Avadanlıq emalı: inkişaf etmiş texnologiya?

Sənaye İnterneti (IIoT) və Reallığın Avadanlıqların İzahı

IIoT avadanlıq emalında reallıqda məlumat toplamasını necə təmin edir

Sənaye IoT, və ya IIoT qısa adı ilə, zavodların avadanlıqlarını idarə etmə üsullarını dəyişdirir, maşınların özünə müdaxilə edən sensorlar yerləşdirərək işləyir. Bu kiçik cihazlar titrəmələri, istilik səviyyələrini və enerji istehlakını nəzarətdə saxlayır, sonra məlumatları mərkəzi kompüterlərə ötürür və orada təhlil edilir. Məsələn, IIoT sistemlərinə qoşulmuş kompressorlarla zavod sahəsini götürək. Bu kompressorlar təzyiq dəyişiklikləri göstərməyə başlayanda işçilərə xəbərdarlıq göndərilir ki, problem tamamilə pozulmadan düzəldilsin. Bir şeyin pozulmasını gözləmək və onu qabaqcadan təmir etmək arasındakı fərq budur: bu cür təmir yanaşmasına keçən müəssisələr gözlənilməz dayanma hallarında 25%-dən 35%-ə qədər azalma bildirirlər. Bu da xərclərin qənaət edilməsi və istehsal xətlərinin daha uzun müddət işləməsi deməkdir.

Simsiz Sensor Şəbəkələri və Kənar Hesablama Sənaye Qərarlarını Sürətləndirmək Üçün

Bu günün sənaye IoT konfiqurasiyaları qərar qəbul etmək üçün vaxtı azaltmaq üçün simsiz sensorlar və kənar hesablama gücü birləşdirir. Uzaq bulud serverlərinə böyük həcmdə ilkin məlumatlar ötürməkdən əlavə, bu kənar qurğular həqiqətən də hadisə baş verən yerdə nəyə ehtiyac varsa emal edir. Məsələn, türbin istehsalı xətti götürək. Belə təchizatla sistem yataqların aşınma səviyyəsini sahədə özü izləyir və təmir prosedurlarını nəzərə çarpacaq dərəcədə sürətlə başladır. Sürətdəki fərq həqiqətən də təəccübləndirici. Ənənəvi bulud əsaslı yanaşmalara nisbətən məlumatların ötürülməsi üçün tələb olunan vaxtı təxminən 80 faiz azaltmaqdan danışırıq. Əlbəttə, hələ də bəzi tətbiq çətinlikləri və uyğunluq problemləri mövcuddur, lakin performans artımı özü dən bəhs edir.

İstehsalat və ağır sənayedə geniş IIoT tətbiqi

İstehsalatçıların 67%-dən çoxu indi IIoT həllərindən istifadə edir və 2021-ci ildən etibarən mədən və energetika sektorlarında bu həcmdə ikiqat artım müşahidə olunur. Emal zavodları ölçülməli nəticələr əldə edir:

IIoT-ni süni intellekt əsaslı vibrasiya analiz alətləri ilə birləşdirdikdə ağır maşın operatorları anomalıların aşkarlanmasında 40% daha sürətli olurlar.

Daha ağıllı iş prosesləri üçün IIoT-ni köhnə avadanlıqlarla inteqrasiya etmək

Köhnə maşınlara IIoT imkanlarının əlavə edilməsi çətinliklər yaradır, lakin ölçülməli ROI (investisiyadan qaytarılan dəyər) təmin edir. 2022-ci ildə CNC maşınları üçün həyata keçirilən yenidən təchizat tədbiri aşağıdakı göstəricilərə nail olub:

• universal sensor adaptərlərindən istifadə edərək 90% uğurlu inteqrasiya nisbəti
• ağıllı ölçmə sayəsində kalibrləmə xətalarında 50% azalma
• proqnozlaşdırıcı təmir xərclərində illik 120 min ABŞ dolları qənaət

Məlumat şлюzləri köhnə sistemlərdən analoq siqnalları tərcümə edərək IIoT-ə uyğun formatlara çevirir və beləliklə köhnə preslər ilə müasir analitika lövhələri arasındakı boşluğu aradan qaldırır.

