szoftverfelhasználóinak
hivatalos oldala

Intelligens gyártás: a jövő digitális

Gépipar   |   Innováció

Intelligens gyártás: a jövő digitális

Tartalom:

 

orange

Ipar 4.0: az intelligens gyártás felé vezető út kikövezése

A negyedik ipari forradalom (ipar 4.0) technológiái – a csatlakoztatott robotika, a 3D nyomtatás, a felhőalapú számítástechnika, a mesterséges intelligencia (MI), és a dolgok internete (IoT) – lehetővé tették az okos gyártást, és szédítő tempóban mozdították elő az innovációkat. 

A víz és gőz által meghajtott mechanikus gyártás az első ipari forradalom idején, nagyjából a 18. század végén kezdődött. Két hosszú évszázaddal később, az elektromosság lehetővé tette a második ipari forradalomban nagy szerepet játszó futószalagos tömeggyártást és munkamegosztást. Gyors fejlődés vezetett a harmadik ipari forradalomhoz 1970 körül, amikor az informatika és a számítógépek automatizálták az ipari folyamatok egy részét, illetve lehetővé tették kifinomultabb kommunikációs eszközök kifejlesztését. 

Az ipar 4.0 kifejezés 2011-es felbukkanása óta a hozzákapcsolódó technológiák olyan fejlettségi szintre értek, hogy lehetővé tették a gyártásnak egy adatokban gazdag, összekapcsolt, nagy mértékben automatizált formáját, az úgynevezett intelligens gyártást (smart manufacturing).

leges módon” zajlik. Ez részben a Volkswagen ipari felhőjének, fejlett robotikájának és más intelligens gyártási technikáinak köszönhető. A Volkswagen AG jóvoltából.

Az intelligens gyártási gépek, úgymint ez a CNC esztergapad, automatizálják a folyamatokat, azonban kezelésükhöz gyakran képzett szakemberekre van szükség.

Az intelligens gyártási gépek, úgymint ez a CNC esztergapad, automatizálják a folyamatokat, azonban kezelésükhöz gyakran képzett szakemberekre van szükség.

Mit is jelent az intelligens gyártás?

Paul Wellener, a Deloitte LLP alelnöke és a cég amerikai ipari termékeivel és építkezéseivel foglalkozó részlegének vezetője szerint az intelligens gyártás a gyártási gyakorlatok széles körben elterjedt digitalizációjára utal, a gyári munkálatoktól kezdve egészen az üzleti élet minden aspektusáig. Ebbe beletartozik a terméktervezés, az ellátási lánc, a forgalmazás és az értékesítés. 

Az intelligens gyártás kiaknázza az ipar 4.0 lehetőségeit, amelyet az egymáshoz kapcsolt kibernetikai-fizikai rendszerek jellemeznek, mint például az intelligens robotok és gépek, amelyek öndiagnózis segítségével figyelmeztetnek a lehetséges hibákra. Az egyre növekvő IoT nagyobb teljesítményű, intelligens érzékelőkkel ellátott eszközöket és gépeket tud összekapcsolni, amelyek folyamatosan töltik fel a használati adatokat a felhőbe elemzés céljából. 

Az óriási méretű adathalmazokat mesterséges intelligencia és gépi tanulás segítségével dolgozzák fel, amely folyamatok annál pontosabbak és előrelátóbbak, minél több adatot dolgoznak fel. Az automatizálás és adatkapcsolódás felgyorsítja a gyártási folyamatot, amelyben hajók és teherautók raktárokkal, autonóm illetve félautonóm járművekkel és drónokkal képesek kommunikálni. A mobil robotok és kobotok (kollaboratív robotok) is segítik a szállítás és a logisztika automatizálását.

Az intelligens gyártás lehetővé teszi a gyártók számára, hogy növeljék a hatékonyságot, megelőzzék versenytársaikat, illetve új üzleti modelleket és gyakorlatokat fedezzenek fel.  

A vállalkozásoknak megéri intelligens gyártásra váltaniuk

Az intelligens gyártás segít a vállalkozásoknak korszerűsíteni a folyamatokat, növelni a termelékenységet, versenyképesnek maradni és felkészülni a jövőre – például olyan előre nem látható eseményekre, mint amilyen egy világjárvány.

