Nieprzerwanie od pocz?tku pandemii COVID-19 obserwujemy gwa?towne zmiany, które dotykaj? ?wiatow? oraz polsk? bran?? produkcyjn?. Do problemów czysto logistycznych zwi?zanych z obostrzeniami, brakiem komponentów, przestojami dochodz? teraz te spowodowane zwi?kszon? presj? cenow?, niedoborem materia?ów i komponentów oraz zatrwa?aj?cym wzrostem cen energii. Jedyn? s?uszn? odpowiedzi? produkcji na zaz?biaj?ce si? kryzysy w bran?y jest znajomo?? trendów rynkowych i posiadanie narz?dzi odpowiadaj?cych na nowe wyzwania.

Zdaniem Aleksandry Bana?, prezes zarz?du firmy ifm electronic, zajmuj?cej si? produkcj? innowacyjnych i specjalistycznych czujników, nadchodz?ce miesi?ce b?d? dla produkcji wyj?tkowo burzliwe. – Pewnym jest, ?e pandemia COVID-19 znacznie przyspieszy?a transformacj? cyfrow? firm produkcyjnych, które zda?y sobie spraw?, ?e odpowiedzi? na nieprzewidywalno?? zwi?zan? z popytem i problemami z ?a?cuchami dostaw jest zwi?kszenie elastyczno?ci procesów. To z kolei jest mo?liwe tylko dzi?ki zarz?dzaniu w oparciu o dane, dobre dane. Przemys? 4.0 wszed? obecnie w zupe?nie inn? faz?. O ile w przedpandemicznych warunkach wiele rozwi?za? by?o w fazie testów, o tyle ostatnie dwa lata pokaza?y, ?e na rynku wygrywaj? firmy, które potrafi? szybciej reagowa? na zmiany. W 2022 r. nikt chyba nie jest i jeszcze d?ugo nie b?dzie w stanie przewidzie?, jaka b?dzie dost?pno?? surowców, ich ceny i koszty wytworzenia, które zale?? od tak wielu niezale?nych od nas zmiennych. Sukces w bran?y odnios? najbardziej elastyczni przedsi?biorcy, którzy dostosuj? si? nie tylko do warunków gospodarczych, ale te? sprostaj? wymaganiom ci?g?ej modernizacji parków maszynowych.

W g?szczu technologii

To nowe technologie s? tym, na co firmy produkcyjne powinny postawi?, aby móc reagowa? b?yskawicznie. W?ród zaawansowanych rozwi?za? technologicznych najcz??ciej wymienia si? nowoczesne systemy informatyczne dla produkcji, technologie umo?liwiaj?ce wspó?prac? ludzi i robotów, analityk? danych, sztuczn? inteligencj? czy cho?by druk 3D. Od czego wi?c nale?y zacz?? i na jakich usprawnieniach skupi? uwag?, ?eby optymalizowa? produkcj?, a tym samym zyski? Czy w ogóle warto obecnie my?le? o zyskach, czy bardziej powinno si? nastawi? na tryb przetrwania?

– Procesy produkcyjne, kontrolne i analityczne s? obecnie znacz?co intensyfikowane. Ci?g?a ocena danych procesowych jest najlepsz? podstaw? decyzji biznesowych. Do pozyskania istotnych informacji z hali produkcyjnej konieczne jest niezawodne po??czenie czujników z infrastruktur? informatyczn? i odpowiednia identyfikacja mo?liwych do wyst?pienia interakcji z instalacjami – wskazuje Aleksandra Bana?. – Z pomoc? przychodz? platformy IIoT oraz sztuczna inteligencja, które dobrze zaimplementowane gwarantuj? przeniesienie procesów produkcyjnych na zupe?nie inny poziom. Informacje o procesach produkcyjnych maj? szans? dociera? na czas i z du?ym prawdopodobie?stwem b?d? stanowi? podstaw? dobrych decyzji, podejmowanych w czasie rzeczywistym.

