Για μεγάλο χρονικό διάστημα, η μεταποιητική βιομηχανία βασιζόταν σε σταθερά χρονοδιαγράμματα και χειροκίνητο έλεγχο. Οι προσαρμογές αποθέματος πραγματοποιούνται συχνά μόνο μετά την εμφάνιση ελλείψεων. Η συντήρηση του μηχανήματος συχνά αντιμετωπίζεται μόνο μετά από μια δυσλειτουργία.
Ο καθορισμός των στόχων παραγωγής βασίζεται συχνά σε διάφορες υποθέσεις και όχι σε πραγματικά επιχειρησιακά δεδομένα. Σήμερα, αυτό το μοντέλο υφίσταται μια ταχεία μεταμόρφωση.
Η τεχνητή νοημοσύνη (AI), η τεχνολογία σύνδεσης στο Διαδίκτυο των Πραγμάτων (IoT) και η τεχνολογία ρομποτικής οδηγούν από κοινού τη μεταποιητική βιομηχανία προς ένα πιο προγνωστικό μοντέλο.
Στις μέρες μας, ο σχεδιασμός των εγκαταστάσεων παραγωγής μπορεί να εντοπίσει αναποτελεσματικές συνθήκες πριν επηρεάσουν την παραγωγή. Αυτή η τάση βοηθά τους κατασκευαστές να βελτιώσουν την απόδοση, να ελαχιστοποιήσουν τις καθυστερήσεις και να επιτύχουν πιο σταθερή παραγωγή σε ένα ασταθές περιβάλλον αγοράς.
Τα διασυνδεδεμένα συστήματα αντικαθιστούν απομονωμένα μηχανήματα και εξοπλισμό
Μια βασική διαφορά μεταξύ των παραδοσιακών συστημάτων αυτοματισμού και του σημερινού περιβάλλοντος παραγωγής έγκειται στη «διασυνδεσιμότητα». Στα παραδοσιακά εργοστάσια, είναι πολύ συνηθισμένο τα μηχανήματα και ο εξοπλισμός να λειτουργούν ανεξάρτητα. Εκείνη την εποχή, το έργο συλλογής δεδομένων ήταν πολύ περιορισμένο και τα διάφορα τμήματα λειτουργούσαν απομονωμένα το ένα από το άλλο.
Σήμερα, η υποδομή του Διαδικτύου των Πραγμάτων (IoT) έχει διασυνδεδεμένο εξοπλισμό παραγωγής, συστήματα αποθήκευσης, διάφορους αισθητήρες και πλατφόρμες παρακολούθησης, διαμορφώνοντας ένα ενιαίο λειτουργικό δίκτυο. Κάθε ενέργεια λειτουργίας θα παράγει αντίστοιχα δεδομένα πληροφοριών. Βασικοί δείκτες όπως οι αλλαγές θερμοκρασίας, οι κραδασμοί του εξοπλισμού, η διάρκεια του κύκλου παραγωγής και η κατανάλωση υλικού μπορούν όλα να παρακολουθούνται σε πραγματικό χρόνο.
Αυτή η ικανότητα υψηλής "οπτικοποίησης" επιτρέπει στους διευθυντές εργοστασίων να εντοπίζουν με μεγαλύτερη ακρίβεια τις πραγματικές αιτίες πίσω από τα λειτουργικά σημεία συμφόρησης. Για παράδειγμα, ακόμη και μερικά δευτερόλεπτα καθυστέρησης όταν ένας ρομποτικός βραχίονας εκτελεί έναν κύκλο εργασίας φαίνονται ασήμαντα όταν τα βλέπουμε μεμονωμένα.
Ωστόσο, από τη στιγμή που ο αντίκτυπος τέτοιων μικρών καθυστερήσεων μεγεθύνεται σε ολόκληρη τη γραμμή παραγωγής, οι σωρευτικές συνέπειες δεν μπορούν να αγνοηθούν. Μέσω ενός διασυνδεδεμένου συστήματος, οι επιχειρήσεις μπορούν να εντοπίσουν και να διορθώσουν αμέσως αυτές τις πιθανές ελλείψεις.
Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) αναδιαμορφώνει το λειτουργικό μοντέλο λήψης αποφάσεων-
Η τεχνητή νοημοσύνη υφίσταται μια εξέλιξη από μια τεχνολογία που βρίσκεται ακόμα στο στάδιο της έρευνας και ανάπτυξης σε ένα πρακτικό εργαλείο βαθιά ενσωματωμένο στα συστήματα παραγωγής. Σε σύγκριση με τις παραδοσιακές μεθόδους ανάλυσης, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει δεκάδες χιλιάδες μεταβλητές παραγωγής με εξαιρετικά υψηλή απόδοση και να υποβάλει γρήγορα αντίστοιχες προτάσεις. Επί του παρόντος, πολλές εγκαταστάσεις παραγωγής έχουν εισαγάγει λογισμικό τεχνητής νοημοσύνης για να βοηθήσει στις ακόλουθες εργασίες:
Προβλεπτικός προγραμματισμός συντήρησης
Πρόβλεψη ζήτησης αποθεμάτων
Παρακολούθηση Διασφάλισης Ποιότητας
Ανάλυση κατανάλωσης ενέργειας
Βελτιστοποίηση ροής εργασιών
Στη βιομηχανία προσαρμοσμένων τσιπ, όπου οι απαιτήσεις ακρίβειας κατασκευής είναι εξαιρετικά αυστηρές, αυτός ο τεχνολογικός μετασχηματισμός είναι ιδιαίτερα κρίσιμος για τη διασφάλιση της αξιοπιστίας των προϊόντων και της κερδοφορίας των επιχειρήσεων.
