В то время как традиционные производственные отрасли все еще ищут баланс между сотрудничеством человека и машины, автоматизированные системы волочения плоской проволоки уже сделали скачок от «сотрудничества человека и машины» к «автономной эволюции». Этот технологический кластер, который объединяет Интернет вещей, машинное зрение и адаптивное управление, меняет цепочку создания стоимости в области обработки металлических поверхностей.

Интеллектуальное управление: самооптимизация параметров вместо человеческого опыта

Некоторая компания, производящая сантехнику, ранее сталкивалась с несоответствиями в текстуре щетки из-за различий в опыте квалифицированных рабочих. После внедрения системы, оснащенной библиотекой процессов искусственного интеллекта, оборудование автоматически идентифицирует металлические материалы с помощью лазерного сканирования и подбирает оптимальное сочетание давления и скорости в течение 0,3 секунды. Накопленные системой 27 000 наборов данных обработки повысили показатель качества первой партии новых продуктов с 68% до 95%, полностью устранив зависимость от опытных мастеров.

Гибкое производство: быстрое реагирование модульных систем

При выполнении небольших индивидуальных заказов автоматизированная система завода по производству электронных компонентов продемонстрировала замечательную гибкость. При переключении между процессами шлифования рамок мобильных телефонов роботизированные манипуляторы самостоятельно заменяли модули шлифовальных лент, а система визуального позиционирования синхронно калибровала координаты заготовок, сократив время переналадки с 120 до 8 минут. В сочетании с облачной системой управления заказами шесть машин обрабатывали в среднем 37 различных технологических требований в день, достигая коэффициента использования оборудования более 91%.

Закрытый цикл данных: самоитерация производственных процессов

Настоящий интеллект заключается в способности системы развиваться. Группа щеточных машин производителя автомобильных запчастей оснащена датчиками контроля вибрации, которые собирают данные о работе шпинделя в режиме реального времени, предоставляя предупреждение о риске износа подшипников за 48 часов. Что еще более важно, система проанализировала 5000 наборов данных о щеточной обработке нержавеющей стали, чтобы самостоятельно оптимизировать алгоритм траектории движения, который на 15% более энергоэффективен, чем исходный проект, что позволяет оборудованию непрерывно модернизироваться во время работы.

Ценность автоматизированной системы волочения плоской проволоки заключается не только в сокращении затрат на рабочую силу на 43 %, но и в ее способности переопределить «интеллектуальные гены» производственной системы. Когда оборудование учится воспринимать, принимать решения и развиваться, традиционные заводы получают ключ к Индустрии 4.0 — это, пожалуй, самая яркая иллюстрация интеллектуального производства.