A nonprofit MESA folyamatban lévő közvélemény-kutatása arra keresi a választ, hogy mi lassítja a cégeket az intelligens gyártás felé vezető úton. A cégek 58 százaléka pénzügyi problémákra, illetve a technológiákkal kapcsolatos ismeretek hiányára hivatkozott. Kétségtelen, hogy az intelligens gyártásra való átállás jelentős anyagi és emberi erőforrások befektetését követeli, valamint némi kockázattal is jár.

smart_manufacturing_03

TEKINTSE MEG:

Az Autodesk University konferencia 2020-as előadásai, beszámolói, kérdések és válaszok, és még sok más most közkívánatra elérhetők.

Azonban a Deloitte és a MAPI 2019-es, intelligens gyárakkal foglalkozó tanulmánya kimondja, hogy rengeteg gyártó, függetlenül attól, hogy kezdeményezte-e már az intelligens gyártást, növelheti vállalkozásai bevételét azzal, ha belekezd – ezenkívül a kezdeményezések értéke általában felülmúlja a pénzügyi és működési kockázatokat.  

A tanulmány két csoportra osztotta a válaszadókat: az A csoport (a cégek 49 százaléka) még nem kezdeményezte az intelligens gyártást; míg a B csoport (51 százalék) már valamilyen szinten kezdeményezte a folyamatot. A tanulmány kimutatta, hogy 2015 és 2018 között az A csoport termelékenységi mutatója évente 2,3 százalékkal csökkent, miközben a B csoport éves termelékenysége átlagosan 3,3 százalékkal nőtt. Továbbá a B csoport cégeinek termelési kibocsátása átlagosan 10 százalékkal, gyári kapacitáskihasználásuk pedig átlagosan 11 százalékkal nőtt. 

A legtöbb cég, amely még nem tért át intelligens gyártásra, felismeri a folyamat jelentőségét. „A tanulmányban résztvevő gyártók 86 százaléka úgy véli, hogy 5 éven belül az intelligens gyártási megoldások lesznek a versenyképesség fő mozgatórugói”, mondja Wellener. „Ez szemlélteti az intelligens gyártásra való képesség és a jövőbeni versenyképesség szoros kapcsolatát”. 

Függetlenül a világjárvány miatti 2020-as gazdasági lelassulástól és a megszakított gyártási folyamatoktól, a vállalkozásoknak most jött el az ideje, hogy kezdeményezzék az intelligens gyártás bevezetését, hogy versenyképesek maradhassanak. Sőt, a 2020 októberében kiadott, az intelligens gyártás felgyorsításáról szóló, új Deloitte és MAPI tanulmány (Accelerating Smart Manufacturing) kimutatta, hogy számos gyártó 2020-ban kiterjesztette intelligens gyártási technológiáit, amit valószínűleg 2021-ben is folytatni fog.  

„A cégek vezetői számos példát osztottak meg, amelyek az intelligens gyártáshoz kapcsolódnak. Ilyen a számítógépes látással foglalkozó rendszerek telepítése, amelyek lehetővé teszik a vevők számára a virtuális gyárlátogatást; a gyári munkások számára kifejlesztett hordható készülékek, amelyek jeleznek, ha a dolgozók 2 méternél közelebb kerülnek egymáshoz; illetve a kobotok alkalmazása a munkaerő növelése érdekében, hiszen a munkások többé nem állhatnak egymás mellett a futószalagnál”, mondja Wellener. 

Srinath Jonnalagadda, az Autodesk tervezés és gyártás piacra kerülési stratégiáiért és marketingjéért felelős alelnöke szerint csak idő kérdése és minden gyártónak át kell állnia az intelligens gyártási technológiákra. „Ez valóban egzisztenciális kérdés”, mondja Jonnalagadda. „Nézetem szerint nincs más út, ha csak nem olvad össze a fizikai valóság és a digitális világ”. 

Hogyan kezdjünk bele az intelligens gyártásba? Hozzunk létre egy digitális gerinchálózatot

Íme egy jó hír azon intelligens gyártás iránt érdeklődő vállalkozások számára, amelyek technikai vagy pénzügyi akadályokba ütköznek: nem kell egyik pillanatról a másikra átalakítani gyáraikat. Sőt, az intelligens gyárakról szóló tanulmány kimutatta, hogy kis lépések gyakran nagy győzelmekhez vezetnek. A tanulmányban résztvevő sikeres cégek általában mind azzal kezdték, hogy bebiztosították a támogatásokat a vezetőségtől – főleg a műszaki vezetőktől – és több kisebb projektet indítottak el alacsony kezdeti beruházásokkal. Azzal, hogy mérhető üzleti mutatókkal kapcsolták össze a projekteket, minden korai sikert fel tudtak használni, hogy további növekményes beruházásokhoz jussanak.

smart_manufacturing_04

TUDJON MEG TÖBBET:

Fedezze fel az intelligens gyártási megoldásokat és fejlessze vállalkozását.

Jonnalagadda azt javasolja az intelligens gyártásra áttérő gyártóknak, hogy először digitalizálják analóg adataikat. Szüntessék meg a manuális analóg folyamatokat, majd egy rendszer segítségével rögzítsenek minden adatot egyetlen digitális adatbázisban. A különböző gyártási folyamatokról szóló információk betáplálásával visszacsatolási mechanizmusokat hozhatnak létre, amelyek az adatbázison alapulnak. Ezek a kiegészítő adatok szenzoradatok is lehetnek, de a munkások is betápálhatják őket a különféle munkafolyamatok során. 

„Ahogy az ember egyre több adatpontot rögzít, egyre nagyobb betekintést nyer abba, mi is történik”, mondja az Autodesk szakértője,. „Nagyobb eséllyel értjük meg jelenlegi állapotunkat. Ezután, hogy úgy mondjam, a felvilágosodás útjára léphetünk. Ha tisztában vagyunk azzal, mi történik a gyártás során, felfedezhetjük a szűk keresztmetszeteket is, amelyek akadályoznak”. 

Ha az adatok felfedik a problémákat, a gyártók elkezdhetnek dimenziókon átívelő változtatásokon gondolkodni – ezen a ponton segítségükre lehet a további számítógépes adatfeldolgozás és az algoritmusok bevezetése. „Miután az algoritmusok feltárják különböző lehetőségeinket, kiválaszthatjuk a számunkra legmegfelelőbb utat, amely végén maga a Szent Grál vár ránk”, mondja Jonnalagadda (Autodesk). „Most már megvan a digitális gerinchálózatunk. A beviteli és visszacsatolási adatokból bepillantást nyerhetünk a munkafolyamatokba, és az különböző lehetőségeket kínáló algoritmusok segítségével finomíthatjuk és optimalizálhatjuk a gyári műveleteket”. 

10 db intelligens gyártási tecnológia 

Az intelligens technológiák folyamatosan fejlődnek. Például az intelligens gyártás nem igényel új 5G-s mobilhálózatot, bár az 5G kapcsolat csökkenti a hardverre és wifire való támaszkodást szükségét, leegyszerűsíti a beállításokat, és a 4G-nél nagyobb sávszélességgel rendelkezik. 

Az alábbi technológiák alkotják a csúcstechnológiás intelligens gyártás fő tételeit, ezek azonban nem mindig különállóak; gyakran egy eszköz, gép vagy rendszer többet is magába foglalhat. Például létezik olyan IoT eszköz, amelynek érzékelői vezeték nélkül vannak a felhőhöz csatlakoztatva, de mesterséges intelligenciával ellátott processzorai képesek az önálló riasztásra és a folyamatokkal kapcsolatos döntéshozatalra is. 

1. Mesterséges intelligencia/gépi tanulás

A mesterséges intelligencia/gépi tanulás kéz a kézben jár az intelligens gyártás adatelemzési technológiáival, hiszen a gépek az embereknél sokkal gyorsabban képesek feldolgozni az adatokat, illetve felismerni az adatbeli mintákat. Az intelligens gyárak kobotjai és egyéb robotikai rendszerei gyakran rendelkeznek mesterséges intelligenciával (MI). Ahogy az MI programok ára csökken, a peremhálózati számítástechnikai IoT eszközök és intelligens gyári gépek mikroprocesszoraiban is egyre inkább jelen vannak. Az MI alapú számítógépes látással foglalkozó rendszerek fontos megállapításokat tehetnek a gyárról készült videófelvételek alapján. Például a Drishti MI-vel működtetett, kézi szerelősorokról szóló elemzése képes biztosítani a munkások képzését, mérsékelni a termékhibákat, optimalizálni a folyamatokat, és még sok mást. 

2. Kiterjesztett valóság/virtuális valóság

A kiterjesztett valóság (augmented reality, AR) és a virtuális valóság (virtual reality, VR) alkalmazásának sokfajta, az intelligens gyártáshoz kapcsolódó felhasználása van. Különösen relevánsak most a munkahelyi képzés során alkalmazható megoldások, hiszen segíthetnek a munkásoknak áthidalni a készségek terén mutatkozó hiányosságokat. A járvány kezdete óta az intelligens gyártási szektor megduplázta az AR/VR alkalmazását a képzésekben, valamint a javításokhoz és egyéb tanácsadáshoz fűződő távszakértelem elérésében. A Microsoft vegyes valóság alapú HoloLens 2 szemüvegei segítségével például egy távszakértő képes instrukciókkal ellátni egy, a szemüveget viselő gyári munkást, és így lényegében az dolgozó szemein keresztül látni.

3. Automatizálás/robotika

robotika használata az intelligens gyártás során szintén egyre változatosabbá és együttműködőbbé válik, ami a társadalmi távolságtartás miatti kobotok növekvő népszerűségének köszönhető. A különböző robotoknak és automata gépeknek eltérő az MI szintjük, az önálló döntéshozatali, érzékelési és kommunikációs képességük, valamint mobilitásuk. De általánosságban elmondható, hogy az intelligens gyártás során a robotikai rendszerek nagy mennyiségű adatot gyűjtenek, és remek a kapcsolódásuk a felhőhöz valamint az intelligens gyárakhoz. 

4. Additív gyártás/hibrid gyártás

Az additív gyártás, vagy más néven 3D nyomtatás, forradalmasította a gyors prototípuskészítést, ma pedig már késztermékekkel egészíti ki a hagyományos gyártást – ezek a termékek akár kisebb épületek vagy hidak is lehetnek. Várhatóan végül a tömeggyártásban is nagy szerepet fog játszani. Eközben a hibrid gyártás egyetlen gépben kombinálja a fém additív gyártást a szubtraktív technikával az anyaghulladékok további csökkentése, és az alkatrészek gyorsabb előállítása érdekében. 

5. Nagy adathalmazok elemzése

nagy adathalmazok (big data) az intelligens gyártás alapvető velejárói, és sok esetben maguk az adatok teszik „intelligenssé” a különböző technológiákat. Az adatvezérelt intelligens gyártás segíti a gépi tanulást, tárhelye és folyamatai felhő alapúak. De a nagy adathalmazok elemzése a gyár épületén túlmenően is fontos szerepet játszik az intelligens gyártás során. Információkkal segíti a különböző ágazatok döntéshozatalát – ilyen ágazatok a logisztika, a kockázatelemzés, a költségstruktúrák, a növekedési stratégiák, a minőség-ellenőrzés és fejlesztés, az egyedi és egyéb értékesítés, illetve az értékesítés utáni szolgáltatások.

Kiterjesztett valóság és virtuális valóság – vagy ebben az esetben a Microsoft HoloLens 2 szemüvege, a vegyes valóság – lehetővé teszi a dolgozók hatékony, táv- és helyszíni képzését, illetve továbbképzését. A Microsoft jóvoltából.

Kiterjesztett valóság és virtuális valóság – vagy ebben az esetben a Microsoft HoloLens 2 szemüvege, a vegyes valóság – lehetővé teszi a dolgozók hatékony, táv- és helyszíni képzését, illetve továbbképzését. A Microsoft jóvoltából.

6. Felhő alapú számítástechnika

A felhőalapú számítástechnikának köszönhetően telephelyen kívüli szervereken lévő MI/gépi tanulási algoritmusok tárolják és elemzik az IoT szenzoradatokat. A Volkswagen ipari felhője (Industrial Cloud) egy jó példa a felhő szerepére az intelligens gyártásban. Ez a felhő a Volkswagen-csoport 122 létesítményének összes adatát egyesíti és valós időben feldolgozza azokat, hogy javításokat végezzen. Hosszú távon a Volkswagen célja az, hogy az ipari felhő összekapcsoljon több mint 30 000 helyszínről 1500 beszállítót, és piacot hozzon létre az intelligens gyártási szoftvernek. 

7. CNC gépi megmunkálás

A fejlett számítógépes numerikus vezérlésű (computer numerical control, CNC) gépek precíz megmunkálási eljárásokra képesek. Többek között a CAM szoftverekkel készült modellek és tervezetek többtengelyes forgácsolására, lécelésére, vágására, fúrására. Az intelligens gyártásban a CNC gépek, az IoT részeként, gyakran vezeték nélküli érzékelőkkel vannak ellátva. 

8. Gyártásra tervezés

A gyártásra tervezés (design for manufacturing, DFM), vagy gyártásra és összeszerelésre tervezés (DfMA), egy olyan tervezési módszer, amely a tervezési lehetőségek és elvek alapján lehetővé teszi és optimalizálja az előregyártást. A termékek és alkotórészek kimondottan gyártásra vannak tervezve, illetve az előállítási folyamatok megkönnyítésére és költséghatékonyabbá tételére. Ez magába foglalja a speciális CAD és CAM szoftverekkel való tervezést és előállítást. 

9. IoT/peremhálózati számítástechnika

Intelligens gyártási eszközök, gépek, robotok stb. jellemzően az IoT részét képezik, azaz vezeték nélküli érzékelőkkel csatlakoznak a hálózathoz, ahova adatokat töltenek fel elemzés céljából. Az zuhanó költségű érzékelőknek köszönhetően az olcsóbb processzorok egyre inkább az IoT részeivé válnak, ami maga után vonja a számítási feladatok helyszíni végrehajtását a felhőbe való feltöltés előtt. Ez az úgynevezett peremhálózati számtástechnika (edge computing). A dolgok ipari internete (Industrial Internet of Things, IIoT) kifejezés a gyártósori IoT gépekre utal, amelyek a beviteli adatok alapján általában képesek a prediktív döntéshozatalra, amivel a költségeket és hulladékot egyaránt csökkentik. 

10. Szimuláció/digitális iker

Az intelligens gyártás szimulációs szoftverekkel fizikai alkatrészek és termékek „digitális ikreit” hozza létre, amelyek a gyártás előtt digitálisan letesztelhetők és optimalizálhatók. A szimuláció annál értékesebb, minél pontosabban reprezentálja a digitális iker a fizikai valóságot. 

Az intelligens gyártás hatásai

Az intelligens gyártás segíthet a vállalkozásoknak hatékonyabbá válni, fokozni a munkavállalók biztonságát, és megkönnyíteni képzésüket. A MESA tudásbizottságának elnöke, Khris Kammer szerint a technológia segítségével a vállalkozások dinamikusabbá tehetők. „Csak vessünk egy pillantást azokra a cégekre, amelyek a COVID-19 alatt más termékeket kezdtek el gyártani, legyenek azok egyéni védőfelszerelések vagy egyéb orvostechnikai eszközök”, mondja Kammer. „Ez csak azért volt lehetséges, mert képesek voltak gyorsan és időben bevezetni az új termékeket, átalakítani és újra felszerelni a munkakörnyezetet, illetve átképezni dolgozóikat”.

Az intelligens gyártás eredményesebbé teheti az egyéni vállalkozásokat és a feldolgozó ipar egészét is. Egy új üzleti modell, a gyártás, mint szolgáltatás (manufacturing as a service, MaaS), szintén az intelligens gyártásnak köszönhető. Segítségével az ellátási lánc rugalmasabbá tehető a 2020-ashoz hasonló nehézségekkel szemben. 

A gyártás, mint szolgáltatás, vagy ahogy a Xometry beszerzési cég nevezi, az igény szerinti gyártás, összehangolja a gyártási szükségleteket és az extra kapacitással rendelkező ellátókat, akik kielégíthetik ezeket az igényeket. „Olyan ez, mint a gyártás uberizációja”, mondja Jonnalagadda. Ahogy a telekocsi szolgáltatások is gépi tanulásra támaszkodva hozzák össze a sofőröket az utasokkal, úgy a MaaS is a gépi tanulás segítségével tudja gyorsan és hatékonyan összehangolni a gyártókat a vevőkkel.

