Endüstriyel İnternet, tüm ekipmanı, sensörleri ve robotları birbirine bağlayabilir, böylece ekipmanın kendisini daha iyi anlayabilir ve daha da önemlisi, bu bilgilerle üretim sürecini sürekli olarak nasıl iyileştirebileceğimizi anlayabiliriz. İmalat yaşam döngüsü açısından endüstriyel İnternet, fabrikaların dikkat ettiği üç ana hususta değişiklikler getirebilir: üretkenlik verimliliği, çalışma süresi ve ürün yeterlilik oranı ve tüm üretim yaşam döngüsünün tüm bağlantıları için yeni fikirler sağlayabilir.
Örneğin, bir elektronik fabrikası cep telefonlarını, bilgisayarları ve diğer ürünleri monte ettiğinde, genel fabrika uygulaması, işçilerin montajın doğruluğunu sağlamak için hassas aletlere güvenmesidir. Her montaj bağlantısının testi geçmesi gerekir ve test sonuçları önceki sürecin geçip geçemeyeceğini belirler. Genel fabrikalar önceki sürece kadar izleyemez, ancak endüstriyel İnternet, montaj sürecinde ihtiyaç duyulan parametreleri ayarlayabilir. Cep telefonunu örnek alarak içindeki çeşitli bileşenlerin montaj doğruluğunun 30 mikron olduğu varsayılmıştır. Nihai test sonuçlarına göre, bileşenlerin toleransı her zaman bir tarafta 50 mikrona sapmıştır. Endüstriyel İnternet kullanılarak, bu üretim verileri, endüstriyel İnternet formu aracılığıyla tasarım katmanına geri beslenebilir. Önceki süreçte belirli bir montaj halkasının parametrelerini analiz ederek, belirleyerek ve ayarlayarak sistematik hatalar ortadan kaldırılabilir. Bu, endüstriyel İnternet aracılığıyla elde edilen üretim sürecindeki gerçek verilerin, hem yetenek merdiveni hem de yaşam döngüsü açısından endüstriyel İnternet'in değerini yansıtan nihai üretim kalitesini iyileştirebileceğini göstermektedir.
Yapay zekanın imalatta uygulanması
Yapay zeka üretimde yaygın olarak kullanılmaktadır. Fabrika, binlerce robotun geçmiş verilerine dayanarak robot sorunları olasılığını kapsamlı bir şekilde yargılar ve tüm ekipmanın çalışmasına ilişkin önleyici teşhis yapar. Sistem, çok sayıda geçmiş veriye dayalı kararlar vermek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır ve ekipmanın çalışma durumuna ilişkin önleyici bakım gerçekleştirebilir. ABB, potansiyel sorunlar ve ekipman çalışması gibi verileri paylaşmak için 2007 yılında robotları sunuculara bağlamaya başladı. On yıldan fazla veri birikiminin ardından, dünya çapındaki çeşitli fabrikaların çok sayıda operasyon verisine hakim olduk. Gelecekte, veri analizi yoluyla bulut platformu tabanlı önleyici teşhis ve bakım hizmetlerini başlatmak için makine öğrenimini daha fazla kullanacağız. AI, önleyici bakıma ek olarak, bir otomobil fabrikasının gövde kaynak prosesi üretim hattı gibi tüm üretim sürecindeki darboğaz sorunlarını çözmek için bazı fikirler de getirebilir. En önemli nokta ise gelecekte insan robot etkileşimi alanında yapay zekanın büyük başarılara imza atacağıdır. Şu anda, üretim ekipmanına dayalı insan-bilgisayar etkileşimi, insanların etkileşim sürecini gerçekleştirmek için talimatlar girmesini gerektiren nispeten geleneksel bir aşamadadır. Yapay zeka teknolojisi, gelecekte insanlar ve akıllı robotlar arasındaki etkileşimi daha doğal hale getirebilir.
Geleceğin robotlarının geliştirme eğilimleri ve uygulama senaryoları
Dış etkenlerin değişmesiyle endüstriyel robotların son 10 yıldaki gelişim hızı hem dünya çapında hem de Çin'de biraz şaşırtıcı. Küresel olarak, endüstriyel robotlar yıllık yüzde 15 ila yüzde 20'lik bir büyüme oranını koruyor. abb'ye göre Çin'de endüstriyel robot pazarının büyüme oranı 2017'de yüzde 50'yi aştı.
