Темір бұйымдарды пісіру мен кесу әсіресе өнеркәсіптік жасау жұмыстарының негізін құрайды, біз бәріміз күнделікті көріп жүрген металл бөлшектерді біріктіру мен пішіндеуге негізделген. Бұрын таза қолмен орындалатын жұмыс уақыт өте келе толықтай өзгеріп, қазіргі кездегі цехтар робототехника, жасанды интеллект және нақты уақытта жұмыс істейтін әртүрлі деректерді талдау құралдарын қолданып, қиын автоматтандырылған жүйелерге ие болды. Қазіргі заманғы ақылды пісіру мен кесу жабдықтары нақты өзіндік шешімдер қабылдауға, қажет болған жағдайда параметрлерді уақытылы түзетуге және барлық үрдіс бойынша сапаны үздіксіз бақылауға мүмкіндік беретін сенсорлар мен машиналық оқыту технологияларымен жабдықталған. Бұл барлық технологиялар қазір «ақылды зауыттар» деп аталатын жаңа өндірістің дамуына жол ашты. Мұндай орындарда әртүрлі машиналар үздіксіз бір-бірімен байланысып отырады, бұл өндіріс жолдарын тиімді басқаруға және жұмысшыларды қауіпті жағдайлардан немесе ұзақ уақыт бойы орындалатын, адамды шаршатып жіберетін қайталанатын жұмыстардан аулақ болуға көмектеседі.
Өндіріс таза механикалық пайдаланылатын пісіру және кесу операциялары кезінен бері ұзақ жол жүрді. Автоматтандырудың алғашқы кезеңінде компаниялар жұмысшылардың дене жұмысын жеңілдететін, бірақ әлі де адамның үнемі бақылауын қажет ететін негізгі механикалық жүйелерден бастады. Қазіргі күнге келсек, біз қазір күрделі жүйелердің жұмыс істеуін көріп отырмыз. Қазір ынтымақтастық роботтар цехтағы адам жұмысшылармен бірігіп жұмыс істейді, өзі үнемі жүріп тұрған процестерді жасанды интеллект алгоритмдері түзетіп отырады, ал егжей-тегжейлі деректерді талдау басшыларға өнімдер қаншалықты жақсы жасалып жатқаны туралы терең түсінік береді. Нәтижелер өздерінің құнын көрсетіп тұр. Ақылды пісіру технологиясын қабылдаған зауыттар өндіріс жылдамдығын әдетте 18% -дан 22% -ға дейін арттырады. Осы уақыт ішінде өнімнің біркелкілігі әлдеқайда жақсарып, кейіннен қателерді түзету қажеттілігі әлдеқайда азаяды.
Industry 4.0-тің негізіндегі принциптер шынымен кәсіпорындардың зауыттарында интеллектуалды пайдалану және кесу жүйелерін енгізуін алға жылжытуда. Бұл заманауи жинақтар барлығын бір-бірімен байланыстырады, сондықтан өндірушілер цехта болған әрекетке тез реакция беретін ақылды операциялар жүргізе алады. Мына түрде ойланыңыз: электробұрғыштар IoT желілеріне қосылғанда, тарихи деректер үшін бұлттық сақтауға қол жеткізгенде және күрделі талдау құралдарын қолданғанда, өзгеріс болған сәтте өндіріс сызықтары өздігінен тез дұрыстауға ие болады. Кейбір жүйелерге материалдардағы жарты миллиметр қалыңдықтағы өте кішкентай айырмашылықтарды анықтайтын сенсорлық біріктіру технологиясы қазір қосылады! Мұның болған кезде машина пайдалану сапасын ең жоғары деңгейде ұстап тұру үшін өзі қарай баптаулар енгізеді. Бұл барлығы бизнес үшін не дегенді білдіреді? Ақауларды жөндеуге кететін уақыт азаяды, машиналар тиімді жұмыс істегендіктен электр энергиясына кететін шығындар арзандайды және автомобильдер немесе ғарыш кемелері үшін жасалған өнімдер әрқашан бірдей болып шығады. Ойланған кезде шынымен тамаша нәтижелер.
