De maakindustrie heeft lange tijd vertrouwd op vaste schema's en handmatige controle. Voorraadaanpassingen worden vaak pas doorgevoerd als er tekorten ontstaan. Machineonderhoud wordt vaak pas uitgevoerd nadat er een storing is opgetreden.
Het vaststellen van productiedoelstellingen is vaak gebaseerd op verschillende aannames in plaats van op echte operationele gegevens. Tegenwoordig ondergaat dit model een snelle transformatie.
Kunstmatige intelligentie (AI), Internet of Things (IoT)-verbindingstechnologie en robotica-technologie drijven de maakindustrie gezamenlijk naar een meer voorspellend model.
Tegenwoordig kan het ontwerp van productiefaciliteiten inefficiënte omstandigheden identificeren voordat deze de productie beïnvloeden. Deze trend helpt fabrikanten de efficiëntie te verbeteren, vertragingen te minimaliseren en een stabielere productie te realiseren in een volatiele marktomgeving.
Onderling verbonden systemen vervangen geïsoleerde machines en apparatuur
Een belangrijk verschil tussen traditionele automatiseringssystemen en de hedendaagse productieomgeving ligt in de ‘interconnectiviteit’. In traditionele fabrieken is het heel gebruikelijk dat machines en apparatuur onafhankelijk werken. Destijds was het dataverzamelingswerk zeer beperkt en opereerden de verschillende afdelingen geïsoleerd van elkaar.
Tegenwoordig heeft de Internet of Things (IoT)-infrastructuur productieapparatuur, opslagsystemen, verschillende sensoren en monitoringplatforms met elkaar verbonden, waardoor een verenigd operationeel netwerk ontstaat. Elke bedieningsactie genereert overeenkomstige informatiegegevens. Belangrijke indicatoren zoals temperatuurveranderingen, trillingen van apparatuur, duur van de productiecyclus en materiaalverbruik kunnen allemaal in realtime worden gevolgd.
Deze zeer 'visualisatie'-mogelijkheid stelt fabrieksmanagers in staat de ware oorzaken achter operationele knelpunten nauwkeuriger te identificeren. Zelfs een vertraging van een paar seconden wanneer een robotarm een werkcyclus uitvoert, lijkt bijvoorbeeld op zichzelf onbeduidend.
Zodra de impact van dergelijke kleine vertragingen zich echter uitbreidt tot de gehele productielijn, kunnen de cumulatieve gevolgen niet meer worden genegeerd. Via een onderling verbonden systeem kunnen ondernemingen deze potentiële tekortkomingen onmiddellijk identificeren en corrigeren.
Kunstmatige intelligentie (AI) verandert het operationele besluitvormingsmodel-
Kunstmatige intelligentie ondergaat een evolutie van een technologie die zich nog in de onderzoeks- en ontwikkelingsfase bevindt, naar een praktisch hulpmiddel dat diep ingebed is in productiesystemen. Vergeleken met traditionele analysemethoden kan kunstmatige intelligentie tienduizenden productievariabelen met extreem hoge efficiëntie analyseren en snel overeenkomstige suggesties doen. Momenteel hebben veel productiefaciliteiten software voor kunstmatige intelligentie geïntroduceerd om te helpen bij de volgende taken:
Voorspellende onderhoudsplanning
Voorspelling van de vraag naar voorraad
Toezicht op kwaliteitsborging
Analyse van energieverbruik
Optimalisatie van de workflow
In de op maat gemaakte chipindustrie, waar de eisen voor productieprecisie extreem streng zijn, is deze technologische transformatie bijzonder cruciaal voor het garanderen van de betrouwbaarheid van producten en de winstgevendheid van ondernemingen.
Zelfs de kleinste afwijking of inconsistentie in het productieproces kan tot enorme economische verliezen leiden. Om deze reden is de toepassing van intelligente systemen bijzonder kostbaar.
Robottechnologie gaat verder dan eenvoudig repetitief werk
Industriële robots waren ooit beperkt tot het uitvoeren van repetitieve handelingen. Moderne robotsystemen zijn daarentegen ontworpen om flexibeler en aanpasbaarder te zijn, en beschikken over het vermogen om te communiceren en samen te werken met menselijke operators.
In de productieprocessen die voortdurende aanpassing en verandering vereisen, zijn collaboratieve robots nu verschillende verantwoordelijkheden op zich gaan nemen, zoals verpakking, inspectie, assemblage en materiaalbehandeling.
Het ontwerpconcept van bionische handen heeft ook inspiratie opgeleverd voor sommige ondernemingen op het gebied van mens{0}}ondersteunde technologie, vooral in die toepassingsscenario's die extreem hoge eisen stellen aan nauwkeurige bediening en ergonomische veiligheid.
Intelligente productie kan nog steeds niet zonder de ondersteuning van fysieke infrastructuur
Hoewel mensen enthousiast zijn over kunstmatige intelligentiesoftware en de nieuwe generatie robots, blijft fysieke infrastructuur een primaire en onmisbare behoefte.
In een geautomatiseerde productieomgeving spelen robuuste en duurzame gereedschapsopstellingen, een compleet onderhoudssysteem en hoogwaardige industriële hardware- nog steeds een cruciale rol bij het ondersteunen van de productie-eisen.
Zelfs in sterk geautomatiseerde fabrieksfaciliteiten vereisen onderhoudswerkzaamheden aan zware apparatuur en montagetaken van grote industriële machines nog steeds de hulp van gespecialiseerd gereedschap zoals "ultra-deep impact Sleeves".
In sommige productie-industrieën moeten technici deze "ultra-diepe impacthuls" nog steeds gebruiken bij het reviseren van apparatuur waarbij sprake is van toepassingen met een hoog- koppel. De fabrieken van de toekomst kunnen weliswaar een volledige digitalisering bereiken, maar hun werking kan nog steeds niet zonder een solide en betrouwbare mechanische basis als ondersteuning.
Conclusie
De combinatie van kunstmatige intelligentie, Internet of Things (iot)-verbindingstechnologie en robotica-technologie betekent niet dat fabrieken automatisch volledig autonoom kunnen functioneren.
Om precies te zijn: deze integratie drijft de productie-industrie geleidelijk naar een meer geïntegreerd, data-gedreven en veerkrachtig bedrijfsmodel. De kern van dit nieuwe model ligt in het garanderen dat verstandige beslissingen kunnen worden genomen op basis van voldoende informatie in elke fase van de productie en exploitatie.
