Qaynaqlama və kəsmə sənaye istehsalının mərkəzindədir. Əsasən hər yerdə gördüyümüz bütün metal hissələri birləşdirir və formalaşdırır. Əvvəllər sırf əllə işləməklə başlayan iş zaman keçdikcə tamamilə dəyişib. Bugünkü mağazalar robot, süni intellekt texnologiyası və real vaxt rejimində işləyən bütün növ məlumat analizi vasitələri ilə işləyən olduqca mürəkkəb avtomatlaşdırılmış sistemlərdən istifadə edirlər. Müasir ağıllı qaynaq və kəsmə avadanlıqları əslində sensorlarla və maşın öyrənmə materialları ilə doludur ki, bu da onlara bəzən öz qərarlarını qəbul etməyə, lazım olduqda parametrləri sürətlə tənzimləməyə və bütün prosesdə keyfiyyəti yoxlamağa imkan verir. Bütün bu texnologiya insanların ağıllı fabriklər adlandırdığı şeylərə yol açır. Bu yerlərdə müxtəlif maşınlar bir-biri ilə daim danışır ki, bu da istehsal xətlərini asanlaşdırmağa kömək edir və işçiləri zamanla yorulmağa səbəb olan təhlükəli vəziyyətlərdən və təkrarlanan işlərdən uzaq saxlayır.
İstehsalat, tamamilə əl ilə qaynaq və kəsmə əməliyyatlarının olduğu günlərdən bu yana uzun bir yol qət etmişdir. Avtomatlaşmanın ilk dövrlərində şirkətlər işçilərin fiziki yükünü yüngülləşdirən sadə mexaniki qurğularla başlamış, lakin hər zaman insan tərəfindən nəzarət tələb edilmişdir. Müasir dövrə gəldikdə isə, istehsaldakı mürəkkəb sistemləri görürük. İndi əmək sahəsində kollektiv robotlar insan işçilərlə birlikdə işləyir, süni intellekt alqoritmləri prosesləri davamlı olaraq optimallaşdırır və ətraflı məlumat analizi menecerlərə məhsulların necə keyfiyyətli istehsal edildiyi barədə daxili məlumat verir. Nəticələr özü ilə danışır. Ağıllı qaynaq texnologiyasını tətbiq etmiş zavodlarda istehsal sürəti adətən 18%-dən 22%-yə qədər artır. Eyni zamanda, məhsulun sabitliyi əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşır və sonradan səhvlərin aradan qaldırılması ehtiyacı çox azalır.
Sənaye 4.0 prinsipləri şirkətlərin zavodlarında intellektual qaynaq və kəsici sistemləri necə tətbiq etdiyini həqiqətən irəli aparır. Bu müasir qurğular bütün avadanlıqları bir-biri ilə əlaqələndirir ki, istehsalçılar istehsal sahəsində baş verənlərə tez reaksiya verən daha ağıllı proseslər həyata keçirə bilsin. Belə düşünün: qaynaqçılar IoT şəbəkələrinə qoşulduqda, keçmiş məlumatlar üçün bulud saxlama sistemindən istifadə edərək, mürəkkəb təhlil alətlərini işə saldıqda, nəticədə istehsal xəttində dəyişiklik baş verdiyi kimi demək olar ki, dərhal özünü təmir edən sistemlər yaranır. Bəzi sistemlər indi materiallardakı yarımmillimetr qalınlığında fərqləri aşkar edə bilən sensor birləşməsi texnologiyası ilə təchiz olunub! Belə halda maşın avtomatik olaraq qaynaq keyfiyyətini yüksək səviyyədə saxlamaq üçün tənzimləmələr edir. Bütün bunlar biznes üçün nə deməkdir? Qırılmaları aradan qaldırmağa sərf olunan vaxtın azalması, maşınların daha səmərəli işləməsi sayəsində elektrik hesablarının ucuzlaşması və avtomobillərdən kosmik gəmilərə qədər eyni görünüşlü məhsulların montaj xətlərindən çıxması deməkdir. Düşünsəniz, olduqca təsir bağışlayır.
Yeni qaynaq avtomatlaşdırılması nailiyyətləri süni intellekti və cobot adlandırdığımız əməkdaşlıq robotlarını birləşdirir, bu da istehsal sahələrini daha çevik hala gətirir. Ənənəvi sənaye robotlarının ətrafında böyük təhlükəsizlik kafesləri olmalıdır, lakin cobotlar sahədə insanlarla yanaşı işləyir. Onlar təxminən bir onda bir millimetr dəqiqliyi ilə bütün bu monoton təkrarlanan qaynaq işlərini yerinə yetirir. Bu sistemlər qaynaq birləşmələrinin harada olması lazım olduğunu müəyyənləşdirən ağıllı kameraya malikdir, sonra isə pulecik bucağını və sürətini lazımı qədər tənzimləyir. Bu süni intellektli cobotlardan istifadə edən müəssisələr real faydalar görməkdədir. Keçidlər əvvəlki vaxtın təxminən yarısı qədər vaxt alır və keçən ilin sənaye effektivlik rəqəmlərinə görə tullantı metalın təxminən 30% azalır. Bu sistemin o qədər yaxşı olmasının səbəbi insan işçilərin ağıllı maşınlarla necə birləşdiyidir. Bütün sistem keyfiyyət standartlarından imtina etmədən müxtəlif məhsul növlərinə yaxşı uyğunlaşır.
İİ tamamilə qaynaq robotlarını dəyişdib və onları sadə proqramlaşdırılmış maşınlar halından işləyərkən həqiqətən qərar qəbul edə bilən daha ağıllı sistemlərə çevirib. Neyron şəbəkələr ark gərginliyi göstəriciləri, istilik təsvirləri və kənar izləmə məlumatları kimi müxtəlif sensor məlumatlarını emal edir və lazım olduqda qaynaq parametrlərini real vaxtda tənzimləyir. Materialların qalınlığındakı dəyişikliklərdə, birləşmələrin uyğunluğunda və ya istiliyin deformasiya yaratdığı hallarda bu ağıllı sistemlər avtomatik olaraq kompensasiya edir ki, qaynaq prosesində düzgün nüfuz və gözəl qaynaq forması saxlanılsın. Bəzi tədqiqatlara görə, İİ tərəfindən aparılan qaynaq işlərinin birinci dəfədə qəbul olunma ehtimalı təxminən 99,7% təşkil edir, o zaman ki, adi avtomatlaşdırılmış qaynaq yalnız keçən ilin "Manufacturing Technology Review"-da göstərildiyi kimi təxminən 92%-ə çatır. Mürəkkəb formalı detallar və şərait daim dəyişən vəziyyətlər üçün bu cür müstəqillik xüsusi önəm daşıyır, çünki köhnə proqramlaşdırılmış robot trayektoriyaları artıq kifayət qədər effektiv deyil.
Son zamanlarda bir avtomobil istehsalçısı, şassi quruluşundakı sabitsizlik problemlərini həll etmək üçün süni intellekt təchizatlı qaynaq robotları tətbiq etdi. Onların sistemi müxtəlif növ birləşmələr üçün ən yaxşı parametrləri müəyyənləşdirmək üçün 50 min keçmiş qaynaqdan toplanmış məlumatlarla təlim edilmiş dərin öyrənmə alqoritmlərinə əsaslanırdı. İstilik paylanmasını izləmək üçün termal görüntüləmə, qaynaq damlalarının formasını formalaşma anında yoxlamaq üçün isə lazer skaner texnologiyası əlavə edildi. Təxminən yarım il zavodda işlədikdən sonra qaz boşluqları problemləri təxminən 60% azaldı və pis keyfiyyətli qaynaqlardan sonra lazım olan əlavə işlər tamamilə aradan qaldırıldı. Maraqlıdır ki, süni intellekt zaman keçdikcə daha da ağıllaşmağa davam etdi. Heç kəsin əvvəllər fikir vermədiyi materiallardakı incə fərqləri aşkar etdi və bu, texniklərin problem yaranmadan əvvəl prosesləri düzəliş etməsinə imkan verdi. Keçən ilin "Automotive Production Quarterly" nəşriyyatına görə, bu, avadanlıqların səmərəliliyini təxminən 22% artırıb. Bu nümunəyə baxmaq, hətta kiçik yaxşılaşmaların belə məhsul keyfiyyəti və istehsal sürətinə böyük təsir göstərə biləcəyi yüksək həcmdə istehsal aparılan zavodlar üçün ağıllı qaynaq texnologiyasının nə qədər vacib olduğunu aydınlaşdırır.
Bu gün istehsal mağazaları bütün növ sensorlar, maşınlar və keyfiyyət yoxlamaları vasitəsilə tonlarla məlumat toplayır. İstehsalçılar bu məlumatları real vaxt rejimində təhlil etdikdə, qaynaq işləri və kəsmə prosesləri zamanı baş verənlərin daha aydın bir təsvirini əldə edirlər. Bu, işlərin yolundan çıxmağa başladığını, uyğunsuz materialların daxil olduğunu və ya maşınların gözlənildiyi kimi işləmədiyini müəyyən etməyə kömək edir. Ötən il Number Analytics-in sənaye hesabatlarına görə, belə məlumat analizini həyata keçirən şirkətlər ümumiyyətlə məhsul məhsuldarlığının 10 ilə 25 faiz arasında artdığını, ümumilikdə avadanlıqların effektivliyində 18 faiz artım olduğunu görürlər. Amma əslində vacib olan bu rəqəmləri zavod rəhbərləri və texniki işçilər üçün faydalı bir şeyə çevirməkdir ki, onlar potensial problemləri kifayət qədər erkən aşkarlayıb, bahalı istehsal dayandırılmasını və ya məhsul qüsurlarını aradan qaldırsınlar.
Avtomatlaşdırılmış qaynağa gəldikdə, keyfiyyət nəzarəti üçün real vaxt monitorinqi hər şeyi dəyişir. Sistem qövsün sabitliyi, tətbiq olunan istilik miqdarı və metallın düzgün penetrasiya edib-etməməsi kimi məsələlər haqqında dərhal geri əlaqə verir. Ağıllı proqram təminatı potensial qaynaq problemlərinə işarə edən nümunələri faktiki defektlər yaranmadan xeyli əvvəl müəyyən edə bilir, beləliklə operatorlar parametrləri vaxtından əvvəl tənzimləyə bilirlər. Bu texnologiyadan istifadə edən sexlər qeyri-gözlənilmiş dayanmalarda təxminən 13 faiz azalma və qaynaq ardıcılığını qurban vermədən istehsal dövrlərində təxminən 7 faiz sürətlənmə bildirirlər. Ən yaxşı hissə? Problemlər son yoxlama zamanı aşkarlanmasını gözləmədən dərhal həll olunur. Bu yanaşma bahalı təkrar işləri azaldır və başqa halda tullantıya gedəcək materialları qənaət edir.