Соңғы жаңалықтар дәнекерлеуді автоматтандыру барысында жасанды интеллект пен біз cobots деп атайтын ынтымақтастық роботтарды біріктіреді, ол бүкіл цехтарды көп нұсқалы етеді. Дәстүрлі өнеркәсіптік роботтар үлкен қауіпсіздік торларын қажет етеді, ал cobots адамдармен бірге цехта жұмыс істейді. Олар миллиметрдің оннан бірі шамасындай өте жоғары дәлдікпен қайталанатын дәнекерлеу жұмыстарының бәрін орындайды. Бұл жүйелер дәнекер тігістердің орнын анықтайтын ақылды камераға ие, содан кейін лазер түтігінің бұрышы мен жылдамдығын қажетінше реттейді. Өткен жылғы өнеркәсіптің тиімділік көрсеткіштеріне сәйкес, бұл AI-мен жабдықталған cobots-ты қолданған цехтар нақты пайдалы тәжірибелерге ие болды. Ауысу үдерісі бұрынғы уақыттың едәуір жартысын ғана алады, сонымен қатар қалдық металдардың шамамен 30% азаяды. Бұл жинақтың ерекшелігі - адам жұмысшыларды ақылды машиналармен қосу. Бұл бүкіл жүйе сапа стандарттарын әлсіретпей, әртүрлі өнімдердің құрамына жақсы бейімделеді.
Жасанды ақыл-ой дәнекерлеу роботтарын түбегейлі өзгертті, оларды қарапайым бағдарламаланған машиналардан әлдеқайда ақылды нәрсеге айналдырды, олар жұмыс істеп жатқанда шешім қабылдай алады. Нейрондық желі барлық сенсорлық деректерді өңдейді. Арк кернеуінің оқулары, жылу бейнелері және тігісті бақылау мәліметтері. Қажет болған жағдайда, дәнекерлеуді өзгертуге болады. Материалдардың қалыңдығы өзгергенде, буындар бір-біріне қалай сәйкес келеді немесе жылу заттарды бұрмалай бастағанда, бұл ақылды жүйелер автоматты түрде өтеледі, сондықтан дәнекерлеу дұрыс ену және жақсы бұранда профильдерімен жақсы болады. Кейбір зерттеулер көрсеткендей, Жасанды Ғалымдық жүйелер арқылы жасалған дәнекерлеу 99,7%-ға жуық жағдайда бірінші рет қабылданады, ал өткен жылғы Өндiрiстiк Технологияны Қайта қарау бойынша, автоматтандырылған дәнекерлеу тек 92%-ға ғана жетеді. Шарттар үнемі өзгеріп отыратын күрделі формалар мен жағдайлар үшін мұндай тәуелсіздік өте маңызды, өйткені бұрынғы алдын ала бағдарламаланған робот жолдары енді жеткіліксіз.
Бір ірі автокөлік шығаратын компания соңғы кезде шассидің біркелкі емес жиналуымен байланысты мәселелерді шешу үшін жасанды интеллектпен жабдықталған пісіру роботтарын енгізді. Олардың жүйесі 50 000-нан астам өткен пісіру деректеріне негізделген терең оқу алгоритмдеріне сүйенді, әртүрлі түйістер үшін ең жақсы параметрлерді анықтау үшін. Олар металдағы жылу таралуын бақылау үшін жылулық бейнелеуді, пісіру бұршағының пішінін қалыптасу кезінде тексеру үшін лазерлік сканерлеу технологиясын қосты. Шеберханада шамамен жарты жылдан кейін зауытта газ тесікшелерінің пайда болуы 60%-ға жуық төмендеді және нашар пісіруден кейін қажет болатын қосымша жұмыстар толығымен жойылды. Қызықтысы, жасанды интеллект уақыт өте келе одан әрі ақылды болып отырды. Ол ешкім байқаған жоқ материалдардағы ұсақ өзгерістерді қабылдап, техниктердің мәселелер туындауынан бұрын процестерді түзетуіне мүмкіндік берді. Бұл өткен жылғы «Automotive Production Quarterly» дерек бойынша жабдықтардың пайдалану тиімділігін шамамен 22% арттырды. Бұл мысал кіші жақсартулардың өнім сапасы мен өндіріс жылдамдығына үлкен әсер етуі мүмкін болған үлкен көлемді өндіріс жасайтын зауыттар үшін ақылды пісіру технологияларының қаншалықты маңызды екенін көрсетеді.
Қазіргі уақытта жасау цехтары өздерінің операциялары барысында әртүрлі сенсорлар, машиналар және сапа тексерулер арқылы көптеген деректерді жинақтайды. Өндірушілер осы ақпаратты нақты уақытта талдаған кезде, олар пайдаланылатын материалдардың біркелкісіздігі немесе жабдықтардың күтілгендей жұмыс істемеуі сияқты, дәл қазір не болып жатқанын анық көре алады. Өткен жылы Number Analytics компаниясының салалық есебіне сәйкес, мұндай деректерді талдауды енгізген компаниялар әдетте өнімділіктің 10-25 пайызға дейін, сонымен қатар жабдықтардың жалпы тиімділігінің шамамен 18 пайызға артуын байқайды. Бірақ шынымен маңыздысы — бұл сандарды зауыт басшылары мен техниктер үшін пайдалы нәрсеге айналдыру, сонда олар қымбат өндірістік тоқтап қалуларын немесе кейінгі өнім ақауларын болдырмау үшін мәселелерді уақытылы байқай алады.
Автоматтандырылған пісіруді қарастырғанда нақты уақытта бақылау сапаны бақылау үшін бәрін өзгертеді. Жүйе электр доғасының тұрақтылығы, қолданылатын жылу мөлшері және металдың дұрыс пісірілуі сияқты нәрселер туралы дер кезінде хабарлайды. Ақылды бағдарламалық жасақтама нақты ақаулар пайда болғаннан көп бұрын пісіру проблемаларына әкелетін үлгілерді анықтай алады, сондықтан операторлар параметрлерді алдын ала түзете алады. Бұл технологияны енгізген цехтар қосымша 13 пайызға күтпеген тоқтамалар азайғанын және пісірудің сапасын азайтпай-ақ 7 пайызға тезірек өндіріс циклдерін қамтамасыз еткенін хабарлайды. Ең жақсысы — мәселелер соңғы тексеруде кейінірек табылмай, дереу шешіледі. Бұл тәсіл қымбат қайта жұмыстарды азайтады және басқаша шығындалатын материалдарды үнемдейді.
Көптеген адамдар қазіргі кезде дәнекерлеудің ақпараттың жетіспеушілігі туралы ойламайды. Шын проблема жинаған деректердің бәрін түсінуде. Қазіргі таңда ақылды талдау құралдары машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып, пайдалы сигналдарды фондағы шудан ажыратып, қай факторлардың дәнекерлеу сапасына ең көп әсер ететінін анықтайды. Бұл озық жүйелер ескертулерді олардың қаншалықты маңызды және әсерлі екеніне қарай жіктейді, сондықтан жұмысшылар ескертулердің теңізінде жоғалып кетпестен, шын мәнінде маңызды нәрселерге назар аудара алады. Жылу бейнесі, дәнекерлеу доғасы туралы мәліметтер және әр түрлі материалдар туралы біліммен біріктірілгенде, бұл платформалар дәнекерлеу мен кесу жұмыстарын жақсартуға көмектесетін құнды ақпарат береді. Олар нақты жағдайларға негізделген практикалық кеңестер беру үшін жасалған, тек сандардың тауларын ұсынудың орнына.
Бүгінгі күнгі пайдалану құрал-жабдықтары процестің барысында туындайтын мәселелерді уақытылы анықтау үшін әртүрлі сенсорлық ақпаратты талдауға негізделген машиналық үйрену әдістерін қолданады. Ақылды алгоритмдер пайдалану бассейнін бақылайтын камера, температураның тербелісін өлшейтін жылу сенсорлары мен өзі пайдалану доғасын бақылайтын құрылғылардан деректерді қабылдайды. Бұл жүйелер соңғы өнімнің беріктігіне зиянды әсер етуі мүмкін болатын кез-келген зақымданудан көп бұрын өте кішкентай дұрыс еместіктерді анықтайды. Олардың шынымен құнды болуы — уақыт өте келе жақсару қабілетінде. Шын өндірістік циклдардан көбірек деректер жинаған сайын олар әртүрлі материалдардағы үлгілерді тани бастайды және цех алаңындағы жағдайлар өзгерген кезде автоматты түрде бейімделеді. Бұл өндірушілерге техниктерден үнемі бақылау қажеттілігінсіз партиялар бойынша жоғары сапа стандарттарын сақтауға мүмкіндік береді.
Ақылды пайдалану және кесу жүйелері қазір кернеу параметрлерін, ток деңгейлерін және материалдар бойынша пайдалану жылдамдығын реттеу үшін нейрондық желілерді қолданады. Жүйе тікелей балқыту ыдысында болып жатқан процесті тұрақты түрде бақылайды және электр доғасы туралы ақпаратты оқып, қанша энергияны енгізу керектігін, сондай-ақ материалды дұрыс түрде қай жерге және қашан түсіру керектігін анықтайды. Мұндай ақылды басқару пайдалануда жиі кездесетін мәселелерді, мысалы шағын ауа қапшықтары (пористік) немесе шеттер бойынша металдың жұтылуы (астама кесілу) сияқты ақауларды азайтады. Сонымен қатар бұл бүкіл процесс тиімдірек жұмыс істеуін қамтамасыз етеді, нәтижесінде өндірістегі цехтарда кейіннен түзету жұмыстарын жасау ықтималдығы төмендейді, бұл уақыт пен ақшаны үнемдеуге мүмкіндік береді.
