Produkcja autonomiczna w obecnej formie może być stosunkowo nowym rozwiązaniem, ale prawda jest taka, że od dziesięcioleci używamy maszyn i systemów do automatyzacji naszej pracy. Ideą jest stworzenie bardziej elastycznej i efektywnej sieci, przy jednoczesnym obniżeniu kosztów pracy i kosztów operacyjnych.
W dzisiejszym krajobrazie osiąga się to dzięki zaawansowanym technologiom, takim jak IoT, sztuczna inteligencja czy uczenie maszynowe. Zarówno produkcja autonomiczna, jak i hybrydowa produkcja autonomiczna wprowadzają niespotykany wcześniej poziom automatyzacji. System wykonuje całą pracę, z maszynami i technologią jako silnym fundamentem, a ludzie są delegowani do monitorowania i wsparcia.
Nie oznacza to, że ludzie są zastępowani – wręcz przeciwnie. Robotnicy fizyczni są wzmocnieni dzięki autonomicznym technikom produkcyjnym, przy czym większość rutynowych i powtarzalnych zadań jest zarezerwowanych dla systemu. Daje to pracownikom możliwość wykorzystania ich talentów gdzie indziej.
Przełamywanie autonomicznej produkcji
W najprostszym przypadku produkcja autonomiczna jest formą działalności produkcyjnej i przemysłowej, która jest w pełni wspierana przez zautomatyzowane technologie. Ale kiedy zagłębisz się nieco głębiej, koncepcja jest znacznie bardziej złożona.
Elastyczność dzięki zwinności
Produkcja nosząca znamiona agile czy lean, nie jest nowością i jest niezwykle lukratywnym paradygmatem w tej dziedzinie. Zmniejszając ilość odpadów, wąskich gardeł i powiązanych kosztów, znacznie poprawiasz wydajność i zwiększasz wartość swoich procesów.
Co ważniejsze, zyskujesz krytyczną elastyczność, która zapewnia systemowi lepszą zdolność adaptacji. Ty i Twój zespół możecie lepiej reagować na to, co dzieje się na rynku i w łańcuchu dostaw. Ta ostatnia staje się obecnie coraz ważniejsza, w obliczu skutków pandemii, problemów z zaopatrzeniem, niedoborów pracowników i nie tylko.
Bezpieczniejsze warunki pracy
W dzisiejszych czasach nie ma absolutnie żadnego powodu, dla którego pracownicy fizyczni mieliby być narażeni na niebezpieczne warunki, niebezpieczne środowiska i potencjalnie szkodliwe zadania. Zaawansowane maszyny mogą przejąć kontrolę, aby zapewnić pracownikom bezpieczeństwo, zdrowie i większą satysfakcję.
Nowe szanse
Autonomiczny system produkcyjny jest obsługiwany przez inteligentne technologie oparte na danych. Dane gromadzone przez te systemy regularnie mogą być wykorzystywane z powrotem w całym procesie po uzyskaniu praktycznych spostrzeżeń w celu ciągłego doskonalenia operacji. Tworzy on trwały cykl ewolucji, ponieważ producenci poszukują nowszych i lepszych sposobów produkcji i dostarczania.
Masowa personalizacja
Przez lata produkcja przebiegała według sztywnego harmonogramu, a produkty były projektowane i sprawdzane przed wejściem na linię produkcyjną. Następnie gotowy produkt był poddawany niewielkim korektom lub poprawkom. Dzięki mnóstwu nowych technologii – przede wszystkim wytwarzania addytywnego – możliwe jest obecnie dostarczanie konsumentom wysoce spersonalizowanych produktów na dużą skalę.
Wszystko na autopilocie
Tradycyjnie tylko niektóre zadania lub procesy można było zautomatyzować, a większość z nich była projektami powtarzalnymi, łatwymi do powielenia. Teraz wszystko można ustawić „na autopilocie” dzięki automatyzacji opartej na oprogramowaniu. Wszystko, od zindywidualizowanego zarządzania po linię montażową, z powodzeniem można zautomatyzować. Co ważne, automatyzacja staje się również bardziej dostępna niż kiedykolwiek, niezależnie od budżetu i wielkości operacji.
