A digitalizáció olyan, mint az úthenger – De mit kell tenni, hogy felülhessünk rá és vezethessük?

Elsőként Virág Aladár, a 4iG ipar 4.0 szaktanácsadója és szakértékesítője tartott előadást az elavult gyártósorok okozta kihívásokról és arról, hogy miért ne dobjunk ki 20 évet a digitalizáció miatt.

A digitalizáció olyan, mint az úthenger

– kezdte prezentációját Virág Aladár. Elfuthatsz előle, de előbb-utóbb utolér, kikerülheted, de akkor lemaradsz róla, vagy felülhetsz rá és akkor te vezetheted. Ez az analógia alkalmazható a digitalizációra is - véli Virág Aladár.

Mik azok a problémák, amelyeket kiigazíthatunk az „úthengerrel”? Logisztikai, termelési és minőségi problémákat is meg lehet oldani, a logisztika területén például a hektikus vevői igényeket lehet kezelni, a kiegyenlítetlen vevői igényre lehet termelést tervezni, a termelésben a nem tervezett leállásokat meg lehet előzni, a minőség tekintetében pedig automatizált minőségellenőrzést lehet megvalósítani.

Az egyik kihívás, hogy digitalizálni kell azokat az adatokat, amelyek analóg formátumban vannak jelen, majd erre lehet automatizációt építeni. A 4iG ezt szolgálja ki egy eszköztárral. A 4iG kettős digitalizációs keretet kínál, az egyik ipar 3.0 (adatgyűjtés, szenzorozás), a másik az ipar 4.0, amely már a mesterséges intelligenciával támogatott megoldásokat, gépi tanulást, kameraszenzorokat jelent.

A többdimenziós erőforrástervező szoftver automatizált a tervezést biztosít, dinamikus változtatásokkal, valamint optimalizált algoritmusok érhetőek el és egyénre szabható felhasználói felületeket is kínál a 4iG megoldása. Elérhetővé válik a műszakszintű tervezés és a valós idejű történésből van visszacsatolás. A gépleállások elkerülhetők a tervezett karbantartás által, ahol historikus és valós idejű adatokat kell összevezetni. A prediktív analitika feltételez bizonyos ipar 3.0 rendszereket, ezekből lehet továbblépni egy olyan rendszerre, ahol gépi tanulás van. Fontos, hogy folyamatosan újra kell tanítani a rendszereket, különben vissza tud esni a hatékonyság és újra az ember lesz a pontosabb.

A MINŐSÉGELLENŐRZÉS IS LEHET AUTOMATIZÁLT, EBBE AZ IRÁNYBA IS EL KELL MOZDULNIA AZ IPARÁGNAK – VÉLI A 4IG SZAKEMBERE.

Godány Tamás, a Carl Zeiss Industrielle Messtechnik magyarországi leányvállalatának vezetője arról beszélt, hogy milyen méréstechnikai megoldások léteznek a hatékonyság növeléséhez és a fenntartható működéshez. A Zeiss ipari méréstechnikával foglalkozik, ipari mérőgépek forgalmaz, szolgáltat. Az utóbbi időkben nagy szerephez jutott az orvostechnikai ipar, az elektromos autók gyártása, valamint a 3D-nyomtatás területén, ahol kiemelten fontos a méréstechnika és a minőségbiztosítás, de jelen vannak a repülőgépiparban is, ahol a hajtóművek mérését végzik.

A jövő a fenntartható fejlődésben van, ennek két területe a környezetvédelem és a gazdasági fejlődés. Az első nagy lépcső a környezetvédelemben az elektromos autók gyártása – véli Godány Tamás.

AZ ELEKTROMOS JÁRMŰVEK TELJESEN FELFORGATTÁK AZ AUTÓIPART, EZ A GYÁRTÁSTECHNOLÓGIA TELJESEN ELTÉR A BELSŐ ÉGÉSŰ MOTOROK GYÁRTÁSTECHNOLÓGIÁJÁTÓL.

Ez egyértelműen átalakította a méréstechnikát is, innovatív megoldásokat kellett alkalmazni, a tapintásos, fizikai kontaktussal történő vizsgálat helyett az optikai vizsgálatra helyeződött át a hangsúly.

Más-más alkatrészt más-más méréstechnikai eljárással lehet vizsgálni. Az akkumulátorban található cellákat egyre inkább optikai megoldásokkal például mikroszkóp és röntgen alapú technológiával vizsgálnak, ami nagy szerephez jutott az autóiparban. Az elektronikai alkatrészeket, mint a nyomtatott áramkörök, chipek, szintén egyértelműen optikai vizsgálattal ellenőrizhetők - mint a mikroszkópok, a röntgen, vagy a CT -, hogy a méretek helyesek-e, a forrasztás úgy néz-e ki, mint szerették volna. Az elektromotor-hajtűalkatrész fizikai mérése esélytelen, mert deformálná, itt is csak az optikára lehet támaszkodni, vagy a CT-vizsgálatra. A hajtás esetén használható a leginkább a tapintás.

EGYÉRTELMŰEN LÁTSZIK, HOGY ÁTALAKULT A MÉRÉSTECHNIKA, A MIKROSZKÓPOK, OPTIKAI MEGOLDÁSOK FELÉ TOLÓDOTT EL.

Bármilyen termékről is beszélünk, ami egyaránt fontos, hogy a hatékonyságot kell növelni, amivel költségeket lehet csökkenteni és minél hatékonyabb a gyártósor, annál jobb terméket és annál olcsóbban lehet előállítani.

A vevők igénye az, hogy a gyártáshoz egyre közelebb szeretnék tenni a méréstechnikát, akár beintegrálni a gyártósorba, hogy azonnal lehessen a gyártás közben reagálni a hibákra. Fontos a könnyű kezelhetőség, hiszen ahogy a covid-járvány is megmutatta, az emberi erőforrás nem annyira kiszámítható. A cél, hogy a mérőgép a lehető legkönnyebb kezelhetőségű legyen, a lehető legkevesebb emberi kapacitással és mindez rugalmasan.

Rengeteg adat áll rendelkezésre, kérdés, hogy a mérési eredményeket hogyan kezeljük. A papírt el kell hagyni, ez az igény. A MES (termelésvégrehajtási) rendszerek teljes rendszerfelügyeletet tesznek lehetővé, akár folyamatmenedzsmentet, és így egy automatikus, gyors reagálású rendszert lehet létrehozni.

Balán Péter, a Mitsubishi Electric magyarországi brand managere az okos gyáraktól tartott előadást a Járműipar 2021 konferencián A cég nem csak autógyártással foglalkozik, hanem ipari automatizálásssal is. Robotokat gyártanak, de a smart factory nem csak ebből áll, hanem adatgyűjtésből is például.

Mi a smart factory? Az első komolyabb lépés az volt, amikor a gépeket hálózatba kötötték, majd ezekből adatokat gyűjtöttek és amiket egy központi helyen tároltak. A következő lépés volt, amikor a begyűjtött adatokból elemzések készültek, majd ezeket feltöltötték a felhőbe, de ez utóbbi drága tud lenni. Érdemes lenne inkább információt feltölteni a felhőbe és itt lép be az edge computing.

MÁR A GYÁRTÁS SZINTJÉN ÉRDEMES FELDOLGOZNI AZ ADATOKAT, A FELHŐBE PEDIG MÁR CSAK AZT AZ INFÓT FELTÖLTENI, AMINEK VAN VALÓS ÉRTÉKE.

A gyakorlati jelentősége például, hogy a prediktív maintenance segítségével a gyártás hatékonyabb lehet, meg lehet előzni a leállásokat. Balán Péter bemutatta a cég Me2 robotját előadásában, amely már mesterséges intelligenciát alkalmaz. Jól lehet tervezni a leállásokat, akkorra lehet ütemezni a karbantartást, amikor az a legkisebb termeléskieséssel jár. Létezik reaktív, preventív, és kondíció alapú karbantartás, a prediktív már megmondja, hogy mikor kell végezni a karbantartást, a preszkriptív pedig már azt is, hogy mit kell végrehajtani, pontos utasításokat ad.

A Mitsubishi az ipari automatizálás teljes kínálatát lefedi, az adatgyűjtés eredményeit adatbázisba továbbítja, vizualizál és döntéseket segít.

Forrás: portfolio.hu