Өндірушілер 2020 жылғы Journal of Intelligent Manufacturing дерегінде жасанды интеллект негізіндегі параметрлерді оптимизациялау енгізгеннен кейін қайта өңдеудің 37% азайғанын хабарлайды. Машиналық оқыту алгоритмдері нақты материалдар мен жалғау түрлері үшін ең жақсы пісіру жағдайларын болжайды және тарихи нәтижелерге сүйене отырып өз модельдерін жетілдіреді. Бұл кері байланыс циклі ақауларды біртіндеп азайтады және бірінші өту кезіндегі өнім шығару деңгейін жақсартады.
Ақылды пісіру мен кесу технологияларындағы соңғы жаңалықтар әперімділік үшін өзін-өзі оптимизациялай алатын жүйелерді қамтиды. Негізінен, бұл машиналар тұрақты техникалық қызмет көрсету кезеңдерінде немесе өндіріс толық қуатпен жұмыс істемейтін кезде параметрлеріне шағын өзгерістер енгізіп, тәжірибе жасайды. Олар өздері ең жақсы нәтиже беретін параметрлерді анықтайды, инженерлердің баптауларды қолмен тұрақты түзетуіне мүлдем қажет болмайды. Бұл жүйелердің маңызы — әртүрлі металдармен, тозған құралдармен немесе цех температурасының тербелісі кезінде де пісіру құралдары әлі де дәлдікті және тиімділікті сақтай алады. Кейбір өндірушілер бастапқы оқыту деректері қаншалықты жақсы жиналғанына байланысты нәтижелер әртүрлі болса да, бейімделуші жүйелерді енгізгеннен кейін тұрақтылық көрсеткіштерін 30%-ға дейін жақсартқанын хабарлайды.
Бүгінгі күннің ақылды пайдалану және кесу жүйелері оптикалық бақылау, жылулық бейнелеу және дыбыс бақылау сияқты әртүрлі ақпаратты бір үздіксіз кері байланыс жүйесіне біріктіру үшін бірнеше сенсорларды біріктіреді. Мұндай интеграция арқылы роботтар пайдалану процесі кезінде өзінің айналасында болып жатқан оқиғаларды одан әрі түсінуі мүмкін болады. Олар бекітпе элементтердің қосылуындағы өзгерістерді, қолданылатын материалдар арасындағы айырмашылықтарды және өңделетін бөлшектегі жылу таралуының өзгерістерін де анықтайды. Бұл жүйелер күрделі математикалық модельдерді қолдана отырып барлық дерек көздерін бір уақытта өңдегенде автоматты түрде пайдалану басының жылдамдығы, электрлік параметрлер мен балқыту ыдысына берілетін сымның мөлшері сияқты маңызды параметрлерді түзетеді. Нәтижесінде не болады? Ақаулар саны азаяды және кейіннен қателерді түзету қажеттілігі төмендейді. Бұл әсіресе ұшақ бөлшектері немесе өндірістік желілерден шығатын автомобильдер үшін дәлме-дәл бөлшектерді өңдеген кезде, онда ең кіші ақаулар да рұқсат етілмейтін жағдайларда үлкен айырмашылық жасайды.
Жинақтау автоматтандыруында ИА-ның рөлі қандай?
ИА жинақтау автоматтандыруында сезгіш деректерге негізделе отырып, роботтардың нақты уақыт режимінде шешім қабылдауына, параметрлерді уақытылы түзетуіне және адамның қатысуынсыз сапа бақылауын жақсартуына мүмкіндік береді.
Технологиялық өндірістің қағидалары жинақтау мен кесу жүйелеріне қалай әсер етеді?
Технологиялық өндірістің қағидалары жүйелерді біріктіруді жақсартады, жинақтау мен кесу жабдықтарының тиімдірек жұмыс істеуіне мүмкіндік береді, осылайша энергия шығындарын азайтады және өнімнің біркелкілігін арттырады.
Интеллектуалды жинақтау жүйелерін қолданудан компаниялар қандай пайда көреді?
Компаниялар жасанды интеллект пен машиналық үйренумен жабдықталған интеллектуалды жинақтау жүйелерін енгізу арқылы өндірістік жылдамдықты жақсартады, өнімнің біркелкілігін арттырады, қателерді азайтады, материалдардың қалдықтарын кемітеді және электр энергиясының құнын төмендетеді.
Нақты уақыт режиміндегі деректерді талдау өңдеу процестерін қалай жақсартады?
Нақты уақыттағы деректерді талдау пайдаланушыларға пісіру және кесу операцияларына дер кезінде түсінік беру арқылы шешім қабылдауға мүмкіндік береді, бұл өнімділікті және жабдықтардың тиімділігін арттырады.
Қызықты жаңалықтар
EN
