По пътя към бъдещето – новите технологии

МашиниТенденцииСпециален брой: Пазарът на металорежещи и металообработващи машини в България • 15.07.2019

В епохата на дигитализацията индустриалното производство изживява фундаментална трансформация. Технологиите за автоматизация от ново поколение, развитието в промишлената роботика и концепции като Industry 4.0 и Internet of Things са в основата на четвъртата индустриална революция в съвременните промишлени системи.

Сред най-подвластните на този процес елементи от производствените платформи са металорежещите и металообработващите машини, които от самостоятелно физическо оборудване се превръщат в свързани кибер-физични системи, които комуникират помежду си, генерират големи обеми данни и са способни самостоятелно да вземат решения. Технологии като big data, облачни изчисления и Edge Computing, обогатена реалност, изкуствен интелект и машинно обучение са само част от новите възможности в света на металообработката, които създават добавена стойност за производители и потребители и превръщат в реалност визията за интелигентните фабрики на бъдещето.

 

Нови възможности

Производителите на металообработващи машини по цял свят залагат на интелигентните технологии, за да останат конкурентни на динамичния и наситен глобален пазар. Все повече компании влагат умни решения в моделите си, съчетаващи модерни хардуерни продукти като роботи и инструментални системи, с последните иновации при софтуера за управление на физическо оборудване.

Превръщането на металорежещите и металообработващи машини в интелигентни обработващи инструменти протича на два етапа. В първия производствените данни, генерирани чрез сензори от индивидуалните машини, системи и съоръжения биват интегрирани в единна мрежа. Във втория – тези данни се обработват посредством съвременни аналитични инструменти с цел постигане на т. нар машинна интелигентност, която позволява гъвкаво производство, променливи скорости на обработка, оптимални производствени темпове и по-лесно и бързо персонализиране на отделни изделия.

Но това е само началото на Industry 4.0 за обработващите машини. С помощта на технологиите за обработка на големи масиви данни, индустриалните IoT платформи и изкуствения интелект производствените системи стават все по-предвидими, адаптивни и самодостатъчни, способни на автономни и интуитивни решения. Машинната обработка бързо навлиза в цифровата ера, в която човешкият фактор остава само на върха на пирамидата на управлението, а всички по-нисши нива биват заемани от самите машини. Така Интернет на нещата се превръща в Интернет на машините, достатъчно свързани и интелигентни да улеснят и заменят човека във всички необходими операции.

 

Industry 4.0 и IIoT при металообработващите машини

Industry 4.0 изменя и надгражда механичната обработка чрез дигитализация и мрежова свързаност. И макар дигиталните технологии на практика да навлизат в областта на металообработващите машини още през 60-те години на миналия век с въвеждането на системите за цифрово-програмно управление (ЦПУ), същинските измерения на цифровизацията стават факт едва през последните две десетилетия.

Оптимизацията на обработващите машини чрез интегриране на хоризонтални и вертикални мрежови технологии задава изцяло нови стандарти в бранша. За да останат конкурентни, производителите на оригинално оборудване за металообработка са принудени да трансформират собствените си производства, възприемайки технологии като IIoT и Big Data с цел по-лесното преодоляване на традиционни предизвикателства като намаляване на непланираните престои, подобряване на цялостната ефективност на оборудването, редуциране на разходите за поддръжка и увеличаване на възвръщаемостта на инвестициите в материални активи.

С напредващото технологично развитие при Индустриалния интернет на нещата (IIoT), производителите на металообработващи машини получават шанса да се възползват от нови възможности за реализиране на печалби и да оптимизират процесите на проектиране и разработки посредством големите обеми данни, събирани в реално време. Основният фокус е върху използването на тази информация за подобряване на услугите по обслужване на машините и оптимизиране на тяхната ефективност чрез модели за отдалечен мониторинг и прогнозна поддръжка.

С помощта на тези инструменти съответните служители по поддръжката от страна на фирмата производител могат дистанционно да диагностицират и отстраняват проблеми при машините, да оптимизират и ъпдейтват програмите и настройките и да консултират персонала на място по различни въпроси. Подобна отдалечена “видимост” на свързаната машина в ежедневни работни условия увеличава многократно шансовете й за безпроблемна експлоатация и максимално дълъг сервизен живот.

 

Еволюция при машинната обработка

Една Industry 4.0-ready (съвместима с изискванията за интелигентно производство) машина може да бъде управлявана напълно автоматизирано благодарение на възможностите за умна интерпретация на събраните от интегрираните в нея сензори производствени данни. Обработваните детайли биха могли да бъдат проследявани например посредством матрични баркодове и система за машинно зрение, а данните за смяната на инструменталната екипировка да бъдат изпращани към централното програмно управление на машината чрез радиочестотна идентификация. Обслужването на металообработващата машина може също да бъде изцяло автоматично – с помощта на специализирана роботизирана система, която зарежда и разтоварва детайлите. Всички възможни проблеми, свързани с операторска грешка, при тази конфигурация са елиминирани.

Благодарение на факта, че всички етапи на машинната обработка се управляват от IT инфраструктурата на системата, подобно цялостно решение осигурява непрекъснат поток от данни, жизненоважни за ефективното изпълнение на производствените задачи. Дигиталната интеграция на машината в заводската мрежа се осъществява посредством съответните интерфейси.

Изразяването на всички обработващи задачи, процеси, заготовки и машинни компоненти чрез съвкупности от данни се превръща в успешна цялостна стратегия за оптимизация на машинната обработка. С помощта на технологиите за работа с големи обеми данни в една такава конфигурация могат предварително да се минимизират рисковете от грешки при металорязането, да се предвидят и предотвратят различни проблеми и потенциални повреди на оборудването и свързаните с тях производствени прекъсвания.

 

Облачни решения за управление

Потребителите на металорежещи и металообработващи машини в модерните производства очакват системите за управление на оборудването да бъдат гъвкави и мащабируеми, адаптивни и отказоустойчиви, лесни за поддръжка и с добра защита за производственото ноу-хау срещу киберзаплахи. Конвенционалните ЦПУ технологии обаче често срещат известни ограничения в някои от тези области, оставяйки поле за възникване на проблеми от различно естество.

Концепцията за управление на машината като услуга (Control System as a Service, CSaaS) предлага решение чрез “впрягане” на облачните изчисления в полза на машинната обработка. В такъв сценарий системата за управление е физически отделна единица от металообработващата машина и съществува в облака, а самият процес на управление се превръща в облак-базирана услуга.

Това осигурява гъвкавост на достъпа и контролните функции и достатъчна мащабируемост, създава възможност за диференциране на задачите според съществуващата йерархия на управление. Някои от тях могат да бъдат изпълнявани и координирани локално – автоматично или чрез намесата на оператор, а други – управлявани централизирано и отдалечено посредством уеб-базиран клиент или мобилно приложение.

Сред продуктовите групи, които биха могли да извлекат най-голяма полза от облачните технологии, е CAD/CAM софтуерът. Все повече доставчици на такива продукти въвеждат функции за автоматичен ъпдейт на програмите чрез облачна свързаност. Но възможностите на облачните услуги в тази сфера не се изчерпват само с това. Много производители на CAD/CAM платформи вече предлагат и персонализирани инструменти за симулация, моделирани на базата на конкретната машинна конфигурация.

 

Edge computing технологииПаралелно с облачните, т.нар. периферни изчисления (edge computing), също намират все по-обширно приложение в металообработката. Всичко това става възможно благодарение на ежедневно разрастващата се мрежа от IIoT устройства в производството.

Традиционните облачни мрежи формират централизирана система за събиране и обработка на данни. Периферните изчислителни мрежи се отличават с разпределена, отворена архитектура, която децентрализира натоварванията, свързани с обработката на информация. Вместо изпращане на всички данни, генерирани в периферията на мрежата, към сървъра, Edge Computing платформите обработват информацията локално.

Това се случва в много по-голяма близост до нейния източник, с цел елиминиране на забавяния при трансфера. Тази технология е изключително полезна за устройства и системи, които трябва да вземат бързи решения, тъй като локалната обработка на данни им позволява много по-кратки времена за реакция.
Устройствата, при които събирането на данни не е основна, а допълнителна функция, могат да намалят натоварването върху мрежата като анализират данните локално и изпращат само релевантните от тях към облачния сървър.

Т. нар. периферни центрове за данни могат да бъдат използвани от предприятията за металообработка като междинно звено между периферните IoT полеви устройства и хипермащабните съоръжения, които обикновено се използват за хостинг на облак-базирани аналитични технологии от висок клас. Чрез периферни мрежи може значително да се намали сложността на взаимосвързаните системи за машинна обработка, улеснявайки допълнително събирането и анализа на данни в реално време. В такива сценарии различни IoT устройства могат да събират критична информация в отдалечени локации, където мрежовата връзка е непостоянна или не е рентабилна. Данните могат да бъдат обработвани локално и само критичните резултати да бъдат изпращани обратно към централната мрежа, когато интернет връзката е налична.

Комбинацията от периферни изчисления и индустриални IoT устройства оптимизира процеса по дигитализиране на машинната обработка и веригите на доставките, реализирайки на практика принципите на интелигентно производство.

Благодарение на периферните технологии металообработващите и металорежещите машини от ново поколение могат да вземат автономни решения без човешка намеса, обработвайки локално събраните данни от интегрираните сензорни мрежи. Информацията от сензорите може да бъде използвана за непрекъснат и отдалечен мониторинг на състоянието на оборудването, ускорявайки или забавяйки процеса на машинна обработка в зависимост от потребностите.

 

Добавена реалност при машините

Т. нар. обогатена или добавена реалност (Augmented reality, AR) е иновативна технология, будеща все повече интерес сред производителите на индустриално оборудване. Нарастващата й популярност е резултат и от плавното понижаване в цените на AR устройствата за визуализация на дигитално съдържание (очила, персонални монитори и др.) и все по-масовата интеграция на функции за добавена реалност в по-високотехнологичните персонални мобилни устройства като смартфони и таблети.

Обогатената реалност притежава толкова голям потенциал за качествено трансформиране на индустриалното производство чрез увеличаване на ефективността по пътя към четвъртата индустриална революция, че бива обявена за един от основните стълбове на концепцията за Industry 4.0. Визията за интелигентна фабрика на бъдещето включва събирането и комуникирането на информация в реално време, която да подпомага работата на операторите на металообработващи и металорежещи машини. Инструкциите за настройка на оборудването са пример за такава ценна информация.

Интуитивното извършване на процеса по настройване и конфигурация на машините е едно от водещите приложения на технологиите за добавена реалност в тази индустрия. Тя позволява визуализиране на персоналното AR устройство на оператора на демонстрации за конфигуриране на широк набор от металообработващи машини за производството на богат асортимент от изделия.

Струговите и комбинираните обработващи центри са сред най-популярните типове оборудване, за които се създават AR приложения за настройка на базата на платформи, подобни на тези за разработката на компютърни игри. Такива продукти са обогатени с функции са стандартна добавена реалност на базата на типа производство. Подобни виртуални “демонстратори” служат като ефективно, лесно и удобно за потребителя средство за бързо обучение за работа със съответната машина и стават все по търсени в редица отрасли.

В контекста на CNC металообработката добавената реалност може да се използва и за други критични приложения, като преодоляване на ергономичните ограничения за оператора, който при конвенционалните конфигурации е принуден да се придвижва постоянно от машината до панела за управление, както и в случаи, в които стъклото на машината е постоянно зацапано от смазочно-охлаждащия флуид например и директното му наблюдение не дава достатъчна информация за статуса на обработващата операция. AR ръководствата, визуализирани чрез персоналните очила за добавена реалност или смартфона на оператора, са особено подходящи и за по-сложно оборудване, при което командният интерфейс не позволява интуитивна работа с машината, както и за извършване на рутинна или прогнозна поддръжка на оборудването.

 

Изкуствен интелект и машинно обучение

Сред най-иновативните области в управлението на съвременните металообработващи машини от ново поколение са изкуственият интелект и машинното (само)обучение (Machine learning). Най-общо изкуственият интелект се дефинира като симулация на човешкия ум чрез компютърни средства.

Машинното обучение е клон на тази технология, при който се използват различни алгоритми за извличане на ценни изводи от събраните данни с цел осигуряване на възможност на машината да взема автономни бъдещи решения или самостоятелно да прави различни прогнози. Разновидност на тази иновация са т. нар. Deep learning техники, които представляват алгоритми за машинно обучение, базирани на изкуствени невронни мрежи (ANN). Те са изградени като структурни слоеве, подобно на устройството на човешкия мозък.

И макар на пръв поглед визията за интелигентна фабрика да включва интегрирането главно на роботи и IoT свързаност в индустриалните операции, изкуственият интелект е технологията, която обещава да изиграе най-важна роля за бъдещето на металообработката, смятат експертите. По прогнози от актуални проучвания, пазарът на AI системи ще надхвърли 15 трилиона щ. д. до 2030 г. Над 6,6 трилиона щ. д. се очаква да бъдат реализирани от продажби именно на AI технологии за автоматизация и добавена реалност в помощ на операторите с цел оптимизиране на производителността в промишлените приложения.

В резултат на нарастващата популярност на изкуствения интелект и машинното обучение до 2030 г. глобалният брутен вътрешен продукт ще нарасне с цели 14% спрямо 2015 г., когато е бил в размер на 74 трилиона щ. д., сочи пазарен анализ на агенция PricewaterhouseCoopers.
Европейската асоциация на машиностроителните индустрии (CECIMO) също се обединява зад тезата, че изкуственият интелект крие огромен потенциал за развитието на металообработващите технологии и внедряването на AI системи и средства за машинно обучение ще става все по-масова тенденция при водещите международни компании за производство на металорежещи и металообработващи машини.

От Асоциацията посочват, че основен двигател на този ръст в приложенията е непрекъснатият стремеж към увеличаване на производствената ефективност и намаляване на разходите чрез технологии за автоматизация.

Използването на изкуствен интелект за оптимизиране на процеса по металорязане в реално време включва избор на оптимални параметри на обработка според приложението, а в резултат значително се редуцират грешки при обработката като счупване, износване и неточна работа на инструментите, които водят със себе си множество разходи и нежелани престои.

Експертите идентифицират три основни категории AI методи за управление на параметрите на металообработващите машини с ЦПУ: т. нар. базирани на знание експертни системи (Knowledge-based expert systems, KBES); изкуствените невронни мрежи и подходът на вероятностните изводи (Probabilistic inference). Тези методологии включват различни онлайн техники за автоматично адаптиране и оптимизиране на параметрите на обработка на база събираните от сензори данни в реално време за поведението на машината в различни сценарии.

Концепцията елиминира нуждата от въвеждане на предварителни компютърни симулации за целта.
Основните компоненти, задължителни за извършване на такова автоматизирано онлайн самоуправление чрез изкуствен интелект, включват: сензорни устройства, средства за интерпретация на сензорните данни и механизми за оптимизация на параметрите на обработка.

Top