Cel: przynajmniej zminimalizowa? straty

Obszary przemys?owe, w których wida? presj? na popraw? wyników z wykorzystaniem wszelkich mo?liwych ?rodków to równie? projektowanie, ulepszanie procesów, zmniejszanie zu?ycia maszyn oraz optymalizacja wykorzystywanej energii. Automatyzacja tych obszarów nabiera rozp?du, procesy, które generuj? du?? ilo?? danych podlegaj? ?cis?ej kontroli, a zaawansowane rozwi?zania i technologie s? w stanie skróci? czas projektowania oraz zoptymalizowa? procesy na linii produkcyjnej. Jak podkre?la Piotr Szopi?ski, kierownik dzia?u technicznego ifm electronic: – Do analizy i poprawy procesów wykorzystujemy specjalistyczne czujniki, z których dane pozwalaj? w znacz?cy sposób minimalizowa? straty. Czujniki id? w parze z algorytmami, które wykorzystuj? dane, znajduj? sensowne wzorce i stosuj? analizy do przewidywania problemów i ostrzegania zespo?ów konserwacyjnych, aby je rozwi?za?, zanim si? pojawi?. Wydaje si? to by? pie?ni? przysz?o?ci, ale ju? teraz wykorzystujemy narz?dzia AI do optymalizacji zysków i minimalizacji korzy?ci w sektorze przemys?owym. W po??czeniu z systemem czujników, sztuczna inteligencja ma ogromn? szans? zautomatyzowa? produkcj? – wsz?dzie tam, gdzie b?dzie na to otwarto??. 

Od jednego czujnika do systemu dzia?a? predykcyjnych

Dane z czujników generowane w instalacjach produkcyjnych mog? by? z ?atwo?ci? odczytywane i przetwarzane oraz wykorzystywane jako podstawa zrównowa?onych decyzji biznesowych. Przyk?adem ich zastosowania jest Predictive Maintenence, który stanowi jeden z elementów Przemys?u 4.0. To strategia ukierunkowana na optymalne wykorzystanie urz?dze? i maszyn w firmie dzi?ki wyeliminowaniu mo?liwo?ci wyst?powania przestojów zwi?zanych z awariami oraz na jak najlepsze wykonywanie prac zwi?zanych z utrzymaniem ruchu w oparciu o dane uzyskiwane podczas regularnych bada? stanu technicznego sprz?tu. Aby osi?gn?? doskona?e wyniki, nale?y wdro?y? profilaktyczne dzia?ania i tym samym narz?dzia, których zadaniem jest pomoc w ocenie stanu technicznego urz?dze? i maszyn. W oparciu o nie mo?na podejmowa? decyzje zwi?zane z wymian? lub regeneracj? cz??ci eksploatacyjnych maszyn, czyszczeniu, serwisowaniu itd. W predykcyjnym utrzymaniu ruchu przeprowadza si? regularne badania diagnostyczne, analizuje ich wyniki i podejmuje decyzje w oparciu o przyj?te warto?ci graniczne parametrów diagnostycznych. Wszystko zaczyna wspó?gra? i system dzia?a jak dobrze naoliwiona maszyna.

Diagnostyka drga? jako podstawa do podejmowania decyzji z obszaru maintenance

– We?my na przyk?ad nadmierne drgania maszyn, które bywaj? przyczyn? wielu problemów, od strat energii, przez gorsz? jako?? produkowanych wyrobów i szkodliwo?? ?rodowiska pracy, po zmniejszenie tempa produkcji. W konsekwencji mog? doprowadzi? do awarii, wypadków i nieplanowanych przestojów – twierdzi Piotr Szopi?ski. Aby mo?na by?o zapobiec nadmiernym drganiom maszyn, nie wystarczy sama wiedza i do?wiadczenie konserwatorów maszyn, bowiem konieczny jest system monitoruj?cy drgania maszyn i wyposa?enia, który pozwoli podj?? w?a?ciwe decyzje we w?a?ciwym czasie. Elektronika przetwarzaj?ca dla czujników wibracji VSE100 umo?liwia niezawodny monitoring niewywa?enia, ?o?yska tocznego lub stanu bramki. System posiada wej?cia do jednoczesnego wykrywania nawet czterech czujników drga?, dwa wyj?cia prze??czaj?ce do alarmu wst?pnego i g?ównego oraz wej?cia analogowe do monitoringu zmiennych z innych pomiarów.

