A feldolgozóipar sokáig a rögzített ütemezésekre és a kézi vezérlésre támaszkodott. A készletkiigazításra gyakran csak a hiány bekövetkezése után kerül sor. A gép karbantartásával gyakran csak meghibásodás után foglalkoznak.
A termelési célok meghatározása gyakran különféle feltételezéseken alapul, nem pedig valós üzemi adatokon. Napjainkban ez a modell gyors átalakuláson megy keresztül.
A mesterséges intelligencia (AI), a dolgok internete (IoT) kapcsolati technológia és a robotikai technológia együttesen egy előrejelzőbb modell felé tereli a feldolgozóipart.
Manapság a termelő létesítmények tervezése képes azonosítani a nem hatékony körülményeket, mielőtt azok befolyásolnák a kibocsátást. Ez a tendencia segíti a gyártókat a hatékonyság növelésében, a késések minimalizálásában és a stabilabb termelés elérésében változékony piaci környezetben.
Az összekapcsolt rendszerek felváltják az elszigetelt gépeket és berendezéseket
A fő különbség a hagyományos automatizálási rendszerek és a mai gyártási környezet között az „összekapcsolhatóságban” rejlik. A hagyományos gyárakban nagyon gyakori, hogy a gépek, berendezések önállóan működnek. Akkoriban az adatgyűjtési munka nagyon korlátozott volt, a különböző osztályok egymástól elszigetelten működtek.
A dolgok internete (IoT) infrastruktúrája ma már összekapcsolt gyártóberendezéseket, raktárrendszereket, különféle érzékelőket és felügyeleti platformokat tartalmaz, amelyek egységes működési hálózatot alkotnak. Minden műveleti művelet megfelelő információs adatokat generál. Az olyan kulcsfontosságú mutatók, mint a hőmérséklet-változások, a berendezés vibrációja, a gyártási ciklus időtartama és az anyagfelhasználás, mind valós időben nyomon követhetők.
Ez a nagymértékben „vizualizációs” képesség lehetővé teszi a gyárvezetők számára, hogy pontosabban azonosítsák a működési szűk keresztmetszetek mögött meghúzódó valódi okokat. Például még néhány másodperces késés is jelentéktelennek tűnik, ha egy robotkar egy munkaciklust hajt végre, ha elszigetelten nézzük.
Ha azonban az ilyen kisebb késések hatását a teljes gyártósorra felnagyítják, a halmozott következményeket nem lehet figyelmen kívül hagyni. Egy összekapcsolt rendszeren keresztül a vállalkozások gyorsan azonosíthatják és kijavíthatják ezeket a lehetséges hiányosságokat.
A mesterséges intelligencia (AI) átformálja az operatív döntéshozatali{0}}modellt
A mesterséges intelligencia a még kutatási és fejlesztési szakaszban lévő technológiából a gyártási rendszerekbe mélyen beágyazott gyakorlati eszközzé válik. A hagyományos elemzési módszerekhez képest a mesterséges intelligencia több tízezer termelési változót képes rendkívül nagy hatékonysággal elemezni, és gyorsan előterjeszteni a megfelelő javaslatokat. Jelenleg számos gyártóüzemben mesterséges intelligencia szoftvert vezettek be a következő feladatok ellátására:
Prediktív karbantartási ütemezés
Készletigény előrejelzés
Minőségbiztosítási ellenőrzés
Energiafogyasztás elemzése
Munkafolyamat optimalizálás
Az egyedi chipiparban, ahol rendkívül szigorúak a gyártási precizitás követelményei, ez a technológiai átalakulás különösen fontos a termékek megbízhatóságának és a vállalkozások jövedelmezőségének biztosítása szempontjából.
A gyártási folyamat legkisebb eltérése vagy következetlensége is hatalmas gazdasági veszteségekhez vezethet. Emiatt az intelligens rendszerek alkalmazása különösen értékes.
A robottechnológia túlmutat az egyszerű, ismétlődő munkán
Az ipari robotok egykor csak ismétlődő műveletek végrehajtására korlátozódtak. A modern robotrendszereket ezzel szemben úgy tervezték, hogy rugalmasabbak és alkalmazkodóbbak legyenek, és képesek legyenek kommunikálni és együttműködni az emberi kezelőkkel.
Azokban a gyártási folyamatokban, amelyek állandó beállítást és változtatást igényelnek, az együttműködő robotok mostanra elkezdtek különféle feladatokat átvállalni, mint például a csomagolás, az ellenőrzés, az összeszerelés és az anyagmozgatás.
A bionikus kezek tervezési koncepciója néhány vállalkozás számára inspirációt is adott az emberi-technológia területén, különösen azokban az alkalmazásokban, amelyeknél rendkívül magas követelmények vonatkoznak a precíz működésre és az ergonómiai biztonságra.
Az intelligens gyártás továbbra sem nélkülözheti a fizikai infrastruktúra támogatását
Bár az emberek lelkesek a mesterséges intelligencia szoftverei és a robotok új generációja iránt, a fizikai infrastruktúra továbbra is elsődleges és nélkülözhetetlen szükséglet.
Az automatizált gyártási környezetben a robusztus és tartós szerszámtartók, a komplett karbantartási rendszer és a jó{0}}minőségű ipari hardver továbbra is kulcsszerepet játszik a termelési igények támogatásában.
Még a nagymértékben automatizált gyári létesítményekben is a nehéz berendezések karbantartási munkáihoz és a nagy ipari gépek összeszerelési munkáihoz speciális szerszámok, például "ultra{0}}mély ütőhüvelyek" segítségére van szükség.
Egyes gyártó iparágakban a technikusoknak továbbra is ezt az „ultra-mély ütőhüvelyt” kell használniuk a nagy-nyomatékú berendezéseket igénylő berendezések felújításakor. A jövő gyárai elérhetik a teljes digitalizációt, de működésük továbbra sem nélkülözheti a szilárd és megbízható mechanikai alapot.
Következtetés
A mesterséges intelligencia, a Dolgok Internete (iot) kapcsolati technológia és a robottechnika kombinációja nem jelenti azt, hogy a gyárak automatikusan elérhetik a teljesen autonóm működést.
Pontosabban, ez az integráció fokozatosan egy integráltabb, adatközpontú{0}} és rugalmasabb üzleti modell felé tereli a feldolgozóipart. Ennek az új modellnek a lényege, hogy a gyártás és a működés minden szakaszában elegendő információ alapján bölcs döntéseket lehessen hozni.
