Индустрия 4.0 - Как будет выглядеть будущий производитель изделий из металла?

Нам говорят, что «Индустрия 4.0» - это промышленная революция, столь же значительная, как переход от кустарного производства к сборочной линии Генри Форда. Такие переходы занимают годы, и Индустрия 4.0 ничем не отличается. Появляются элементы головоломки и в настоящий момент задача состоит в том, чтобы увидеть, как все они сочетаются друг с другом.

Чтобы выяснить это, давайте проведем мысленный эксперимент и представим, как может выглядеть специализированный цех по производству листового металла будущего. Во-первых, наличие избыточной мощности оборудования является обычной практикой. Чем больше избыточных мощностей у оборудования на проведение операции, тем с большей изменчивостью спроса она может справиться, и чем большее количество линий на магистрали цеха — тем более плавно рабочие операции могут переходить от одного этапа к следующему.

Возможно, на предприятии имеется всего один или два чрезвычайно мощных волоконных лазера, в сочетании с комбинированной системой штамповки / лазерной обработки, с автоматической сменой инструмента, каждый из которых может быть роботизирован или управляться вручную в зависимости от выполняемой работы благодаря достижениям в области программирования и защиты.

Если какой-либо инструмент имеет QR-код, его использование отслеживается. Например, использование инструмента будет отслеживаться каждый раз, когда он меняется, и каждый раз, когда станок совершает цикл. Например, код может содержать информацию расходных материалах для лазерного станка. И эта информация отслеживания используется не только для того, чтобы узнать, когда пришло время заточить, поменять или купить новый инструмент. Информация интегрирована также с данными о стоимости деталей, работ или инструмента, общими рыночными данными для руководства как технологией, так и развитием бизнеса.

Машины постоянно отправляют данные на сервер, который находится на площадке изготовителя или за его пределами, у производителя оборудования или на какой-либо третьей стороне, сервисной службе. Идея состоит в том, чтобы сравнить эксплуатационные данные с данными других станков из других цехов. Таким образом, машины обучаются и, в конечном счете, становятся более адаптируемыми.

Лазеры для резки адаптируются к различным условиям поверхности и небольшим изменениям толщины; выгрузка деталей адаптируется к имеющемуся раскрою, создавая информацию, которую может использовать автоматизированный механизм раскроя. Это, в свою очередь, напрямую связано с ориентированным на клиента веб-механизмом формирования предложений, который автоматизирует обработку заказов.

Расширяя это дальше, данные могут быть отправлены поставщикам материалов, чтобы они могли совершенствовать свои собственные производственные процессы. Например, длинная и тонкая деталь, вырезанная из листа, находящегося в зажатом состоянии, может выскочить из зоны резки и привести к непоправимым последствиям. Информация об этом опыте и правильная технология выравнивания в сервисном центре (выравнивание роликами, подрамниками и т.п.) должна, по крайней мере частично, смягчить такую проблему в будущем.

В производственном цехе детали проходят весь путь от резки до гибки, сварки и нанесения порошковой окраски, и в каждой операции важную роль играет адаптируемая автоматизация. Например, при нанесении порошковой окраски робот, вооруженный краскопультом, работает с системой визуального обзора, которая создает «цифрового двойника», который дает роботу изображение детали, висящей перед ним. Подключенный к механизму искусственного интеллекта (ИИ), робот мгновенно «учится», как распылять заготовку для полной ее покраски.

Возможно, наиболее значимыми могут быть изменения в деловых отношениях между различными участниками цепочки поставок. Например, модель как «услуга» (программное обеспечение как «услуга») может появиться в мире станкостроения. Представьте, что производители платят не за машину, а за услуги, которые предоставляет эта машина, то есть за детали, которые она производит. Такое расположение ориентирует всех на достижение общей цели - производительности. Чем больше ценности (деталей) создает машина, тем больше денег зарабатывает как производитель, так и производитель машины.

Конечно, дьявол кроется в деталях, и, вероятно, для обеспечения качественного сырья потребуется согласованное действие со всеми поставщиками. В любом случае, все это обеспечивает непрерывный обмен данными между производителем станков и его станком на заводе-изготовителе.

Тем не менее, даже такой уровень сложности - всего лишь часть головоломки типа «от заказа до оплаты». Интеллектуальная, адаптируемая лазерная резка и гибка — это здорово, но они могут не сделать цех более конкурентоспособным, если материал доставляется в цех неделями, или если детали неправильно упакованы и повреждены во время транспортировки, или если кто-то недостаточно обозначили место установки оборудования или другие области заготовки перед нанесением покрытия, или ...Ну, вы поняли идею.

Каждый шаг технологической цепочки, от заказа до получения денег может быть улучшен за счет лучшего использования информации. Иногда это требует старомодного обучения рабочих и четких инструкций. Иногда это связано с программными алгоритмами, которые помогают оптимизировать или автоматизировать составление предложений и обработку заказов, управлять расписанием, делают машины адаптируемыми и увеличивают общую производительность. Соберите все эти элементы головоломки правильным образом, и вы получите невероятную картинку.