Использование ИИ в устойчивом цифровом предприятии

Чтобы сохранять конкурентоспособность, компаниям необходимо становиться устойчивыми цифровыми предприятиями. Благодаря использованию передовых технологий такие предприятия также могут повысить свою гибкость и эффективность. В данном материале рассматривается роль ИИ в улучшении качества продукции, сокращении времени вывода изделий на рынок и повышении эффективности использования ресурсов на современных производствах.

Формируя ход истории

Ход истории всегда определяли мыслители-инноваторы, способные предложить принципиально новые подходы к решению стоящих перед ними задач. Как известно, каменный век закончился не потому, что закончились камни, а благодаря разработке новых, более эффективных решений проблем того времени.

Будущее формируется аналогичным образом. Многомерные тренды, охватывающие бизнес, общество и технологии, бросают новые вызовы современным компаниям. Преодоление этих вызовов потребует от организаций внедрения инноваций и принятия новых методов управления. В частности, компаниям будет необходимо трансформироваться в устойчивые цифровые предприятия для управления жизненным циклом продукции и производства как в реальном, так и в цифровом мирах.

Ключевой особенностью цифрового предприятия является его способность объединять реальный и цифровой миры, собирая операционные данные и превращая их в аналитические выводы, которые способствуют улучшениям в реальном мире. Слияние этих двух миров обеспечивает свободный поток данных между всеми участниками жизненного цикла продукта, производства и сервиса. Такой обмен данными значительно расширяет возможности цифрового предприятия по адаптации к рыночным требованиям, ускоряет внедрение инноваций и повышает качество продукции, одновременно снижая выбросы углекислого газа и потребление ресурсов.

Ключевые выводы:

Важные характеристики устойчивого цифрового предприятия
Место ИИ в структуре устойчивого цифрового предприятия
Способы применения ИИ производителями сегодня для содействия декарбонизации, повышения качества и сокращения времени выхода продукции на рынок

Рабочий завода, обслуживающий оборудование на предприятии по производству электроники

Двое сотрудников идут и беседуют в производственном цехе завода Siemens Electronics в Эрлангене.

Путь к цифровой трансформации: Siemens Electronics, Эрланген

Передовой завод электроники Siemens в Эрлангене, Германия столкнулся с теми же вызовами, которые сегодня пытаются преодолеть многие производители. Предприятию было необходимо найти способы выпуска продукции, при которых приоритетными остаются декарбонизация, скорость, качество и экономическая эффективность. Заводу электроники Siemens в Эрлангене, производящему преобразователи частоты SINAMICS и ЧПУ-контроллеры SINUMERIK для нужд компании и ее заказчиков, также пришлось решать задачи по интеграции интеллектуальных цифровых решений в существующую инфраструктуру и наследуемые системы.

Было признано, что эти вызовы невозможно преодолеть без активного внедрения цифровых технологий для продолжения трансформации в устойчивое цифровое предприятие, начатой еще десятилетия назад. Фундаментом для этого служат цифровые решения в области проектирования, управления производственными процессами в цехах, управления жизненным циклом изделия и другие инструменты. На этой базе могут быть внедрены более совершенные технологии и функции для дальнейшей оптимизации операционной деятельности в Эрлангене.

Одной из таких передовых технологий, используемых на объекте, является промышленный искусственный интеллект (Industrial AI). В то время как ориентированный на потребителя ИИ может помочь в создании текста для свадебной речи или изображений для профиля в социальных сетях, системы Industrial AI, развернутые на заводе, управляют оборудованием, координируют операции на производственных участках и анализируют данные для оценки производительности и поддержки принятия решений. Такие системы Industrial AI должны быть отказоустойчивыми, надежными и гарантированно безопасными даже при условии тесного взаимодействия с персоналом.

Сегодня давайте рассмотрим, как именно завод электроники Siemens в Эрлангене использует возможности Industrial AI для обеспечения декарбонизации, высокого качества продукции и сокращения времени ее выхода на рынок.

Путь к цифровой трансформации: Siemens Electronics, Эрланген

Прежде чем приступать к улучшению процессов, машин и систем, необходимо достичь их полного понимания через сбор и анализ данных. Цифровое предприятие генерирует огромные объемы информации в ходе повседневной деятельности. В условиях завода это может включать в себя: сведения об энергопотреблении как отдельных систем, так и всего предприятия в целом; данные о пропускной способности линий; операционную информацию в реальном времени, поступающую от подключенного оборудования, и многое другое. Сбор и анализ этих данных имеют критическое значение для управления современным цифровым производством, однако колоссальные масштабы информации делают процессы ее агрегации и анализа весьма трудоемкой задачей.

Сотрудник проверяет промышленного робота.

Industrial AI: эффективность, скорость, качество

Связанные потоки данных цифрового предприятия открывают прекрасную возможность для применения ИИ с целью ускорения анализа огромных массивов информации. Это позволяет проводить оптимизацию различных аспектов работы завода как на производственных участках, так и в других системах гораздо быстрее, чем раньше. Примеры достигнутых результатов: завод электроники Siemens в Эрлангене использовал данные со всего предприятия для внедрения интеллектуальных мер по энергоэффективности, что позволило сократить энергопотребление на 25%, а чистый углеродный след — на 50%. Адресные улучшения эффективности производства помогли на 50% снизить объем энергии, затрачиваемой на изготовление каждой единицы продукции.

ИИ также позволяет внедрять полноценные схемы обслуживания по техническому состоянию. Это гарантирует, что простой оборудования никогда не станет неожиданностью для операторов. Данные о работе станков и техобслуживании анализируются и сопоставляются с прошлыми случаями для выявления закономерностей и поиска оптимальных решений. На заводе обслуживание по техническому состоянию применяется, в частности, в процессе фрезерования при производстве печатных плат. В ходе работы образуется мелкая пыль, которая скапливается на шпинделях. Это может препятствовать их вращению или привести к внеплановому простою. Чтобы избежать дорогостоящих задержек, решение для обслуживания по техническому состоянию отслеживает ток и скорость шпинделя для выявления аномалий и даже прогнозирования будущих критических состояний.

Интеллектуальные процессы — это более совершенные процессы

ИИ может качественно изменять отдельные процессы и оборудование, обеспечивая при этом более тесное, эффективное и безопасное взаимодействие людей и робототехники на производственном участке. На заводе электроники Siemens в Эрлангене ИИ и компьютерное зрение применяются для того, чтобы роботы-манипуляторы могли захватывать и размещать детали с той же гибкостью и точностью, что и человек. Традиционные манипуляторы не способны самостоятельно различать разные детали, что требует их предварительной сортировки и упорядочивания. Интеграция ИИ в системы управления позволяет роботам идентифицировать и извлекать различные компоненты из контейнера с несортированным содержимым, точно размещая их в нужных местах.

Благодаря повышению «интеллекта» машин подобные рутинные операции по захвату и перемещению могут выполняться полностью автоматически при использовании экономически эффективных роботов. Разумеется, перед вводом таких интеллектуальных манипуляторов в эксплуатацию необходимо провести их обучение. Являясь цифровым предприятием, завод может задействовать физико-математическое моделирование и Digital Twin для виртуального обучения алгоритмов распознаванию, захвату и позиционированию деталей. Синтетические данные для обучения генерируются и маркируются автоматически, что увеличивает скорость и сокращает усилия, требуемые для подготовки роботов.

Производственный участок, на котором используются роботы с поддержкой ИИ для захвата и размещения деталей.

Эксперт Siemens демонстрирует коллеге на экране Digital Twin процесса производства печатных плат.

Использование ИИ для повышения точности и эффективности

Более чувствительные процессы также могут быть автоматизированы путем наделения робототехники ручной ловкостью, подобной человеческой руке. Интеграция датчиков силы и крутящего момента в рабочий орган манипулятора под управлением ИИ позволяет ему точно чувствовать и регулировать усилие, прикладываемое для манипуляции объектом. Это имеет решающее значение для процессов, связанных с хрупкими и мелкими деталями, такими как компоненты печатной платы (PCB). Фактически, роботам-манипуляторам, выполняющим такие деликатные задачи, может потребоваться такое же «чутье кончиками пальцев» (Fingerspitzengefühl), как у хирурга, накладывающего швы на рану!

На заводе электроники Siemens в Эрлангене производство печатных плат включает установку проводных электронных компонентов в крошечные отверстия в подложке — эта технология называется монтажом в отверстия (THT). Технология THT предполагает установку очень чувствительных и хрупких деталей в миниатюрные отверстия в печатной плате, диаметр которых часто составляет всего несколько десятых долей миллиметра. ИИ позволяет робототехнике бережно обращаться с компонентами, обеспечивая их точное размещение и фиксацию без повреждений. В целом, автоматизация такой деликатной задачи повышает качество процесса и освобождает сотрудников от рутины и плохой эргономики, связанных с выполнением подобной работы.

Помимо прямых преимуществ ИИ, таких как повышение качества продукции и снижение затрат, внедрение ИИ на производственном участке также способствует устойчивому развитию завода. Повышенная точность и аккуратность автоматизированного процесса монтажа THT сокращает объем брака и, следовательно, потери материалов и энергии, делая завод более эффективным в целом. Поскольку интеллектуальная робототехника больше не требует предварительно отсортированных деталей, пластиковые лотки-вкладыши, которые ранее были необходимы для организации сортировки, стали излишними. Результатом является отказ от тысяч пластиковых изделий, которые в конечном итоге превращаются в отходы.

Будущее устойчивых цифровых предприятий

Цифровое предприятие может использовать ИИ и огромные объемы данных, генерируемых ежедневно, для выявления и реализации возможностей по декарбонизации, сокращению потребления ресурсов, переработке отходов и многому другому как во внутренних процессах, так и в глобальных цепочках поставок. Например, решения, принимаемые на этапе проектирования изделия, определяют до 80% воздействия на окружающую среду продукта, попадающего в реальный мир. Иными словами, наличие отходов представляет собой не что иное, как недоработку на этапе проектирования. Устойчивое цифровое предприятие способно использовать сочетание комплексного Digital Twin, данных и ИИ для оценки относительных затрат на устойчивое развитие при различных проектных решениях, обеспечивая оптимизацию производительности, расхода материалов и возможности вторичной переработки.

В производстве ИИ может способствовать оптимизации графиков выпуска продукции в соответствии со спросом, поиску возможностей для повышения энергоэффективности и, как на примере завода в Эрлангене, значительному улучшению качества продукции при одновременном сокращении брака и материальных отходов. Что, возможно, наиболее важно, ИИ может стать мощным инструментом управления сложными глобальными цепочками поставок, помогая компаниям выбирать поставщиков и выстраивать логистические системы на основе баланса стоимости, качества и экологической устойчивости. По мере дальнейшего развития и расширения возможностей устойчивого цифрового предприятия такие объекты, как завод электроники Siemens в Эрлангене, служат важнейшим испытательным полигоном для технологий и решений, которые помогут заказчикам трансформироваться для успешного преодоления вызовов сегодняшнего и завтрашнего дня.

Эксперт Siemens демонстрирует коллеге на экране Digital Twin изделия.