Przede wszystkim kontrola nad procesami

Nowoczesne rozwi?zania zbudowane na sztucznej inteligencji lub wyposa?one w jej elementy s? w stanie znacz?co wesprze? obs?ug? konkretnych procesów oraz zredukowa? liczb? potencjalnych b??dów. Czujniki, daj?ce wgl?d w przep?ywy i procesy, umo?liwiaj? podejmowanie dobrych decyzji we w?a?ciwym czasie i gwarantuj? p?ynno?? dzia?ania w nag?ych sytuacjach. A to dopiero pocz?tek, bo je?li chodzi o zastosowanie sztucznej inteligencji w procesach przemys?owych to mo?liwo?ci s? praktycznie nieograniczone. Pojedyncze inteligentne czujniki z czasem zostan? po??czone w ca?e systemy, a systemy z czasem zaczn? by? zarz?dzane przez sztuczn? inteligencj?. Potencja? jest ogromny i coraz wi?cej firm zdaje si? go dostrzega?. Systemy wspieraj?ce procesy produkcyjne, kontrolne i analityczne w przemy?le staj? si? coraz bardziej niezb?dne. Jak podkre?la Aleksandra Bana?: – Decyduj?c si? na wdro?enie takiego systemu, trzeba my?le? o nim w kategorii cyfrowego zestawu narz?dzi. Decyzja wymaga wyszczególnienia konkretnych procesów do optymalizacji czy weryfikacji informacji, które chcemy uzyska? oraz dostosowaniu parametrów i integracji konkretnych czujników. Zatem najpierw potrzeba – pó?niej wdro?enie.

Dane z instalacji w jednym miejscu

Kolejny, nie mniej wa?ny trend w podej?ciu do procesów produkcyjnych to ??czenie rozwi?za? IIoT (Przemys?owy Internet Rzeczy) z elementami sztucznej inteligencji. Zebrane dane z czujników, w czasie rzeczywistym s? dzi?ki nim na bie??co analizowane i stanowi? podstaw? do podejmowania decyzji. Doskona?ym przyk?adem jest platforma firmy ifm, moneo, ??cz?ca poziom technologii operacyjnej z poziomem technologii informatycznej. moneo ma struktur? modu?ow? i sk?ada si? z oprogramowania podstawowego oraz aplikacji przeznaczonych np. do monitorowania stanu lub do ustawiania parametrów czujników IO-Link. Umo?liwia to stworzenie pakietu oprogramowania dostosowanego do indywidualnych potrzeb.

Platforma to efekt po??czenia do?wiadczenia w zakresie technologii czujników z eksperck? wiedz? oddzia?ów ifm zajmuj?cych si? oprogramowaniem. moneo przetwarza dane z czujników na informacje cyfrowe, dokonuje ich oceny i przesy?a je do ?wiata IT. Tam s? one dost?pne jako wiarygodna podstawa do podejmowania decyzji. moneo umo?liwia predykcyjn? konserwacj? maszyn, pozwala unikn?? nieplanowanych przestojów, a co za tym idzie – zwi?kszy? wydajno?? ca?ej instalacji. Z jednej strony niezawodne dane z czujników, z drugiej system, który jest w stanie je obs?u?y? i podsun?? u?ytkownikom rozwi?zanie ka?dej problematycznej sytuacji, co mo?e zawa?y? na ca?ej produkcji.