Dugo se vremena proizvodna industrija oslanjala na fiksne rasporede i ručnu kontrolu. Usklađivanje zaliha često se provodi tek nakon što se pojave manjkovi. Održavanje stroja često se rješava tek nakon što dođe do kvara.
Postavljanje proizvodnih ciljeva često se temelji na raznim pretpostavkama, a ne na stvarnim operativnim podacima. U današnje vrijeme ovaj model prolazi kroz brzu transformaciju.
Umjetna inteligencija (AI), tehnologija povezivanja interneta stvari (IoT) i tehnologija robotike zajedno pokreću proizvodnu industriju prema prediktivnijem modelu.
U današnje vrijeme projektiranje proizvodnih pogona može identificirati neučinkovite uvjete prije nego što utječu na učinak. Ovaj trend pomaže proizvođačima da poboljšaju učinkovitost, smanje kašnjenja i postignu stabilniju proizvodnju u nestabilnom tržišnom okruženju.
Međusobno povezani sustavi zamjenjuju izolirane strojeve i opremu
Ključna razlika između tradicionalnih sustava automatizacije i današnjeg proizvodnog okruženja leži u "međusobnom povezivanju". U tradicionalnim tvornicama vrlo je uobičajeno da strojevi i oprema rade neovisno. U to je vrijeme posao prikupljanja podataka bio vrlo ograničen, a različiti su odjeli djelovali izolirano jedni od drugih.
Danas infrastruktura interneta stvari (IoT) ima međusobno povezanu proizvodnu opremu, skladišne sustave, razne senzore i platforme za nadzor, tvoreći jedinstvenu operativnu mrežu. Svaka operacija će generirati odgovarajuće informacijske podatke. Ključni pokazatelji kao što su temperaturne promjene, vibracije opreme, trajanje proizvodnog ciklusa i potrošnja materijala mogu se pratiti u stvarnom vremenu.
Ova sposobnost visoke "vizualizacije" omogućuje upraviteljima tvornica da točnije identificiraju prave uzroke operativnih uskih grla. Na primjer, čak i nekoliko sekundi kašnjenja kada robotska ruka izvodi radni ciklus čini se beznačajnim kada se gleda izolirano.
Međutim, kada se utjecaj takvih manjih odgoda poveća na cijelu proizvodnu liniju, kumulativne posljedice se ne mogu zanemariti. Putem međusobno povezanog sustava, poduzeća mogu brzo identificirati i ispraviti te potencijalne nedostatke.
Umjetna inteligencija (AI) preoblikuje operativni{0}}model donošenja odluka
Umjetna inteligencija prolazi kroz evoluciju od tehnologije koja je još uvijek u fazi istraživanja i razvoja do praktičnog alata duboko ugrađenog u proizvodne sustave. U usporedbi s tradicionalnim metodama analize, umjetna inteligencija može analizirati desetke tisuća proizvodnih varijabli s iznimno velikom učinkovitošću i brzo iznijeti odgovarajuće prijedloge. Trenutno su mnogi proizvodni pogoni uveli softver umjetne inteligencije za pomoć u sljedećim zadacima:
Prediktivno planiranje održavanja
Prognoza potražnje zaliha
Praćenje osiguranja kvalitete
Analiza potrošnje energije
Optimizacija tijeka rada
U industriji čipova po narudžbi, gdje su zahtjevi za preciznošću proizvodnje izuzetno strogi, ova tehnološka transformacija posebno je ključna za osiguravanje pouzdanosti proizvoda i profitabilnosti poduzeća.
Čak i najmanje odstupanje ili nedosljednost u procesu proizvodnje može dovesti do velikih ekonomskih gubitaka. Zbog toga je primjena inteligentnih sustava posebno dragocjena.
Tehnologija robota ide dalje od jednostavnog ponavljajućeg rada
Industrijski roboti nekoć su bili ograničeni na izvođenje samo ponavljajućih radnji. Moderni robotski sustavi, s druge strane, dizajnirani su da budu fleksibilniji i prilagodljiviji, te posjeduju sposobnost komunikacije i suradnje s ljudskim operaterima.
U onim proizvodnim procesima koji zahtijevaju stalne prilagodbe i promjene, kolaborativni roboti sada su počeli preuzimati razne odgovornosti kao što su pakiranje, inspekcija, sastavljanje i rukovanje materijalom.
Koncept dizajna bioničkih ruku također je poslužio kao inspiracija za neka poduzeća u polju ljudske -tehnologije, posebno u onim scenarijima primjene koji imaju izuzetno visoke zahtjeve za preciznim radom i ergonomskom sigurnošću.
Inteligentna proizvodnja još uvijek ne može bez podrške fizičke infrastrukture
Iako su ljudi oduševljeni softverom za umjetnu inteligenciju i novom generacijom robota, fizička infrastruktura ostaje primarna i neizostavna potreba.
U automatiziranom proizvodnom okruženju, robusna i izdržljiva oprema za alate, kompletan sustav održavanja i visoko{0}}kvalitetni industrijski hardver još uvijek igraju ključnu ulogu u podržavanju proizvodnih zahtjeva.
Čak i u visoko automatiziranim tvorničkim pogonima, radovi na održavanju teške opreme i zadaci montaže velikih industrijskih strojeva i dalje zahtijevaju pomoć specijaliziranih alata kao što su "ultra-duboke udarne čahure".
U nekim proizvodnim industrijama tehničari i dalje moraju koristiti ovu "ultra-duboku udarnu čahuru" prilikom remonta opreme koja uključuje primjene visokog-okretnog momenta. Tvornice budućnosti možda će postići potpunu digitalizaciju, ali njihov rad još uvijek ne može bez čvrstog i pouzdanog mehaničkog temelja kao potpore.
Zaključak
Kombinacija umjetne inteligencije, tehnologije povezivanja Internet of Things (iot) i tehnologije robotike ne znači da tvornice mogu automatski postići potpuno autonomni rad.
Točnije, ova integracija postupno vodi proizvodnu industriju prema integriranijem,-pokrenutom podacima i otpornijem poslovnom modelu. Srž ovog novog modela leži u osiguravanju donošenja mudrih odluka na temelju dovoljno informacija u svakoj fazi proizvodnje i rada.
