Honeywell ievieš mākslīgā intelekta automatizāciju, lai cīnītos ar globālo darbaspēka trūkumu

Kā mākslīgais intelekts pārdefinē rūpniecisko automatizāciju, lai cīnītos ar samazinājošajām globālajām darbaspēka rezervēm

Globālās ražošanas un rūpniecības nozares saskaras ar bezprecedenta strukturālām pārmaiņām. Samazinoties iedzīvotāju skaitam un trūkot kvalificētu tehniķu, tiek apdraudēta darbības nepārtrauktība visā pasaulē. Lai risinātu šīs problēmas, rūpniecības gigants Honeywell īsteno būtisku stratēģisku pavērsienu. Uzņēmums aktīvi atdala savu aviācijas nodaļu, lai kļūtu par ļoti specializētu, tīri rūpnieciskās automatizācijas uzņēmumu. Šī strukturālā reorganizācija ļauj apvienot fiziskās iekārtas ar progresīvu digitālo inteliģenci.

Restrukturizācija fokusa sasniegšanai: tīras specializācijas pāreja rūpnīcu automatizācijā

Stratēģiska uzņēmuma saskaņošana ir būtiska, lai iekarotu strauji augošos tirgus. Tāpēc Honeywell atsakās no nesvarīgām daļām, lai koncentrētos uz progresīvām vadības sistēmām un uzņēmumu programmatūru. Šī pārveide seko iepriekšējai tās progresīvo materiālu nodaļas Solstice atdalīšanai.

Vienkāršotā struktūra nodrošina kritisku tehnoloģiju dažādās nozarēs. Šīs nozares ietver specializētas pusvadītāju ražotnes, medicīnas slimnīcas, lidostas un sašķidrinātās dabasgāzes rūpnīcas. Atbrīvojoties no nesaimnieciskajiem aktīviem, organizācija var veltīt visus inženiertehniskos resursus nākamās paaudzes rūpnīcu automatizācijas arhitektūrām.

Izaugsmes veicināšana: lauka datu pārvēršana darbības vadības sistēmu ieskatos

Mūsdienu rūpnieciskās rūpnīcas ik dienu ģenerē petabaitus darbības datu. Tomēr neapstrādāti dati paliek nepietiekami izmantots resurss ražošanas līnijā. Standarta programmējamie loģiskie kontrolieri (PLC) un sadalītās vadības sistēmas (DCS) pastāvīgi uzrauga spiedienu, temperatūras svārstības un mehāniskās vibrācijas.

Mākslīgā intelekta ieviešana maina inženieru pieeju šīs informācijas izmantošanai. AI algoritmi nevainojami apstrādā gan vēsturiskos, gan reāllaika datu plūsmas no fiziskajām tīkla ierīcēm. Rezultātā šīs sistēmas pārvērš neapstrādātus elektriskos signālus augstas vērtības optimizācijas ieteikumos. Šī pāreja ļauj rūpnieciskajām operācijām automatizēt sarežģītus lēmumu pieņemšanas procesus, kuri agrāk prasīja pastāvīgu cilvēka uzraudzību.

Darbaspēka trūkuma pārvarēšana: demogrāfiskais spiediens uz rūpniecisko automatizāciju

Demogrāfiskās realitātes pārveido globālās darbaspēka pieejamības nākotni. Novecojošas darbaspēka grupas nozīmē, ka pieejamo tehnisko operatoru skaits pakāpeniski samazinās. Tāpēc rūpniecības objekti nevar paļauties tikai uz tradicionālo cilvēka darbaspēku, lai palielinātu ražošanu.

Saskaroties ar samazinātu talantu rezervi, uzņēmumiem jāatrod inovatīvi veidi, kā uzturēt ražošanas apjomus. Rūpnieciskā automatizācija aizpilda šo kritisko plaisu. Progresīvas automatizācijas sistēmas ļauj objektam uzturēt augstu ražošanas apjomu ar mazāku personālu. Šī tehnoloģija aizsargā uzņēmumus no svārstīgiem darbaspēka tirgiem, vienlaikus stabilizējot globālās piegādes ķēdes.

Ne tikai izmaksu samazināšana: mākslīgā intelekta izmantošana ieņēmumu palielināšanai

Daudzas organizācijas vēsturiski uzskatīja pamata automatizāciju par līdzekli darbības izdevumu samazināšanai. Tomēr mūsdienu vadītāji uzskata progresīvu tehnoloģiju par galveno dzinējspēku ieņēmumu pieaugumam.