Budowanie systemu autonomicznego
Nie chodzi tylko o automatyzację wybranych procesów i poprawę wydajności tu i tam. Produkcja autonomiczna jest transformacyjna i rewolucyjna, rozciągając się na zupełnie nową sferę. Można nawet powiedzieć, że to kolejna generacja poza Przemysłem 4.0.
Zbudowanie autonomicznego systemu produkcyjnego to nie lada wyczyn i nie stanie się to z dnia na dzień. Zasadniczo, proces obejmuje aktualizowanie i ulepszanie prawie każdego aspektu operacji, począwszy od przestarzałego sprzętu i procesów. Jeśli Przemysł 4.0 polega na zdobywaniu bardziej efektywnych informacji i lepszym zrozumieniu operacji dzięki inteligentnym technologiom, to produkcja autonomiczna polega na wykorzystaniu tych danych do pracy.
Pierwszym krokiem jest udokumentowanie każdego projektu, procesu lub operacji, aby lepiej zrozumieć, co można zautomatyzować, co można wesprzeć zautomatyzowanymi technologiami, a co należy wykonać ręcznie.
Następnie należy zastanowić się, jaki sprzęt i oprogramowanie masz do dyspozycji. Co należy wymienić, a co można ulepszyć? Zaawansowana autonomia wymaga stałego dostępu online, który może obejmować modernizację sprzętu (wybierając systemy fizycznie połączone) lub instalację nowych czujników IoT w celu ułatwienia przekazywania danych.
Tutaj nic nie jest zabronione. Należy zastanowić się nad zwiększeniem wydajności kotłów parowych, jeśli są one używane w twoich obiektach, poprzez dodanie izolacji, zrównoważenie powietrza do spalania i planownie profesjonalnej konserwacji, która sama jest zasilana przez proaktywną konserwację dzięki inteligentnym rozwiązaniom w zakresie danych.
Można również rozważyć modernizację narzędzi do obróbki, sprzętu montażowego, przenośników i prawie wszystkiego, co jest używane w zakładzie.
Sztuczna inteligencja jest kluczem
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to klucz do prawdziwie autonomicznego systemu. Deep learning i sieci neuronowe mają zdolność przyjmowania, przetwarzania i działania na różnych zestawach danych, podejmując inteligentne decyzje wspierające całą operację.
Mogą na przykład oceniać bieżące zapasy i zamawiać nowe materiały eksploatacyjne, gdy są na wyczerpaniu lub gdy dostępność spada poniżej określonego progu. Mogą również zatrzymywać operacje w przypadku wykrycia problemu lub zdarzenia, skalować linie montażowe w górę lub w dół, aby spełnić zmieniające się wymagania, wysyłać alerty – na przykład, gdy maszyny wymagają konserwacji lub spada wydajność – i wiele więcej.
Zasadniczo przypomina to przekazanie sterów sztucznej inteligencji, z wyjątkiem tego, że nie jest to lekkomyślne ani ryzykowne, ponieważ systemy i dane są po to, aby obsługiwać prawie każdą możliwość. Co więcej, wciąż są profesjonaliści gotowi wesprzeć i asystować technologii.
Ankieta MIT z 2020 r. wykazała, że około 60% producentów korzysta już ze sztucznej inteligencji w celu poprawy jakości produktów, osiągnięcia większej szybkości i widoczności w całym łańcuchu dostaw oraz optymalizacji zarządzania zapasami. Następnym logicznym krokiem jest wprowadzenie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do większej liczby operacji – zwiększając w ten sposób autonomiczną produkcję.
Żródło: https://internetofbusiness.com/keys-to-building-more-autonomous-systems-into-manufacturing/
Recent Comments