Under lång tid har tillverkningsindustrin förlitat sig på fasta scheman och manuell styrning. Lagerjusteringar görs ofta först efter att brister uppstått. Maskinunderhåll hanteras ofta först efter att ett fel uppstår.
Fastställandet av produktionsmål baseras ofta på olika antaganden snarare än på verklig verksamhetsdata. Numera genomgår denna modell en snabb förändring.
Artificiell intelligens (AI), Internet of Things (IoT) anslutningsteknik och robotteknik driver tillsammans tillverkningsindustrin mot en mer prediktiv modell.
Numera kan utformningen av produktionsanläggningar identifiera ineffektiva förhållanden innan de påverkar produktionen. Denna trend hjälper tillverkare att förbättra effektiviteten, minimera förseningar och uppnå en mer stabil produktion i en volatil marknadsmiljö.
Sammankopplade system ersätter isolerade maskiner och utrustning
En nyckelskillnad mellan traditionella automationssystem och dagens tillverkningsmiljö ligger i "interconnectivity". I traditionella fabriker är det mycket vanligt att maskiner och utrustning fungerar självständigt. Då var datainsamlingsarbetet mycket begränsat och de olika avdelningarna verkade isolerade från varandra.
Idag har Internet of Things (IoT)-infrastrukturen sammankopplad produktionsutrustning, lagersystem, olika sensorer och övervakningsplattformar, vilket bildar ett enhetligt operativt nätverk. Varje operationsåtgärd kommer att generera motsvarande informationsdata. Nyckelindikatorer som temperaturförändringar, utrustningsvibrationer, produktionscykelns varaktighet och materialförbrukning kan alla övervakas i realtid.
Denna mycket "visualiserings" förmåga gör det möjligt för fabrikschefer att mer exakt identifiera de verkliga orsakerna bakom operativa flaskhalsar. Till exempel, till och med några sekunders fördröjning när en robotarm utför en arbetscykel verkar obetydlig när den ses isolerat.
Men när effekterna av sådana mindre förseningar förstoras till hela produktionslinjen, kan de kumulativa konsekvenserna inte ignoreras. Genom ett sammankopplat system kan företag snabbt identifiera och korrigera dessa potentiella brister.
Artificiell intelligens (AI) omformar den operativa beslutsmodellen-
Artificiell intelligens genomgår en utveckling från en teknik som fortfarande är på forsknings- och utvecklingsstadiet till ett praktiskt verktyg som är djupt inbäddat i tillverkningssystem. Jämfört med traditionella analysmetoder kan artificiell intelligens analysera tiotusentals produktionsvariabler med extremt hög effektivitet och snabbt lägga fram motsvarande förslag. För närvarande har många produktionsanläggningar infört programvara för artificiell intelligens för att hjälpa till med följande uppgifter:
Förutsägande underhållsschemaläggning
Prognos för efterfrågan på lager
Kvalitetssäkringsövervakning
Energiförbrukningsanalys
Arbetsflödesoptimering
I industrin för anpassade chip, där kraven på tillverkningsprecision är extremt stränga, är denna tekniska omvandling särskilt avgörande för att säkerställa produkternas tillförlitlighet och företagens lönsamhet.
Även den minsta avvikelse eller inkonsekvens i produktionsprocessen kan leda till enorma ekonomiska förluster. Av denna anledning är tillämpningen av intelligenta system särskilt värdefull.
Robotteknologi går längre än enkla repetitiva arbeten
Industrirobotar var en gång begränsade till att endast utföra repetitiva åtgärder. Moderna robotsystem, å andra sidan, är designade för att vara mer flexibla och anpassningsbara och har förmågan att kommunicera och samarbeta med mänskliga operatörer.
I de produktionsprocesser som kräver ständig anpassning och förändring har samverkande robotar nu börjat ta på sig olika ansvarsområden som förpackning, inspektion, montering och materialhantering.
Designkonceptet med bioniska händer har också gett inspiration för vissa företag inom området för mänsklig-assisterad teknik, särskilt i de applikationsscenarier som har extremt höga krav på exakt drift och ergonomisk säkerhet.
Intelligent tillverkning klarar sig fortfarande inte utan stöd av fysisk infrastruktur
Även om människor är entusiastiska över programvara för artificiell intelligens och den nya generationen robotar, är fysisk infrastruktur fortfarande ett primärt och oumbärligt behov.
I en automatiserad produktionsmiljö spelar robusta och hållbara verktygsfixturer, ett komplett underhållssystem och industrihårdvara av hög-kvalitet fortfarande en avgörande roll för att stödja produktionskraven.
Även i högautomatiserade fabriksanläggningar kräver underhållsarbeten för tung utrustning och monteringsuppgifter av stora industrimaskiner fortfarande hjälp av specialiserade verktyg som "ultra-deep impact sleeves".
I vissa tillverkningsindustrier behöver tekniker fortfarande använda denna "ultra-deep impact sleeve" vid översyn av utrustning som involverar tillämpningar med högt-vridmoment. Framtidens fabriker kan uppnå full digitalisering, men deras drift klarar sig ändå inte utan en solid och pålitlig mekanisk grund som stöd.
Slutsats
Kombinationen av artificiell intelligens, Internet of Things (iot) anslutningsteknik och robotteknik betyder inte att fabriker automatiskt kan uppnå helt autonom drift.
För att vara exakt driver denna integration gradvis tillverkningsindustrin mot en mer integrerad,-datadriven och motståndskraftig affärsmodell. Kärnan i denna nya modell ligger i att säkerställa att kloka beslut kan fattas baserat på tillräcklig information i varje led av produktion och drift.
