3 مرحله برای انتقال به اتوماسیون صنعتی

3 مرحله برای انتقال به اتوماسیون صنعتی

از آنجایی که اتوماسیون صنعتی همچنان به انقلابی در بخش تولید اقتصاد ادامه می دهد، چه مراحلی را باید دنبال کنید تا شرکت خود را خودکار کنید؟

اتوماسیون صنعتی فرآیند ساده‌سازی سیستم‌های صنعتی با یکپارچه‌سازی ابزارهای هوشمند و فن‌آوری‌های هوشمند است تا فرآیند تولید یا ساخت شما را با دخالت بسیار کم انسان آسان‌تر کند. اتوماسیون هزینه های عملیاتی کلی و خطر خطای انسانی را از طریق افزایش استانداردسازی، سرعت و رعایت بهتر مشخصات طراحی کاهش می دهد.

از کجا با اتوماسیون صنعتی شروع کنیم ?بخش هایی که برای بهینه سازی فرآیند تولید نیاز به اتوماسیون دارند شامل تولید، پردازش، حمل و نقل و انبارداری است.

سه مرحله اتوماسیون وجود دارد که از پایه شروع می شود:

ربات مفصلی در اتوماسیون صنعتی

فاز مبتدی

این مرحله اول اتوماسیون است. شروع با اصول اولیه به شرکت ها کمک می کند تا حوزه هایی را که می توانند خودکارسازی کنند را درک کنند. شروع با اتوماسیون صنعتی شامل این مراحل است:

 شناسایی و ارزیابی زمینه های پتانسیل اتوماسیون

 نصب زیرساخت های سنجش (به عنوان مثال دما، جریان هوا و فشار)

نصب ربات های تک با برنامه نویسی اولیه برای انجام کارهای ساده

در این مرحله، اکثر شرکت ها معمولاً زیرساخت ها و منابع محدودی برای پیاده سازی کامل اتوماسیون صنعتی دارند. توصیه کلی این است که شروع به خودکارسازی پروژه های کوچکتر را  برای آزمایش صحیح انجام دهید و اگر موفقیت آمیز بود، می توان آن را در سراسر شرکت گسترش داد.

فاز میانی

در این مرحله، انتظار می رود که یک شرکت به طور کامل از فرآیندهای اتوماسیون سنتی خود استفاده کند تا برخی از فرآیندهای اتوماسیون پیچیده تر را معرفی کند. این مرحله شامل:

 استفاده کامل از زیرساخت های سنجش پایه نصب شده در مرحله قبل به منظور پایان دادن به فرآیند تولید بسیار خودکار

 نصب زیرساخت های سنجش پیشرفته تر مانند سیستم های بینایی

 نصب برنامه نویسی پیشرفته که می تواند از روش های بهینه سازی فعلی مانند یادگیری ماشین استفاده کند

 نصب سلول های کاری ربات صنعتی برای اتوماسیون کامل فرآیندها در طول خط تولید

این مرحله جایی است که اکثر شرکت های کوچک تا متوسط ​​سطح راحتی و تعادل بین سرمایه گذاری و خروجی تولیدی را پیدا می کنند، برای شرکت‌های بزرگ‌تر با فرآیندهای بسیار تکراری، مانند شرکت‌های خودروسازی، مرحله بعدی اتوماسیون صنعتی ممکن است با نیازهای آنها سازگارتر باشد.

ربات مفصلی کوکا در اتوماسیون

مرحله پیشرفته

این مرحله شامل معرفی راه‌حل‌های پیچیده‌تر مانند ربات‌های متحرک خودکار و خودروهای هدایت‌شونده خودکار AGV)) است.

در این مرحله، اکثر شرکت‌ها بر فناوری‌های اتوماسیون سنتی و پیشرفته که برای اتوماسیون صنعتی در تمام جنبه‌های عملیاتشان حیاتی است، با خودکارسازی پلتفرم‌های تولید، بهینه‌سازی زنجیره‌های تامین، و معرفی تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده برای افزایش تصمیم‌گیری تسلط دارند.

این مرحله عمدتاً شامل:

 نصب و استفاده از رباتیک های پیشرفته مانند وسایل نقلیه هدایت شونده خودکار

 استفاده از آخرین برنامه نویسی اتوماسیون مانند شبکه های عصبی و هوش مصنوعی

 اتوماسیون مهمترین وظایف غیر مستقیم مانند مهندسی و مدیریت

 اجرای سیاست های امنیت سایبری برای شبکه اتوماسیون صنعتی

مهم نیست که در چه مرحله ای هستید، راه حل های اتوماسیون صنعتی می تواند هر جنبه ای از کسب و کار شما را بهبود بخشد و ارزش قابل توجهی به همراه داشته باشد.

ارکان اتوماسیون صنعتی

Industry 4.0

همانطور که Industry 4.0 سیستم‌های خودکار بیشتری را در طول خط تولید برای انجام وظایف حیاتی، مانند استفاده از کنترل‌کننده‌های منطقی قابل برنامه‌ریزی PLC و زیرساخت‌های خودکار مانند کوبات‌ها، ربات‌های متحرک خودکار، و وسایل نقلیه هدایت‌شونده خودکار AGV معرفی می‌کند.

ارکان Industry 4.0 عبارتند از:

تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته

تجزیه و تحلیل داده ها یکی از بزرگترین مشارکت کنندگان و محرک های اتوماسیون صنعتی است که بر اساس نوع داده های جمع آوری شده و نحوه پردازش آنها است. 4 نوع تجزیه و تحلیل داده وجود دارد.

تجزیه و تحلیل توصیفی: این تجزیه و تحلیل ها به شما کمک می کند تا درک کنید که عملیات شما چقدر مؤثر است و چه اتفاقی در محصولات و ماشین آلات شما می افتد، زیرا عمدتاً بر داده های دقیق و به موقع تکیه می کند که امکان تجسم مؤثر فرآیندهای شرکت را فراهم می کند.

 تجزیه و تحلیل تشخیصی: در تجزیه و تحلیل تشخیصی همه چیز در مورد کاوش عمیق تر در علت اصلی یک مشکل است، با پاسخ دادن به سؤالات خاص در مورد اینکه چرا فرآیندهای خاص کمتر مؤثر هستند یا چرا آنها شکست خورده اند.

 تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده: همانطور که از نام آن پیداست، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده با بررسی و درک الگوها و گرایش‌های خاص به درک آنچه احتمالاً رخ می‌دهد کمک می‌کند. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده به ویژه در هنگام پیش بینی تقاضا و تفسیر فروش مفید است.

 تجزیه و تحلیل چشم انداز: در تجزیه و تحلیل چشم انداز همه چیز در مورد استفاده از اطلاعات در دست و یافتن بهترین استراتژی برای رسیدگی به یک مشکل خاص است به طوری که یک کسب و کار بتواند هر فرآیند را با حداکثر پتانسیل خود بهینه کند.

تحرک سازمانی

تحرک سازمانی بزرگترین توانمندساز اتوماسیون صنعتی است زیرا چندین راه حل مانند مدیریت تحرک سازمانی، برنامه همراه و مدیریت دستگاه را به همراه مدیریت مشتری ترکیب می کند. برخی از اهدافی که با این راهکارها در نظر گرفته شده است عبارتند از:

پیشگیری از از دست دادن اطلاعات

 رعایت مقررات امنیتی

 برنامه های دستگاه خود BYOD و سایر مسئولیت های کاربر نهایی را بیاورید

 قابل حمل بودن منابع و پذیرش اپلیکیشن های موبایل

اینترنت اشیاء صنعتی IoT

وقتی صحبت از خودکارسازی عملیات میدانی و ادغام با فرآیندهای تجاری می شود، فناوری کلیدی است. این به سازندگان اجازه می دهد تا از نزدیک بر سلامت و عملکرد دستگاه های خود نظارت کنند، عیب یابی از راه دور، تعمیر و نگهداری برنامه ریزی شده را انجام دهند و از ایمنی عملیات برای کارمندان اطمینان حاصل کنند.

انواع پیاده سازی اینترنت اشیا برای تولید صنعتی عبارتند از:

 کنترل نظارتی و اکتساب داده SCADA داده‌های بلادرنگ را جمع‌آوری می‌کند و آن‌ها را در زمان واقعی از طریق ادغام مستقیم با حسگرها پردازش می‌کند تا بینشی برای بهینه‌سازی ارائه دهد.

 کنترل کننده های منطقی قابل برنامه ریزی PLC کامپیوترهایی هستند که برای عملیات خودکار با استفاده از اطلاعات حسگرها برنامه ریزی شده اند.

کامپیوتر ویژن

همانطور که شرکت‌های بیشتری به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ادامه می‌دهند، بینایی کامپیوتر با ارائه ماشین‌هایی با توانایی باز کردن درها به روی فرصت‌های تجاری جدید از طرف این شرکت‌ها، راه‌حل‌های بهتری را برای این شرکت‌ها ارائه می‌کند.

به عنوان مثال، یک ربات هدایت بینایی می تواند موقعیت یک شرکت را در مورد تولید یک کالای خاص شناسایی و تجزیه و تحلیل کند و همانطور که برنامه ریزی شده است واکنش نشان دهد.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی

27 درصد از بزرگ‌ترین شرکت‌های جهان نوعی هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را در فرآیندهای خود به کار گرفته‌اند.

اما از آنجایی که شرکت‌های کوچک و متوسط ​​از طریق اتخاذ الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین شروع به رسیدن به پیشروان صنعت می‌کنند، کار دستی خود را کاهش می‌دهند و هزینه‌ها را بهینه می‌کنند و تصمیم‌گیری هوشمند را امکان‌پذیر می‌کنند.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *