Pikka aega on töötlev tööstus tuginenud fikseeritud ajakavadele ja käsitsi juhtimisele. Varude korrigeerimine toimub sageli alles pärast puuduste tekkimist. Masina hooldusega tegeletakse sageli alles pärast rikke ilmnemist.
Tootmiseesmärkide seadmine põhineb sageli pigem erinevatel eeldustel kui tegelikel tegevusandmetel. Tänapäeval on see mudel läbimas kiiret ümberkujundamist.
Tehisintellekt (AI), asjade Interneti (IoT) ühendustehnoloogia ja robootikatehnoloogia juhivad üheskoos töötlevat tööstust ennustavama mudeli poole.
Tänapäeval on tootmisrajatiste projekteerimisel võimalik tuvastada ebaefektiivsed tingimused enne, kui need mõjutavad toodangut. See suundumus aitab tootjatel suurendada tõhusust, minimeerida viivitusi ja saavutada muutlikus turukeskkonnas stabiilsema tootmise.
Omavahel ühendatud süsteemid asendavad isoleeritud masinaid ja seadmeid
Põhiline erinevus traditsiooniliste automatiseerimissüsteemide ja tänapäeva tootmiskeskkonna vahel seisneb "vastastikune seotus". Traditsioonilistes tehastes on väga tavaline, et masinad ja seadmed töötavad iseseisvalt. Tol ajal oli andmekogumistöö väga piiratud ning erinevad osakonnad tegutsesid üksteisest isoleeritult.
Tänaseks on asjade interneti (IoT) taristu omavahel ühendatud tootmisseadmed, laosüsteemid, erinevad andurid ja monitooringuplatvormid, moodustades ühtse tegevusvõrgu. Iga toimingu toiming genereerib vastava teabe. Põhinäitajaid, nagu temperatuurimuutused, seadmete vibratsioon, tootmistsükli kestus ja materjalikulu, saab kõiki reaalajas jälgida.
See ülimalt "visualiseerimisvõime" võimaldab tehaste juhtidel täpsemalt tuvastada tegelikke põhjuseid tegevuse kitsaskohtade taga. Näiteks tundub, et isegi mõnesekundiline viivitus robotkäe töötsükli sooritamisel tundub eraldi vaadatuna tähtsusetu.
Kui aga selliste väikeste viivituste mõju kogu tootmisliinile suurendatakse, ei saa kumulatiivseid tagajärgi ignoreerida. Ühendatud süsteemi kaudu saavad ettevõtted need võimalikud puudused kiiresti tuvastada ja parandada.
Tehisintellekt (AI) kujundab ümber operatiivotsuste tegemise-mudeli
Tehisintellekt on muutumas veel uurimis- ja arendusjärgus olevast tehnoloogiast praktiliseks tööriistaks, mis on sügavalt tootmissüsteemidesse sisse ehitatud. Võrreldes traditsiooniliste analüüsimeetoditega suudab tehisintellekt ülimalt suure efektiivsusega analüüsida kümneid tuhandeid tootmismuutujaid ja teha kiiresti vastavaid ettepanekuid. Praegu on paljud tootmisrajatised kasutusele võtnud tehisintellekti tarkvara, mis aitab täita järgmisi ülesandeid:
Prognoositav hooldusgraafik
Varude nõudluse prognoos
Kvaliteedi tagamise seire
Energiatarbimise analüüs
Töövoo optimeerimine
Kohandatud kiibitööstuses, kus tootmise täpsusnõuded on äärmiselt ranged, on see tehnoloogiline ümberkujundamine eriti oluline toodete töökindluse ja ettevõtete kasumlikkuse tagamiseks.
Isegi väikseim kõrvalekalle või ebaühtlus tootmisprotsessis võib kaasa tuua suuri majanduslikke kahjusid. Sel põhjusel on intelligentsete süsteemide rakendamine eriti väärtuslik.
Robotitehnoloogia ületab lihtsa korduva töö
Tööstusrobotid piirdusid kunagi ainult korduvate toimingute sooritamisega. Kaasaegsed robotsüsteemid on seevastu kavandatud olema paindlikumad ja kohanemisvõimelisemad ning neil on võime suhelda ja teha koostööd inimoperaatoritega.
Nendes tootmisprotsessides, mis nõuavad pidevat kohandamist ja muutmist, on koostöörobotid nüüdseks hakanud võtma erinevaid kohustusi, nagu pakendamine, kontrollimine, kokkupanek ja materjalikäitlus.
Biooniliste käte disainikontseptsioon on pakkunud inspiratsiooni ka mõnele ettevõttele inim-abiga tehnoloogia valdkonnas, eriti nendes rakenduste stsenaariumides, kus täpse töö ja ergonoomilise ohutuse nõuded on äärmiselt kõrged.
Arukas tootmine ei saa ikka hakkama ilma füüsilise infrastruktuuri toetuseta
Kuigi inimesed on tehisintellekti tarkvarast ja uue põlvkonna robotitest entusiastlikud, on füüsiline infrastruktuur endiselt esmane ja asendamatu vajadus.
Automatiseeritud tootmiskeskkonnas mängivad tugevad ja vastupidavad tööriistade kinnitused, terviklik hooldussüsteem ja kvaliteetne{0}}tööstuse riistvara tootmisnõudluste toetamisel endiselt üliolulist rolli.
Isegi kõrgelt automatiseeritud tehastes vajavad raskete seadmete hooldustööd ja suurte tööstusmasinate montaažitööd siiski spetsiaalsete tööriistade, nagu "ultra{0}}sügavate löökhülsside" abi.
Mõnes tootmistööstuses peavad tehnikud suure pöördemomendiga{0}}seadmete kapitaalremondil siiski kasutama seda "üli-sügava löökhülsi". Tuleviku tehased võivad saavutada täieliku digitaliseerimise, kuid nende toimimine ei saa siiski läbi ilma tugeva ja usaldusväärse mehaanilise vundamendita.
Järeldus
Tehisintellekti, asjade interneti (iot) ühendustehnoloogia ja robootikatehnoloogia kombinatsioon ei tähenda, et tehased suudaksid automaatselt saavutada täielikult autonoomse töö.
Täpsustuseks võib öelda, et see integratsioon juhib töötlevat tööstust järk-järgult integreerituma,{0}}andmepõhisema ja vastupidavama ärimudeli poole. Selle uue mudeli tuum seisneb selles, et igas tootmise ja töötamise etapis saab piisava teabe põhjal teha tarku otsuseid.
