Inteligentna produkcja (ang. smart manufacturing – SM) polega na zastosowaniu technologii wymagającej maszyn podłączonych do Internetu i pozwalających na monitorowanie procesu produkcyjnego w czasie rzeczywistym. Głównym celem SM jest wskazanie możliwości automatyzacji procesów i wykorzystanie analizy danych do poprawy wydajności.
Wprowadzenie Przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT), sztucznej inteligencji (AI) i edge computing było istotnym czynnikiem przyśpieszającym wzrost i rozwój w wielu branżach na przestrzeni ostatnich 10 lat.
Fabryki stają się, bez wątpienia, bardziej inteligentne, wydajne i ekonomiczne. Przekłada się to na zwiększoną produkcję i zapewnianie doskonałej jakości usług.
Świat według założeń IIoT to taki, w którym inteligentne, połączone urządzenia (rzeczy) działają jako część większego systemu lub systemów, tworząc inteligentne przedsiębiorstwo produkcyjne. „Rzeczy” różnią się poziomem swojej funkcjonalności, począwszy od prostego wykrywania i uruchamiania, poprzez kontrolę, optymalizację, aż po w pełni samodzielne działanie.
John Conway jest wiceprezesem Schneider Electric ds. strategii i partnerstwa.
Tradycyjne procesy produkcyjne rozwinęły się w czasach, gdy produkcja masowa skupiała się na korzyści skali i wykorzystywaniu maszyn. W myśl zasady, że jeśli maszyna w jakimkolwiek momencie była nieaktywna, potencjalnie traciła pieniądze, firmy utrzymywały ją w ciągłej gotowości do pracy.
Chcąc zaspokoić potrzeby klientów, na których koncentrowało się wiele firm, tradycyjne przedsiębiorstwa produkcyjne magazynowały duże zapasy, aby z łatwością realizować wszelkie potencjalne zamówienia, co przekładało się na zwiększone zyski. Kosztem tej metody jest to, że maszyny muszą pracować z określonymi ustawieniami i konfiguracjami tak długo, jak to możliwe, aby koszty produkcji poszczególnych produktów były jak najniższe.
Ten sposób funkcjonowania znany jest jako przetwarzanie batch-and-queue. Metoda produkcji masowej polega na tym, że towary są przetwarzane na jednym etapie procesu produkcyjnego, po którym przechodzą do następnego etapu – niezależnie od tego, czy są potrzebne, czy nie – i tam czekają w kolejce. Jeśli metoda ta nie jest prawidłowo obsługiwana, może to doprowadzić to znacznych wąskich gardeł na każdym etapie produkcji.
Ten tradycyjny sposób produkcji nie jest wydajny z kilku powodów:
Czas konfiguracji maszyny jest zazwyczaj znacznie dłuższy. Proces ustawiania maszyny prowadzi do przestoju, skutkując utratą czasu produkcji. Może to pociągać za sobą ogromne konsekwencje w produkcji masowej.
Jakość jest istotnym czynnikiem każdego procesu produkcyjnego. Przy zastosowaniu tradycyjnej metody produkcji masowej, wadliwe partie produktów nie zostaną zauważone, dopóki nie trafią do kolejnego procesu produkcji. W takim przypadku praca musi być wykonana ponownie, co wiąże się z wykorzystaniem jeszcze większej ilości zasobów oraz kosztami i opóźnieniami.
Inteligentna produkcja ma za zadanie przede wszystkim zautomatyzować wiele procesów i rozwiązać problemy występujące w tradycyjnych metodach. Postrzegana jest jako sposób współpracy umożliwiający pełną integrację systemu produkcyjnego, który może reagować i dostosowywać swoje zasoby w czasie rzeczywistym. Ze względu na stale zmieniające się warunki i wymagania sieci dostaw, inteligentna produkcja jest idealnym rozwiązaniem, które pozwala jednocześnie skupić się na kliencie.
Zadaniem inteligentnej produkcji jest usprawnienie procesu produkcyjnego przy użyciu technologii łączącej maszyny IoT i pozwalającej na monitorowanie procesu produkcyjnego w czasie rzeczywistym. Dzięki inteligentnej produkcji firmy mogą łatwo zorientować się w możliwościach automatyzacji procesów produkcyjnych i wykorzystać dane analityczne do poprawy wydajności.