Müasir Təchizatların Emalında İrəliləmiş Robototexnika və Avtomatlaşdırma

Təchizatda və İstehsal Sistemlərində Robotların İnteqrasiyası

Müasir sənaye müəssisələri bu gün dəqiqliyin tələb olunduğu təchizat emal işlərində robotlara daha çox müraciət edirlər. Böyük gəmilərdəki qaynaq stansiyalarından tutmuş təyyarə hissələrinin hazırlanmasında istifadə olunan CNC maşınlarına qədər hər yerdə bu tendensiyaya rast gəlmək olar. Məsələn, avtomobil zavodlarında bəzilərində artıq robot qollar 1,5 tonluq mühərrik bloklarını qaldırarkən hərəkət xətasını cəmi 0,02 mm həddində saxlayır. Bu, əl ilə aparılan işlərlə müqayisədə montaj səhvlərini təxminən 60% azaldır. Robotlar öz növbəsində qüvvəni hiss edən xüsusi sensorlar və materiallar dəyişdikcə uçuşda tənzimləmə imkanı verən kameralarla təchiz olunub. Bu, xüsusilə istehsal prosesləri zamanı proqnozlaşdırılmayan davranış nümayiş etdirən sərt metallar və kompozit materiallarla işləyərkən xüsusilə vacibdir.

Emalat zavodlarında Uzaqdan İdarə Olunan və Avtonom Avadanlıqlar

Madçılıq sənayesi süni intellektlə planlaşdırılmış marşrutlar üzrə hərəkət edən, sürücülərin istehlak etdiyi qədər yanacaqdan 12 faiz az istehlak edərək 320 ton yükləri daşıyan avtonom yük maşınlarını istifadəyə almağa başlayıb. Eyni zamanda, pekarnılar və qida zavodları pastalar və tortlar kimi həssas məhsulları paketləyərkən qısqac gücünü tənzimləyə bilən və bu səbəbdən saatda iki dəfə çox məhsulu qırılmadan işləyə bilən yeni robot həmkarlar olan kobotlara kömək istəyirlər. Avtomatlaşmaya keçid işçilərin çatışmazlığı ilə üzləşən şirkətlər üçün məntiqlidir və səhvlər pul və bəzən həyat başa başa gələn təhlükəli iş yerlərində sabit nəticələr əldə etmək üçün vacibdir.

Tədqiqat Nümunəsi: Avadanlıqların Emalında Tam Avtomatlaşmış Montaj Xətləri

Avropada yerləşən böyük bir metallurgiya şirkəti son vaxtlar tam avtomatlaşdırılmış istehsal xətti qurub. Bu xətt robotların materiallarla işləməsi, süni intellekt əsasında işləyən ağıllı skaner sistemləri və dəqiq vaxtlaşdırılmış ardıcıllıqla birgə işləyən kiçik sürücüsüz maşınlar olan AGV-ləri özündə birləşdirir. Təəccüblüdür ki, bu sistem hər gün 8000-dən çox stel rulonunu emal edərkən defekt faizi cəmi 0,004% qalır. Eyni zamanda enerji xərcləri də təxminən 40% azalıb, çünki maşınların gücə ehtiyacı olub-olmadığını proqnozlaşdıran ağıllı alqoritmlər işə düşür. Belə yeniliklər isə hal-hazırda çoxsaylı zavodların robot texnologiyalarına üz tutmasının səbəbini göstərir. Artıq müasir istehsalat sistemi bir-birinin ardınca ayrı-ayrı işlərin görülərək deyil, hər şeyin avtomatik olaraq birgə işlədiyi, sanki canlı bir orqanizm kimi davranan əlaqəli sistemlərə bənzəyir.

Süni İntellekt və Avadanlıqların Emalında Proqnozlaşdırıcı Təmir

Avadanlıqların İş Vaxtı və Sürətinin Süni İntellekt ilə Optimallaşdırılması

Bu günkü avadanlıqların emalı üçün təşkil edilmiş sistemlər maşınların daha uzun müddət işləməsinə imkan verərkən eyni zamanda maksimum istehsal səviyyəsini saxlamaq üçün süni intellektdən yaxşı istifadə edir. Maşın öyrənmə sistemi əsasən keçmiş performans göstəricilərinə və sensorların bizə verdiyi məlumatlara əsaslanaraq, hissələrin zamanla aşınmasına işarət edən tendensiyaları müəyyən edir. Məsələn, vibrasiya analizi götürək. Süni intellekt CNC maşınlarında yataqların vibrasiya edən hərəkətlərində qeyri-adi nümunələri aşkar etdikdə, maşınların faktiki olaraq pozulmasından aylar öncə potensial problemləri müəyyən edə bilər. Bəzi müəssisələrdə belə problemlər planlaşdırılmış vaxtdan 3-6 həftə əvvəl aşkarlanıb. Ən maraqlı məqam isə bu ağıllı sistemlərin eyni zamanda şeyləri real vaxtda tənzimləməsidir. Onlar istehsalat səviyyəsini saxlamaq üçün əlavə gərginlik yaratmadan momenti quvvət tənzimləmələrini və ya dövretmə tezliyini dəyişdirə bilər. Əksər zavod müdiriyyəti istehsalatın saxlanılması ilə maşınların pozulmasının qarşısının alınması arasında bu balansın süni intellekt texnologiyalarına investisiya etməyə dəyərli olduğunu düşünür.

Proqnoz qoruyucu saxlanmaq üçün maşın öyrənmə modelləri

Avadanlıq prosessorları üç əsas İİ model növündən istifadə edir:

• Rekassiya modelləri vaxtına qədər zəmanət müddətinin proqnozlaşdırılması
• Nejron şəbəkələri sistemlərarası qüsurların aslılıqlarını müəyyənləşdirmək
• Qüsurların aşkarlanması alqoritmləri əməliyyatların kiçik dəyişikliklərini işarələmək

2023-cü ilin müqayisəli tədqiqatı göstərdi ki, bu modellər qərarlaşdırılmış qaydalara əsaslanan sistemlərlə müqayisədə yanlış xəbərdarlıqları 62% azaldır. Kənar hesablama vibrasiya, termal və enerji istehlakı məlumatlarının emalında zavod zəminlərində reallıqda işləməyə imkan verir və qərar qəbul etmə vaxtını 50 ms-dən aşağı endirir.

Proqnoz analitikası: Avadanlıqların dayanıqlı işinin 40%-ə qədər azaldılması

Bu sistemlərdən istifadə edən istehsalçılar aşağıdakı yollarla planlaşdırılmayan dayanma hallarında 35–40% azalma bildirirlər:

1. Tədbiri tənzimləməyə əsaslanan texniki xidmət təmir işlərini aşağı tələb dövrləri ilə uyğunlaşdırmaq
2. Ehtiyat hissələrinin inventar ehtiyatlarının optimallaşdırılması xətaların ehtimalı proqnozlarından istifadə edərək
3. Enerji səmərəliliyinin tənzimlənməsi mühərriklərin iş müddətini uzatmaq

Proqnozlaşdırıcı analitikadan və IIoT sensorlarından istifadə edən təşkilatlar reaktiv təmir yanaşmalarına nisbətən ümumi avadanlıq səmərəliliyi (OEE) göstəricilərində 19% artım əldə edirlər.

Texniki xidmətdə süni intellektə olan etimadı insan nəzarəti ilə tarazlaşdırmaq

Bu gün AI müxtəlif növ avadanlıq məlumatlarını emal edir, lakin təcrübəli mühəndislərin hələ də vacib xəbərdarlıqları yoxlaması və sistemin əslində nə deməyə çalışdığını müəyyən etməsi lazımdır. 2024-cü ildə müxtəlif sənaye müəssisələrini əhatə edən son bir araşdırmaya görə, əl ilə idarəetmə variantlarını saxlayan zavod komandaları AI-nın rütubətin pnevmatik sistemlərə necə təsir etdiyini başa düşmədiyi problemlərin təxminən 28 faizini aradan qaldıra biliblər. Burada gördüyümüz isə köhnə məktəb bilikləri ilə yeni texnologiyaların yan-yana işləməsidir. Maşınların tamamilə əvəzetməsinə icazə vermək əvəzinə, şirkətlər avadanlıq problemlərini diaqnoz etmək üçün texnologiyaların işçiləri dəstəkləməsinin və onları kənarlaşdırmaqla alternativ yollarını axtarırlar.

