Smart tillverkning (Smart manufacturing, SM) är en teknikmetod som kräver internetanslutna maskiner för att övervaka produktionsprocessen i realtid. Huvudsyftet med SM är att identifiera möjligheter för att automatisera verksamheten genomgående och använda dataanalys för att förbättra prestanda.
Tillägget av industriella sakernas internet (IIoT), artificiell intelligens (AI) och Edge computing har varit en betydande faktor för att påskynda tillväxten och expansionen i många tillverkningsindustrier under de senaste tio åren.
Fabriker blir utan tvekan mer intelligenta, effektivare, kostnadseffektiva. Detta resulterar i ökad tillverkningskapacitet och leverans av utmärkt service till kund.
IIoT-visionen i världen är där smarta anslutna tillgångar (saker) fungerar som en del av ett större system, eller system av system som utgör det smarta tillverkningsföretaget. ”Sakerna” har olika nivåer av intelligent funktionalitet, allt från enkel avkänning och manövrering, till kontroll, optimering och full autonom drift.
John Conway är Schneider Electrics VP för strategi och partnerskap
Traditionella tillverkningsprocesser utvecklades när massproduktion fokuserade på skalfördelar och maskinanvändning. Tanken bakom detta var att om en maskin var ledig någon gång, skulle det potentiellt förlora pengar, så företag höll dem igång kontinuerligt.
För att nå nöjda kunder som var kärnfokus för många företag, höll traditionella tillverkningsföretag omfattande lagerhållning för att enkelt uppfylla eventuella ordrar, vilket resulterade i ökade vinster. Konsekvensen av denna metod är att dessa företag måste hålla sina maskiner igång med specifika inställningar och konfigurationer så länge som möjligt för att minska kostnaderna för varje tillverkad del.
Detta driftsätt är känt som “batch-and-queue processing”. Detta sätt av massproduktionstillverkning är där varorna bearbetas i ett skede av tillverkningsprocessen och flyttas till nästa steg, oavsett om det behövs eller inte, och väntar i kö. Denna metod, om den inte hanteras korrekt, kan orsaka betydande flaskhalsar i alla tillverkningsstadier.
Detta traditionella tillvägagångssätt för tillverkning är inte särskilt effektivt av flera skäl, till exempel:
Tiden för maskininställning är vanligtvis avsevärt längre. Att ställa in en maskin kommer i slutändan att leda till driftstopp, vilket leder till förlorad produktionstid, vilket kan få stora konsekvenser vid massproduktion.
Kvalitet kommer att vara en viktig faktor i alla tillverkningsprocesser. Med den traditionella massproducerande metoden kommer flera kvalitetsproblem inte att märkas förrän de når nästföljande process. Arbetet måste sedan göras om, vilket binder ytterligare resurser och medför kostnader och förseningar.
mart tillverkning är främst utformad för att automatisera många processer och hantera dessa frågor med traditionella metoder. Det ses som ett samarbetssätt för att helt integrera ett tillverkningssystem som kan svara och anpassa sina resurser i realtid. Med förhållanden som ständigt kan förändras och kraven på en fabrik i försörjningsnätet är smart tillverkning den perfekta lösningen, samtidigt som kunden hålls i fokus.
Intelligent tillverkning syftar till att förbättra tillverkningsprocessen med ett teknikdrivet tillvägagångssätt som kombinerar IoT-maskiner för att övervaka produktionsprocessen i realtid. Smart tillverkning gör det möjligt för företag att identifiera möjligheter att automatisera tillverkningsprocesser och använda dataanalys för att förbättra prestanda.
För- och nackdelar med smart tillverkning
Smart tillverkning erbjuder flera fördelar, till exempel förbättrad effektivitet, ökad produktivitet och generella kostnadsbesparingar. I en smart fabrik förbättras produktiviteten kontinuerligt, vilket ökar produktionskapaciteten. Antag att en viss maskin saktar ner produktionen eller att det uppstår ett kvalitetsproblem. Där kommer intelligenta fabriker att lyfta fram problemet med hjälp av AI-mjukvarusystem och utarbeta en lösning för att åtgärda problemet. Dessa typer av system erbjuder mycket mer flexibilitet än du kan föreställa dig.
När vi pratar om förbättrad effektivitet kommer de första besparingarna direkt från minskade driftstopp för maskiner. Moderna maskiner på en fabrik har i allmänhet många sensorer och diagnostik som kan varna operatörer om ett problem, eller ett potentiellt problem kan uppstå. Kombinera dessa maskiner med avancerad AI-teknik, så kan du lyfta fram problem innan de händer och vidta lämpliga åtgärder. Detta är känt som prediktivt, förutseende AI.
Den största nackdelen med smart tillverkning är helt klart den första investeringen för att implementera ett intelligent system. Vissa små/medelstora företag kan helt enkelt inte ta risken att införa teknik om det inte finns en långsiktig tillväxt.
Om företag kan hantera initialkostnaden är sedan installationen det största hindret för att implementera teknik inom tillverkning. Dessa typer av system kan vara mycket komplexa och måste finjusteras för att passa tillverkningens behov. Om systemet är opererar dåligt eller kräver konstant justering, kan detta potentiellt äta upp vinsten.
Smart tillverkningsföretagsamhet
Även om IIoT:s långsiktiga effekter ibland är svåra att förutsäga, kommer tre distinkta driftsmiljöer att sätta tonen för att det smarta tillverkningsföretaget ska växa fram.
Smart verksamhetskontroll – IIoT-teknik möjliggör en tät integration av intelligenta anslutna maskiner och smarta anslutna tillverkningstillgångar med företaget i stort. Detta kommer att underlätta en mer flexibel och effektiv, och därmed en mer lönsam tillverkning. Smart verksamhetskontroll kan ses som en trend på medellång till lång sikt. Det är komplext att implementera och kommer att kräva nya standarder för att möjliggöra konvergens mellan IT- och OT-system.
Asset Performance Management – Distribution av kostnadseffektiva trådlösa sensorer, enkel molnanslutning (inklusive WAN) och dataanalys kommer att förbättra tillgångens prestanda. Dessa verktyg gör att data enkelt kan samlas in från fältet och konverteras till användbar information i realtid. Detta kommer att resultera i bättre affärsbeslut och framåtblickande beslutsprocesser.
Augmented Operators – Framtida anställda kommer att använda mobila enheter, dataanalys, förstärkt verklighet och transparent anslutning för att öka produktiviteten. Om färre kvalificerade arbetstagare blir kvar för att bemanna kärnverksamheten, t ex på grund av barnledighet, kommer yngre ersättande arbetare att behöva information till hands. Den informationen kommer att levereras i ett realtidsformat som de är bekanta med. Således utvecklas anläggningen till att vara mer användarcentrerad och mindre maskincentrerad.
Cybersäkerhet
Ankomsten av IIoT påskyndar behovet av cybersäkerhet i industrisystem, än mer när det finns känslig data. På grund av komplexiteten i IIoT betyder det att säkerhet måste vara en funktion som inte bara är på mjukvarunivå utan inbyggd i hårdvaran och komponenterna som utgör smarta styrsystem.
Godkännande av säkerhetsstandarder med certifiering kommer också att vara avgörande för IIoT:s tillväxt. Det kommer att säkerställa att säkerheten inte bara gäller enskilda delar utan integreras i ett mycket omfattande system.
Antagandet av certifiering innebär att vissa element i ett system i slutändan kommer att vara kritiska komponenter. Komponenterna kommer att kombineras säkert av säkerhetsexperter och drivas i ett säkert system.
Tekniska komponenter som leder IIoT-transformationen
IIoT mjukar upp skarvarna mellan fysiska och virtuella komponenter. Detta möjliggör mer flexibla modeller för åtkomst till processer och maskindata – kringgå traditionella automationsarkitekturer och få tillgång till mer användarvänliga, mobila system baserade på IoT-standarder.
Även om insamling av data är en viktig aspekt av IIoT, kommer denna enda aspekt ensam inte att hjälpa tillverkare att nå den fulla potentialen för IIoT. Andra komponenter inom IIoT måste också övervägas:
- Edge computing för att samla in data, visa relevant information och vidarebefordra data till molnet för mer avancerad analys
- Tillämpning och tjänster för att analysera data.
- Öppna standarder för att möjliggöra ett mer enhetligt tillvägagångssätt för anslutna enheter från olika tillverkare
- Smarta enheter som är IIoT-klara kommer att ha ett avancerat avkänningssystem som kan skapa data vid den första punkten i dataanalysen och reducera överbelastningen längre ner längs kedjan.
Att designa smarta anslutna enheter för IIoT kräver inbyggd internetteknik som Wi-Fi, Ethernet och webbtjänster. Utan denna teknik inbyggd i grundspecifikationen för smarta enheter skulle branschen inte växa.
En edge-gateway samlar in data från olika källor och levererar information i realtid till rätt personer vid rätt tidpunkt. “Edge computing” är avgörande i ett IIoT-system. Det kan leverera och bearbeta data i realtid till användaren på fabriksgolvet innan den skickas till molnsystemet för vidare analys.
Det underlättar också mervärdestjänster oberoende av styrsystemet. Edge-gatewayen säkerställer hög prestanda och anslutning för att möta IIoT-plattformens kritiska behov.
Digitala applikationer och tjänster är avgörande för att slutanvändare ska uppnå de affärsprestanda som utlovats av IIoT. Enkel datainsamling måste utökas till att omfatta analyser som levererar värdefull affärsinformation. Exempel på sådana applikationer och tjänster inkluderar:
- Installationsoptimering.
- Förvaltning av tillgångar och skydd.
- Tillståndsbaserad övervakning.
- Förstärkt verklighets-applikationer och OEE-beräkning.
rekommenderade produkter
Programmerbara logikkontroller, TM22, Schneider Electric
I/O -moduler, TM22, Schneider Electric
Sources: