Ipar 4.0: út az intelligens gyártáshoz
A negyedik ipari forradalom (Ipar 4.0) technológiái – összekapcsolva a robotikát, a 3D nyomtatást, a felhőalapú számítástechnikát, a mesterséges intelligenciát (AI) és a dolgok internetét (IoT) – lehetővé tették az intelligens gyártást, felgyorsítva az innovációt.
A 18. század végén, az első ipari forradalom idején, a mechanikai megmunkálást a víz és gőzenergia hajtotta. Két hosszú évszázaddal később az elektromos áram lehetővé tette a második ipari forradalomban a tömeggyártást és a gépgyártást. A gyors fejlődés 1970 körül a harmadik ipari forradalomhoz vezetett, amikor a számítógépek és az informatika automatizált néhány ipari folyamatot, és kifinomultabb kommunikációhoz vezetett.
Amióta az Industry 4.0 kifejezést 2011-ben létrehozták, a hozzá kapcsolódó technológiák úgy fejlődtek, hogy lehetővé tegyék az adatokban gazdag, összekapcsolt és erősen automatizált gyártási formát, más néven az intelligens gyártást.
Mi az okosgyártás?
Az intelligens gyártás az összes gyártási gyakorlat széles körű digitalizálására utal, az üzemtől kezdve az üzleti szempontokig. Ez magában foglalja a termék tervezését, az ellátási láncot, a gyártást, a terjesztést és az értékesítést.
Az intelligens gyártást az Ipar 4.0-ban összekapcsolt kiberfizikai rendszerek jellemezik, úgy mint, intelligens robotok és gépek, amelyek képesek öndiagnosztikára és figyelmeztetni az esetleges meghibásodásokra. Az IoT egyre hatékonyabban működik együtt eszközök és gépek között, amik el vannak látva intelligens érzékelőkkel, amelyek folyamatosan adatot töltenek fel a felhőbe elemzés céljából.
Ezeket a „nagy adathalmazokat” a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás segítségével gyűjtötték össze, amely egyre pontosabbá és kiszámíthatóbbá vált, mivel egyre több adat gyűlt össze. Az automatizálás és az adatkapcsolat agilisabb ellátási láncokat hoz létre, amelyekben a hajók és teherautók „beszélgetnek” a raktárakkal, az autonóm vagy félautonom járművekkel és drónokkal. A mobil robotok és a kobotok (kooperatív robotok) is belekerülnek ebbe a folyamatba, ami a szállítást és a logisztikát teszi automatizáltabbá.
Az intelligens gyártás segít a gyártóknak hatékonyabbá válni, megelőzni a verseny előnyüket, és felfedezni az új üzleti modelleket és gyakorlatokat.
Miért érdemes a cégeknek áttérni az okosgyártásra?
A vállalkozásoknak intelligens gyártást érdemes alkalmazniuk a folyamatok ésszerűsítése, a termelékenység növelése, a versenyképesség megőrzése és a jövőre való felkészülés érdekében – ideértve a soha nem látott eseményeket, például a világjárványt is.
A nonprofit Manufacturing Enterprise Solutions Association (MESA) folyamatos közvélemény-kutatása megkérdezi a vállalatokat, hogy mi az a fő kihívás, amely lelassítja az intelligens gyártás irányába tett előrelépéseiket. Körülbelül 58% -uk pénzügyi aggodalmakra vagy a kapcsolódó technológiákkal kapcsolatos ismeretek hiányára hivatkozott. Az biztos, hogy az intelligens gyártás alkalmazása jelentős pénzügyi és emberi erőforrások befektetését igényli, és némi kockázattal jár.
A Deloitte és a Gyártók Szövetsége a termelékenységért és innovációért (MAPI) 2019-es intelligens gyári tanulmánya azonban arra a következtetésre jutott, hogy bármely gyártó, függetlenül attól, hogy megkezdte-e az intelligens gyár kezdeményezéseit, vagy sem, ezzel értéket szerezhet üzleti tevékenysége számára – és hogy az érték e kezdeményezések közül általában meghaladja a pénzügyi és működési kockázatokat.
A tanulmány két csoportra bontotta a válaszadókat: az A csoportnak (a vállalatok 49% -a) nem voltak folyamatban okos-gyártás kezdeményezéseik; A B csoportnak (51%) volt valamilyen szintű folyamatos intelligens gyártás kezdeményezés. A tanulmány megállapította, hogy az A csoport 2015–2018 közötti termelékenységi indexe évi 2,3% -kal csökkent, míg a B csoportban az átlagos éves termelékenység 3,3% -kal nőtt ugyanebben az időszakban. Ezenkívül a B csoportba tartozó vállalatok átlagosan 10% -kal növekedtek a termelésben, és 11% -kal növekedtek a gyár kapacitáskihasználásában.
Az intelligens gyártást még nem megvalósító vállalatok többsége látja ennek fontosságát. „A tanulmányban a megkérdezett gyártók 86% -a úgy véli, hogy öt éven belül az intelligens gyártási megoldások jelentik a versenyképesség fő mozgatórugóját” – mondja Wellener. „Ez rávilágít arra, hogy milyen fontosak lesznek az intelligens gyártási képességek, hogy a gyártók versenyképesek legyenek az elkövetkező években.
A COVID-19 járvány következtében bekövetkező 2020-as gazdasági lassulástól és az ellátási lánc megszakításaitól függetlenül most itt az ideje, hogy a vállalkozások mérlegeljék az intelligens gyártási kezdeményezések versenyképességének fenntartását. Valójában egy új, a Deloitte és a MAPI 2020 októberében kiadott tanulmánya, az intelligens gyártás felgyorsítása azt mutatja, hogy sok gyártó 2020-ban bővíti az intelligens gyártási technológiákat, és valószínűleg ezt folytatja 2021-ig is.
Srinath Jonnalagadda, az Autodesk tervezési és gyártási piacra lépési stratégiái és marketing alelnöke szerint csak idő kérdése, hogy az összes gyártónak át kell-e vennie az intelligens gyártási technológiákat. „Ez valóban egzisztenciális kérdés” – mondja Jonnalagadda. „Véleményem szerint nincs más út, csak a fizikai világ és a digitális világ összefogása.”
Hogyan kezdjünk bele az okosgyártásba?
Az intelligens gyártás iránt érdeklődő, de pénzügyi vagy technikai akadályokkal küszködő vállalkozások számára a jó hír az, hogy nem kell egyetlen nagy ugrással átállni. Valójában a Smart Factory tanulmány azt mutatja, hogy a kis lépések gyakran nagyobb győzelmekhez vezetnek. A tanulmányban szereplő sikeres vállalatok általában azzal indultak, hogy támogatást szereztek a C-suite vezetőitől – különösen a technológiai vezetőtől – és több kis projektet indítottak alacsony kezdeti beruházások mellett. Ha ezeket a projekteket mérhető üzleti mutatókhoz kötik, akkor minden korai sikert ösztönzőként használhatnak fel a további beruházásokra.
A Jonnalagadda azt javasolja, hogy az intelligens gyártási útnak induló gyártók az analóg adataikat digitalizálják. Távolítsák el a manuális analóg folyamatokat, és keressenek egy rendszert, amely mindent rögzít egy digitális adatbázisban. Ez az az alapadat, amelyre visszacsatolási ciklusokat lehet építeni azáltal, hogy több információt adunk meg a gyárszintű folyamatokból. Ez a további bevitel származhat szenzoradatokból, de lehet olyan dolgozóktól is, akik a folyamat különböző pontjain adnak meg adatokat.
„Amint egyre több adatpontot rögzít, több betekintést nyerhet a történésekbe” – mondja Jonnalagadda. „És ez nagyobb esélyt ad a status quo tényleges megértésére. Aztán eljutunk a megvilágosodáshoz, hogy úgy mondjam. Ha tudatában vagyunk annak, mi történik a gyárban, akkor feltárhatók a szűk keresztmetszetek.”
Amint az adatok feltárják a gyártók problémáit, elkezdhetnek gondolkodni a több dimenziós változtatásokon – ekkor segíthet az informatika és az algoritmusok bevezetése. „Hagyja, hogy az algoritmusok különböző feltárási lehetőségeket adjanak Önnek, így kitalálhatja a legjobb utat előre, ez pedig a Szent Grál” – mondja Jonnalagadda. „Most van egy digitális gerinced, ami beviteli és visszacsatolási hurkokkal rendelkezik, amelyek betekintést és segítséget nyújtanak olyan algoritmusok számára, amelyek lehetőséget biztosítanak a gyári műveletek tovább finomítására és optimalizálására.”
10 Okosgyártási technológia
Az intelligens technológiák folyamatosan fejlődnek. Például az intelligens gyártáshoz nincs szükség új 5G mobilhálózatra, de az 5G csatlakozás csökkenti a hardver és a Wi-Fi függőségét, egyszerűsítheti a beállításokat, és nagyobb sávszélességet kínál, mint a 4G.
