Procesy r\u0119czne cz\u0119sto skutkuj\u0105 wyizolowanymi dzia\u0142ami, poniewa\u017c kierownicy ds. produkcji i jako\u015bci cz\u0119sto fizycznie sprawdzaj\u0105 produkty i procesy oraz zapisuj\u0105 swoje ustalenia na papierze i d\u0142ugopisie. Informacje te mog\u0105 lub nie dotrze\u0107 do decydent\u00f3w organizacji, co prowadzi do problem\u00f3w z przejrzysto\u015bci\u0105.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Dzi\u0119ki wykorzystaniu Przemys\u0142owego Internetu Rzeczy (IIoT) producenci mog\u0105 tworzy\u0107 cyfrowa hala produkcyjna<\/a> i ustanowi\u0107 inteligencj\u0119 hali produkcyjnej od samego pocz\u0105tku. Przy odpowiednim wsparciu inteligencja hali produkcyjnej mo\u017ce przynie\u015b\u0107 znaczne oszcz\u0119dno\u015bci dzi\u0119ki produktom lepszej jako\u015bci, poniewa\u017c zmniejsza ryzyko problem\u00f3w z gwarancj\u0105, tworzy usprawnione i wydajne procesy oraz zmniejsza ilo\u015b\u0107 odpad\u00f3w.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Istniej\u0105 cztery g\u0142\u00f3wne korzy\u015bci p\u0142yn\u0105ce z inteligencji hali produkcyjnej, ale aby zmaksymalizowa\u0107 te korzy\u015bci, obiekt musi zosta\u0107 w du\u017cym stopniu zdigitalizowany. Interconnectywno\u015b\u0107 ma kluczowe znaczenie \u2013 wszystkie kluczowe systemy operacyjne i procesy musz\u0105 by\u0107 po\u0142\u0105czone z cyfrowym ekosystemem IIoT.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n Dzi\u0119ki inteligencji hali produkcyjnej producenci mog\u0105 \u0142\u0105czy\u0107 zasoby i systemy w czasie rzeczywistym<\/a>, zwi\u0119kszaj\u0105c monitorowanie wydajno\u015bci produkcji. Mo\u017cna to osi\u0105gn\u0105\u0107 poprzez modernizacj\u0119 starszych maszyn za pomoc\u0105 czujnik\u00f3w IoT w celu zwi\u0119kszenia przep\u0142yw\u00f3w danych, dostarczanie us\u0142ug za pomoc\u0105 IoT lub mierzenie og\u00f3lnej wydajno\u015bci sprz\u0119tu (OEE).\u00a0<\/p>\n\n\n\n Producenci mog\u0105 r\u00f3wnie\u017c u\u017cywa\u0107 technologii cyfrowego bli\u017aniaka do wirtualnego replikowania maszyn i modelowania potencjalnych problem\u00f3w. Mo\u017ce to obejmowa\u0107 modele przepustowo\u015bci i analiz\u0119 w\u0105skich garde\u0142.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Ponadto agregowanie i wizualizacja danych maszynowych mo\u017ce pom\u00f3c w lepszym zrozumieniu i \u0142atwiejszym systematycznym udost\u0119pnianiu danych pomi\u0119dzy dzia\u0142ami i fabrykami.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n Podej\u015bcie do konserwacji predykcyjnej wykorzystuj\u0105ce technologie IIoT lub przetwarzania brzegowego mo\u017ce pom\u00f3c rozwi\u0105zywa\u0107 problemy zanim wyst\u0105pi\u0105, zmniejszaj\u0105c roczne koszty awarii maszyn i ograniczaj\u0105c nieoczekiwane przestoje.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n Producenci b\u0119d\u0105 musieli prognozowa\u0107 wymagania produkcyjne, korzystaj\u0105c z uczenia maszynowego, i powinni stara\u0107 si\u0119 proaktywnie wykrywa\u0107 nietypowe warunki, aby in\u017cynierowie mogli przewidywa\u0107 konieczno\u015b\u0107 przeprowadzenia napraw.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Inteligencja hali produkcyjnej mo\u017ce r\u00f3wnie\u017c umo\u017cliwi\u0107 produkcja ma\u0142oseryjna<\/a> i dostosowane projekty, materia\u0142y i dostawy. Aby wspiera\u0107 dost\u0119pno\u015b\u0107 na \u017c\u0105danie, producenci mog\u0105 wykorzystywa\u0107 inteligentne maszyny, kt\u00f3re wykorzystuj\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 (AI) i czujniki IIoT do komunikowania si\u0119 ze sob\u0105 i automatyzacji rekonfiguracji. Dodatkow\u0105 korzy\u015bci\u0105 jest zmniejszenie ryzyka b\u0142\u0119d\u00f3w r\u0119cznych i skr\u00f3cenie czasu realizacji mi\u0119dzy partiami.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Dzi\u0119ki digitalizacji i inteligencji hali produkcyjnej producenci mog\u0105 \u015bledzi\u0107 wszystkie cz\u0119\u015bci, sk\u0142adniki i materia\u0142y za pomoc\u0105 automatycznych czujnik\u00f3w. Mo\u017ce to prowadzi\u0107 do zr\u00f3wnowa\u017conych modeli operacyjnych i system\u00f3w, kt\u00f3re zach\u0119caj\u0105 do ponownego u\u017cycia, naprawy i ponownego wykorzystania materia\u0142\u00f3w.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n Lepsza identyfikowalno\u015b\u0107 i lepsze monitorowanie mog\u0105 pom\u00f3c producentom przej\u015b\u0107 z produkcji liniowej do gospodarki o obiegu zamkni\u0119tym. Bior\u0105c pod uwag\u0119 obecny nacisk na zr\u00f3wnowa\u017cona produkcja<\/a> na ca\u0142ym \u015bwiecie, mo\u017ce to da\u0107 producentowi przewag\u0119 konkurencyjn\u0105.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n Wi\u0119kszo\u015b\u0107 by to skojarzy\u0142a Nikon<\/a> z kamerami, ale uda\u0142o si\u0119 go tak\u017ce pomy\u015blnie sparowa\u0107 Skanowanie rentgenowskie 3D z oprogramowaniem do obrazowania<\/a> wprowadzenie automatyzacji kontroli jako\u015bci do hali produkcyjnej akumulator\u00f3w litowo-jonowych (LiB).\u00a0<\/p>\n\n\n\n Tradycyjnie stosowana w produkcji LiB technika inspekcji radiograficznej 2D nie zapewnia dok\u0142adnych wynik\u00f3w, a problemy z kontrol\u0105 jako\u015bci mog\u0105 nie zosta\u0107 od razu zauwa\u017cone. Dzi\u0119ki skanowaniu rentgenowskiemu 3D i tomografii komputerowej, a tak\u017ce specjalnemu oprogramowaniu firmy Nikon, wyniki s\u0105 dok\u0142adniejsze, a problemy z jako\u015bci\u0105 mo\u017cna szybciej wykry\u0107. Efektem jest wy\u017csza wydajno\u015b\u0107 produkcji i mniej odpad\u00f3w, a tak\u017ce mniejsze ryzyko kosztownych roszcze\u0144 gwarancyjnych.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Wszystko to jest mo\u017cliwe dzi\u0119ki inteligencji hali produkcyjnej, automatyzacji kontroli jako\u015bci i ci\u0105g\u0142ej \u0142\u0105czno\u015bci IIoT.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Inteligencja hali produkcyjnej wymaga wysoce zdigitalizowanych zak\u0142ad\u00f3w i obiekt\u00f3w. Jednak globalna digitalizacja produkcji i przyj\u0119cie Przemys\u0142u 4.0 r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 w zale\u017cno\u015bci od regionu geograficznego i rynku; jedno badanie przeprowadzone niedawno, w 2022 r., wykaza\u0142o, tylko 24% producent\u00f3w<\/a> mie\u0107 strategi\u0119 transformacji cyfrowej.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n Obecnie, trzy g\u0142\u00f3wne wyzwania<\/a> stan\u0105\u0107 na drodze powszechnego wykorzystania informacji wywiadowczych z hali produkcyjnej.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Po pierwsze, producenci mog\u0105 postrzega\u0107 digitalizacj\u0119 jako kosztown\u0105 i zak\u0142ada\u0107, \u017ce wdro\u017cenie narz\u0119dzi i technologii cyfrowych spowoduje znaczne przestoje w produkcji. Chocia\u017c prawd\u0105 jest, \u017ce digitalizacja mo\u017ce wi\u0105za\u0107 si\u0119 z kosztami i mo\u017ce w pewnym stopniu zak\u0142\u00f3ci\u0107 regularne operacje, transformacja cyfrowa mo\u017ce by\u0107 przeprowadzona tak p\u0142ynnie, jak to mo\u017cliwe, dzi\u0119ki solidnym zarz\u0105dzanie zmian\u0105<\/a>Ponadto producenci musz\u0105 zrozumie\u0107, \u017ce pocz\u0105tkowe inwestycje mog\u0105 wydawa\u0107 si\u0119 onie\u015bmielaj\u0105ce, ale koszty braku wdro\u017cenia wkr\u00f3tce si\u0119 zwi\u0119ksz\u0105.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Po drugie, producenci mog\u0105 postrzega\u0107 inteligencj\u0119 hali produkcyjnej jako podzbi\u00f3r zarz\u0105dzania jako\u015bci\u0105. Ta ostatnia jest cz\u0119sto postrzegana jako centrum koszt\u00f3w, a nie centrum zysku, co mo\u017ce powodowa\u0107 blokady bud\u017cetowe. Potrzebna jest zmiana paradygmatu, aby pokaza\u0107, w jaki spos\u00f3b inteligencja hali produkcyjnej pomaga w rentowno\u015bci i oczekiwanym zwrocie z inwestycji (ROI).\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n Po trzecie, op\u00f3r przed zmianami mo\u017ce by\u0107 r\u00f3wnie\u017c przeszkod\u0105 dla inteligencji warsztatowej. Na przyk\u0142ad liderzy i pracownicy mog\u0105 nie chcie\u0107 podnosi\u0107 kwalifikacji lub przekwalifikowywa\u0107 si\u0119, lub mog\u0105 uwa\u017ca\u0107, \u017ce istniej\u0105ce systemy i procesy s\u0105 wystarczaj\u0105ce. Producenci musz\u0105 zapewni\u0107 zgodno\u015b\u0107 najwy\u017cszego kierownictwa, aby nada\u0107 ton reszcie organizacji.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n Inteligencja hali produkcyjnej odgrywa ogromn\u0105 rol\u0119 w produkcji, umo\u017cliwiaj\u0105c lepsze zarz\u0105dzanie jako\u015bci\u0105 i optymalizuj\u0105c procesy w celu dostarczania lepszych wynik\u00f3w biznesowych i odblokowania wzrostu. Podczas gdy inteligencja hali produkcyjnej opiera si\u0119 na transformacji cyfrowej, kt\u00f3ra zazwyczaj wi\u0105\u017ce si\u0119 z pocz\u0105tkowymi kosztami, potencjalny koszt pomini\u0119cia inteligencji hali produkcyjnej mo\u017ce by\u0107 jeszcze gorszy dla firmy.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Mi\u0119dzynarodowe Centrum Transformacji Przemys\u0142owej (INCIT) wspiera transformacj\u0119 produkcji i dysponuje narz\u0119dziami oraz zasi\u0119giem, aby pom\u00f3c producentom w cyfrowej transformacji i wprowadzeniu informacji z hali produkcyjnej do swoich zak\u0142ad\u00f3w.\u00a0<\/p>\n\n\n\n4 korzy\u015bci p\u0142yn\u0105ce z inteligencji hali produkcyjnej \u2013 i jak zintegrowa\u0107 je w swoim zak\u0142adzie\u00a0<\/h2>\n\n\n\n
Lepsze spostrze\u017cenia i przydatne dane<\/h3>\n\n\n\n
Poprawiona jako\u015b\u0107<\/h3>\n\n\n\n
Dost\u0119pno\u015b\u0107 na \u017c\u0105danie<\/h3>\n\n\n\n
Pe\u0142na identyfikowalno\u015b\u0107<\/h3>\n\n\n\n
Studium przypadku: W jaki spos\u00f3b inteligencja hali produkcyjnej pomaga w kontroli jako\u015bci w produkcji baterii\u00a0<\/h2>\n\n\n\n
Jednak inteligencja w hali produkcyjnej nie jest standardem w zak\u0142adach produkcyjnych<\/h2>\n\n\n\n
Udoskonal swoje operacje dzi\u0119ki inteligencji hali produkcyjnej\u00a0\u00a0<\/h2>\n\n\n\n