Dirbtinis intelektas ir automatizavimas skatina Singapūro gamybos transformaciją

Išmaniosios gamyklos: Singapūro drąsus žingsnis link dirbtinio intelekto ir automatizacijos gamyboje

Neseniai vykusioje Hannover Messe pramonės parodoje Vokietijoje pasaulinės įmonės pristatė futuristinį gamyklų automatizacijos potencialą. Robotizuotos rankos ir išmaniosios sistemos užėmė pagrindinę vietą didžiulėse parodų erdvėse. Tačiau Singapūro paviljonas nukreipė dėmesį nuo vien tik reginio prie strateginės realybės. Vadovaujami Singapūro Ekonomikos plėtros tarybos (EDB), JTC Corporation, Enterprise Singapore ir A*Star, paviljonas atskleidė gilesnę istoriją. Singapūras aktyviai pertvarko savo pramonės bazę, siekdamas įveikti augančias sąnaudas ir intensyvią regioninę konkurenciją.

Gamyba išlieka Singapūro varomąja jėga, sudarančia apie 20 procentų bendrojo vidaus produkto (BVP). Norėdama išlaikyti šią svarbią ekonominę dalį, šalis stipriai remiasi pramonine automatizacija, pažangiomis valdymo sistemomis ir dirbtiniu intelektu.

Pagrindiniai veiksniai, skatinantys pramonės transformaciją

Keletas svarbių veiksnių verčia pereiti prie pažangios inžinerijos ir išmaniųjų gamyklų operacijų. Pirma, Singapūras susiduria su griežtomis žemės erdvės ribojimais. Todėl JTC Corporation koncentruojasi tik į aukštos pridėtinės vertės gamybos veiklas, kurios maksimaliai efektyviai išnaudoja erdvę specializuotuose pramonės rajonuose.

Antra, vidaus darbo rinka sparčiai keičiasi. Vyriausybė siekia palaipsniui atsisakyti žemos kvalifikacijos gamybos linijos darbų, juos pakeisdama gerai apmokamomis inžinerinėmis pozicijomis. Šiandien vidutinis mėnesinis atlyginimas Singapūro gamybos sektoriuje viršija 6 000 S$. Galiausiai, didėjanti konkurencija Pietryčių Azijoje reikalauja aiškaus konkurencinio pranašumo. Singapūras šį pranašumą kuria derindamas pažangų mokslinių tyrimų ir plėtros darbą su tvirta pramonine infrastruktūra.

Kaip išmaniosios valdymo sistemos ir DI keičia gamyklų veiklą

Pereinamasis laikotarpis link aukštos pridėtinės vertės gamybos jau keičia kasdienę vietinių precizinės inžinerijos įmonių veiklą. Tradicinės gamyklos dažnai naudojo atskirus programuojamus loginius valdiklius (PLC) pagrindinių mašinų valdymui. Šiandien modernios įmonės integruoja šiuos PLC į centralizuotas paskirstytas valdymo sistemas (DCS), siekdamos visiško veiklos matomumo.

Pavyzdžiui, precizinių komponentų gamintoja Sunningdale Tech neseniai pertvarkė savo gamybos procesus medicinos technologijų sektoriui. Optimizavus liejimo ciklus, įmonė padvigubino kasdienį kontaktinių lęšių pakuočių gamybos kiekį iki milijono vienetų. Be to, jie bendradarbiavo su A*Star diegdami DI pagrindu veikiančią defektų aptikimo sistemą, kuri panaikino rankinių kokybės patikrinimų poreikį.

Be to, realaus laiko proceso stebėjimas tampa būtinas sudėtingoms cheminėms taikymo sritims. Paeonia Innovations sukūrė miniatiūrinį molekulinį jutiklį, kuris operatoriams suteikia momentinį gamybos pokyčių matomumą. Farmacijos gamyboje ši sistema neleidžia per daug valyti talpų, taip sutaupydama įmonėms milijonus dolerių, kurie kitu atveju būtų iššvaistyti tirpikliams ir ciklų vėlavimams.

Duomenų fragmentacijos ir investicijų grąžos iššūkių įveikimas

Pažangios gamyklų automatizacijos diegimas visoje įmonėje kelia didelių iššūkių daugeliui gamintojų. Hannover Messe panelinėse diskusijose ekspertai pažymėjo, kad daugelis regioninių įmonių dvejoja diegti DI dėl neaiškios investicijų grąžos (ROI). Standartinės technologijos leidžia greitai pradėti darbą, tačiau trūksta ilgalaikio konkurencinio pranašumo.

Priešingai, tokios įmonės kaip Abrasive Engineering investavo daugelį metų kurdamos patentuotas paviršių apdorojimo technologijas kartu su A*Star. Šis kantrus mokslinių tyrimų ir plėtros požiūris per pastarąjį dešimtmetį padidino jų apyvartą 40 procentų.

Be finansinių rūpesčių, techninė integracija išlieka pagrindine kliūtimi. Dr. Wang Wei iš A*Star pažymi, kad fragmentuoti ir nesuderinti gamyklų duomenys labai trukdo DI modelių mokymui. Be to, pramonės sektoriuje trūksta inžinierių, kurie suprastų tiek mašininį mokymąsi, tiek fizines valdymo sistemas.

Jungtinių ekosistemų kūrimas mastelio diegimui

Siekiant užpildyti šias technines spragas, Singapūras kuria integruotas pramonės ekosistemas, o ne atskirus gamyklų rajonus. Tokie rajonai kaip Jurong Innovation District sąmoningai suartina gamintojus, tyrėjus, universitetus ir technologijų tiekėjus. Ši artima kaimynystė pagreitina laboratorinių inovacijų perkėlimą į patvarias, gamyklos aplinkai pritaikytas realijas.

A*Star aktyviai remia šią ekosistemą, siųsdama tyrėjus tiesiogiai į vietines įmones, kad būtų užtikrintas praktinis žinių perdavimas. Pramonės evoliucijos metu pagrindinis iššūkis nebeįrodo, kad DI modelis veikia simuliuotoje aplinkoje. Vietoje to, inžinieriai turi užtikrinti, kad šios automatizacijos sistemos patikimai veiktų dideliu mastu, nepažeisdamos kasdienio gamyklos saugumo, gamybos apimčių ar produktų kokybės.

Autoriaus įžvalga: DI integracijos realijos B2B gamyboje

Pramonės analizė: Nors pramonė dažnai švenčia DI kaip visų problemų sprendimą, tikra gamyklos transformacija reikalauja tvirto pramoninės automatizacijos pagrindo. Pažangūs mašininio mokymosi modeliai yra beverti be švarių, struktūruotų duomenų iš gamybos aplinkos.

B2B gamintojai turėtų prioritetą teikti savo senų PLC ir DCS architektūrų atnaujinimui prieš diegdami prognozinius DI įrankius. Tikrasis sėkmės raktas – tvirta aparatūros integracija, patikimos jutiklių tinklai ir kruopštus darbuotojų kvalifikacijos kėlimas.

Pramoninės automatizacijos taikymo scenarijus

Sprendimo scena: prognozuojama kokybės užtikrinimas medicininio plastiko liejimo į formą procese

• Iššūkis: Precizinis medicinos gamintojas susiduria su dideliais atmetimų rodikliais dėl subtilių temperatūros svyravimų plastiko liejimo į formą procese. Tradicinė rankinė kokybės patikra po gamybos aptinka defektus per vėlai, švaistant žaliavas.

• Automatizacijos sprendimas: Inžinieriai įdiegia didelės spartos slėgio ir temperatūros jutiklius tiesiai į formos ertmes. Šie jutikliai realiu laiku perduoda duomenis vietiniam krašto kompiuterio valdikliui.

• Sistemos integracija: Krašto valdiklis jungiasi prie pagrindinio mašinos PLC, kuris valdo fizinius spaudimo ir įpurškimo ciklus. Tuo pačiu metu duomenų srautas keliauja į visos gamyklos DCS.

• DI poveikis: DI modelis analizuoja jutiklių duomenų srautą ciklo viduryje. Jei slėgio profilis nukrypsta nuo optimalaus, sistema pažymi konkretų detalę automatinio rūšiavimo procesui dar prieš ją paliekant konvejerį. Šis prognozuojamas valdymo ciklas sumažina atliekų kiekį 35 procentais ir užtikrina nepriekaištingą atitiktį reglamentams.