Page 12 - Inżynieria & Utrzymanie Ruchu I kw. 2023

Badanie
PRZEMYSŁ 4.0
botyzowanego zgrzewania rezystancyjnego. Stosowane do tej pory roboty posiadały napęd hydrauliczny lub pneumatyczny i wyposażone były w czujniki. Na podstawie sygnałów z czuj- ników maszyna przykładała odpowiednią siłę docisku zgrze- wanych elementów i stosowała odpowiedni prąd zgrzewania. Według danych rmy FANUC North America z siedzibą w Rochester Hills (stan Michigan, USA) wynikiem takiego procesu były straty materiału wynoszące przeciętnie 30%.
Firma FANUC posiada laboratorium badawczo-rozwo- jowe, dzięki któremu może wykorzystywać wyniki badań w takich dziedzinach jak robotyka, silniki liniowe, sterowanie CNC i czujniki oraz łączyć je z doświadczeniem w aplikacjach przemysłowych. Jednym z najnowszych wyników tych prac jest technologia, nazwana przez FANUC „Learning Vibration Control”13 (LVC).
Roboty typu Gakushu (uczące się; rmowa nazwa FA- NUC), wykorzystując oprogramowanie LVC oraz kamery, automatycznie i w czasie rzeczywistym regulują dokładnie różne parametry przy mocowaniu lub innych operacjach.
Trend #5. Pojawiająca się wraz z cyfryzacją „inteligentna siła robocza”
Znaczącym trendem, który od wielu lat jest najwyższym priorytetem w przemyśle produkcyjnym, jest kwestia: skąd będą pochodzić pracownicy działów produkcji w przyszło- ści. Wynikiem cyfryzacji oraz ulepszonej analityki danych będą nie tylko lepsze i bardziej elastyczne fabryki, ale i przy- ciąganie do pracy w przemyśle ludzi obeznanych z technolo- gią cyfrową i biegłych w obsłudze oprogramowania.
Ta następna generacja pracowników zakładów produk- cyjnych będzie się nieustannie uczyć. Ludzie ci będą gotowi do podejmowania nowych ról, na które zapotrzebowanie będzie coraz większe, w miarę jak technologie zmieniają procesy i operacje w przemyśle produkcyjnym.
Aby system edukacji był w stanie nadążać za zapotrze- bowaniem przemysłu na pracowników, szkoły także będą musiały być elastyczne i dostosowywać programy edukacji i zajęć praktycznych tak, aby ich absolwenci mogli efektyw- nie realizować zadania wyznaczane przez lokalne zakłady przemysłowe różnych branż.
Firma IoTco LLC również nadaje priorytet takiej eduka- cji poprzez swoją Akademię Internetu Rzeczy (IoT Acade- my). Dla osób, które są gotowe pracować z nami, oferujemy trzy typy zajęć:
• seminaria i warsztaty,
• jednodniowe kursy dla kadry kierowniczej,
• trzydniowe kursy dla kadry kierowniczej.
Jak powiedziano kilka lat temu, „dane są nową ropą
na ową, a zakłady przemysłowe każdej wielkości siedzą na potencjalnych złożach”. Rozwijając tę analogię: rmy przemysłowe mogą zarówno odkrywać wirtualne jeziora danych, jak i je oczyszczać oraz wzbogacać (tak jak doko- nuje się ra nacji ropy na owej). Wykorzystywanie okazji do większej cyfryzacji zakładów, lepszej analityki danych oraz zwiększania wydajności w przemyśle produkcyjnym jest za- równo nastawieniem, jak i misją. Zwiększanie usieciowienia oraz dostępu do danych będzie nadal siłą napędową zmian w produktach, modelach biznesowych oraz sile roboczej – w tym roku i następnych. Dotyczy to nie tylko projektowa- nia i produkcji, ale także i rynku konsumenckiego.
Dr. Mo Abuali, dyrektor generalny (CEO) i partner zarządzający w IoTco LLC. n
Główne
Ruch tych robotów jest zoptymalizowa- ny, dzięki czemu uzyskuje się skrócenie czasu cyklu nawet o 15% w procesach zgrzewania punktowego. Jednocześnie dokonywana jest kontrola jakości z ta- kimi tolerancjami, które są nieosiągalne ręcznie.
W miarę zmniejszania się kosztów sprzętu i oprogramowania w podstawo- wych maszynach i urządzeniach prze- mysłowych, takich jak sterowniki pomp, przenośniki czy układy automatyki w hali fabrycznej, będzie następowała adaptacja technik AI. Dzięki usieciowieniu i tech- nologiom Przemysłowego Internetu Rze- czy (IIoT) wybór pomiędzy tradycyjnym sterownikiem silnika, który tylko regulu- je parametry jego pracy, a sterownikiem inteligentnym, który nie tylko reguluje, ale i dostarcza informacji na temat pracy silnika w przyszłości, będzie jednoznacz- ny. Coraz więcej gałęzi przemysłu będzie przechodziło na układy automatyki i ste- rowania wykorzystujące sztuczną inteli- gencję.
WNIOSKI
Przede wszystkim musimy zawsze uzyskać zwrot
z inwestycji (ROI). Opracować uzasadnienie biznesowe
i obliczyć ROI dla inwestycji w zwiększoną cyfryzację operacji produkcyjnych.
Większa cyfryzacja
i usieciowienie nie tylko zmieniają procesy produkcyjne, ale także same produkowane wyroby. Ten trend jest realizowany za pomocą obrabiarek, robotów oraz coraz większej liczby komponentów wyposażenia zakładów przemysłowych.
Celem cyfryzacji może być ogólne ulepszenie całego systemu, jednak nie musi to być punkt startowy. „Myśl szeroko, zaczynaj powoli, ponoś porażki szybko” jest potężną mantrą.
W miarę spadku cen
sprzętu i oprogramowania
w podstawowych maszynach
i urządzeniach przemysłowych, takich jak sterowniki pomp, przenośniki czy układy automatyki w hali fabrycznej będzie następowała adaptacja technik AI.
Wynikiem cyfryzacji oraz ulepszonej analityki danych będą nie tylko lepsze
i bardziej elastyczne fabryki,
ale i przyciąganie do pracy
w przemyśle ludzi obeznanych z technologią cyfrową i biegłych w obsłudze oprogramowania.
1 business case
2 oryg. ink big, start small, fail fast
3 e Association for Manufacturing Technology
4 manufacturing equipment semantic vocabulary
5 quality information framework
6 digital twin framework for manufacturing
7 arti cial intelligence, AI
8 ang. augmented intelligence
9 ang. Big Data, czyli duże, zmienne i różnorodne zbiory danych
10 ang. Bigger Data
11 deep learning
12 deep reinforcement
13 precyzyjne sterowanie z uczeniem się charakterystyki wibracji, dzięki czemu uzyskuje się ich redukcję
10 I kwartał 2023
INŻYNIERIA & UTRZYMANIE RUCHU – www.utrzymanieruchu.pl