Ακόμη και η παραμικρή απόκλιση ή ασυνέπεια στην παραγωγική διαδικασία μπορεί να οδηγήσει σε τεράστιες οικονομικές απώλειες. Για το λόγο αυτό, η εφαρμογή ευφυών συστημάτων είναι ιδιαίτερα πολύτιμη.
Η τεχνολογία ρομπότ υπερβαίνει την απλή επαναλαμβανόμενη εργασία
Τα βιομηχανικά ρομπότ κάποτε περιορίζονταν μόνο στην εκτέλεση επαναλαμβανόμενων ενεργειών. Τα σύγχρονα συστήματα ρομπότ, από την άλλη πλευρά, έχουν σχεδιαστεί για να είναι πιο ευέλικτα και προσαρμόσιμα και διαθέτουν την ικανότητα να επικοινωνούν και να συνεργάζονται με ανθρώπινους χειριστές.
Σε εκείνες τις διαδικασίες παραγωγής που απαιτούν συνεχή προσαρμογή και αλλαγή, τα συνεργατικά ρομπότ έχουν πλέον αρχίσει να αναλαμβάνουν διάφορες ευθύνες όπως η συσκευασία, η επιθεώρηση, η συναρμολόγηση και ο χειρισμός υλικών.
Η σχεδιαστική ιδέα των βιονικών χεριών έχει επίσης εμπνεύσει ορισμένες επιχειρήσεις στον τομέα της τεχνολογίας-που υποστηρίζεται από τον άνθρωπο, ειδικά σε εκείνα τα σενάρια εφαρμογών που έχουν εξαιρετικά υψηλές απαιτήσεις για ακριβή λειτουργία και εργονομική ασφάλεια.
Η έξυπνη κατασκευή εξακολουθεί να μην μπορεί να κάνει χωρίς την υποστήριξη της φυσικής υποδομής
Αν και οι άνθρωποι είναι ενθουσιασμένοι με το λογισμικό τεχνητής νοημοσύνης και τη νέα γενιά ρομπότ, η φυσική υποδομή παραμένει πρωταρχική και απαραίτητη ανάγκη.
Σε ένα αυτοματοποιημένο περιβάλλον παραγωγής, στιβαρά και ανθεκτικά εξαρτήματα εργαλείων, ένα πλήρες σύστημα συντήρησης και{0}}βιομηχανικό υλικό υψηλής ποιότητας εξακολουθούν να διαδραματίζουν καθοριστικό ρόλο στην υποστήριξη των απαιτήσεων παραγωγής.
Ακόμη και σε εξαιρετικά αυτοματοποιημένες εργοστασιακές εγκαταστάσεις, οι εργασίες συντήρησης για βαρύ εξοπλισμό και εργασίες συναρμολόγησης μεγάλων βιομηχανικών μηχανημάτων εξακολουθούν να απαιτούν τη βοήθεια εξειδικευμένων εργαλείων όπως "υπερ-βαθιά μανίκια κρούσης".
Σε ορισμένες μεταποιητικές βιομηχανίες, οι τεχνικοί εξακολουθούν να πρέπει να χρησιμοποιούν αυτό το "υπερ-βαθύ χιτώνιο κρούσης" όταν επισκευάζουν εξοπλισμό που περιλαμβάνει εφαρμογές υψηλής-ροπής. Τα εργοστάσια του μέλλοντος μπορεί να επιτύχουν την πλήρη ψηφιοποίηση, αλλά η λειτουργία τους δεν μπορεί να γίνει χωρίς μια σταθερή και αξιόπιστη μηχανική βάση ως υποστήριξη.
Σύναψη
Ο συνδυασμός τεχνητής νοημοσύνης, τεχνολογίας σύνδεσης Internet of Things (iot) και τεχνολογίας ρομποτικής δεν σημαίνει ότι τα εργοστάσια μπορούν αυτόματα να επιτύχουν πλήρως αυτόνομη λειτουργία.
Για την ακρίβεια, αυτή η ενοποίηση οδηγεί σταδιακά τη μεταποιητική βιομηχανία προς ένα πιο ολοκληρωμένο επιχειρηματικό μοντέλο{0}}που βασίζεται σε δεδομένα και είναι ανθεκτικό. Ο πυρήνας αυτού του νέου μοντέλου έγκειται στη διασφάλιση ότι μπορούν να ληφθούν σοφές αποφάσεις με βάση επαρκείς πληροφορίες σε κάθε στάδιο παραγωγής και λειτουργίας.
