Жабдықтарды өңдеу: алдыңғы қатарлы технологиялар ма?

Индустриялық нәрселер интернеті (IIoT) және нақты уақытта жабдықтарды бақылау

IIoT жабдықтарды өңдеуде нақты уақытта деректерді жинауды қалай ұсынатынын көрсетеді

Өндірістік IoT немесе қысқаша айтқанда IIoT зауыттардың жабдықтарымен жұмыс істеу тәсілін өзгертіп жатыр, себебі олар өздерінің машиналарына ақылды датчиктерді орнатып жатыр. Бұл кіші құрылғылар тербелістер, жылу деңгейлері және электр энергиясының пайдаланылуы сияқты заттарды бақылап, сол ақпаратты орталық компьютерлерге жіберіп, талдау жасайды. IIoT жүйелеріне қосылған компрессорлары бар зауыт алаңын мысалға келтірейік. Компрессорлар қысымның қалыпсыз өзгерістерін көрсетіп бастаған кезде, жұмысшылар ештеңе түгел ыдырап кетпес бұрын мәселені шешу үшін хабарламалар алады. Бір заттың сынғанға дейін күтіп тұрып, сосын жөндеу мен мәселені алдын ала шешіп тастау арасындағы айырмашылық. IIoT жүйелеріне ауысқан кезде зауыттар күтпеген тоқтауларды 25%-ден 35%-ға дейін азайтатынын хабарлайды. Бұл ақшаны үнемдеу және өндіріс желілерін ұзақ уақыт бойы жұмыс істеу деген сөз.

Сымсыз датчик желілері мен шеттік есептеу арқылы өндірістік шешімдерді тез қабылдау

Бүгінгі күнгі индустриялық IoT жүйелері сенсорлар мен шеткі есептеу құрылғыларын біріктіріп, шешім қабылдау үшін қажетті уақытты қысқартуда. Алыстағы бұлтты серверлерге қажетсіз көп мәліметтер жіберу орнына, шеткі құрылғылар өзінде ғана қажетті мәліметтерді өңдейді. Мысалы, турбина өндірісіндегі жүйені қарастырайық. Бұл жүйе подшипниктердің тозуын өз орнында талдап, техникалық қызмет көрсету процесстерін жылдам іске қосады. Жылдамдықтағы айырмашылық таң қалдырарлық. Бұл әдіс бұрынғы бұлтты технологияларға қарағанда мәліметтер жүріп өтетін жолды шамамен 80 пайыз қысқартады. Әрине, әлі де кейбір қиындықтар, мысалы, жүзеге асыру құны мен үйлесімділік мәселелері тұрып тұр, бірақ өнімділік көрсеткіштері өзінен-ақ сөйлейді.

Өнеркәсіп пен ауыр өндірісте IIoT-ты кеңінен енгізу

Өндірушілердің 67%-нан астамы қазір IIoT шешімдерін енгізуде, ал 2021 жылдан бастап қазба және энергетика салаларында қолдану көрсеткіштері екі есеге артты. Өңдеу зауыттарында нақты нәтижелерге қол жеткізілуде:

IIoT-мен қатар жасанды интеллектке негізделген тербеліс талдау құралдарын қолданған кезде ауыр техника операторлары аномалияларды табуды 40% тездетті деп хабарлайды.

Ескі жабдықтарды IIoT-пен интеграциялау ақылды жұмыс үдерістері үшін

Ескі машиналарға IIoT мүмкіндіктерін қайта жабдықтау қиындықтар тудырса да, нақты ROI-ге әкеледі. 2022 жылы CNC-станоктар үшін қайта жабдықтау бастамасының нәтижесінде мыналарға қол жеткізілді:

• универсалды датчик адаптерлерін қолдану арқылы 90% интеграциялау сәттілік көрсеткіші
• ақылды өлшеуіштер арқылы калибрлеу қателерінің 50% азаюы
• болжамды қолданбалы техникалық қызмет көрсету шығындарын жылына $120 мыңға үнемдеу

Дерек шлюздері ескі жүйелерден аналогтық сигналдарды IIoT-үйлесімді пішімдерге аударып, ескі престер мен заманауи талдау панельдері арасындағы қашықтықты жояды.

Қазіргі жабдықтарды өңдеудегі келелі робототехника мен автоматтандыру

Ауыр жабдықтар мен өндіріс жүйелерінде робототехниканы интеграциялау

Бүгінгі таңда өнеркәсіптік кәсіпшіліктер дәлдікті талап ететін жұмыстарды өндеу барысында роботтарға кеңінен сүйенеді. Біз бұны үлкен кемелердегі дәнекерлеу орындарынан бастап ұшақ бөлшектерін жасауда қолданылатын CNC машиналарына дейінгі барлық жерде кездестіреміз. Мысалы, автомобиль зауыттарын алып қарастырайық. Олардың кейбіреулерінде 1,5 тонна двигатель блоктарын көтеріп жүретін роботтық иықтар 0,02 мм-ден аспайтын қозғалыс қатесін сақтап отырады. Бұл адамның қолмен орындауымен салыстырғанда жинау қателерін 60% азайтатыны таңқаларлық жағдай. Роботтардың өзі күштерді анықтайтын арнайы датчиктер мен материалдармен жұмыс істеген кезде нақтылықты түзетуге мүмкіндік беретін камераға ие. Бұл әсіресе металдар мен композиттер сияқты болжамдан тыс әрекет ететін материалдармен жұмыс істеу кезінде өте маңызды.

Өндірістік зауыттардағы радиобасқармалы және автономды жабдықтар

Тау-кен саласы жүк көтергіштік тасымалдау үшін жасанды интеллект жоспарлаған жолдармен жүретін өзі жүретін тракторларды пайдалануды бастады, олар 320 тонналық жүкті тасымалдайды және жұмсайтын отынның мөлшері жүргізушілердің пайдаланатын көлемінен 12 пайызға аз болады. Ал, нан пісіру зауыттары мен тағам өндірісінде жұмысшылар ретінде жаңа роботтас-әріптестер – коботтар көмектесуде. Бұл машиналар ұсақ пирожныйдар мен торттарды орау кезінде қысу күшін өзгертіп отыра алады, яғни әр сағат сайын өнімдердің саны екі есе көбейіп, ештеңе сынбайды. Автоматтандыруға көшу жұмысшыларды табуда қиындық көбейтіп жатқан және қауіпті жұмыс орындарында қателер құнды тұратын, өмірлерге қауіп төндіретін компаниялар үшін дұрыс шешім болып табылады.

Зерттеу жағдайы: Жабдық өңдеудегі толық автоматтандырылған жинау жолақтары

Еуропадағы бір ірі болат компаниясында соңғы кезде толығымен автоматтандырылған өндіріс жолағы орнатылды. Бұл жүйеге материалдарды өңдеуге арналған роботтар, жасанды интеллект негізінде жұмыс істейтін ақылды сканерлеу жүйелері және дәл уақытылы орындалатын операциялар тізбегінде өзара әрекеттесетін AGV деп аталатын кішігірім жүріп тұратын вагондар кіреді. Бұл жүйенің ерекшелігі - әр күні 8000-нан астам болат рулондарын өңдеуге мүмкіндік беріп, сонымен қатар ақаулар деңгейін 0,004% дейін төмендетеді. Сонымен қатар, машиналарға қажетті уақытта қуат беріп, ал қажет емес уақытта оларды өшіріп тұруға мүмкіндік беретін ақылды алгоритмдер арқасында энергия шығыны да 40% төмендеді. Осындай жетілдірулер қазіргі кезде көптеген зауыттар роботтарға көшіп жатқанын дәл көрсетіп тұр. Қазіргі өндіріс жеке-жеке операцияларды бірінен соң бірі орындау үшін емес, бәрі автоматты түрде өзара әрекеттесетін, жан-жақты байланысқан жүйе ретінде жұмыс істейді, адам ағзасы сияқты болып келеді.

Жасанды интеллект және жабдықтарды өңдеу бойынша болжамды техникалық қызмет көрсету

Жабдықтардың қызмет ету мерзімі мен өнімділігін жасанды интеллект негізінде тиімді пайдалану

Бүгінгі жабдықтарды өңдеу жабдықтары машиналарды ұзақ уақыт пайдалану үшін және олардан ең жоғары өндірісті алу үшін жасанды интеллектіні тиімді пайдаланады. Машиналық оқыту негізінен ескі кезеңдегі өнімділік жазбалары мен қазіргі уақытта сенсорлар бізге ақпарат беріп тұрған мәліметтерді талдау арқылы бөлшектердің уақыт өте жұмсалуына әкелетін даму тенденцияларын анықтайды. Мысалы, тербеліс анализін алыңыз. Жасанды интеллект CNC-станоктардағы подшипниктердің тербелістеріндегі күдікті үлгілерді анықтаған кезде, бірнеше ай бұрын-ақ жүйеде күтпеген тоқтаулардың болу ықтималдығын болжауға болады. Кейбір зауыттар мұндай ақауларды жоспардан тыс 3-6 апта бұрын анықтағанын айтып тұр. Ең қызығы, осындай ақылды жүйелер автоматты түрде параметрлерді өзгертіп отырады. Олар өндіріс көрсеткіштерін сақтап қалу үшін айналу моментін реттеп немесе айналу жиілігін өзгертіп отырады, бірақ машиналарға қосымша күш түсірмейді. Зауыт басшылары өндірісті ұстап тұру мен апаттық жағдайларды болдырмау арасындағы осындай тепе-теңдік жасанды интеллект технологияларына салған инвестицияның тиімділігін көрсететінін мойындайды.

Прогнозтау үшін машиналық оқыту модельдері қолданылады

Жабдық процессорлары үш түрлі негізгі ИИ модельдерін қолданады:

• Регрессиялық модельдер ескерту шектеріне дейінгі уақытты болжау
• Нейрондық желілер жүйеден тыс жұмыс істеу тәуелділіктерін анықтау
• Аномалияны анықтау алгоритмдері операциялық ауытқуларды ерте анықтау

2023 жылғы салыстырмалы зерттеу бұл модельдердің дәстүрлі ережеге негізделген жүйелерге қарағанда жалған ескертулерді 62% азайтатынын көрсетті. Edge computing технологиясы тербеліс, жылу және энергия тұтыну деректерін зауыт алаңдарында нақты уақыт режимінде өңдеуге мүмкіндік беріп, шешім қабылдау кешіктіруін 50 мс-тан аз етеді.

Прогностикалық талдау: Жабдықтардың жұмыс істеу уақытын 40%-ға дейін азайту

Бұл жүйелерді пайдаланатын өндірушілер мыналар арқылы жоспарланбаған тоқтауларды 35–40% азайтатынын хабарлайды:

1. Прескрипциялық техникалық қызмет көрсету жоспарын құру төмен сұраныс кезеңдерімен жөндеу жұмыстарын сәйкестендіру
2. Ауыстыру бөлшектерінің қоймасын тиімді пайдалану қате болу ықтималдығын болжау негізінде
3. Энергияны үнемдеу бойынша реттеулер қозғалтқыштардың қызмет ету мерзімін ұзарту

Болжамды талдау мен IIoT датчиктерін біріктіріп пайдаланатын ұйымдар реактивті техникалық қызмет көрсету әдістеріне қарағанда жалпы жабдықтардың тиімділігі (OEE) көрсеткіші бойынша 19% жоғары нәтижеге ие болады.

Техникалық қызмет көрсетуде жасанды интеллектке сенімді адамдық қадағалаумен ұштастыру

Бүгінгі күні Жасанды интеллект барлық түрлі жабдықтардың деректерін өңдейді, бірақ тәжірибелі инженерлер әлі де маңызды ескертулерді тексеріп, жүйе шын мәнінде не айтпақшы екенін түсінуі тиіс. 2024 жылы өткен және әртүрлі өнеркәсіптік кәсіпорындарды зерттеген зерттеу нәтижесінде қолмен басқару опцияларын сақтап қалған зауыт бригадалары ЖИ-дің ауа ылғалдылығы пневматикалық жүйелерге қалай әсер ететіні түсінбей қателескен кезде мәселелердің шамамен 28 пайызын шеше алды. Біз бұл жерде ежелгі мектептің білімі мен жаңа технологиялардың бірге жұмыс істеуін көреміз. Машинаны толық басқаруға беріп алмай, компаниялар жабдықтардың ақауларын диагностикалау барысында технологияның жұмысшыларды ығыстырып шығаруына емес, оларды қолдау көрсетуіне жол табуда.

Жабдықтарды өңдеу процесстерін ағымдарын деректерге негізделіп тиімдестіру

ЖИ мен IIoT интеграциясы арқылы күшейтілген жағдай мониторингі

Бүгінгі таңда өңдеу жүйелері жасанды интеллектіні өндірістік IoT-датчиктермен үйлестіре отырып, машиналардың жұмыс істеу күйін нақты уақытында қадағалайды. Бұл ақылды жүйелер вибрация мен жылу көрсеткіштерін қоса алғанда он бес түрлі факторды бір мезгілде талдайды, салыстырмалы түрде дәстүрлі әдістерге қарағанда 35% жылдамырақ тозған подшипниктерді анықтауға мүмкіндік береді. Болжау негізінде жасалатын техникалық қызмет көрсету тәсілін енгізген кәсіпорындар күтпеген тоқтауларды 20% азайтқанын хабарлауда. Сонымен қатар, бұрынғы әдістермен салыстырғанда техникалық қызмет көрсетуге келетін шығындар әр тонна шығынға 92 АҚШ долларын үнемдеуде. Бұл көрсеткіштер көптеген зауыт басшылары үшін маңызды болып табылады.

Зауыттардағы болжауға негізделген деректерді талдаудың нақты қолданыстары

Қазір жылжыту құрылғыларының компоненттерінде үш күн бұрын ақауларды анықтауға мүмкіндік беретін айналу моменті дисперсиясын талдау әдістерінің арқасында тау-кен секторы ақауларды уақытылы болжай алады. Бұл ерте ескерту жүйесі компаниялардың аптадан тыс шығындарын азайтып, айына шамамен жеті жүз қырық мың доллар үнемдейді. Ал соған қатар өндірістік кәсіпорындарда жасанды интеллектке негізделген жылулық бейнелеу жүйелері металды өңдеу процесстері кезінде пеш температураларын дәл баптауға көмектесіп жатыр. Бұл құралдар энергияны шығындауды шамамен жиырма екі пайызға дейін азайтады, сонымен қатар өнім сапасын сақтап қалады. Құрылғыларын қазіргі талаптарға сай өзгерткісі келетін ауыр өнеркәсіп ойыншылары үшін де біраз сенсациялық нәтижелер алынды. Ескі штамповка престері мен фрезерлеу станоктарын осындай қайта өзгертілген IoT жиынтықтары арқылы қосқан кезде цех басшылары шешім қабылдау жылдамдығы жаңартуға дейінгі уақытпен салыстырғанда жарты есе артқанын байқады. Бұл жылдамдықтың артуы болат зауыттарында, құймашылық цехтары мен басқа да өнеркәсіптік орындарда күнделікті операциялар жүргізуде үлкен айырмашылық жасайды.

Болашақ даму бағыттары: Келесі ұрпақ құрылғыларын өңдеудегі технологиялардың бірігуі

Ақылды құрылғылар жүйесіндегі ИА, Өндірістік интернет және робототехниканың бірігуі

Бүгінгі өндірісті ұйымдастыру интеллектуалды технологиялардың, яғни өнеркәсіптік интернет заттарының (IIoT) датчиктері мен алғыр робототехникалардың комбинациясына негізделіп, бірте-бірте ақылды зауыттарды салуға сүйенуде. Бұл жүйе жабдықтардың жұмыс істеуінен келіп түсетін нақты уақыттағы деректерді өңдеу арқылы жұмыс істейді, сондықтан өндірістегі жолақтың бір бөлігінде қандай да бір өзгеріс қажет болса, машиналар автоматты түрде өзін-өзі реттей алады. Мысалы, металл өңдеу цехтарын алып қарастырайық. Кейбір компаниялар 0,03 миллиметр дәлдікпен бүгілу операциялары кезінде бөлшектерді қай жерге орналастыру керектігін роботтарға дәл көрсететін алгоритмдік көру жүйелерін орнатты. Ал IIoT шлюздері өндірістік аймақтардың барлығында электр энергиясын пайдалануды басқаруға көмектеседі. Осындай интеграцияланған тәсілді қабылдаған зауыттар қалдықтарды түзуді 18 пайызға азайтып, дәстүрлі автоматтандырылған жүйелерге қарағанда өндіріс көлемін 22 пайызға арттырды.

Автономды, өзін-өзі тиімділейтін өнеркәсіптік машиналардың көбеюі

Бүгінгі күні жабдықтардың ең соңғы үлгілері машиналардың өз жұмысына сәйкес өз-өзін реттеуіне мүмкіндік беретін тұйықталған циклді оқыту жүйелерін енгізуге бастады. Мысалы, автономды CNC фрезерлеу станоктарын алыңыз. Құралдар тозып кетпес үшін олар шын мәнінде тербелістерді қарап және күшті кесу арқылы өлшей отырып компенсация жасай алады. Өнеркәсіпте осындай өз-өзін оптимизациялау жүйелері ірі өнеркәсіптік операциялар кезінде күтпеген машина тоқтауларын шамамен 40% азайтатыны күтілуде. Бірақ бұл жүйелерді енгізу белгілі бір қиындықтар туғызады. Осындай жүйелерді іске қосу үшін қалыпты техникалық қызмет көрсету жұмыстарын түбегейлі өзгертуді қажет етеді. Соңғы зерттеулерге сәйкес, өндірушілердің жуықпен 6-ның 10-ы осындай ақылды машиналармен жұмыс істеу үшін қызметкерлерінің жаңа біліктілікті арттыру қажеттілігін атап өтті.

Аралықты жабу: заманауи технологияларды енгізу мен жұмыс күшінің дайын болуы

Өндіріс компанияларының шамамен 83 пайызы 2025 жылға дейін жасанды интеллектпен жабдықталған өңдеу жүйелерін енгізуді жоспарласа да, техникалық қызметкерлері үшін нақты тұрғыда дайындық бағдарламалары тек 34 пайызында ғана бар. Мұнда айқын бір нәрсе дұрыс болмай тұр. Көптеген зауыттар қызметкерлерді дайындау үшін жақсырақ әдістер қажет екенін басты ұмытпайтын болып жатыр, сондықтан кейбір ақылды операциялар арнайы толықтыру нақты әлемдегі IoT диагностикасымен ұштастырылған толықтырылған нақтылық нұсқауларын қамтитын аралас нақтылықты оқыту орнын жасап жатыр. Ең прогрессивті кәсіпорындар қазір сенімді жүйелердің және дәл осындай жабдықтардың жұмысын үйрену үшін қызметкерлер жалған моделдерін пайдаланып, өзін-өзі басқару престері мен пісіру роботтарында туындаған мәселелерді шеше алатын цифрлық егізектерді пайдаланады. Бұл тәсіл келешекте болатын және қызметкерлер қазіргі уақытта білетін нәрселердің арасындағы қашықтықты жояды.

Жиі қойылатын сұрақтар

Нақты уақыт режимінде жабдықтарды бақылауда IIoT рөлі қандай?

IIoT жабдықтарды нақты уақыт режимінде бақылауға мүмкіндік береді, өйткені машиналарға орнатылған ақылды датчиктер тербеліс пен жылу деңгейі сияқты маңызды деректерді жинап, талдау жасайды, бұл күтпеген тоқтауларды азайта отырып, алдын ала болжау жасауға мүмкіндік береді.

Edge computing өнеркәсіптік IoT жүйелерін қалай жақсартады?

Edge computing өнеркәсіптік IoT жүйелерін жақсартады, себебі деректерді алыс бұлттық серверлерге жіберіп емес, дерек көзінде өңдеуге мүмкіндік береді. Бұл деректердің жүгіру уақытын қысқартып, өнеркәсіптік шешімдерді тез қабылдауға мүмкіндік береді.

Ауыр жабдықтарды өңдеуде роботтарды интеграциялаудың пайдасы қандай?

Ауыр жабдықтарды өңдеуде роботтарды интеграциялау дәлдікті арттырып, жинау қателерін азайтады. Датчиктер мен бейнекамералармен жабдықталған роботтық жүйелер ауыр двигатель блоктарын дәл көтеріп алу сияқты тапсырмаларды орындай алады.

AI жабдықтарды өңдеуде алдын ала болжау жасауға қалай үлес қосады?

AI тозу мен жыртылу туралы ақпаратты көрсететін датчикті деректерді талдау арқылы болжамды ұстап тұруды қамтамасыз етеді. Машиналық оқыту алгоритмдері уақытынан бұрын ақауларды болжап, жабдықтардың қызмет ету мерзімін ұзарту мен үздіксіз жұмыс істеу уақытын арттыру үшін түзетулер енгізуге мүмкіндік береді.

Өндірісте жоғары технологиялық жүйелерді енгізу қандай қиыншылықтар тудырады?

Оларға қызметкерлердің дайындығы мен дұрыс білім алу бағдарламаларының болмауы жатады. Көптеген компаниялар қызметкерлерді дайындау үшін жеткілікті бағдарламаларға ие емес, бұл жасанды интеллекті бар жабдықтар сияқты күрделі жүйелерді тиімді басқару мен пайдалану үшін маңызды.