Inteligentna produkcja: Łatwo wyjaśnione

Znajdująca się na czele czwartej rewolucji przemysłowej inteligentna produkcja stanowi szczyt postępu, reprezentując najwyższy punkt zaawansowania technologicznego w wytwarzaniu towarów. Ten nowy sposób produkcji stanowi ostry zwrot w stosunku do tradycyjnych procesów produkcyjnych, które zazwyczaj wymagają dużo praktycznej pracy i nie zmieniają się zbytnio. Inteligentna produkcja wykorzystuje inteligentne wykorzystanie danych, połączenia między urządzeniami i zaawansowaną technologię komputerową, aby całkowicie zmienić sposób projektowania, wytwarzania i wysyłania produktów.

W tym artykule omówimy tajniki inteligentnej produkcji. Porównamy go ze starymi procesami produkcyjnymi i pokażemy, w jaki sposób może on radykalnie zmienić sposób wytwarzania rzeczy w branży.

Tradycyjne procesy produkcyjne często obejmują szereg etapów, które nie zmieniają się zbytnio z dnia na dzień. Pomyśl o masowych liniach produkcyjnych, które istnieją od początku XX wieku - są wydajne w produkcji wielu takich samych rzeczy, ale nie są zbyt elastyczne.

Z drugiej strony, inteligentne procesy produkcyjne są jak posiadanie super inteligentnego asystenta, który potrafi szybko się dostosować. Jedną z najciekawszych części inteligentnej produkcji jest coś, co nazywa się cyfrowym bliźniakiem. Jest to wirtualny model produktu lub systemu produkcyjnego, który może być wykorzystywany do testowania i ulepszania procesu produkcyjnego bez konieczności zmiany rzeczywistej rzeczy. Przypomina to ćwiczenie w cyfrowym świecie przed wyprodukowaniem prawdziwego produktu, co może zaoszczędzić wiele czasu i pieniędzy.

Dzięki inteligentnej produkcji fabryki mogą wytwarzać rzeczy szybciej, z mniejszą liczbą błędów, a nawet mogą łatwiej zmieniać to, co produkują, aby reagować na to, czego chcą ludzie. Jest to duży krok naprzód w stosunku do tradycyjnych sposobów wytwarzania rzeczy i może prowadzić do wielu ulepszeń w sposobie, w jaki produkujemy wszystko, od samochodów po telefony.

 

Czym jest inteligentna produkcja?

U podstaw inteligentnej produkcji leży symbioza zaawansowanych maszyn i analityki, która wspiera wzajemnie połączone i inteligentne środowisko produkcyjne. Jest to ważny filar Przemysłu 4.0, integrujący Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT) w celu stworzenia sieci urządzeń, które płynnie się komunikują i współpracują.

Niektóre z kluczowych technologii wykorzystywanych w inteligentnej produkcji obejmują:

• • Czujniki: Czujniki są wykorzystywane do zbierania danych dotyczących wszystkich aspektów procesu produkcyjnego, od wydajności maszyn po jakość produktów.

• • Analityka dużych zbiorów danych: Analityka Big Data służy do analizy dużych ilości danych gromadzonych przez czujniki w celu identyfikacji wzorców i trendów, które można wykorzystać do usprawnienia procesu produkcyjnego.

• • Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML): Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są wykorzystywane do opracowywania inteligentnych systemów, które mogą podejmować decyzje i działania na podstawie danych zebranych przez czujniki.

Zrozumienie inteligentnej produkcji

Inteligentna produkcja to orkiestracja procesów produkcyjnych za pomocą zaawansowanych technologii, które nadają systemom większą elastyczność, wydajność i moc analityczną. Jest to kluczowy element czwartej rewolucji przemysłowej, która integruje internet przemysłowy, analizę dużych zbiorów danych i sztuczną inteligencję w celu stworzenia połączonych systemów zdolnych do optymalizacji. Transformacja od pierwszej rewolucji przemysłowej, z silnikami napędzanymi parą, przez trzecią, która wprowadziła skomputeryzowaną automatyzację, osiągnęła obecnie punkt kulminacyjny w paradygmacie produkcji, który jest głęboko oparty na danych i wzajemnie połączony.

Technologie w inteligentnej produkcji

U podstaw inteligentnej produkcji leży kilka kluczowych technologii. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe udoskonalają procesy produkcyjne, czyniąc je adaptacyjnymi. Analiza dużych zbiorów danych przekształca ogromne strumienie danych z czujników w przydatne informacje. Koncepcja cyfrowego bliźniaka pozwala na wirtualną reprezentację procesu produkcyjnego, pomagając w rozwiązywaniu problemów i optymalizacji bez fizycznej interwencji. Technologie takie jak przetwarzanie brzegowe i przetwarzanie w chmurze zapewniają niezbędną moc obliczeniową i możliwości przechowywania danych, podczas gdy przemysłowy internet rzeczy zapewnia płynną łączność między urządzeniami.

• • Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML)

• • Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to potężne narzędzia, które mogą być wykorzystywane do udoskonalania i optymalizacji procesów produkcyjnych na wiele sposobów. Przykładowo, sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do opracowywania modeli konserwacji predykcyjnej, które mogą identyfikować potencjalne awarie maszyn przed ich wystąpieniem, zapobiegając kosztownym przestojom. Uczenie maszynowe może być wykorzystywane do analizy danych z czujników w celu identyfikacji wzorców i trendów, które można wykorzystać do poprawy kontroli jakości lub zmniejszenia marnotrawstwa procesów.

• • Analityka dużych zbiorów danych

• • Inteligentna produkcja generuje ogromne ilości danych z czujników, maszyn i innych źródeł. Analityka big data może być wykorzystywana do wydobywania istotnych informacji z tych danych w celu usprawnienia procesu decyzyjnego i optymalizacji operacji. Przykładowo, analityka big data może być wykorzystywana do identyfikacji wąskich gardeł w procesie produkcyjnym, optymalizacji poziomów zapasów lub prognozowania popytu.

• • Digital Twin

• • Cyfrowy bliźniak to wirtualna reprezentacja fizycznego zasobu lub systemu. Cyfrowe bliźniaki mogą być wykorzystywane do symulacji i testowania procesów produkcyjnych przed ich wdrożeniem w świecie rzeczywistym. Może to pomóc w identyfikacji i rozwiązywaniu potencjalnych problemów na wczesnym etapie, oszczędzając czas i pieniądze. Cyfrowe bliźniaki mogą być również wykorzystywane do monitorowania i optymalizacji procesów produkcyjnych w czasie rzeczywistym.

• • Edge Computing i Cloud Computing

• • Obliczenia brzegowe i chmura obliczeniowa zapewniają moc obliczeniową i możliwości przechowywania danych potrzebne do obsługi inteligentnej produkcji. Edge computing przybliża zasoby obliczeniowe do urządzeń, na których generowane są dane, co może zmniejszyć opóźnienia i poprawić wydajność. Chmura obliczeniowa zapewnia dostęp do skalowalnych zasobów obliczeniowych i pamięci masowej, które mogą być wykorzystywane do przetwarzania i analizowania dużych ilości danych.

• • Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT)

• • IIoT to sieć połączonych ze sobą urządzeń, które zbierają i udostępniają dane. Inteligentna produkcja opiera się na IIoT w celu połączenia maszyn, czujników i innych urządzeń, aby umożliwić monitorowanie i kontrolę procesów produkcyjnych w czasie rzeczywistym.

 

Od tradycyjnych do inteligentnych: transformacja procesów produkcyjnych

Przejście od tradycyjnej produkcji do produkcji inteligentnej charakteryzuje się przejściem od pracochłonnych procesów do rozwiązań opartych na technologii. Tam, gdzie tradycyjne metody mogą zmagać się ze sztywnością i nieefektywnością produkcji masowej, inteligentna produkcja wprowadza zwinność i personalizację. Uzupełnia trwałe praktyki sektora produkcyjnego o precyzję, cyfrową kontrolę i zdolność adaptacji, umożliwiając producentom spełnienie współczesnych wymagań w zakresie personalizacji i szybkiego prototypowania z niespotykaną dotąd szybkością i wydajnością.

Tradycyjne procesy produkcyjne są często pracochłonne i nieelastyczne. Z drugiej strony, inteligentna produkcja jest napędzana przez technologię i charakteryzuje się elastycznością i personalizacją.

Niektóre z kluczowych sposobów, w jakie inteligentna produkcja przekształca tradycyjne procesy produkcyjne, obejmują:

• • Zwiększona automatyzacja: Inteligentne technologie produkcyjne, takie jak robotyka i wizja maszynowa, mogą zautomatyzować wiele zadań, które są obecnie wykonywane ręcznie. Dzięki temu pracownicy mogą skupić się na bardziej złożonych zadaniach i zwiększyć produktywność.

• • Monitorowanie i kontrola w czasie rzeczywistym: Inteligentne technologie produkcyjne mogą być wykorzystywane do monitorowania i kontrolowania procesów produkcyjnych w czasie rzeczywistym. Pozwala to producentom szybko identyfikować i rozwiązywać problemy, zapobiegając przestojom i problemom z jakością.

• • Podejmowanie decyzji w oparciu o dane: Inteligentne technologie produkcyjne generują ogromne ilości danych, które można wykorzystać do usprawnienia procesu podejmowania decyzji na wszystkich poziomach organizacji. Przykładowo, producenci mogą wykorzystywać dane do optymalizacji harmonogramów produkcji, zmniejszania poziomu zapasów i poprawy jakości produktów.

 

Inteligentna produkcja w akcji

Koncepcja inteligentnych fabryk stanowi przykład praktycznego zastosowania inicjatyw inteligentnej produkcji. Fabryki te wykorzystują zestaw inteligentnego oprogramowania produkcyjnego i technologii do monitorowania i dostosowywania procesów produkcyjnych w czasie rzeczywistym. Integracja danych z czujników i systemów opartych na sztucznej inteligencji, takich jak wizja komputerowa do kontroli jakości, sprawiła, że procesy produkcyjne stały się łatwiejsze i bardziej wydajne. Systemy robotyki gromadzą i analizują dane w celu optymalizacji wydajności maszyn i wyników produkcji.

Inteligentna produkcja jest już wykorzystywana przez producentów różnej wielkości w celu usprawnienia ich działalności. Oto kilka przykładów:

• • Konserwacja predykcyjna: Producent silników lotniczych wykorzystuje sztuczną inteligencję do opracowywania modeli konserwacji predykcyjnej, które mogą identyfikować potencjalne awarie silnika przed ich wystąpieniem. Pozwala to producentowi zaplanować konserwację z wyprzedzeniem i uniknąć kosztownych przestojów.

• • Kontrola jakości: Producent elektroniki wykorzystuje systemy wizyjne do kontroli produktów pod kątem wad. Pomogło to producentowi poprawić jakość produktów i zmniejszyć ilość odpadów.

• • Optymalizacja produkcji: Producent żywności i napojów wykorzystuje analitykę Big Data do optymalizacji harmonogramów produkcji. Pomogło to producentowi obniżyć koszty i poprawić obsługę klienta.

Korzyści z wdrożenia inteligentnych technologii produkcyjnych

Wdrożenie inteligentnych technologii produkcyjnych oferuje wiele korzyści. Technologie te usprawniają procesy produkcyjne, obniżają koszty operacyjne i poprawiają jakość produktów. Umożliwiają one stworzenie solidniejszego łańcucha dostaw i usprawniają usługi posprzedażowe, zapewniając szczegółową analizę danych. Co więcej, inteligentna produkcja odgrywa kluczową rolę w zrównoważonym rozwoju, minimalizując marnotrawstwo materiałów i zapobiegając awariom sprzętu poprzez konserwację predykcyjną.

Korzyści płynące z inteligentnej produkcji

Inteligentna produkcja otwiera nowe możliwości:

• • Zwiększona wydajność i produktywność: Automatyzacja i optymalizacja procesów oznaczają większą wydajność przy mniejszym nakładzie pracy.

• • Lepsza jakość: Dzięki szybkiemu wykrywaniu problemów proces produkcji jest udoskonalany, co poprawia jakość produktu końcowego.

• • Obniżone koszty: Toruje to drogę do mniejszej produkcji odpadów, mniejszego zużycia energii i usprawnionej konserwacji.

• • Zwiększona elastyczność i odporność: Zapewnia firmom elastyczność umożliwiającą szybkie dostosowanie procesów produkcyjnych do zmian rynkowych.

 

Pokonywanie wyzwań w inteligentnej produkcji

Pomimo niezliczonych zalet, przejście na inteligentną produkcję nie jest pozbawione wyzwań. Firmy produkcyjne często zmagają się z integracją nowych systemów z ustalonymi przepływami pracy i szkoleniem pracowników w zakresie adaptacji do nowych technologii. W tej sekcji przedstawione zostaną strategie pokonywania tych przeszkód, zapewniające płynne przejście do bardziej wydajnych i inteligentnych systemów produkcyjnych.

Integracja nowych systemów z ustalonymi przepływami pracy

Integracja nowych inteligentnych technologii produkcyjnych z istniejącymi przepływami pracy może być złożonym i trudnym zadaniem. Ważne jest, aby dokładnie zaplanować i zarządzać tym procesem, aby zminimalizować zakłócenia i zapewnić płynne przejście.

Oto kilka strategii integracji nowych inteligentnych technologii produkcyjnych z ustalonymi przepływami pracy:

• • Zacznij od małej skali i stopniowo ją zwiększaj. Nie próbuj wdrażać zbyt wielu nowych technologii na raz. Zacznij od kilku kluczowych obszarów i stopniowo zwiększaj skalę w miarę zdobywania doświadczenia i wiedzy.

• • Zaangażuj interesariuszy wcześnie i często. W trakcie całego procesu integracji należy pozyskiwać informacje od wszystkich interesariuszy, w tym pracowników, menedżerów i klientów. Pomoże to zidentyfikować potencjalne wyzwania i upewnić się, że nowe technologie spełniają potrzeby wszystkich użytkowników.

• • Zapewnienie szkoleń i wsparcia pracownikom. Ważne jest, aby przeszkolić pracowników w zakresie korzystania z nowych technologii. Pomoże im to dostosować się do zmian i zapewni, że będą w stanie efektywnie korzystać z nowych technologii.

• • Stosuj podejście etapowe. Wdrażanie nowych technologii powinno odbywać się etapami, a każda faza powinna opierać się na poprzedniej. Pomoże to złagodzić zakłócenia i ułatwi rozwiązywanie wszelkich pojawiających się problemów.

Przyszłość produkcji

Patrząc w przyszłość, jasne jest, że nowe technologie będą nadal kształtować krajobraz produkcji. Rozszerzona rzeczywistość do szkoleń i konserwacji maszyn, druk 3D do produkcji na żądanie i konserwacja predykcyjna do nieprzerwanych operacji to tylko wierzchołek góry lodowej. Potencjał dalszych postępów w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego obiecuje, że inteligentna produkcja stanie się nie tylko trendem, ale podstawą odpornych i adaptacyjnych branż produkcyjnych na całym świecie.

Wniosek

Inteligentna produkcja to nie tylko modernizacja; to rewolucja, która redefiniuje proces produkcyjny od podstaw. Dla firm gotowych na przyjęcie inteligentnych technologii produkcyjnych, obietnicą jest przyszłość niezrównanej wydajności, jakości i innowacji. Stojąc u progu tej nowej ery, branża produkcyjna musi nadal przyjmować zmiany, idąc naprzód z tym samym innowacyjnym duchem, który zapoczątkował pierwszą rewolucję przemysłową.

Rozpoczęcie pracy z inteligentną produkcją

Dla firm rozważających inteligentny skok produkcyjny, ścieżka ta obejmuje:

• • Ocena operacyjna: Wskazanie obszarów wymagających poprawy wydajności i jakości.

• • Wybór technologii: Dostosowanie wyboru technologii do konkretnych potrzeb biznesowych i względów budżetowych.

• • Skalowana implementacja: Zacznij od segmentów, którymi można zarządzać, zanim je rozbudujesz.

• • Zaangażowanie pracowników: Kultywowanie kultury innowacji poprzez szkolenie pracowników w zakresie nowych technologii i ich zalet.