A következő technológiák alkotják a csúcstechnológiájú intelligens gyártás alapelveit, de nem különállóan; nagyon gyakran egy eszköz, gép vagy rendszer ezek közül többet is tartalmaz. Például egy IoT-eszköz érzékelői vezeték nélkül kapcsolódhatnak a felhőhöz, de emellett olyan processzorokkal is rendelkezik, ami olyan mesterséges intelligenciájú, ami riasztásokat küldhet vagy önállóan hozhat döntést a folyamatokban.
1. Mesterséges intelligencia / gépi tanulás
A mesterséges intelligencia (AI) / gépi tanulás kéz a kézben járnak az intelligens gyártási adatok elemzésével, mivel sokkal gyorsabban képes feldolgozni az adatokat és felismerni az adatok mintáit, mint az emberek. Az AI valamilyen szintje gyakran beépül az intelligens gyárak kobotjaiba és más robotikai rendszerekbe. Amint az AI ára csökken, az IoT eszközök és az intelligens gyári gépek mikroprocesszoraiban is elkezdik használni. Az AI-alapú számítógépes látás felismeréseket végezhet a gyárterületről készült videóból. Például a kézi összeszerelő sorok Drishti AI-alapú elemzése a dolgozók képzését biztosíthatja, csökkentheti a termékhibákat, optimalizálhatja a folyamatokat és még sok mást.
2. Kiterjesztett valóság / virtuális valóság
A kiterjesztett valóság (AR) és a virtuális valóság (VR) alkalmazásoknak különböző okos gyártási eseteik vannak. Jelenleg különösen relevánsak a munkahelyi képzéseknél, amelyek segítik a munkavállalókat a növekvő készséghiány áthidalásában. A járvány kezdete óta az intelligens gyártási ágazat megduplázta az AR / VR-t az oktatás és a távoli szakértelem bevonása érdekében a javításokhoz vagy más útmutatáshoz. A Microsoft vegyes valóságú HoloLens 2 szemüvegével például egy gyári emeleti alkalmazott utasításokat kaphat egy távoli szakértőtől, aki lényegében a munkavállaló szemével lát.
3. Automatizálás / Robotika
Az intelligens gyártásban a robotika szerepe is egyre változatosabb és együttműködőbb, mivel a kobotok egyre népszerűbbek a társadalmi távolságtartó rendelkezések miatt. A robotok és az automatizált gépek különböző az MI szinttel rendelkeznek, az autonóm döntéshozataltól kezdve, az érzékelési képességen és a kommunikációs képességen át egészen a mobilitásig. Általában az intelligens gyártásban a robotikai rendszerek rengeteg adatot gyűjtenek, és jól kapcsolódnak a felhőhöz.
4. Additív gyártás / hibrid gyártás
Az additív gyártás, más néven 3D nyomtatás forradalmasította a gyors prototípus-készítést, és most a hagyományos gyártást késztermékekkel egészíti ki – vagy akár olyan infrastruktúrával, mint a kis méretű épületek és hidak. Várhatóan végül a tömegtermelésben is felhasználják. Eközben a hibrid gyártás ötvözi a fém-adalékanyagok gyártását és a szubtraktív gyártást egyetlen gépen, hogy tovább csökkentsék az anyagpazarlást és az alkatrészek gyors előállítását.
5. Big Data elemzés
A big data az intelligens gyártás minden más részét érinti, és egyes esetekben az adatok meghatározzák a technológia „intelligens” aspektusát. Az adatközpontú intelligens gyártás táplálja a gépi tanulást, és a felhőre támaszkodik a tárolás és a feldolgozás során. A big data elemzés kulcsfontosságú az intelligens gyártás gyáron kívüli területein is, úgy mint a döntéshozatal tájékoztatása, a logisztika, a kockázatértékelés, a költségstruktúrák, a növekedési stratégiák, a minőségellenőrzés és -javítás, a megrendelésre építés és más értékesítési szokások szempontjából, valamint értékesítés utáni szolgáltatásokat is beleértve.
6. Felhő alapú számítás
A felhő alapú számítással, az IoT érzékelő adatait AI / gépi tanulási algoritmusokkal tárolják és elemzik a helyszínen kívüli szervereken. Példa arra, hogy a felhő mit tehet az intelligens gyártás érdekében, a Volkswagen Industrial Cloud, amely egyesíti a Volkswagen-csoport mind a 122 létesítményéből származó összes adatot, és valós időben feldolgozza a fejlesztések érdekében. Hosszú távon a Volkswagen célja az, hogy világszerte 1500 beszállítótól több mint 30 000 helyet kössön az ipari felhőhöz, és esetleg piacot teremtsen az intelligens gyártású szoftvereknek.
