Автоматизированные заводы: производство учит

• Автор:
• Имя автора

  Квантумран Форсайт
• 14 ноября 2022

Сводка статистики

Четвертая промышленная революция (4IR или Индустрия 4.0) привела к созданию модели полностью автоматизированного производства. Эта система состоит из Интернета вещей (IoT), датчиков, камер и высокомобильных совместных роботов (коботов). Тем не менее, это развитие привело к сокращению числа рабочих-людей, и все больше сотрудников проходят переподготовку в качестве руководителей машин.

Контекст автоматизированных заводов

Автоматизированный завод — это объект, на котором машины и роботы выполняют большую часть производственных задач. Автоматизация постепенно внедрялась на заводах, но только в 2000-х годах предприятия реализовали весь потенциал автоматизации. Автоматизированные заводы часто могут работать без вмешательства человека.

Сердцем автоматизированного завода является система управления, которая управляет всем производственным процессом. Система управления подключена к сети, которая связывает завод с внешним миром, позволяя менеджерам удаленно контролировать и контролировать производство. Из-за повышения эффективности этих предприятий они, как правило, производят больше с меньшими ресурсами и, как правило, безопаснее для работников.

Некоторые эксперты считают, что автоматизированная фабричная система продолжит совершенствоваться и в 2030-х годах. Помимо перехода от глобальных моделей аутсорсинга к региональным цепочкам поставок, производители внедряют интеллектуальные решения для автоматизации, чтобы быть более гибкими и отказоустойчивыми, получая при этом повышенный возврат инвестиций (ROI). 

Компании, занимающиеся программной автоматизацией, могут перепрограммировать линию, изменять объемы производства по мере изменения рыночных условий и даже легко копировать процессы на разных предприятиях. Они могут избежать простоев и затрат на запуск, которые обычно ограничивают возможности увеличения мощности. Благодаря такому типу программирования, а также модульному оборудованию и адаптивной робототехнике производители могут максимально эффективно использовать свои производственные линии.

Разрушительное воздействие

Некоторые технические эксперты считают, что автоматизированная производственная система быстро развивается. Во-первых, это растущее использование цифровых двойников машин для оптимизации производительности, прогнозирования потребностей в техническом обслуживании и устранения неполадок. В то же время интеллект на уровне машины переходит от индивидуализации внутри каждой машины/робота к более централизованной системе, использующей облачные вычисления.

Этот переход позволяет производителям в полной мере использовать преимущества искусственного интеллекта (ИИ) в своей деятельности. Однако эти разработки требуют более сложных вычислительных, коммуникационных и инфраструктурных систем для управления обработкой данных и задержкой (время, необходимое сигналу для достижения устройств). Для всех периферийных приложений существует потребность в микроцентрах обработки данных, специально созданных для этого приложения, что позволяет технологии быть более управляемыми и быстро развертываться.

Другая разработка сочетает в себе гибридную рабочую силу человека и кобота, способность координировать деятельность, человеческий труд и интеллект с такими технологиями, как автономные мобильные роботы для работы, которую люди не хотят или не должны выполнять. Примерами могут служить системы машинного зрения, которые автоматизируют процессы соответствия и контроля качества с помощью передовых камер и программного обеспечения, а также радиочастотной идентификации (RFID) для отслеживания запасов. Эти виды технологий улучшают человеческие способности и расширяют возможности передового персонала, а не полностью заменяют его. 

Последствия автоматизированных заводов

Более широкие последствия автоматизированных заводов могут включать: 

• Комплементарное движение к переориентации производственных мощностей, поскольку автоматизированные фабрики сводят на нет преимущества, которые дешевый человеческий труд из развивающихся стран дает транснациональным корпорациям.
• Оншоринг приводит к снижению доходов в развивающихся странах для стран, зависящих от иностранных инвестиций.
• Растущее использование IoT и 5G, чтобы помочь руководителям-людям принимать важные решения и предотвращать простои или несчастные случаи в реальном времени.
• Развертывание большего количества микроцентров обработки данных рядом с заводами или внутри них для обеспечения непрерывности облачных вычислений и запуска приложений, близких к реальному времени.
• Внедрение более экологичных технологий на заводах для снижения энергопотребления и выбросов углерода, а также для переработки бракованных материалов или дефектных продуктов.
• Сотрудники переходят от ручного труда к устранению неполадок машин и управлению более сложными, но удобными коботами.
• Системы искусственного интеллекта, такие как Google Cloud Visual Inspection AI, в значительной степени интегрированы в объекты для контроля поточного производства, включая обнаружение дефектов продукции.

Вопросы для рассмотрения

• Какие другие типы заводов или секторов могли бы реализовать усилия по автоматизации? Как это может повлиять на рабочую силу?
• Как еще автоматизация повлияла на то, как люди работают на фабриках?