В течение долгого времени обрабатывающая промышленность полагалась на фиксированные графики и ручное управление. Корректировка запасов часто проводится только после возникновения недостачи. Техническим обслуживанием машины зачастую занимаются только после того, как возникла неисправность.
Установление производственных целей часто основывается на различных предположениях, а не на реальных оперативных данных. В настоящее время эта модель претерпевает стремительную трансформацию.
Искусственный интеллект (ИИ), технологии подключения к Интернету вещей (IoT) и технологии робототехники совместно подталкивают обрабатывающую промышленность к более прогнозирующей модели.
В настоящее время проектирование производственных объектов позволяет выявить неэффективные условия еще до того, как они повлияют на выпуск продукции. Эта тенденция помогает производителям повысить эффективность, минимизировать задержки и добиться более стабильного производства в нестабильной рыночной среде.
Взаимосвязанные системы заменяют изолированные машины и оборудование.
Ключевое различие между традиционными системами автоматизации и современной производственной средой заключается в «взаимосвязи». На традиционных фабриках машины и оборудование часто работают независимо. В то время работа по сбору данных была очень ограничена, и различные отделы действовали изолированно друг от друга.
Сегодня инфраструктура Интернета вещей (IoT) объединяет между собой производственное оборудование, складские системы, различные датчики и платформы мониторинга, образуя единую операционную сеть. Каждое операционное действие будет генерировать соответствующие информационные данные. Ключевые показатели, такие как изменения температуры, вибрация оборудования, продолжительность производственного цикла и расход материала, можно отслеживать в режиме реального времени.
Эта возможность высокой степени «визуализации» позволяет менеджерам предприятий более точно определять истинные причины узких мест в работе. Например, даже задержка в несколько секунд, когда роботизированная рука выполняет рабочий цикл, кажется незначительной, если рассматривать ее изолированно.
Однако, как только влияние таких незначительных задержек распространяется на всю производственную линию, кумулятивные последствия нельзя игнорировать. Благодаря взаимосвязанной системе предприятия могут оперативно выявлять и исправлять эти потенциальные недостатки.
Искусственный интеллект (ИИ) меняет модель принятия-оперативных решений
Искусственный интеллект претерпевает эволюцию от технологии, все еще находящейся на стадии исследований и разработок, до практического инструмента, глубоко встроенного в производственные системы. По сравнению с традиционными методами анализа искусственный интеллект может анализировать десятки тысяч производственных переменных с чрезвычайно высокой эффективностью и быстро выдвигать соответствующие предложения. В настоящее время на многих производствах внедрено программное обеспечение искусственного интеллекта, помогающее решать следующие задачи:
Планирование профилактического технического обслуживания
Прогноз спроса на инвентарь
Мониторинг обеспечения качества
Анализ энергопотребления
Оптимизация рабочего процесса
В отрасли производства нестандартных микросхем, где требования к точности производства чрезвычайно строгие, эта технологическая трансформация особенно важна для обеспечения надежности продукции и прибыльности предприятий.
Даже малейшее отклонение или несогласованность в производственном процессе может привести к огромным экономическим потерям. По этой причине применение интеллектуальных систем особенно ценно.
Роботизированные технологии выходят за рамки простой повторяющейся работы
Когда-то промышленные роботы ограничивались выполнением только повторяющихся действий. С другой стороны, современные роботизированные системы спроектированы так, чтобы быть более гибкими и адаптируемыми, а также обладать способностью общаться и сотрудничать с людьми-операторами.
В тех производственных процессах, которые требуют постоянной корректировки и изменений, коллаборативные роботы теперь начали брать на себя различные обязанности, такие как упаковка, проверка, сборка и погрузочно-разгрузочные работы.
Концепция дизайна бионических рук также вдохновила некоторые предприятия в области технологий,-ассистируемых человеком, особенно в тех сценариях применения, которые предъявляют чрезвычайно высокие требования к точности работы и эргономической безопасности.
Интеллектуальное производство по-прежнему не может обойтись без поддержки физической инфраструктуры
Хотя люди с энтузиазмом относятся к программному обеспечению искусственного интеллекта и новому поколению роботов, физическая инфраструктура остается основной и незаменимой потребностью.
В автоматизированной производственной среде надежные и долговечные приспособления для инструментов, комплексная система технического обслуживания и высококачественное-промышленное оборудование по-прежнему играют решающую роль в обеспечении производственных потребностей.
Даже на высокоавтоматизированных заводских объектах работы по техническому обслуживанию тяжелого оборудования и сборке крупного промышленного оборудования по-прежнему требуют использования специальных инструментов, таких как «сверх-ударные гильзы».
В некоторых отраслях промышленности техническим специалистам по-прежнему необходимо использовать эту «сверхглубокую ударную втулку» при ремонте оборудования, требующего высоких-крутящих моментов. Заводы будущего могут достичь полной цифровизации, но их работа по-прежнему не может обойтись без прочной и надежной механической основы.
Заключение
Сочетание искусственного интеллекта, технологии подключения к Интернету вещей (iot) и робототехники не означает, что заводы могут автоматически достичь полностью автономной работы.
Точнее, эта интеграция постепенно подталкивает обрабатывающую промышленность к более интегрированной,-управляемой данными и устойчивой бизнес-модели. Суть этой новой модели заключается в обеспечении возможности принятия мудрых решений на основе достаточной информации на каждом этапе производства и эксплуатации.