7. CNC megmunkálás
A fejlett számjegy vezérlésű szerszámgépek (CNC) precíz többtengelyes marást, esztergálást, vágást, fúrást és egyéb műveleteket hajtanak végre a számítógéppel segített gyártási (CAM) szoftver tervei és modelljei alapján. Gyakran az intelligens gyártás során a CNC-gépek vezeték nélküli érzékelőkkel rendelkeznek az IoT részeként.
Ez is érdekelheti: Miért a parametrikus 3D modellezést használják a mérnökök a tervezéshez? Töltse le kiadványunkat!
8. Tervezés a gyártáshoz
A gyártás tervezése (DFM), vagy a gyártás és összeszerelés tervezése (DfMA) olyan tervezési módszertan, amely lehetővé teszi és optimalizálja az előgyártást a tervezési lehetőségek és alapelvek révén. A termékek és alkatrészek tervezésénél fontos szempont a gyártáshatóság, valamint a gyártási folyamatok megkönnyítése és költséghatékonyabbá tétele. Ez magában foglalja a tervezés és a gyártás speciális CAD és CAM szoftverrel történő elvégzését.
9. IoT – Dolgok Internete
Az intelligens gyártású eszközök, gépek, robotok és így tovább, jellemzően az IoT részei, vagyis vezeték nélküli hálózathoz csatlakoztatott érzékelőket tartalmaznak, amelyek elemzés céljából adatokat töltenek fel az internetre. Az érzékelők zuhanó költségeivel az olcsó processzorok is egyre inkább az IoT-eszközök részét képezik, ami azt jelenti, hogy a számítási feladatokat helyben kell végrehajtani a felhőbe történő feltöltés előtt. Ezt úgy hívják, hogy edge computing. Az IIoT (ipari eszközök internete) kifejezés a gyártósoron lévő IoT gépekre utal, amelyek általában előrejelző döntéshozatalra képesek a bemeneti adatok alapján, amik csökkentik a költségeket és pazarlást.
10. Szimuláció / Digitális iker
Az intelligens gyártás szimulációs szoftver segítségével hozza létre a fizikai alkatrészek és termékek „digitális ikreit”, amelyeket a gyártás előtt digitálisan lehet tesztelni, validálni és optimalizálni. A szimuláció annál értékesebbé válik, minél közelebb kerül a digitális iker a pontos fizikai ábrázoláshoz.
Áttérés az okosgyártásra
A MESA 2016-os, „Intelligens gyártás – a táj magyarázata” című fehér könyve az adat- és kommunikációs iparági szabványok bevezetését szorgalmazta az intelligens gyártású gépek és a szoftverek közötti átjárhatóság elősegítése érdekében. Az iparban sokan egyetértenek abban, hogy ez elengedhetetlen az Ipar 4.0-ba történő zökkenőmentes áttéréshez.
„A szabványok sokasága, a különféle szabadalmi formátumokat folytató vállalatok sokasága létezik, és a szoftver nem rendelkezik ilyen összekapcsolhatósággal mindezekkel a különböző szabványokkal” – mondja Jonnalagadda. Csak a CNC-gépeknél minden gyártónak megvan a maga módszere a kezelésükre és összekapcsolásukra. „Ezen változtatni kell” – folytatja. „Rendszernek kell lennie minden típusú géphez való csatlakozáshoz.”
Forrás: Autodesk
Az Arkance Systems Hungary az Ön egyedi igényeinek megfelelő gyártási, üzemtervezési és automatizálási megoldásokat biztosítja tervezőszoftver kínálatából.
Reméljük, hogy a fenti összefoglaló és tippek meghozzák a kedvét ahhoz, hogy Ön és vállalata kihasználva az újabb és újabb tervezési technológiák előnyeit új szintre emeljék tervezési hatékonyságukat. Keresse kollégáinkat egy személyes konzultációra, hogy az iparágban jártas szakértőink támogatást nyújtsanak vállalata terméktervezési és fejlesztési folyamatainak továbbfejlesztéséhez és átalakításához.
Vegyen részt az általunk nyújtott szakmai képzéseken, hogy a megszerzett tudást azonnal kamatoztatni tudja munkájában! Hamarosan induló intenzív alapozó és haladó tanfolyamainkról további információt ITT talál.
Amennyiben szakmai ismereteit bővítené és elsőként szeretne hozzáférni a legfrissebb újdonságokról szóló hírekhez vagy cikkekhez, elég egyetlen lépés. Legyen tagja Facebook közösségünknek, vagy iratkozzon fel Hírlevelünkre!
Kapcsolattartó:
