5 способов влияния Индустрии 4.0 на станки

Кайла Мэтьюс (Kayla Matthews), перевод: Алла Скобелева
По мотивам статьи “5 Ways Machine Tools Are Impacted by Industry 4.0” Кайлы Мэтьюс (Kayla Matthews), размещенной на портале American Machinist.

Промышленность 4.0 грядет. Это то, что все знают, без сомнения, потому что вопрос обсуждался слишком много раз. Третья промышленная революция (Индустрия 3.0) принесла большую производительность, достигнутую с помощью технологий; 4.0 - это уже об использовании технологических и эффективных процессов наряду с более интеллектуальными платформами. Такие вещи, как интернет вещей (IoT), искусственный интеллект (AI), машинное обучение и большие данные используются для обогащения и расширения производственной среды. Что это значит для конкретных областей производства, в частности для механической обработки? Как Индустрия 4.0 повлияет на станки и связанные с ними производственные технологии?

Станки являются важной особенностью этой новой среды, и Индустрия 4.0 точно изменит способ их применения на производстве - предлагаем вашему вниманию пять возможных сценариев:

1. Предиктивное обслуживание = постоянная эксплуатация

Традиционные технологии производства и станки не всегда надежны. Время простоя увеличивает издержки, включая производственные, трудовые и эксплуатационные расходы. Для бизнеса, который производит около 600 единиц в час со средней прибылью в 50 долларов, простои в течение одного часа означают огромную потерю в 10 000 долларов. Естественно, важно устранить простои и решить проблемы как можно быстрее.

20108_.jpg

Индустрия 4.0 предлагает совершенно новые возможности, реализованные в форме профилактического обслуживания. Обладая надежным потоком данных о производительности и состоянии оборудования в реальном времени, обслуживающие бригады могут лучше подготовиться к неисправностям или ошибкам. Будущие проблемы могут быть обнаружены на ранних этапах и устранены до того, как пострадает производственный процесс.

Решения для больших данных позволяют создавать прогнозные модели и алгоритмы, которые можно использовать для определения потенциальных точек отказа, многие из которых не доступны невооруженному глазу.

Все это приводит к тому, что станки и оборудование работают непрерывно, без сбоев и на более эффективных уровнях, чем когда-либо прежде.

2. Сокращение потребления энергии и эксплуатационных расходов 

Не секрет, что станки и оборудование расходуют много энергии – это настоящие энергетические “боровы”, даже когда они выключены и находятся в режиме ожидания. Входящие данные, собранные датчиками и платформами IoT, могут быть использованы для лучшего использования ресурсов. Интеллектуальные счетчики могут быть установлены для контроля энергетической эффективности. Оборудование может быть автоматизировано или соответствующим образом настроено для уменьшения воздействия на окружающую среду.

Рассмотрим что-то такое простое, как интеллектуальное освещение: когда операторы работают на станке или просто находятся в цеху, очевидно, что освещение должно быть включено.

Тем не менее, когда в помещении после смены никого нет, освещение скорее всего еще включено. Система может быть автоматизирована, используя оповещения о движении и присутствие человека, чтобы определить, когда лампы должны быть включены или выключены. Отключение освещения цеха может сэкономить сотни, если не тысячи долларов в год. Представьте, если бы эта самая система применялась к станкам на заводе?

3. Усовершенствованная или автоматическая виртуальная метрология 

Обеспечение качества (QA) является огромным делом в области производства и имеет гораздо больше общего с используемыми станками, чем можно подумать. Когда оборудование неисправно, теряет свою эффективность или работает неточно - страдает выпуск продукции.

Вот почему у производителей всегда есть процессы обеспечения качества для проверки деталей или компонентов на наличие дефектов. Однако проблема многих из этих процессов заключается в том, что они могут вызвать задержки в производстве и не всегда проводятся регулярно. 

Индустрия 4.0 и связанные с ней технологии полностью преобразуют этот процесс, внедряя QA в реальном времени с помощью чего-то вроде системы автоматизированной виртуальной метрологии (AVM). По сути, данные собираются об условиях, качестве и состоянии товаров, и объединяются с данными о станках и процессах. Это дает более полный профиль операций и вводит элемент реального времени в контроль качества.

Представьте, что производственные операции продолжаются даже во время серьезной проверки качества, практически без перерывов и с почти мгновенной обратной связью. 

4. Улучшенные человеко-машинные интерфейсы 

Улучшение текущего взаимодействия станков и промышленного оборудования – это не только производительность и регулярная эксплуатация. Также важны стандарты коммуникации, применяемые для человеко-машинных интерфейсов. Большинство рабочих в будущем будут проводить повседневные операции как со станками, так и с роботами, которые называют колларобативными роботами или коботами.

UR-cobot-800_0.jpg 

Механический цех станет чрезвычайно эффективным, поскольку люди, станки и роботы будут работать бок о бок в гладкой и безопасной среде. Однако, чтобы создать такую среду, необходимо значительно улучшить интерфейсы. Инженеры смогут удаленно управлять оборудованием и отправлять команды на лету. Системы отчетности будут предоставлять операторам оповещения и аналитику в режиме реального времени, независимо от того, где они находятся.

5. Инфраструктура и коннективити

Прежде чем Индустрия 4.0 действительно “взлетит”, необходимо создать производственную инфраструктуру. Каждое устройство в цеху потребует надежного активного подключения к сети.

Производственные мощности должны быть перепланированы для решения этих новых вызовов. Как переместить станки и устройства для наладки инструмента, например, чтобы максимизировать уровень сигнала? Нужно ли использовать усилители сигнала и более мощные сетевые инструменты для доступа к определенным областям объекта? Какое оборудование должно быть полностью модернизировано, и что можно улучшить, синхронизируя IoT и сторонние датчики?

Пока это происходит, имеет смысл рассмотреть эффективность и продуктивность локации в целом. Какие еще улучшения могут быть сделаны для уменьшения использования энергии или ресурсов? Существуют ли более эффективные способы распределения оборудования? Можно ли повысить производительность за счет изменения планировки? 

Индустрия 4.0 и ее адаптация к производству будут в значительной степени влиять на то, как станки размещаются внутри цеха или предприятия. Более интеллектуальная производственная среда – это не несбыточная мечта, а то, что возможно и актуально как никогда.

Источник:  https://www.americanmachinist.com/enterprise-data/5-ways-machine-tools-are-impacted-industry-40

Читайте также:

Комментарии (1)

Нравится0
turta@narod.ru
Цитата
Такие вещи, как интернет вещей (IoT), искусственный интеллект (AI), машинное обучение и большие данные используются для обогащения и расширения производственной среды.
Что касается ИИ, или AI, то для токарных станков с ЧПУ он фактически уже создан https://www.youtube.com/watch?v=DMfqE7aADoM и находится в стадии тестирования и устранения ошибок. AICUT способен автоматически генерировать ТП и УП по введенным данным (это может сделать любой пользователь ПК, умеющий читать чертеж), заменяя в этой работе специалиста.. Сравнительные ролики которые были сделаны с известными САМ и системами ЧПУ, показали значительное ускорение в получении результата, не говоря уже о том, что не надо иметь дорогостоящее рабочее место, платить зарплату технологу, достаточно иметь смартфон, или планшет. Это первый в мире кибер-технолог.
Авторизуйтесь или Зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.