Ahogy a gyártás, mint szolgáltatás (MaaS) - például a Xometry igény szerinti gyártási ajánlata – egyre stabilabbá válik, képes a gyártási szükségleteket elérhető kapacitással rendelkező partnerekhez rendelni, hogy ezáltal kiküszöbölje a jövőbeli nehézségeket az ellátási láncban. A Xometry jóvoltából.

Ahogy a gyártás, mint szolgáltatás (MaaS) – például a Xometry igény szerinti gyártási ajánlata – egyre stabilabbá válik, képes a gyártási szükségleteket elérhető kapacitással rendelkező partnerekhez rendelni, hogy ezáltal kiküszöbölje a jövőbeli nehézségeket az ellátási láncban. A Xometry jóvoltából.

Az intelligens gyártás hatása a fenntarthatóságra

Számos intelligens technológia eredendően támogatja a hatékony erőforrás-felhasználást. A szimulációs szoftver például drasztikusan csökkentheti az anyagi hulladék mennyiségét, mivel számos fizikai tesztet (úgymint jármű töréstesztek) digitális környezetbe képes helyezni. A szimuláció képes megjósolni a különböző anyagok élettartamát és tartósságát, valamint tesztelni a végtermékekhez szükséges alternatív anyagokat, és kiválasztani a bolygóra gyakorolt legkisebb hatással rendelkezőket, mondja Jonnalagadda. 

A gyártásra tervezés fenntarthatóbbá teheti a különböző termékeket. A generatív tervezési szoftver például MI-t használ a tervezési lehetőségek létrehozásához, amelyek segítségével csökkenthető a termékek súlya és szükséges anyagok mennyisége, miközben a teherbírás és a költségeket nem változnak. 

Átállás az intelligens gyártásra

A MESA 2016-os tanulmánya az adatokra és kommunikációra vonatkozó ipari szabványok bevezetésére hívta fel a figyelmet, hogy elősegítse az intelligens gyártási gépek és szoftverek együttműködését. Sokan úgy vélik ez lehet a kulcsa az ipar 4.0-ba való zavartalan átmenetnek. 

„Szabványok sokaságában, egyedi formátumokat alkalmazó cégek sokaságában szükségünk van egy szoftverre, amely kapcsolódik mindezekhez a különféle szabványokhoz”, mondja Jonnalagadda (Autodesk). Már csak a CNC gépek esetében is, minden eladónak saját módszerei vannak a gépek kezelésére és csatlakoztatására. „Ezen változtatni kell”, folytatja az Autodesk vezető szakértője. „Szükségünk van egy rendszerre, amely minden típusú géphez képes csatlakozni”.

A Deloitte és wichitai állami egyetem közös munkája, a Smart Factrory @ Wichita együttműködés, egy olyan 5500 négyzetméternyi területet elfoglaló intelligens épület, amelynek nulla nettó környezeti hatása van, és szemlélteti a legfejlettebb intelligens gyártási technológiákat. A Deloitte Consulting LLP jóvoltából.

A Deloitte és wichitai állami egyetem közös munkája, a Smart Factrory @ Wichita együttműködés, egy olyan 5500 négyzetméternyi területet elfoglaló intelligens épület, amelynek nulla nettó környezeti hatása van, és szemlélteti a legfejlettebb intelligens gyártási technológiákat. A Deloitte Consulting LLP jóvoltából.

„A megpróbáltatásokból sokszor találékonyság és fejlődés születik”, mondja Krammer. „Rengeteg éleslátással rendelkező újító próbálja megragadni ezeket a lehetőségekkel teli technológiákat, hogy olyat tehessenek, amelyet még soha ezelőtt. Például, hogy gyorsabban valósíthassák meg ötleteiket és terveiket, mint valaha.  Azt gondolom, hogy az újabb technológiák és a szükségesség egyesítéséből nagy dolgok származhatnak”.

Esettanulmányok

Több