Wady i zalety inteligentnej produkcji
Inteligentna produkcja niesie ze sobą szereg korzyści, takich jak poprawa efektywności, wzrost produktywności i obniżenie kosztów. W inteligentnej fabryce produktywność jest stale doskonalona, tym samym ciągle zwiększa się zdolność produkcyjna. Jeśli dana maszyna spowalnia produkcję lub pojawia się problem z jakością, w takiej sytuacji inteligentne fabryki sygnalizują problem za pomocą aplikacji AI i opracowują rozwiązanie, które pozwoli go usunąć. Takie rozwiązania oferują znacznie większą elastyczność, niż można sobie wyobrazić.
Kiedy mówimy o zwiększonej wydajności, pierwsze oszczędności pochodzą bezpośrednio ze skróconego czasu przestoju maszyn. Nowoczesne maszyny są zazwyczaj wyposażone w wiele czujników i systemów diagnostycznych, które mogą ostrzegać operatorów o wystąpieniu potencjalnego lub rzeczywistego problemu. Połączenie tego rodzaju maszyn z zaawansowaną technologią AI umożliwia wykrycie problemów, zanim one wystąpią i podjęcie odpowiednich działań. Jest to tak zwana predykcyjna sztuczna inteligencja.
Największą wadą inteligentnej produkcji jest zdecydowanie początkowa inwestycja związana z wdrożeniem inteligentnego systemu. Małe i średnie firmy często nie mogą pozwolić sobie na podjęcie ryzyka związanego z wprowadzaniem nowych technologii, chyba że przewidują długoterminowy wzrost.
O ile firmy są w stanie pokryć początkowe koszty, to największą przeszkodą we wdrażaniu technologii w produkcji jest ich zainstalowanie. Systemy tego typu mogą okazać się bardzo złożone i muszą być precyzyjnie skonfigurowane do potrzeb produkcji. Jeśli system jest źle obsługiwany lub wymaga ciągłego dostrajania, może to prowadzić do utraty części zysków.
Inteligentne przedsiębiorstwo produkcyjne
Chociaż długoterminowy wpływ IIoT jest czasem trudny do przewidzenia, już dziś można stwierdzić, że trzy odmienne środowiska operacyjne będą wyznaczać ramy dla rozwoju inteligentnych przedsiębiorstw produkcyjnych.
Inteligentna kontrola przedsiębiorstwem – technologie IIoT pozwolą na ścisłą integrację inteligentnych połączonych maszyn i środków produkcji z całością przedsiębiorstwa. Ułatwi to bardziej elastyczną i wydajną, a tym samym rentowną produkcję. Inteligentne systemy kontroli przedsiębiorstwem można traktować jako średnio- i długoterminowy trend. Jego wdrażanie jest złożone i wymaga wprowadzenia nowych standardów, by umożliwić zgodność systemów IT i OT.
Zarządzanie wydajnością środków produkcji – stosowanie oszczędnych czujników bezprzewodowych, łatwa łączność z chmurą (w tym WAN) i analiza danych pozwolą na poprawę wydajności środków produkcji. Wspomniane narzędzia pozwalają na łatwe pozyskiwanie danych z terenu i przetwarzanie ich na użyteczne informacje w czasie rzeczywistym. To z kolei przyczyni się do podejmowania lepszych decyzji biznesowych i wybiegających w przyszłość sposobów podejmowania decyzji.
Operatorzy o rozszerzonych możliwościach – pracownicy przyszłości będą korzystać z urządzeń mobilnych, analizy danych, rozszerzonej rzeczywistości i transparentnych połączeń, zwiększając tym samym produktywność. Gwałtowny wzrost liczby osób z pokolenia baby boomers odchodzących na emeryturę spowodował, że na stanowiskach wymagających wykwalifikowanych pracowników jest coraz mniej osób. Nowi, młodsi pracownicy będą potrzebowali informacji dostępnych na wyciągniecie ręki, aby sprostać wymogom pracy. Ponadto informacje te będą musiały być dostarczane w czasie rzeczywistym i w zrozumiałym dla nich formacie. Tym sposobem przedsiębiorstwa ewoluują w kierunku coraz większego skoncentrowania się użytkowniku, a coraz mniejszego na maszynie.
