Seadmete töötlemine: kõrge tehnoloogia?

Tööstuslike asjade internet (IIoT) ja reaalajas seadmete jälgimine

Kuidas IIoT võimaldab reaalajas andmete kogumist seadmete töötlemisel

Tööstuslik IoT ehk IIoT muudab tehaste seadmetega ümberkäimise, paigutades nutikad andurid otse masinatesse. Need väikesed seadmed jälgivad näiteks vibratsioone, soojusnivoo ja võnkumisi ning saadavad selle info kesksele arvutile, kus seda analüüsitakse. Näiteks tehasehall, kus kompressorid on ühendatud IIoT süsteemidega. Kui kompressorid hakkavad näitama ebatavalisi rõhkumuutusi, saavad töötajad hoiatusi, et saaks probleemid ennetavalt kõrvaldada enne kui midagi täielikult läbi laguneb. Erinevus on selles, et ootab kuni asi katkub või parandab seda ennetavalt? Tehased teatavad 25% kuni 35% vähemast ootamatust seismisest, kui nad siirduvad selle hoolduslähenemise juurde. See tähendab kulude säästmist ja tootmisliinide pikemat tööaega.

Traadita Sensorivõrgud ja Äärearvutus Kiiremate Tööstuslike Otsuste jaoks

Tänapäevased tööstuslikud IoT-seadistused ühendavad traadita andurid ja äärekogunemise võimsuse, et vähendada otsuste tegemiseks kuluvat aega. Ääreseadmed ei saada suuri andmemahte kaugel asuvatele pilveteenuste serveritele, vaid töötlevad vajalikud andmed hoopis kohapeal. Võtame näiteks turbomootori valmistamise tootmisjoone. Sellise seadistusega analüüsib süsteem kandikmäärde kulumist kohapeal ning käivitab hooldusmeetodid peaaegu kohe. Kiiruse erinevus on tõeline šokeeriv. Me räägime andmete liikumisaja vähenemisest kuni 80 protsendini võrreldes traditsiooniliste pilveteenuste lähenemisega. Muidugi on endiselt mõned rakendamise kulud ja ühilduvusprobleemid, kuid tulemuslikkuse kasv räägib ise enda eest.

Tööstusliku IoT laialdas kasutamine valmistus- ja rasketööstuses

Üle 67% tootjatest kasutab praegu IIoT-lahendusi, kahekordistades kasutamist kaevandus- ja energiatööstuses alates aastast 2021. Töötlemistehased saavutavad mõõdetavaid tulemusi:

Rasketööriistade operaatorid märkavad, et IIoT-d ja AI-põhist vibratsioonianalüüsi tööriistu kasutades tuvastatakse kõrvalekalded 40% kiiremini.

IIoT integreerimine vanema seadmega nutikamate töövoogude tagamiseks

Vanemate masinate täiendav varustamine IIoT-võimalustega kujutab endast väljakutseid, kuid toob kaasa mõõdetava ROI. Aastal 2022 tehtud CNC-masinate täiendava varustamise algatuse tulemuseks oli:

• 90% edukas integreerimismäär universaalsete sensoriadapterite abil
• 50% vähenemine kalibreerimisvigades nutikate mõõteseadmete abil
• $120 000/aastas säästetud ennustava hoolduse kuludeks

Andmepiirdad tõlkinud analoogsignaalid vanadest süsteemidest IIoT-sobivatesse vormingutesse, mis ühendavad vanad trükipressid ja kaasaegsed analüütilised armatuurlaudade vahelised vahe.

Edasijõudnud robotitehnoloogia ja automatiseerimine kaasaegses varustuste töötlemisel

Robotite integreerimine raskvarustusse ja tootmisse süsteemidesse

Tänapäeval pöörduvad tööstusettevõtted üha rohkem tööde käigus, millel on vaja täpset täpsust seadmete töötlemisel, robotite poole. Näeme seda kõikjal alates keelpallidest suurtes laevades kuni nende mõnusate CNC-masinatega, mida kasutatakse lennuki osade valmistamisel. Võtke näiteks autotöotsemajad. Mõned neist on nüüdseks varustatud robotkätega, mis tõstavad kuni 1,5-tonniseid mootoriplokke, säilitades samas vaid 0,02 mm liikumisvigu. Kui sellest kõigest arvestada, on see üsna imeline saavutus, sest selline täpsus vähendab paigaldusvigasi inimeste manuaalse võimega võrreldes ligikaudu 60%. Robotid ise on varustatud erialaste sensoritega, mis tuvastavad jõud ja kaameratega, mis võimaldavad neil töötada erinevate materjalidega reaalajas kohandusi tehes. See on eriti oluline eelkõige raske metalli või komposiitidega töötamisel, mis ei pruugi tootmisprotsesside käigus alati ennustatavalt käituda.

Kaugjuhitavad ja autonoomsed seadmed töötlemistehastes

Kaubandussektori on hakatud kasutama öösel sõitvaid vedukite, mille sõiduteed on planeeritud tehisintellekti abil, mis vedavad 320-tonniseid koormaid ja kulutavad 12 protsenti vähem kütet võrreldes sellega, mida käsijuhtimisel tarbiti. Samal ajal saavad kondiitripoodid ja toidutöötlemise tehased abi uutest robotikaaslastest, mida kutsutakse kaasrobotiteks ehk koobottideks. Need seadmed suudavad oma haardejõu reguleerida, kui nad pakendavad õrnasid kondiitritoodete ja kooki, mis tähendab, et nad suudavad tunnis käsitleda kaks korda rohkem esemeid, tekitamata purunemisi. Automaatikasse siirdumine on ettevõtete jaoks mõistlik, kui nad on hädas piisava tööjõu leidmisega ning vajavad ohtlikes töökeskkondades järjepidevaid tulemusi, kus vigade eest makstakse rahaga ja mõnel juhul ka eludega.

Juhtumiuuring: Täiesti automatiseeritud montaažiliinid seadmete töötlemisel

Üks suur Euroopas asuv terasetehas on hiljuti seadnud üles täiesti automatiseeritud tootmisjoone. See süsteem hõlmab robotite materjalide käitlemist, nutikaid skännimissüsteeme, mille tööd on toetatud kunstliku intelligentsiga, ning neid väikseid juhitamatuid veokuid, keda nimetatakse AGV-deks, mis koosnevad täpselt ajastatud seeriates. Mõjus on see, et süsteem suudab töötlemiseks üle 8000 terasekeelpoole päevas, hoides samas vigasteprotsenti vaid 0,004% peal. Energiaarved on ka langenud umbes 40%, tänu mõnele targale algoritmile, mis ennustavad, millal masinad vajavad energiat ja millal saavad nad lihtsalt olla seismel. Sellised parandused näitavadki täpselt, miks nüüd paljud tehased pöörduvad robotite poole. Ei lihtsatest üksiktest töödest, toimub tänapäeval tootmine pigem kui omavahel seotud süsteemid, kus kõik toimub automaatselt, peaaegu nagu elav organism.

Kunstlik intelligents ja ennustav hooldus seadmete töötlemisel

AI-ga juhitud seadmete eluea ja toimimise optimeerimine

Tänapäevaste seadmete töötlemise seadistused kasutavad masinõpet kasutades kunstlikku intelligentsi, et hoida masinad pikemalt töös, samas maksimeerides tootlust. Masinõppe algoritmid analüüsivad põhimõtteliselt vanu jõudlusandmeid ja sensooridest saadud teavet, tuvastades mustreid, mis viitavad osade kulumisele ajaga. Võtame näiteks vibratsioonianalüüsi. Kui kunstlik intelligents märkab ebatavalisi mustreid kuulilagrite vibratsioonis CNC-masinates, saab see tuvastada potentsiaalseid probleeme juba kuus enne seadme katki minemist. Me oleme näinud, et tehased suudavad probleemid tuvastada 3 kuni 6 nädala jooksul enne kavandatud remonti. Eriliselt imetluseväärne on aga see, kuidas need nutikad süsteemid kohandavad asju reaalajas. Need muudavad näiteks pöördemomendi seadeid või pöörlemiskiiruse määrasid just piisavalt, et säilitada tootlustasemeid, samas mitte avaldades lisakoormust masinale. Enamik tehasjuhte peab seda tasakaalu tootluse hoidmise ja seadmete katkestuste vältimise vahel kunstliku intelligentsi tehnoloogiasse tehtud investeeringu täiesti väärtuslikuks.

Masinõppe mudelid ennustava hoolduse teadete jaoks

Seadmete protsessorid kasutavad kolme põhitüüpi AI mudeleid:

• Regressioonimudelid prognoosivad aja-ja väärtuspiirid
• Neuronivõrgustikud tuvastavad süsteemidevahelisi rikkeolulisi sõltuvusi
• Anomaaliate tuvastamise algoritmid märkivad ära väikesed operatiivkõrvalekalded

2023. aasta võrdlusuuring näitas, et need mudelid vähendavad valeteadete arvu 62% võrreldes traditsiooniliste reeglipõhiste süsteemidega. Ärakomputing võimaldab vabavõnke, soojus- ja energiakasutuse andmete reaalajas töötlemist otse tehasepõrandatel, vähendades otsuste viivitust alla 50 ms.