• Ražošanas apjoma maksimizēšana: AI dinamiskā pielāgo ražošanas līnijas, lai novērstu apstrādes aizkavēšanos.
• Atkritumu samazināšana: Reāllaika optimizācija samazina izejvielu zudumus produkta maiņas laikā.
• Kvalitātes uzlabošana: Mašīnmācīšanās algoritmi novērš produktu defektus pirms to rašanās.

Maksimizējot iekārtu efektivitāti un novēršot dīkstāvi, automatizētie objekti palielina kopējo ražību. Tādējādi šī pāreja pārveido progresīvu tehnoloģiju no budžeta samazināšanas izdevuma par ienesīgu izaugsmes virzītāju.

Fiziskā AI paradigma: dziļas nozares zināšanas apvienojumā ar darbības datiem

Rūpnieciskās inteliģences veiksmīgai ieviešanai nepieciešams vairāk nekā standarta programmatūras modeļi. Vispārējais ģeneratīvais AI nevar droši vadīt sarežģītu ķīmisko rūpnīcu vai ātras montāžas līniju.

Patiesais rūpnieciskais AI balstās uz dziļām nozares zināšanām, kas uzkrātas gadu desmitu lauka darbībās. Inženieriem jāiekļauj precīzi fizikas likumi un mehāniskie ierobežojumi tieši programmatūras algoritmos. Apvienojot dziļas nozares zināšanas ar milzīgajiem datiem, kas plūst caur mūsdienu DCS arhitektūrām, ražotāji izveido ļoti precīzas un uzticamas vadības sistēmas. Šī kombinācija nodrošina, ka automatizētās korekcijas vienmēr ir drošas, stabilas un ļoti efektīvas.

Ekspertu komentārs: OT un IT saplūšana trūkumu laikmetā

Nozares ieskats: Honeywell agresīvā pāreja uz specializētu automatizācijas uzņēmumu uzsver dziļu realitāti. Ražošanas nākotne pieder uzņēmumiem, kas nevainojami apvieno operacionālo tehnoloģiju (OT) ar informācijas tehnoloģijām (IT).

Vecās paaudzes automatizācijas aparatūra, piemēram, atsevišķi PLC, vairs nevar pastāvēt izolēti. Lai izdzīvotu smagos darbaspēka trūkumus, uzņēmumiem jāsavieno savi lauka aktīvi ar inteliģentām mākoņplatformām. Uz priekšu domājošiem vadītājiem AI integrācija jāuztver nevis kā luksuss, bet kā būtiska izdzīvošanas stratēģija. Uzņēmumi, kas kavēs šo digitālo pāreju, neizbēgami saskarsies ar pieaugošām darbības izmaksām un neaizpildāmām tehniskām vakancēm.

Reālas lietošanas piemērs: enerģētikas infrastruktūras optimizācija

Lai saprastu, kā AI vadīta automatizācija cīnās ar cilvēka darbaspēka trūkumu, aplūkosim tās pielietojumu mūsdienīgā sašķidrinātās dabasgāzes (LNG) pārstrādes rūpnīcā:

Darbības izaicinājums

LNG rūpnīcai ir nopietns pieredzējušu vadības telpas operatoru trūkums. Objekts ir jāuztur precīza termodinamiski kontrolēta temperatūra vairākās dzesēšanas torņos. Neprecizitātes var izraisīt bīstamus spiediena pārspriegumus vai dārgu iekārtu apstāšanos.

AI automatizācijas risinājums

• Datu vākšana: centralizēta DCS nepārtraukti apkopo temperatūras un plūsmas datus no tūkstošiem lauka sensoru.
• Inteliģenta optimizācija: integrēta AI slānis analizē sensoru datus, balstoties uz gadu desmitu termodinamikas inženierijas modeļiem.
• Autonoma pielāgošana: AI sistēma konstatē dzesēšanas novirzi un automātiski pielāgo vadības vārstus caur PLC tīklu. Šī darbība stabilizē procesu bez cilvēka tehniķa iejaukšanās.

Biznesa rezultāts

Objekts darbojas droši un nepārtraukti, neskatoties uz ierobežotu tehnisko personālu uz vietas. Kopējā energoefektivitāte palielinās par 8%, neplānotas dīkstāves būtiski samazinās, un uzņēmums saglabā maksimālus eksporta ieņēmumus.