Equipment Processing Workflows-də Məlumatlara Əsaslanan Optimallaşdırma

AI və IIoT inteqrasiyası vasitəsilə inkişaf etmiş vəziyyətin monitorinqi

Bu günün emal sistemləri maşınların vəziyyətini izləmək üçün süni intellekti sənaye IoT sensorları ilə birləşdirir. Bu ağıllı sistemlər maşınların titrəməsi və istilik imzaları də daxil olmaqla, birdən çox amilləri eyni anda nəzərdən keçirir və bu da onlara ənənəvi yoxlamaların aşkar edə bildiyindən təxminən otuz beş faiz əvvəl aşınmış yataqları müəyyən etməyə imkan verir. Bu cür proqnozlaşdırıcı təmir yanaşmasını qəbul etmiş müəssisələr gözlənilmədən dayanma hadisələrinin təxminən iyirmi faiz azaldıldığını bildirirlər. Bundan əlavə, köhnə üsullarla müqayisədə təmir xərclərindən hər tonda təxminən doxsan iki dollar qənaət edirlər. Rəqəmlər çoxsaylı zavod menecerlərinin ciddi qəbul etdiyi hekayəni danışır.

Zavodlarda Proqnozlaşdırıcı Məlumatların Tətbiqi

Mədənçıxarma sektoru indi fırlanma momentinin dəyişməsinin təhlili üsulları sayəsində qırıcı komponentlərlə bağlı potensial problemləri, əslində uğursuzluqdan üç gün əvvəl aşkar edə bilir. Bu erkən xəbərdarlıq sistemi şirkətləri hər ay təxminən yeddi yüz qırx min dollar qənaət edir. Eyni zamanda, istehsal müəssisələrində ağıllı termal görüntüləmə sistemləri metal emalı əməliyyatları zamanı soba templərini dəqiq tənzimləməyə kömək edir. Süni intellektlə işləyən bu alətlər məhsulun keyfiyyətini qoruyarkən enerji tullantılarını təxminən iyirmi iki faiz azaldır. Avadanlıqlarını modernləşdirmək istəyən ağır sənaye oyunçuları üçün də təsirli nəticələr var. Köhnə məktəb presləri və CNC maşınları həmin təkmilləşdirilmiş IoT dəstləri vasitəsilə birləşdirildikdə, zavod menecerləri qərarların təkmilləşdirmədən əvvəlki ilə müqayisədə demək olar ki, yarısı tez qəbul edildiyini görürlər. Sürətin artırılması polad dəyirmanları, tökmə zavodları və digər sənaye parametrlərində gündəlik əməliyyatlarda böyük fərq yaradır.

Gələcəyin Tendensiyaları: Nəsil Avadanlıq Emalında Birləşən Texnologiyalar

AI, IIoT və Robototexnikanın Əqli Avadanlıq Sistemlərində Birləşməsi

Bu gün istehsalat sahələri artıq süni intellekt, çox danışılan IIoT sensorları və inkişaf etmiş robototexnika kimi ağıllı texnologiyaların kombinasiyasına əsaslanır və daha ağıllı zavodlar qurur. Bütün sistem mağaza zəminindən gələn məlumatları kənar hesablama cihazları vasitəsilə nəzərdən keçirərək işləyir, bu da maşınların istehsal xəttində bir şeyləri tənzimləmək lazım olduqda avtomatik olaraq özünü tənzimləməsinə imkan verir. Məsələn, metall emalı sahələri götürək. Bəzi şirkətlər əyilmə əməliyyatları zamanı hissələri yerləşdirmək üçün robotlara dəqiq olaraq 0,03 millimetrdən dəqiq yer göstərən süni görmə sistemləri quraşdırmışlar. Eyni zamanda, IIoT şlyuzları istehsalat sahələrində elektrik enerjisinin istifadəsini idarə etməyə kömək edir. Bu növ inteqrasiya edilmiş yanaşmadan istifadə edən müəssisələr tullantı göstəricilərinin təxminən 18 faiz azaldığını və ənənəvi avtomatlaşdırılmış sistemlərlə müqayisədə təxminən 22 faiz daha yaxşı istehsalat nəticəsi əldə etdiyini gördülər.

Müstəqil, özünü optimallaşdıran sənaye maşınlarının yüksəliş dövrü

Bu günə qədər ən son avadanlıqlar maşınların onların necə işləməsinə görə özünü tənzimləməsinə imkan verən qapalı dövr öyrənmə sistemlərini daxil etməyə başlayıb. Məsələn, avtonom CNC frəzerlərini götürək. Onlar alətlər aşınmağa başlayanda, vibrasiyaları nəzərdən keçirərək və kəsmə qüvvələrini ölçərək kompensasiya edə bilərlər. Sənaye böyük sənaye əməliyyatlarında bu cür özoptimallaşdırmanın gözlənilən maşın dayanmalarını təxminən 40% azaltacağı gözlənilir. Lakin bir çətinlik var. Bu cür sistemlərin quraşdırılması bizim həmişəlik təmir işlərinə yanaşmamızı tamamilə dəyişməyimizi tələb edir. Son sorğulara görə, istehsalçıların təxminən 6/10 hissəsi deyir ki, onların komandaları bu ağıllı maşınların hamısını düzgün idarə etmək üçün yeni təlimlərə ehtiyac duyur.

Arakəsmi aradan qaldırmaq: Yüksək texnologiyaların qəbulu vs. İşçilərin hazır olması

İstehsalat sahəsində fəaliyyət göstərən şirkətlərin təqribən 83 faizi 2025-ci ilə qədər süni intellekt əsaslı emal sistemlərini tətbiq etməyi planlaşdırır, lakin texniki personal üçün düzgün təlim proqramlarına yalnız təqribən 34 faiz şirkət malikdir. Ayındır ki, burada bir şeylər səhv gedir. Bir çox zavodlar indi insanların təlimini yaxşılaşdırmaq üçün daha yaxşı yolların lazım olduğunu başa düşməyə başlayıblar, buna görə də bəzi ağıllı istehsalat müəssisələri artırılmış həqiqiyyət təlimatlarını və IoT diaqnostika işini əhatə edən qarışıq həqiqiyyət təlim mühitləri yaradır. Ən irəliləmiş müəssisələr isə indi rəqəmsal ikiz mühitlərdən istifadə edirlər ki, burada işçilər həqiqi zavod avadanlıqlarına toxunmadan əvvəl avtomatik işləyən presslərin və qaynaq robotlarının simulyasiya edilmiş versiyalarında problemləri həll edə bilərlər. Bu yaradıcı yarışma gələcəkdə baş verəcək və işçilərin hazırda bildikləri arasında olan boşluğu aradan qaldırmağa kömək edir.

SSS

IIoT-nin real vaxt rejimində avadanlıqların izlənməsində rolu nədir?

IIoT maşınların daxilinə vəzi keçirici sensorların yerləşdirilməsi yolu ilə real vaxtda avadanlıqların monitorinqinə imkan verir, bu da analiz üçün vibrasiya və istilik səviyyəsi kimi kritik məlumatları toplayır, proqnozlaşdırıcı təmirə yol açır və gözlənilməz dayanmaları azaldır.

Kənar hesablama sənaye IoT sistemlərini necə təkmilləşdirir?

Kənar hesablama sənaye IoT sistemlərini məlumatların uzaq bulud serverlərinə göndərilməsi əvəzinə mənbədə işlənməsinə imkan verərək təkmilləşdirir. Bu, məlumatların hərəkət vaxtını əhəmiyyətli dərəcədə azaldır və sənaye qərarlarının daha tez qəbul edilməsinə imkan verir.

Yüngül avadanlıqların emalında robotların inteqrasiyasının faydaları nələrdir?

Yüngül avadanlıqların emalında robotların inteqrasiyası dəqiqliyi artırır və montaj səhvlərini azaldır. Sensorlar və kameralarla təchiz edilmiş robot sistemləri ağır mühərrik bloklarını yüksək dəqiqliklə qaldırmaq kimi vəzifələri yerinə yetirə bilər.

AI avadanlıqların emalında proqnozlaşdırıcı təmirə necə töhfə verir?

AI, sensorlardan gələn məlumatları təhlil edərək istismarın göstəriciləri olan tendensiyaları müəyyən edərək proqnozlaşdırıcı təmirə kömək edir. Maşın öyrənmə alqoritmləri nasazlıqları vaxtından əvvəl proqnozlaşdıra bilər, bu da avadanlıqların iş vaxtını artırmaq və istismar müddətini uzatmaq üçün tənzimləmələr etməyə imkan verir.

İstehsalatda yüksək texnologiyalı sistemlərin qəbul edilməsindəki çətinliklər nələrdir?

Çətinliklərə işçilərin hazırlıq səviyyəsi və düzgün təlim proqramlarının olmaması daxildir. Bir çox şirkətlərdə AI ilə işləyən maşın kimi inkişaf etmiş sistemlərin idarə edilməsi və istifadəsi üçün əməkdaşların təlimi üçün kifayət qədər proqram yoxdur.