Ennustav analüütika: seadmete seismise vähendamine kuni 40%

Nende süsteemide kasutajad teatavad 35–40% vähemast ootamatust seiskumisest läbi:

1. Eeskirjutava hoolduskavandamise paranduste sobitamise madala nõudluse perioodidega
2. Varuosade laduoptimeerimise vigastuskindluse ennustuste kasutamise
3. Energiasäästlikkuse seadistuste mootori eluea pikendamise

Organisatsioonid, mis ühendavad ennustavat analüütikat IIoT-sensoritega, saavutavad 19% kõrgema üldise seadmete tõhususkoha (OEE) reitingu võrreldes reaktsioonipõhiste hoolduslähenemisega.

AI-sõltuvuse ja inimliku järelevalve tasakaalustamine hoolduses

AI töötleb nüüd päris paljudest seadmetest andmeid, kuid kogenud insenerid peavad siiski kontrollima olulisi hoiatusi ja mõistma, mida süsteem tegelikult ütleb. Hiljutise 2024. aasta uuringu kohaselt, mis vaatasid erinevaid tööstusettevõtteid, suutsid käsitsi juhtimisvõimalust säilitanud töömeeskonnad kõrvaldada umbes 28% probleemidest, mille puhul AI oli segaduses näiteks niiskuse mõjude osas pneumaatiliste süsteemide suhtes. Mida me siin näeme, on vana kooli oskustepagas ja uus tehnoloogia, mis töötavad kõrvalt kõrvale. Ettevõtted ei lase masinatel täielikult võimu võtta, vaid otsivad viise, kuidas tehnoloogia saaks toetada töötajaid, mitte nende kõrvalt mööda minna seadmete probleemide diagnoosimisel.

Data-Driven Optimization of Equipment Processing Workflows

Advanced Condition Monitoring Through AI and IIoT Integration

Tänapäevased töötlemise süsteemid kombineerivad kunstlikku intelligentsi ja tööstuslikke IoT sensooreid, et jälgida masinatega seotud tervist reaalajas. Need nutikad süsteemid analüüsivad korraga üle viisteist teguri, sealhulgas masinate vibratsiooni ja nende soojusmärgistusi, mis võimaldab neil tuvastada kulunud laagreid ligikaudu 35% kiiremini kui traditsiooniliste kontrollmeetoditega. Sellise ennustavate hooldusmeetodite kasutuselevõtu on raporteerinud ettevõtted, kus on ootamatuid seiskumisi ligikaudu 20% vähem. Lisaks säästetakse hoolduskulude pealt umbes 92 dollarit tonni kohta võrreldes vanemate meetoditega. Numbrid räägivad loo, millele pööravad üha rohkem tehase juhatajad tõsiselt tähelepanu.

Ennustava andmeanalüüsi rakendused reaalse maailma tehastes

Tööstusharud on nüüd võimelised tuvastama potentsiaalseid probleeme purustikomponentidega umbes kolm päeva enne nende tegelikku rikke tekkeks tänu pöördemomendi kõrvalekallete analüüsi tehnikatele. See varajane hoiatussüsteem säästab ettevõtteid ligikaudu 740 000 dollarit kuus, vältides seismajäämise kulusid. Samal ajal tootmisettevõtetes aitavad nutikad soojuskujutamissüsteemid täpsustada põlemiselmete temperatuuri metalli töötlemise protsesside ajal. Need AI-põhised tööriistad vähendavad energiakadu umbes 22 protsenti, säilitades samas toote kvaliteeti. Raske tööstuse ettevõtete jaoks, kes soovivad oma seadmeid kaasaegsaks teha, on saavutatud ka märkimisväärseid tulemusi. Kui vana kooli pressid ja CNC-masinaid ühendatakse neist paigalduskomplektide kaudu, näevad tehase juhid, et otsuseid tehakse peaaegu pooleks kiiremini kui enne uuendust. Kiiruse kasv teeb suurt vahe päevapäevases operatsioonis metallurgiatehastes, valamistehastes ja muudes tööstuskeskkondades.

Tuleviku suunad: järgmise põlvkonna seadmete töötlemisel kohtuvad tehnoloogiad

AI, IIoT ja robotite kohtumine nutikates seadmesüsteemides

Tänapäevased tootmisseadistused toetuvad üha enam nutikate tehnoloogiate kombinatsioonile, nagu kunstlik intelligents, need uhked IIoT-sensorid, millest palju räägitakse, ja täiustatud robotitehnoloogia, mis aitavad ehitada nutikamaid tehaseid. Kogu süsteem toimib pooleks arvutisseadmete kaudu tootmisest saadud otsese andmete põhjal, mis võimaldab masinatel automaatselt ise reguleerida tootmisjoone vajalikel hetkedel midagi kohandada. Võtke näiteks metalli töötlemise valdkond. Mõned ettevõtted on paigaldanud AI nägemissüsteeme, mis ütlevad robotitele täpselt, kus osi paindeoperatsiooni käigus paigutada, saavutades täpsuse kuni 0,03 millimeetrit. Samal ajal aitavad IIoT-väravate seadmed hallata elektrienergia kasutamist kogu tootmispiirkondades. Neist integreeritud lähenemisviisidest kinni pidanud tehased nägid oma jäätme määrade langust umbes 18 protsenti ja saavutasid umbes 22% parema tootluse kui traditsioonilised automaatseadmed, mis töötasid üksteisest sõltumatult.

Autonoomse ja enesest optimeeriva tööstusmasinapargi tõus

Tänapäeval on uusimad seadmed hakkanud kasutama kinnistusmeetodeid, mis võimaldavad masinatel iseend reguleerida vastavalt nende töö efektiivsusele. Näiteks võib mainida autonoomseid CNC-freese, mis suudavad kompenseerida tööriistade kulumist, analüüsides vibratsioone ja mõõtes lõikamisjõusid reaalajas. Tööstus ootab, et selline enesoptimeerimine vähendaks ootamatuid seadmete seiskumisi suurtes tootmisoperatsioonides umbes 40%. Siiski on siin üks aga. Selliste süsteemide rakendamine nõuab hoogneid muudatusi tavapärase hooldustöö lähenemises. Hiljutiste uuringute kohaselt ütleb peaaegu 6 valmistaja 10st, et nende meeskonnad vajavad uut koolitust, et suuta kõiki neid nutikaid masinaid õigesti hallata.

Lünna kõrvaldamine: kõrgetehnoloogilise varustuse kasutuselevõte vs töötajate valmidus

Umbes 83 protsenti tootmisettevõtetest kavatseb 2025. aastaks rakendada AI-põhiseid töötlemissüsteeme, kuid tegelikult on vaid umbes 34 protsendil neist olemas sobivad koolituskavad nende tehnilisele personalile. Selgelt on midagi valesti. Paljud tehased on juba mõistnud, et vajavad paremaid viise inimeste koolitamiseks ning seetõttu loovad mõned targa tootmise mixed reality koolituskavad, mis kombineerivad täiendatud reaalsuse juhendid ja reaalse maailma IoT diagnostilise töö. Kõige edukaimad seadmed kasutavad praegu digitaalset kaksikkeskkonda, kus töötajad saavad probleeme lahendada simuleeritud versioonidel iseseisvalt töötavate presside ja keevitussüsteemidega juba enne, kui nad puudutavad tegelikke tehase seadmeid. See lähenemine aitab vähendada vahepeal seda, mis tuleb järgmisena ja seda, mida töötajad teavad täna.

KKK

Mis on roll IIoT-l reaalajas seadmete jälgimisel?

IIoT võimaldab masina sees paiknevate nutikate sensorite abil reaalajas seadmete jälgimist, mis koguvad analüüsimiseks olulisi andmeid, näiteks vibratsioone ja soojusnivoo, võimaldades ennetavat hooldust ja vähendades ootamatuid seiskumisi.

Kuidas võimendab äärearvutus tööstuslikke IoT seadistusi?

Äärearvutus võimendab tööstuslikke IoT seadistusi, võimaldades andmete töötlemist allikast ise, mitte saatmist kaugel asuvatesse pilveteenuse serveritesse. See vähendab andmete liikumise aega märkimisväärselt, võimaldades kiiremat otsuste tegemist tööstuses.

Millised on robotite integreerimise eelised rasketööstuse seadmete töötlemisel?

Robotite integreerimine rasketööstuse seadmete töötlemisse parandab täpsust ja vähendab montaaživigu. Sensorite ja kaameratega varustatud robotisüsteemid suudavad täpselt töötelda ülesandeid, nagu raskete mootoriplokkide tõstmine.

Kuidas aitab tehisintellekt kaasa seadmete töötlemisel ennetava hooldusele?

AI aitab ennetavas hoolduses, analüüsides sensorandmeid trendide ja kulumise kohta. Masinõppe algoritmid võivad ennustada tõrkeid ette, võimaldades seadmeid reguleerida, et pikendada nende eluiga ja maksimeerida tööaega.

Millised on tootmises kõrgetehniliste süsteemide kasutuselevõtmise väljakutsed?

Väljakutsed hõlmavad tööjõu valmidust ja sobivate koolituskavade vajadust. Paljud ettevõtted ei oma piisavaid programme töötajate koolitamiseks, mis on oluline tänapäevaste süsteemide, nagu AI-põhiste masinate, tõhusaks haldamiseks ja kasutamiseks.