Cyberbezpieczeństwo
Wraz z pojawieniem się IIoT wzrosło zapotrzebowanie na cyberbezpieczeństwo w systemach przemysłowych, zwłaszcza tych, w których znajdują się wrażliwe dane. Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT) jest systemem bardzo złożonym. Ogromną rolę odgrywa w nim bezpieczeństwo, stanowiące nie tylko element oprogramowania, ale także sprzętu i komponentów, z których składają się inteligentne systemy sterowania.
Kluczowe znaczenie dla rozwoju IIoT będzie miało również zatwierdzanie standardów bezpieczeństwa wraz z certyfikacją. Pozwoli to na zagwarantowanie bezpieczeństwa nie tylko pojedynczych części, ale także zintegrowanie go z całym systemem.
Wprowadzenie certyfikacji oznacza, że pewne elementy systemu staną się jego krytycznymi komponentami. Komponenty te będę połączone przez specjalistów, by działać w obrębie bezpiecznego systemu.
Komponenty technologiczne napędzające transformację IIoT
IIoT zaciera granice między komponentami fizycznymi i wirtualnymi. Pozwala to na bardziej elastyczne modele dostępu do procesów i danych o maszynach – omijając tradycyjne struktury automatyzacji i zapewniając dostęp do bardziej przyjaznych dla użytkownika, mobilnych systemów opartych na standardach Internetu Rzeczy.
Pozyskiwanie danych jest istotnym elementem IIoT. Jednak aby producenci mogli osiągnąć jego pełen potencjał, należy uwzględnić również inne aspekty:
- edge computing, czyli przetwarzanie brzegowe, służące zbieraniu danych, wyświetlaniu istotnych informacji i przekazywaniu danych do chmury do bardziej zaawansowanej analizy;
- aplikacje i usługi do analizy danych;
- otwarte standardy pozwalające na bardziej ujednolicone podejście do połączonych urządzeń różnych producentów;
- inteligentne urządzenia gotowe do IIoT będą wyposażone w zaawansowany system czujników, który może generować dane w pierwszym etapie analizy danych, zmniejszając obciążenie obliczeniowe w dalszej części linii.
Projektowanie inteligentnych, połączonych urządzeń dla IIoT wymaga zastosowania wbudowanych technologii internetowych, takich jak Wi-Fi, Ethernet i usługi sieciowe. Rozwój branży IIoT bez tego rodzaju technologii, stanowiących podstawę specyfikacji inteligentnych urządzeń, nie byłby możliwy.
Brama brzegowa będzie zbierać dane z różnych źródeł i dostarczać je do właściwych osób w czasie rzeczywistym. Systemy IIoT nie mogą istnieć bez edge computing. Przetwarzanie brzegowe może przetwarzać dane i dostarczać je do operatora w hali produkcyjnej w czasie rzeczywistym, zanim zostaną one przesłane na chmurę do dalszej analizy.
Ułatwia ono także świadczenie usług wartości dodanej bez względu na wykorzystywany system zarządzania. Brama brzegowa zapewnia wysoki poziom wydajności i łączności, spełniając krytyczne potrzeby platformy IIoT.
Kluczowym warunkiem osiągnięcia przez użytkowników końcowych wydajności biznesowej obiecanej przez IIoT są aplikacje i usługi cyfrowe. Proste zbieranie danych musi być rozszerzone o ich analizę, która dostarcza cennych dla biznesu informacji. Do takich aplikacji i usług należą między innymi:
- optymalizacja instalacji;
- zarządzanie środkami produkcji i ich ochrona;
- monitorowanie stanu technicznego;
- aplikacje rzeczywistości rozszerzonej i obliczenia wskaźnika OEE.
rekomendowane produkty
Programowalne sterowniki logiczne, TM22, Schneider Electric
Moduły we/wy, TM22, Schneider Electric
Sources:
