomobil zavodida yiliga 2 million AQSH dollari tejash uchun oldindan aytib beruvchi ta'mirlash

Avtomobil sanoati bo'yicha birinchi darajali yetkazib beruvchi 87 ta preslovchi presslar uchun sun'iy intellektga asoslangan akustik tahlilni joriy qildi, odamning tekshiruvchilari uchun ko'rinmas yig'ilishlarni aniqlab berdi. Bunday qilish orqali:

• 2024-yilning birinchi kvartalida 14 ta ishlab chiqarish liniyasini to'xtatishni oldini olindi
• Dastlabki nuqsonlarni aniqlash orqali kafolat talablari 470 ming AQSH dollarga qisqardi
• Yiliga 1,2 million AQSH dollari miqdorida sof talablarni qilmaslik orqali tejaldi

Zavodning ta'mirlash guruhiga endi ularning tahlil asboblaridan kelib chiqadigan haqiqiy vaqtda aniqlangan muhim ballar asosida ta'mirlash ishlarini amalga oshirishga qaror qildi, sanoat avtomatlashtirish esa jihozlarning paydo bo'layotgan muammolarini hal etishni 25% tezlashtirishini ko'rsatdi (Deloitte 2024).

Sanoat avtomatlashtirish orqali barqarorlik va energiya samaradorligi

Sustainablelik va karbon emaslik maqsadlari avtomatlashtirish hamda dvigatellar samaradoriligini oshirishga olib kelmoqda

Sanoatda avtomatlashtirish ishlab chiqaruvchilarning gapirib turgan barqarorlik maqsadlariga erishish uchun muhim ahamiyat kasb etmoqda. Hozirgi kunda kompaniyalarning taxminan uchdan ikki qismi karbon chiqindilarini kamaytirish maqsadida energiya tejovchi dvigatellarga e'tibor qaratmoqda. Aqlli sensorlar mos ravishda adaptiv boshqaruv tizimlari bilan birgalikda energiya foydalanishni sozlashda hamkorlik qiladi, oddiy ish faoliyatida foydasiz o'tirib ketgan mashinalarni taxminan yarmiga qisqartiradi. Bu esa energiya talablarining eng yuqori darajasida bo'lgan metallarni shakllantirish yoki kimyoviy zavodlarni boshqarish kabi qiyin ishlab chiqarish sohalarida yutqazilgan elektr energiyasini kamaytirish maqsadida katta miqyosli iqlim choralari nuqtai nazaridan mantiqiydir.

Jarayon samaradorligini oshirish orqali atrof-muhitning izi kamaytirilmoqda

Avtomatlashtirilgan tizimlarning atrof-muhit uchun foydasi ular yopiq konturda materiallarni qayta ishlashda va shunchalik aniq ishlab chiqarishda namoyon bo'lganda kuchga kiradi. Mashina ko'rinishi bilan boshqariladigan robotlar noqulaylik darajasini deyarli nolga tushirishi mumkin, bu esa zavodlar uchun ishlatiladigan 19 dan 28 foizgacha bo'lgan qishloq xo'jaligi materiallarini tejashni anglatadi. Resurslarni taqsimlash uchun aqlli AI modellarini qo'llash bilan juftlab qo'yilganda ishlab chiqaruvchilar suvni ham kamroq ishlatishadi. O'rtacha hajmdagi korxona yiliga taxminan 1,2 million litr suv tejashi hamda ishlab chiqarish tezligi yoki chiqarish darajasini qurshinsiz ham mumkin. Bu tejashlar avtomatlashtirish texnologiyasiga sarmoya kiritayotgan kompaniyalar uchun atrof-muhit va iqtisodiy jihatdan haqiqiy farq yaratadi.

Ko'p so'raladigan savollar

Sanoat avtomatlashtirish ishlab chiqarishda qanday afzalliklar beradi?

Sanoatda avtomatlashtirish aniqroq natijalar beradi, qayta ishlash xarajatlarini kamaytiradi, ishlab chiqarish tezligini oshiradi va xatolik darajasini kamaytiradi. Shuningdek, u energiya tejaligini oshiradi hamda resurslarni optimallashtirish orqali atrof-muhitga ham ijobiy ta'sir qiladi.

Raqamli ikkilik (digital twin) texnologiyasi ishlab chiqarish jarayonlarini qanday optimallashtiradi?

Raqamli ikkiliklar ishlab chiqaruvchilarga ishlab chiqarish jarayonlarini sinovdan o'tkazish va virtual muhitda jihoz konfiguratsiyalarini sinash imkonini beradi, bu esa dizayn kamchiliklarini kamaytiradi, vaqtni tejaydi hamda jismoniy prototiplash bilan bog'liq xarajatlarni kamaytiradi.

Fabrika avtomatlashtirishda AI va mashin o'qishining roli qanday?

Sun'iy intellekt (AI) va mashin o'qish orqali avtomatlashtirish ishlab berish jarayonlarini tashkil qilish, xatolarni kamaytirish hamda elektr energiyasidan foydalanishni optimallashtirish imkonini beradi. Shuningdek, bu intellektual robotlarga materiallar hamda ishlab chiqarishdagi o'zgarishlarga tezroq moslashish imkonini beradi.