Bu günlərdə çoxları təbii ki, qaynaqla bağlı həqiqəti başa düşmür, bu, ümumiyyətlə, məlumat çatışmazlığı ilə bağlı deyil. Həqiqi problem topladığımız bütün məlumatlara məna qatmaqda gizlənir. Ağıllı analitik vasitələr indi maşın öyrənmə texnikasından istifadə edərək faydalı siqnalları fon şumundan ayırır və qaynaq keyfiyyətini ən çox təsir edən amilləri dəqiq müəyyən edir. Bu inkişaf etmiş sistemlər xəbərdarlıqları nə qədər ciddi və təsirli olduqlarına görə sıralayır ki, işçilər bildirişlər dənizində itənərək deyil, əslində vacib olanlara diqqət yetirə bilsinlər. Bu platformalar istilik şəkilləri, qaynaq arki haqqında məlumatlar və müxtəlif materiallar barədə biliklərlə birləşdirildikdə, qaynaq və kəsmə əməliyyatlarının hamısını yaxşılaşdırmağa kömək edən qiymətli məlumatlar təqdim edir. Onlar sadəcə heç kəsin nə etməyi bildiyi bəlli olmayan rəqəmlər yığını deyil, faktiki şəraitə əsaslanan praktiki tövsiyələr vermək üçün hazırlanıb.
Müasir qaynaq avadanlıqları proses zamanı baş verən problemləri aşkar etmək üçün müxtəlif sensor məlumatlarını təhlil edən maşın öyrənmə texnikalarını özündə birləşdirir. Ağıllı alqoritmlər qaynaq birikməsini izləyən kameradan, temperatur dalğalanmalarını ölçən istilik sensorlarından və həmçinin qaynaq arqını izləyən cihazlardan məlumatları toplayır. Bu sistemlər son məhsulun möhkəmliyini təsir edə biləcək hər hansı zərər yaranmazdan xeyli əvvəl kiçik nizamlılıqları aşkar edir. Onların həqiqi dəyəri isə zamanla daha da yaxşılaşa bilmələrindədir. Daha çox istehsal seriyası üzrə məlumat topladıqca, müxtəlif materiallarda nümunələri tanımağa başlayır və istehsal sahəsində şərait dəyişdikcə avtomatik olaraq tənzimləmə aparır. Bu da istehsalçıların texniklərin daimi nəzarətinə ehtiyac duymadan partiyalar üzrə yüksək keyfiyyət standartlarını saxlamasına imkan verir.
Ağıllı qaynaq və kəsilmə sistemləri indi gərginlik tənzimləmələrini, cərəyan səviyyələrini və lövhənin materiallar üzrə hərəkət sürətini tənzimləmək üçün neyral şəbəkələrdən istifadə edir. Sistem daimi olaraq həqiqi qaynaq çuxuru baş verənləri izləyir və qövs haqqında məlumatları oxuyaraq oraya nə qədər enerji verilməli olduğunu, eləcə də materialın hara və nə zaman düzgün yerləşdirilməsini müəyyən edir. Belə ağıllı idarəetmə qaynaqda tez-tez rast gəlinən problemləri, məsələn kiçik hava ciblərini (porozlıq) və ya kənar boyu metalın yeyilməsini (alt kəsmə) azaldır. Bundan əlavə, bütün proses daha yaxşı işləyir, bu da sonradan düzəliş etmə ehtimalını azaldır və istehsalat sahələrində vaxt və puldan xəyli qənaət etməyə imkan verir.
İstehsalçılar, süni intellektə əsaslanan parametr optimallaşdırmasını tətbiq etdikdən sonra işin təkrar edilməsində 37% azalma haqqında məlumat verirlər (Journal of Intelligent Manufacturing, 2020). Maşın öyrənməsi alqoritmləri xüsusi materiallar və birləşmə növləri üçün optimal qaynaq şəraiti proqnozlaşdırır və tarixi nəticələr əsasında modellərini təkmilləşdirir. Bu geriyə əlaqə dövrü tədricən defektleri minimuma endirir və birinci dəfədən uğurlu nəticə əldə etmə səviyyəsini artırır.
Ağıllı qaynaq və kəsilmə texnologiyasında son zamanlar gücləndirmə öyrənmə üsulları ilə özünü optimallaşdıra bilən sistemlər meydana çıxıb. Əsasən, bu maşınlar rutin tədbirlər dövründə və ya istehsal tam güc ilə getmədiyi zaman parametrlərində kiçik dəyişikliklər edərək sınaqdan keçirir. Onlar ən yaxşısının nə olduğunu özbaşına müəyyən edir, mühəndislərin daima tənzimləmələri əl ilə düzəltməsinə ehtiyac yoxdur. Bu o qədər də qiymətli olur ki, qaynaq avadanlıqları müxtəlif metallarla, aşınmış alətlərlə və ya dəyişən istehsalat temperaturu şəraitində işləyərkən belə itkin və səmərəli qalır. Bəzi istehsalçılar bildirir ki, bu adaptiv sistemləri tətbiq etdikdən sonra ardıcıl nisbətdə 30%-ə qədər yaxşılaşma müşahidə olunub, lakin nəticələr əvvəlcədən toplanan təlim verilənlərin keyfiyyətindən asılı olaraq dəyişir.
Bu günün ağıllı qaynaq və kəsilmə sistemləri optik izləmə, istilik görüntüləmə və səs monitorinqi kimi məlumatları bir kəsintisiz geribildirim sisteminə birləşdirə biləcəyi şəkildə bir neçə sensoru birləşdirir. Belə inteqrasiya sayəsində robotlar qaynaq prosesində ətraflarında baş verənləri daha yaxşı anlayır. Qurğular birləşmələrin yerləşməsindəki kiçik dəyişiklikləri, istifadə olunan materiallardakı fərqləri və iş parçası üzrə istiliyin paylanmasındakı dəyişiklikləri belə aşkar edir. Bu sistemlər mürəkkəb riyazi modellərlə bütün bu müxtəlif məlumat mənbələrini eyni anda emal etdikdə avtomatik olaraq qaynaq tələsinə daxil olan telin miqdarı, maşının hərəkət sürəti və elektrik parametrləri kimi vacib parametrləri tənzimləyir. Nəticədə isə daha az keyfiyyətsiz qaynaq və səhvlərin aradan qaldırılması üçün daha az düzəliş tələb olunur. Bu, hətta ən kiçik nasazlıqların belə qəbul edilmədiyi təyyarə komponentləri və ya istehsal xətlərindən çıxan avtomobillər üçün lazım olan dəqiqlik hissələri üzərində işləyərkən xüsusilə böyük fərq yaradır.
Ləkələmə avtomatlaşdırmasında süni intellektin rolu nədir?
Süni intellekt ləkələmə avtomatlaşdırmasında sensor məlumatlarına əsasən real vaxtda qərarlar qəbul etməyə, parametrləri dərhal tənzimləməyə və insan müdaxiləsi olmadan keyfiyyət nəzarətini yaxşılaşdırmağa imkan verir.
Ağıllı istehsal prinsipləri ləkələmə və kəsmə sistemlərinə necə təsir edir?
Ağıllı istehsal prinsipləri sistemləri daha yaxşı inteqrasiya üçün birləşdirir və ləkələmə ilə kəsmə avadanlığının daha səmərəli işləməsinə imkan verir ki, bu da enerji xərclərini azaldır və məhsulun ardıcıllığını artırır.
Şirkətlər ağıllı ləkələmə sistemlərindən istifadə etdikdə hansı faydaları müşahidə edir?
Şirkətlər süni intellekt və maşın öyrənməsi ilə təchiz edilmiş ağıllı ləkələmə sistemlərini tətbiq etməklə istehsal sürətinin yaxşılaşmasını, məhsulun ardıcıllığının artırılmasını, səhvlərin azalmasını, material tullantılarının azalmasını və elektrik xərclərinin aşağı salınmasını müşahidə edir.
Real vaxt rejimində məlumat analitikası emal proseslərini necə artırır?
Real vaxt rejimində məlumatların təhlili, qaynaq və kəsmə əməliyyatları ilə bağlı dərhal xəbərdarlıq etməklə şəffaflıq yaradır, operatorların problemləri operativ həll etməsinə imkan verir və bu da məhsuldarlığı və avadanlıqların səmərəliliyini artırır.
Son Xəbərlər
EN
