Az intelligens gyártás (SM) olyan technológiai megközelítés, amely az internetre csatlakoztatott gépeket igényel a gyártási folyamat valós idejű nyomon követéséhez. Az SM fő célja, hogy azonosítsa a műveletek automatizálásának lehetőségeit, és az adatelemzés segítségével javítsa a teljesítményt.
Az Ipari dolgok internete (IIoT), a mesterséges intelligencia (MI) és az Edge computing hozzáadása az elmúlt tíz évben számos feldolgozóipari ágazat növekedésének és bővülésének felgyorsulásában jelentős szerepet játszott.
A gyárak kétségtelenül egyre intelligensebbek, hatékonyabbak és költséghatékonyabbak. Ez a gyártási kapacitás növelését és az ügyfelek kiváló kiszolgálását eredményezi.
Az IIoT víziója szerint az intelligens összekapcsolt eszközök (dolgok) egy nagyobb rendszer vagy rendszerek rendszereinek részeként működnek, amelyek az intelligens gyártóvállalatot alkotják. A „dolgok” különböző szintű intelligens funkciókkal rendelkeznek, az egyszerű érzékeléstől és működtetéstől kezdve a vezérlésen, optimalizáláson át a teljes autonóm működésig.
John Conway a Schneider Electric stratégiai és partnerségi alelnöke
A hagyományos gyártási folyamatok akkor alakultak ki, amikor a tömegtermelés a méretgazdaságosságra és a gépkihasználásra összpontosított. Ennek az volt az alapgondolata, hogy ha egy gép bármelyik pillanatban üresen állt, az potenciális veszteséget jelentett, ezért a vállalatok folyamatosan működtették a gépeket.
A vevői elégedettség elérése érdekében, amely sok vállalat számára a fő hangsúlyt jelentette, a hagyományos gyártó vállalatok kiterjedt készleteket bocsátottak rendelkezésre, hogy minden lehetséges megrendelést könnyedén teljesíteni tudjanak, ami a nyereség növekedését eredményezte. Ennek a módszernek az a következménye, hogy ezeknek a vállalatoknak a lehető legtovább kell működtetniük a gépeiket meghatározott beállításokkal és konfigurációkkal, hogy csökkentsék a termékek előállítási költségeit.
Ezt a műveleti stílust „kötegelt és sorba állított” feldolgozásnak nevezik. A tömegtermelés gyártási megközelítése az, amikor az árukat a gyártási folyamat egyik szakaszában feldolgozzák, és a következő szakaszba továbbítják, függetlenül attól, hogy szükség van-e rájuk vagy sem. Az áruk ekkor sorban várakoznak. Ez a módszer, ha nem megfelelően kezelik, szűk keresztmetszeteket okozhat a gyártás bármely szakaszában.
A gyártás hagyományos megközelítése több okból sem túl hatékony, például:
A gépek beállítási ideje jellemzően sokkal hosszabb. A gépek beállítása végső soron gépleálláshoz vezet, ami termelési időveszteséget eredményez, ami a tömegtermelésben óriási következményekkel járhat.
A minőség minden gyártási folyamatban jelentős tényező lesz. A hagyományos tömeggyártási módszerrel a minőségi problémákkal küzdő tételek csak a következő folyamat során válnak észrevehetővé. A munkát ezután újra el kell végezni, ami további erőforrásokat köt le, és költségekkel, késedelmekkel jár.
Az intelligens gyártás elsősorban a folyamatok nagy részének automatizálására és a hagyományos módszerekkel kapcsolatos problémák kezelésére szolgál. Ez egy olyan együttműködő módszernek tekinthető, amely lehetővé teszi egy olyan gyártórendszer teljes körű integrációját, amely valós időben képes reagálni és adaptálni erőforrásait. A folyamatosan változó körülmények és a gyárral szemben az ellátási hálózatban támasztott követelmények miatt az intelligens gyártás az ideális megoldás. Eközben az ügyfél áll a középpontban.
Az intelligens gyártás célja a gyártási folyamat javítása olyan technológia-alapú megközelítéssel, amely az IoT-gépeket kombinálja a gyártási folyamat valós idejű nyomon követésére. Az intelligens gyártás lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy azonosítsák a gyártási folyamatok automatizálásának lehetőségeit, és adatelemzéssel javítsák a teljesítményt.
Az intelligens gyártás előnyei és hátrányai
Az intelligens gyártás számos előnnyel jár, mint például a jobb hatékonyság, a nagyobb termelékenység vagy az általános költségmegtakarítás. Egy intelligens gyárban a termelékenység folyamatosan javul, növelve a termelési kapacitást. Tegyük fel, hogy egy adott gép lassítja a termelést, vagy minőségi probléma merül fel. Ebben az esetben az intelligens gyárak a mesterséges intelligenciát alkalmazó szoftverrendszerek segítségével kiemelik a problémát, és megoldást dolgoznak ki rá. Az ilyen típusú rendszerek minden elképzelhetőnél nagyobb rugalmasságot kínálnak.
Amikor a hatékonyság javulásáról beszélünk, a kezdeti megtakarítások közvetlenül a gépek állásidejének csökkenéséből származnak. A modern gépek általában számos érzékelővel és diagnosztikával rendelkeznek, amelyek figyelmeztethetik a kezelőket, ha probléma vagy potenciális probléma merül fel. Ha ezeket a gépeket fejlett mesterséges intelligencia technológiával kombinálják, akkor még azelőtt rávilágíthatnak a problémákra, mielőtt azok bekövetkeznének, így megtehetik a megfelelő lépéseket. Ez az úgynevezett prediktív mesterséges intelligencia.
Az intelligens gyártás legnagyobb hátránya messze az intelligens rendszer bevezetésének kezdeti beruházása. Néhány kis- és középvállalkozás nem vállalhatja a technológia bevezetésének kockázatát, hacsak nem áll fenn hosszú távú növekedés.
Ha a vállalatok le tudják küzdeni a kezdeti költségeket, akkor a technológia gyártáson belüli bevezetésének legnagyobb akadálya a telepítés. Az ilyen típusú rendszerek nagyon összetettek lehetnek, és a gyártás igényeinek megfelelően kell őket finomhangolni. Ha a rendszer rosszul működik, vagy folyamatos finomhangolást igényel, akkor ez potenciálisan csökkentheti a nyereséget.
Intelligens gyártási vállalkozás
Bár az IIoT hosszú távú hatásait időnként nehéz megjósolni, három különböző működési környezet fogja meghatározni az intelligens gyártóvállalat kialakulásának színterét.
Intelligens vállalati irányítás – Az IIoT-technológiák lehetővé teszik az intelligens, összekapcsolt gépek és az intelligens, összekapcsolt gyártási eszközök szoros integrációját a szélesebb értelemben vett vállalattal. Ez elősegíti a rugalmasabb és hatékonyabb, és ezáltal jövedelmezőbb gyártást. Az intelligens vállalati irányítás közép- és hosszú távú trendnek tekinthető. A megvalósítás összetett, és új szabványokat igényel az IT- és OT-rendszerek konvergenciájának lehetővé tételéhez.
Eszközök teljesítményének kezelése – A költséghatékony vezeték nélküli érzékelők, az egyszerű felhőcsatlakozás (beleértve a WAN-t is) és az adatelemzés javítja az eszközök teljesítményét. Ezek az eszközök lehetővé teszik, hogy az adatokat könnyen összegyűjtsék a terepről, és valós időben alakítsák át használható információkká. Ez jobb üzleti döntéseket és előremutató döntéshozatali folyamatokat eredményez.
Bővített operátorok – A jövő alkalmazottai mobileszközöket, adatelemzéseket, kiterjesztett valóságot és átlátható kapcsolódási lehetőségeket használnak majd a termelékenység növelése érdekében. Mivel a baby-boom generáció gyors ütemű nyugdíjba vonulása miatt egyre kevesebb szakképzett munkaerő marad az alapműveletekben, a fiatalabb dolgozóknak rendelkezésre álló információkra lesz szükségük. Ezeket az információkat a számukra ismerős, valós idejű formátumban fogják átadni. Így az üzem egyre inkább felhasználó- és kevésbé gépközpontúvá válik.
Kiberbiztonság
Az IIoT megjelenése felgyorsítja a kiberbiztonság iránti igényt az ipari rendszerekben, különösen ott, ahol érzékeny adatok vannak. Az IIoT összetettsége miatt ez azt jelenti, hogy a biztonságnak nem csak a szoftver szintjén, hanem az intelligens vezérlőrendszereket alkotó hardverbe és alkatrészekbe épített funkciónak kell lennie.
Az IIoT növekedése szempontjából a tanúsítással járó biztonsági szabványok jóváhagyása is létfontosságú lesz. Ez biztosítja, hogy a biztonság ne csak az egyes részekre vonatkozzon, hanem egy sokkal kiterjedtebb rendszerbe integrálódjon.
A tanúsítás elfogadása azt jelenti, hogy a rendszer bizonyos elemei végső soron kritikus elemek lesznek. A komponenseket biztonsági szakértők fogják biztonságosan kombinálni és biztonságos rendszerben működtetni.
Az IIoT átalakulását vezető technológiai összetevők
Az IIoT halványabbá teszi a fizikai és virtuális komponensek közötti határokat. Ez lehetővé teszi a folyamatokhoz és a gépi adatokhoz való hozzáférés rugalmasabb modelljeit – megkerülve a hagyományos automatizálási architektúrákat, és hozzáférést szerezve az IoT-szabványokon alapuló, felhasználóbarátabb, mobil rendszerekhez.
Bár az adatgyűjtés az IIoT egyik alapvető szempontja, ez az egyetlen szempont önmagában nem teszi lehetővé, hogy a gyártók teljes mértékben kihasználják az IIoT rendszerekben rejlő lehetőségeket. Az IIoT egyéb összetevőit is figyelembe kell venni:
- A peremhálózati számítástechnika segítségével adatok gyűjthetők, releváns információk jeleníthetők meg és az adatok továbbíthatók a felhőbe a fejlettebb elemzések érdekében
- Alkalmazás és szolgáltatások az adatok elemzésére.
- Nyílt szabványok a különböző gyártók csatlakoztatott eszközeinek egységesebb megközelítése érdekében
- Az IIoT-kompatibilis intelligens eszközök olyan fejlett érzékelőrendszerrel rendelkeznek, amely az adatelemzés első pontján képes adatokat létrehozni, csökkentve a további számítási terhelést.
Az intelligens, csatlakoztatott eszközök IIoT rendszerhez való tervezése olyan internetes technológiákat igényel, mint a Wi-Fi, az Ethernet vagy a webes szolgáltatások. Az intelligens eszközök alapspecifikációjába beépített ilyen technológiák nélkül az iparág nem tudna növekedni.
Az edge gateway különböző forrásokból gyűjti az adatokat, és valós idejű információkat szolgáltat a megfelelő embereknek a megfelelő időben. A peremhálózati számítástechnika létfontosságú egy IIoT-rendszerben. Az adatokat valós időben tudja eljuttatni és feldolgozni a felhasználónak a gyárban, mielőtt azokat további elemzésre a felhőrendszerbe küldenék.
Emellett megkönnyíti a vezérlőrendszertől független értéknövelt szolgáltatások biztosítását is. Az edge gateway magas szintű teljesítményt és csatlakoztathatóságot biztosít az IIoT platform kritikus igényeinek kielégítésére.
A digitális alkalmazások és szolgáltatások kulcsfontosságúak ahhoz, hogy a végfelhasználók elérjék az IIoT által ígért üzleti teljesítményt. Az egyszerű adatgyűjtést ki kell terjeszteni olyan elemzésekre, amelyek értékes üzleti információkat szolgáltatnak. Ilyen alkalmazások és szolgáltatások például:
- A telepítés optimalizálása.
- Vagyonkezelés és -védelem.
- Állapotalapú felügyelet.
- Kiterjesztett valóság alkalmazások és OEE-számítás.
Ajánlott termékek
Programozható logikai vezérlők, TM22, Schneider Electric
I/O-modulok, TM22, Schneider Electric
Források:
