Индустрия 4.0: использование автоматизации для трансформации производства

В 1784 году первая промышленная революция началась с машин на водяной и паровой тяге. Вторая пришла в 1870 году с массовым производством стали и электричества; мир также شهد изобретение самолетов в этот период. В 1960 году третья промышленная революция внедрила сложную электронику, компьютеры и автоматизацию. Эта революция была в основном сфокусирована на цифровой революции в промышленных процессах. Сегодня мы живем в кибер-физической системе, сфокусированной на синхронизации реального мира с виртуальным. Это называют четвертой революцией, или Индустрией 4.0 — термин официально введен в 2015 году г-ном Клаусом Швабом, исполнительным председателем Всемирного экономического форума.

Индустрия 4.0 — новая промышленная революция для создания умных фабрик, питание которых обеспечивается сетями машин и процессов с интеллектуальными платформами. Существуют различные элементы производственной революции Индустрии 4.0: аналитика данных, Интернет вещей (IoT), передовые робототехника, дополненная реальность, аддитивное производство, виртуальное фабричное ПО, цифровая прослеживаемость.

Эта статья детально рассмотрит производство Индустрии 4.0, включая процессы и технологии, которые преуспевают, и то, что еще нужно улучшить.

Основные технологические элементы производства Индустрии 4.0

Ниже детально разберем основные технологические элементы, составляющие процессы производства Индустрии 4.0 сегодня, и посмотрим на их преимущества и ограничения.

Аддитивное производство

Аддитивное производство (АП), также известное как 3D-печать, использует 3D CAD-модель для изготовления деталей слой за слоем путем добавления материалов, в отличие от традиционных субтрактивных техник, удаляющих слои из блока материала. Сегодня технологии АП удовлетворяют сложные дизайнерские потребности многих отраслей: автопром, производство, авиация, медицина.

За последние двадцать лет технологии АП эволюционировали через разные фазы. Стереолитография была первой запатентованной техникой быстрого прототипирования, разработанной под АП в 1986 году. После этого прошло через следующие этапы:

• 3DP (трехмерная печать) — 1993
• Моделирование методом наплавления (FDM) — 1992
• Селективное лазерное спекание (SLS) — 1989
• Слоистое объектное моделирование (LOM) — 1988
• Лазерное инжиниринг чистовой формы (LENS) — 2000

Преимущества

В отличие от традиционных субтрактивных процессов, технологии АП могут помочь спроектировать функциональный прототип за короткий срок. Материальные отходы значительно снижены, так как технология использует только нужное сырье для детали и дает возможность повторного использования остатка. Поскольку деталь изготавливается одним процессом с минимальной настройкой, вы экономите время и деньги на нескольких этапах производства и сборки.

Ограничения

Аддитивное производство все еще на бета-стадии. Есть функциональные ограничения, такие как низкие скорости, делающие его неподходящим для массового производства. Прототипы, созданные аддитивным производством, часто также требуют пост-обработки для финиша. Более того, так как АП использует жидкие порошки и металлические полимеры, материалы не имеют достаточной прочности для изготовления крупногабаритных деталей.

Виртуальные фабрики

Сегодня умные фабрики используют кибер-физические системы и используют силу информационных технологий в полной мере. В умных фабриках система обеспечивает коммуникацию, коллаборацию и командную работу машин и других производственных ресурсов с малым или нулевым человеческим вмешательством. Однако установка этих производственных систем дорога и может быть рискованной для тестирования. В этом контексте фреймворк виртуальной фабрики предоставляет необходимую поддержку решений.

Преимущества

Фреймворк виртуальной фабрики (VF) — продвинутая 3D-симуляционная программная среда для оценки производительности вашей умной фабрики под переменным спросом и динамическими заводскими условиями. Можно использовать для единичного оборудования или всей фабрики. Технологии VF высоко полезны для предсказания вариабельности процесса новой производственной системы в отсутствие исторических данных.

Ограничения

Для того чтобы симуляция давала надежные результаты, ей нужно предоставить точную синопсис специфических условий вашего объекта. Это трудоемкие кастомизации, требующие субъектных экспертов. Поскольку симуляция работает на базе непрерывных реальных данных, любое изменение параметра в производственной системе, машинах или роботах может повлиять на точность результата.

Промышленные роботы

С помощью технологий вроде искусственного интеллекта и аналитики больших данных производственные процессы Индустрии 4.0 полагаются на промышленных роботов для повышения скорости производства и снижения процессных затрат.

Преимущества

В отличие от своих традиционных предков, роботы в производственной революции Индустрии 4.0 спроектированы с самосознанием, самообслуживанием и самопредиктивностью. С передовыми сенсорными системами эти роботы нового поколения взаимодействуют с другими роботами и человеческими рабочими для повышения производственного качества. Используют передовые сенсорные технологии для расширения восприятия для различных ручных задач: автоматическое обнаружение деталей, правильный захват материала, безопасная манипуляция изделием.

Ограничения

Внедрение высокочувствительных и энергоэффективных роботов — вызов. Более того, роботы в промышленной фазе 4.0 все еще не зрело разработаны для замены опытных рабочих на сложных задачах на сборочных линиях и в распределительных центрах.

Индустрия 4.0 и металлообрабатывающие предприятия

Металлообрабатывающая промышленность может извлечь большую выгоду из революции Индустрии 4.0 в плане снижения операционных затрат, низких материальных отходов, быстрой доставки и низкой вероятности переделок. Производители могут получать выгоды на каждом этапе производственного процесса.

Умные ЧПУ-станки могут строить предиктивные модели на исторических данных для защиты от потенциальных точек отказа. Комбинированный эффект IoT-сенсоров и умных счетчиков может помочь крупным машинам эффективно управлять энергопотоком в простое. Реальная обратная связь процесса от машин была бы идеальным выбором для операторов для устранения потенциальных ошибок на альфа-стадии.

Автоматизация может повысить скорость производства и снизить человеческие ошибки, но определенные элементы все равно останутся вне их досягаемости. Один такой элемент — закупка правильного материала для проекта. Автоматизированный умный ЧПУ-станок бесполезен, если заготовка некачественная.

Закупите материалы для производства Индустрии 4.0 у надежного поставщика металлов

Industrial Metal Service — универсальный магазин для закупки, переработки и пилочной резки металлов. Более двух десятилетий мы обеспечиваем район Сан-Франциско и всю страну нашими надежными металлическими услугами. Наш широкий инвентарь включает алюминий, сталь, медь, титан и специальные металлы вроде Инконеля и Монеля.