Автоматизация нового уровня: превращение модных слов в реальные производственные выгоды

Понимание реальностей и избежание подвохов

Edge. Cloud. Цифровой двойник. ИИ. AR. VR. Коботы. Когда-то это были модные слова. Теперь они становятся техническими реальностями на средних и крупных производственных объектах в Северной Америке. Временные линии внедрения будут варьироваться в зависимости от отраслевого сектора, но недавнее исследование показало, что 76% производителей имеют инициативу умного завода в работе.

Когда внедрены правильно, эти инициативы превратят наши заводы — делая производство всего, от полуфабрикатов до реактивных лайнеров, более эффективным, более последовательным и более взаимосвязанным. Автоматизация обеспечивает уровень точности и продуктивности за пределами человеческих возможностей — даже в средах, которые считались бы небезопасными для людей.

Ключевая фраза выше — «когда внедрены правильно». Есть вызовы и потенциальные подвохи. Manufacturing Engineering поговорила с несколькими экспертами отрасли, чтобы получить их взгляды на то, где мы сегодня, как может выглядеть завтра, и что может заставить нас споткнуться.

Прогресс специфичен для отраслей

Когда спросили о текущем уровне автоматизации на производственных объектах, наши эксперты колебались обобщать о производстве в целом, выбирая вместо этого предложить наблюдения о конкретных отраслевых секторах.

Например, автопром и аэрокосмика сильно автоматизированы, по словам Клода Динсмура, генерального менеджера по разработке продуктов для FANUC America Corp., Рочестер Хиллс, штат Мичиган. «Есть много производственных шагов в изготовлении автомобиля или SUV, которые настолько сложно автоматизированы и оптимизированы, что для людей было бы невозможно вернуться и делать их сегодня», — сказал Динсмур.

Дэвид Сойка, президент Fastems LLC, Вест Честер Тауншип, штат Огайо, видит значительное внедрение инструментов автоматизации на уровне станка или ячейки. «Автоматизация конкретных станков, или даже ячеек или линий, распространена», — сказал Сойка. «Но большинство из них — острова автоматизации. Способность видеть завод в цифровом формате, чтобы истинная продуктивность могла быть визуализирована, все еще в будущем».

По словам Энди Джозефа, директора по разработке продуктов, и Джона Лайтла, менеджера по прикладной инженерии для Promess Inc., Брайтон, штат Мичиган, степень автоматизации в сборочных процессах меньше, чем на стороне обработки. «Мы делаем много работы в автопроме и автоматизация сборки деталей — смешанный мешок», — сказал Лайтл. «С другой стороны», — добавил Джозеф, — «меньшие производители смотрят в технологии автоматизации, которые автопром внедрял годами. Мы видим большое движение от гидравлики к серво-контролируемым актуаторам, которые могут быть частью стратегии автоматизации будущего».

В Praemo, Китченер, Онтарио, руководители видят две области автоматизации с очень разными траекториями. Энди Хендерсон, директор по технологиям, сказал, что физическая автоматизация (автоматизация физических и повторяющихся задач) происходила последние 30-40 лет и есть примеры практически в каждом производственном объекте. Автоматизация принятия решений (автоматизация человеческих мыслительных процессов и инсайтов), с другой стороны, очень новая. «Конкретные машины могут выполнять скучное и повторяющееся принятие решений сегодня», — сказал Алекс Келли, директор архитектуры решений, — «но их способность учиться на предыдущих событиях, чтобы адаптироваться к новым обстоятельствам, еще не там. Это следующий уровень — принятие действий на основе данных, захваченных автоматическим способом».

Иновации, позволяющие автоматизации

Каковы некоторые из более новых технологий, ставящих сцену для автоматизации следующего уровня?

«Принятие стандартов связности и обмена данными, работающих в рамках инициатив Индустрии 4.0 и Промышленного интернета вещей (IIoT), фундаментально и необходимо», — сказал Артур Гугулски, региональный менеджер по ЧПУ на Среднем Западе, Fagor Automation Corp., Элк-Гроув-Виллидж, штат Иллинойс. «Это помогает производителям и поставщикам одинаково в использовании открытых протоколов связи и стандартов».

«В отрасли литейных форм и штамповок, например, мы видим гибкие производственные системы, которые снижают время с семи недель до семи дней», — сказал Дэн Земан, менеджер по автоматизации для MC Machinery Systems, Элк-Гроув-Виллидж, штат Иллинойс, дочерней компании Mitsubishi. «Ключевая технология для этого — ПО управления работой, которое координирует роботов и станки, обрабатывая программы, данные и удаленно запуская станок для обеспечения длительной бесприсмотровой операции. Другая вещь, критичная для автоматизации следующего уровня — технологии вокруг паллетизированных инструментов, приспособлений и закрепления. С паллетизацией робот может быть задействован для подбора инструмента и размещения его в патроне очень легко и точно. Вы можете перейти от фрезерования к инспекции к просадному ЭРС в одном непрерывном процессе с роботом, перемещающим [заготовку] от станка к станку. Операция может быть запланирована, приоритизирована и мониториться управленческим ПО для эффективной последовательности множественных шагов».

Производитель робототехники FANUC смотрит на несколько ключевых технологий, усиливающих человеческую производительность, а не заменяющих её. По словам Динсмура, «Некоторые из волнующих технологий включают машинное зрение (3D зрение), тактильное и силовое чувствование, и управление мощностью и силой, которые необходимы для коботов (коллаборативных роботов, работающих в близкой близости к людям). Также высокой ценности является технология симуляции на стадии проектирования, которая помогает нам построить виртуальное решение перед тем, как зафиксировать его в стали. С симуляцией производители могут сократить время проектирования и безопасно оценить до дюжины "кандидатов в дизайн" для нахождения лучшего решения автоматизации».

По словам Пола Бориса, исполнительного вице-президента Praemo, если мы думаем об автоматизации следующего уровня как об оснащении машин способностью начинать принимать решения от своего имени, это требует уровня интеллекта в самой машине. «Чтобы воспользоваться разными алгоритмами и методами их развертывания, мы сильно полагаемся на искусственный интеллект (ИИ)», — сказал он. «ИИ — это фундамент, который проходит через много других технологий, важных для нас».

Одна из более интересных технологий, которые видит Promess — LiDAR (Light Detection and Ranging). «Ее основная характеристика — высокая пространственная разрешающая способность при измерении 3D объектов», — сказал Джозеф. «LiDAR может быть задействована в разнообразных производственных сценариях, включая безопасность оператора, роботизированную обработку деталей, системы наведения и машинное обучение для оптимизации сборочных процессов».

Земан сказал, что следующий прогресс, который ищет MC Machinery, в области дизайна. «Ручной чертеж уступил место всему на ПК и чертежу на бумаге. Плоттеры теперь исчезли, так как все идет электронно. В конечном счете, вместо нажатия кнопки "печать", мы нажмем кнопку "построить" и дизайн пойдет прямо в производство».

Пограничные вычисления и больше

Другие новые технологии, упомянутые нашими экспертами, включают пограничные вычисления (обработка у источника для ускорения скоростей передачи и времени отклика при снижении нагрузки на пропускную способность завода); нативную интеграцию с облаком; технологии для предсказания/предотвращения отказов активов; дополненную реальность (AR) для сборки и обслуживания; и виртуальную реальность (VR) для обучения и симуляции.

«Чтобы достичь автоматизации следующего уровня, несколько вещей должны происходить одновременно», — сказал Сойка из Fastems. «VR технология будет большим преимуществом, так как позволяет многогранный взгляд на ваш завод в цифровой форме. Фактически, видение завода в цифровом формате (то есть цифровой двойник) принесет улучшения продуктивности. Цифровая видимость позволяет менеджерам и инженерам мгновенно видеть, какие станки не только включены, но какие станки режут, что является истинной мерой операционной эффективности. Это также показывает потоки между станками — где нарушения или проблемы».

С ПО тенденция держать добавление возможностей. «Это нормально», — указал Динсмур из FANUC, — «пока это не добавляет слои к общей архитектуре. Интегрируя больше функциональности в наш робот, мы фактически снижаем слои ПО и железа, требуемые. Открытые протоколы необходимы для этого в большом масштабе».

По словам Земана из MC Machinery, выгоды автоматизации приходят от объединения множественных процессных шагов вверх и вниз по потоку. «Эта информация должна течь бесшовно», — сказал он. Он сказал о совместных усилиях производителей, принимающих открытые стандарты для сбора данных и передачи файлов. «Чистый результат в том, что клиент может интегрировать CAD/CAM, систему измерения, фрезерование и станок ЭРС легко и получить отличные результаты», — сказал Земан.

Лайтл из Promess цитировал прогресс в машино-машинных коммуникациях через Open Platform Communications с Unified Architecture (OPC UA) и технологии Fieldbus для реального времени распределенного управления. «Наши клиенты хотят решения, позволяющие им делать интеграцию и перепрограммирование внутренне», — сказал он. «Библиотеки машин, предоставляющие строительные блоки с малым требуемым знанием программирования, и такие вещи, как Open PLC, делают это реальностью. Однако я должен добавить, что мы на самом раннем этапе здесь».

Оценка Сойки проблемы с островами автоматизации — существование «маленьких кусочков ПО, которые не говорят друг с другом». Он приравнивает это к сидению вечером смотреть ТВ и наличию четырех разных пультов перед вами — один для ресивера, один для DVR, один для ТВ, и еще один для стримингового устройства. «Как вам нужен универсальный пульт дома, вашему заводу нужен универсальный способ собирать данные и использовать их для достижения задачи», — сказал он. «Это становится легче день за днем благодаря открытым платформам и архитектурам и базам данных, но это все равно должно планироваться».

Производители, надеющиеся внедрить ИИ-драйвированный аналитический движок в будущем, могут начать сегодня, разблокируя ценные инсайты без необходимости готовить все существующие данные специальным образом. Хендерсон из Praemo объяснил, что при использовании традиционных подходов есть требование, что ключевые данные нужно локализовать, очистить, категоризировать и гармонизировать, чтобы стать фундаментом для принятия решений.

«К сожалению, даже в пределах одной компании, вы найдете каждый производственный объект делающим свое дело — разные базы данных, разные ERP системы, разные теги, разные имена», — сказал он. «Вместо ожидания завершения стандартизации данных, мы подключаемся к данным так, как они существуют, и там, где они существуют, сегодня. Начинаем быстро и получаем небольшие победы. Не только это заставляет вещи стартовать быстрее, это помогает компаниям решать людские и культурные вопросы, которые часто сопровождают крупномасштабные проекты автоматизации, без врожденных рисков или страхов».

Продвинутая робототехника стала простой

Роботы следующего поколения не только намного легче программировать, но и легче использовать, с возможностями вроде голосового и изображений распознавания для пересоздания сложных человеческих задач. Коллаборативные роботы возникли как новая и быстрорастущая технология, которая может удовлетворить спрос на автоматизацию и гибкость в производстве. У них потенциал помогать рабочим, делающим скучные задачи, и улучшать безопасность рабочего места.

По словам Динсмура из FANUC, работа его компании по передовым разработкам робототехники центрируется вокруг ответа на этот вопрос: «Как может выглядеть завтра?» Новые технологии вроде зрения, управления мощностью и силой, ИИ и машинного обучения — все часть палитры дизайна. «Наш намерение — сделать робота легче в применении и легче программировать или эксплуатировать без специализированных навыков», — сказал он. «Похоже на эксплуатацию смартфона, у которого удивительные возможности, которые в основном прозрачны для пользователя, улучшения в досягаемости, скорости и грузоподъемности — непрерывный приоритет».

FANUC встраивала IIoT-совместимые устройства в свои роботы последние пять-семь лет для включения удаленного мониторинга в цель нулевого простоя. «У нас есть мастерские, работающие 24/7 без человеческого вмешательства», — сказал Динсмур, — «так что мы видим реальность».

Проливаем свет на Lights-Out

Наши эксперты имеют разные взгляды на необходимость достижения lights-out операции. Как Бориз из Praemo выразил, «Lights-out — хорошее видение для всех производителей к которому стремиться, но оно должно оставаться укорененным в реальности. Оно наиболее полезно для завода, производящего стандартные, повторяющиеся продукты. Всякий раз, когда вы вводите вариабельность в уравнение, через кастомизацию или другие факторы, lights-out становится гораздо менее достижимым. Мы думаем, важно наслаивать интеллект, анализируя данные от станков и процессов по мере возникновения сложностей, оповещая команды до того, как возникающие проблемы приведут к потерям производительности или качества. Так что, возможно, целью должно быть интеллектуальная помощь, а не полная операционная автономия».

Сойка сказал, что Fastems имеет несколько клиентов, которые работают lights-out (90 часов или более в неделю) последовательно. «Это требует нескольких вещей. Первое — станки и оборудование должны быть надежными», — сказал он. «Тогда это процесс выявления самых слабых звеньев и их устранения. На некоторых заводах слабое звено — инструментарий, в другом — удаление стружки. Что бы ни блокировало станок, должно быть устранено. Но достигнете ли вы lights-out или нет, выявление и устранение слабых звеньев всегда приведет к приросту продуктивности».

Гугулски из Fagor привел список «типичных» запросов от клиентов, стремящихся к lights-out. «Вещи вроде двухканальных, 10-осевых систем; обнаружения столкновений; безопасности станка; стеклянных абсолютных шкал; термопар для динамической температурной компенсации; тангенциального управления; сложного зондирования; преобразования выбега; обнаружения движения; и функций для модификации программ на лету — все требования для lights-out ЧПУ обработки», — сказал он. «Это выполнимо, но сложно. Мы продемонстрировали способность взаимодействовать с разными компонентами процесса автоматизации, включая сканеры штрих-кодов, термопары для измерений температуры, системы безопасности с камерами, радио-управляемые зонды и топовые CAM-системы для пятиосевого программирования деталей».

Джентльмены в Promess слышат меньше разговоров о lights-out от своих сборочных клиентов. «Человеческое взаимодействие почти всегда требуется», — сказал Джозеф. «Фактически, коботы были разработаны для взаимодействия с людьми». По словам Лайтла, «Потребность наших клиентов — в гибких сборочных системах — делая больше на одной станции. Многие заводы ищут, чтобы наш пресс стал шестой осью для робота, еще одно применение end-of-arm».

Земан из MC Machinery добавил: «Для lights-out операций на квалифицированных процессах, например в аэрокосмической и медицинской отраслях, мы активно пытаемся работать с нашими клиентами рано в процессе разработки, чтобы убедиться, что выгоды автоматизации могут быть включены в процесс. Первый запуск должен включать автоматизацию, так как ее нелегко добавить позже».

Следующие шаги

Инициатива Индустрии 4.0 требует базовой оцифровки. Без оцифровки каждого шага операционная эффективность остается на столе.

«Одна из первых вещей, которые мы рекомендуем — аудит автоматизации, чтобы посмотреть на все процессные зоны в заводе», — сказал Динсмур из FANUC. «Может быть клиент с очень конкретными идеями о том, что должно быть автоматизировано, и, пока мы делаем прогулку, мы находим дополнительные возможности, которые высокой ценности и легко достижимы. Для завода, только начинающего автоматизироваться, эти ранние и легкие победы лучшие. Успехи питают друг друга и экономический возврат часто может помочь финансировать следующую возможность».

Один из способов, которыми Praemo тестирует воду с потенциальными клиентами — начать быстро с статическим набором исторических данных, по словам Хендерсона. «Используя статические данные, наш движок Razor может анализировать и предоставлять инсайты руководству завода без нарушения существующего производства. Мы все пришли из операционных фонов, так что наш акцент на практическом. Мы знаем из нашего опыта, что ИИ и машинное обучение упростят, ускорят и снизят стоимость производства».

Техническая реализуемость и экономическая целесообразность — необходимые предварительные условия для автоматизации станка или линии. Однако они далеко не единственные факторы, по словам Джозефа из Promess. «Помимо очевидных технических вопросов, ключевой момент остается: если вы смотрите на автоматизацию сегодня и у вас есть вопросы, с кем вы хотите работать? Кто будет там, чтобы поддержать вас, пока вы идете в путь?»