Jau ilgu laiku apstrādes rūpniecība ir paļāvusies uz fiksētiem grafikiem un manuālu vadību. Krājumu korekcijas bieži tiek veiktas tikai pēc deficīta rašanās. Iekārtas apkope bieži tiek veikta tikai pēc darbības traucējumiem.
Ražošanas mērķu noteikšana bieži vien balstās uz dažādiem pieņēmumiem, nevis uz reāliem darbības datiem. Mūsdienās šis modelis piedzīvo straujas pārvērtības.
Mākslīgais intelekts (AI), lietiskā interneta (IoT) savienojuma tehnoloģija un robotikas tehnoloģija kopīgi virza ražošanas nozari uz prognozējamāku modeli.
Mūsdienās ražošanas iekārtu projektēšana var identificēt neefektīvus apstākļus, pirms tie ietekmē izlaidi. Šī tendence palīdz ražotājiem uzlabot efektivitāti, samazināt aizkavēšanos un panākt stabilāku ražošanu nestabilā tirgus vidē.
Savstarpēji savienotas sistēmas aizstāj izolētas mašīnas un iekārtas
Galvenā atšķirība starp tradicionālajām automatizācijas sistēmām un mūsdienu ražošanas vidi ir “savstarpējā savienojamība”. Tradicionālajās rūpnīcās ļoti bieži mašīnas un iekārtas darbojas neatkarīgi. Tolaik datu vākšanas darbs bija ļoti ierobežots, un dažādas nodaļas darbojās izolēti viena no otras.
Mūsdienās lietiskā interneta (IoT) infrastruktūrā ir savstarpēji savienotas ražošanas iekārtas, noliktavu sistēmas, dažādi sensori un uzraudzības platformas, veidojot vienotu darbības tīklu. Katra darbības darbība ģenerēs atbilstošus informācijas datus. Galvenos rādītājus, piemēram, temperatūras izmaiņas, iekārtu vibrācijas, ražošanas cikla ilgumu un materiālu patēriņu, var uzraudzīt reāllaikā.
Šī ļoti "vizualizācijas" iespēja ļauj rūpnīcu vadītājiem precīzāk noteikt patiesos darbības traucējumu cēloņus. Piemēram, pat dažu sekunžu nobīde, kad robota roka veic darba ciklu, šķiet nenozīmīga, ja to aplūko atsevišķi.
Tomēr, tiklīdz šādu nelielu kavējumu ietekme tiek palielināta līdz visai ražošanas līnijai, kumulatīvās sekas nevar ignorēt. Izmantojot savstarpēji saistītu sistēmu, uzņēmumi var ātri identificēt un novērst šos iespējamos trūkumus.
Mākslīgais intelekts (AI) pārveido operatīvo lēmumu{0}}pieņemšanas modeli
Mākslīgais intelekts piedzīvo evolūciju no tehnoloģijas, kas joprojām atrodas pētniecības un izstrādes stadijā, uz praktisku rīku, kas ir dziļi iestrādāts ražošanas sistēmās. Salīdzinot ar tradicionālajām analīzes metodēm, mākslīgais intelekts var analizēt desmitiem tūkstošu ražošanas mainīgo ar ārkārtīgi augstu efektivitāti un ātri izvirzīt atbilstošus ieteikumus. Pašlaik daudzas ražošanas iekārtas ir ieviesušas mākslīgā intelekta programmatūru, lai palīdzētu veikt šādus uzdevumus:
Prognozējoša apkopes plānošana
Krājumu pieprasījuma prognoze
Kvalitātes nodrošināšanas uzraudzība
Enerģijas patēriņa analīze
Darbplūsmas optimizācija
Pielāgotu mikroshēmu nozarē, kur ražošanas precizitātes prasības ir ārkārtīgi stingras, šī tehnoloģiskā transformācija ir īpaši svarīga, lai nodrošinātu produktu uzticamību un uzņēmumu rentabilitāti.
Pat mazākās novirzes vai nekonsekvence ražošanas procesā var radīt milzīgus ekonomiskus zaudējumus. Šī iemesla dēļ viedo sistēmu pielietojums ir īpaši vērtīgs.
Robotu tehnoloģija pārsniedz vienkāršu atkārtotu darbu
Industriālie roboti kādreiz aprobežojās ar atkārtotu darbību veikšanu. No otras puses, mūsdienu robotu sistēmas ir veidotas tā, lai tās būtu elastīgākas un pielāgojamākas, un tām būtu iespēja sazināties un sadarboties ar operatoriem.
Tajos ražošanas procesos, kuros nepieciešama pastāvīga pielāgošana un izmaiņas, sadarbības roboti tagad ir sākuši uzņemties dažādus pienākumus, piemēram, iepakošanu, pārbaudi, montāžu un materiālu apstrādi.
Bionisko roku dizaina koncepcija ir devusi iedvesmu arī dažiem uzņēmumiem cilvēku -atbalstītas tehnoloģijas jomā, jo īpaši tajos lietojumu scenārijos, kuriem ir ļoti augstas prasības attiecībā uz precīzu darbību un ergonomisku drošību.
Viedā ražošana joprojām nevar iztikt bez fiziskās infrastruktūras atbalsta
Lai gan cilvēki ir sajūsmā par mākslīgā intelekta programmatūru un jaunās paaudzes robotiem, fiziskā infrastruktūra joprojām ir galvenā un neaizstājama nepieciešamība.
Automatizētā ražošanas vidē izturīgiem un izturīgiem instrumentu stiprinājumiem, pilnīgai apkopes sistēmai un kvalitatīvai{0}}rūpnieciskai aparatūrai joprojām ir izšķiroša nozīme ražošanas prasību nodrošināšanā.
Pat ļoti automatizētās rūpnīcas telpās smagā aprīkojuma apkopes darbiem un lielu rūpniecisko iekārtu montāžas darbiem joprojām ir nepieciešama specializētu instrumentu palīdzība, piemēram, "īpaši-dziļās trieciena uzmavas".
Dažās ražošanas nozarēs tehniķiem joprojām ir jāizmanto šī "īpaši-dziļā trieciena uzmava", veicot iekārtu kapitālremontu, kas saistīts ar lielu griezes momentu. Nākotnes rūpnīcas var sasniegt pilnīgu digitalizāciju, taču to darbība joprojām nevar iztikt bez stabila un uzticama mehāniskā pamata kā atbalsta.
Secinājums
Mākslīgā intelekta, lietiskā interneta (iot) savienojuma tehnoloģijas un robotikas tehnoloģiju kombinācija nenozīmē, ka rūpnīcas var automātiski sasniegt pilnībā autonomu darbību.
Precīzāk sakot, šī integrācija pakāpeniski virza ražošanas nozari uz integrētāku, uz datiem{0}} balstītu un elastīgāku uzņēmējdarbības modeli. Šī jaunā modeļa būtība ir nodrošināt, ka katrā ražošanas un darbības posmā var pieņemt saprātīgus lēmumus, pamatojoties uz pietiekamu informāciju.