Ürün ve teknolojiler açısından endüstriyel robotların yapısı ve uygulama teknolojisi 1970'lerden bu yana pek değişmedi. Çoğu endüstriyel robot, tekrarlayan, basit, sıkıcı ve hatta tehlikeli işleri tamamlamak için kullanılır. Şu anda, endüstriyel robotlar ağırlıklı olarak otomobil, elektronik, yiyecek ve içecek ve diğer endüstriler gibi üretim kapasitesi ve çıktı talebi olan büyük ölçekli üretimde kullanılmaktadır. Otomobil endüstrisinin bariz ölçek etkisi nedeniyle, otomobil endüstrisi her zaman endüstriyel robotlar için en yaygın kullanılan endüstri olmuştur. Geçen yıldan bu yana, Çin pazarındaki talebin artması nedeniyle elektronik endüstrisi, endüstriyel robotların en büyük kullanıcısı haline geldi. Aynı zamanda robotlar, yiyecek-içecek, metal ürünler ve plastik ürünler gibi geleneksel endüstrilerde de kullanılmaktadır.
Uygulama açısından, lojistik ve perakende sektörü, insan kaynaklarına olan yüksek talep ve endüstriyel ölçeğin hızla gelişmesi nedeniyle gelecekte robotların yeni bir uygulama alanı haline gelecektir. Hem depo hem de lojistik sektörünün gerektirdiği tasnif işleri; İster yükleme, ister ikmal veya perakende raf yönetimi olsun, robot uygulama senaryoları için uygundur. Bu nedenle, lojistik ve perakende sektörü bir sonraki gelişen sektör olacak ve aynı zamanda robotların sanayiden hizmet sektörüne penetrasyonunun başlangıcı olacak.
Avrupa'da eskiyen ve artan işçilik maliyetleri nedeniyle robotlara olan talep giderek büyük fabrikalardan küçük ve orta ölçekli fabrikalara ve hatta küçük atölyelere kadar sızmıştır. Küçük ve orta ölçekli işletmeler için üretim, küçük partiler ve çoklu çeşitlerle karakterize edilir ve üretim süreci sürekli değiştirilir. Geleneksel endüstriyel robotların kullanılması çok fazla anahtarlama süresi tüketecektir. Bu nedenle, küçük ve orta ölçekli işletmelerin küçük ve esnek ürünlere ihtiyacı vardır ve robotların kullanım kolaylığı anahtardır.
Bilgisayar endüstrisinin gelişimi ile karşılaştırıldığında, endüstriyel robotlar hala "süper bilgisayarlar" aşamasındadır ve robotlar için "kişisel bilgisayarlar" çağı henüz gelmemiştir. Bilgisayarın icadından yaygınlaşmasına kadar olan tarihine bakıldığında, fiyatın düşürülmesi, hacmin küçültülmesi, uygulamanın çalıştırılmasının kolay olması ve kullanıcı dostu grafik arayüzünün, bilgisayarı binlerce pazara girmesini sağlayan üç önemli faktör olduğu görülmektedir. laboratuvardan haneler. Benzer şekilde, maliyet, insan-makine işbirliği güvenliği ve kullanım kolaylığı, robotların endüstriden diğer alanlara girmesini sınırlayan faktörlerdir. Robotların endüstriden tüketime penetrasyonu sürecinde, insan-bilgisayar etkileşimi, robotların gelişimini kısıtlayan faktörlerden biridir. Endüstride veya diğer senaryolarda, makineler insanlarla nasıl daha iyi etkileşim kurabilir? İnsanlara iş ve üretim sürecinde işi tamamlamaları için nasıl daha iyi yardımcı olunur? Yapay zeka bu sorunları çözme imkanını beraberinde getiriyor. İnsan-bilgisayar etkileşiminin güvenilirliği açısından, teknolojide hala yapılması gereken bir atılım var. Endüstriyel robotlar açısından, fabrikalardaki robotlar artık talimatları tam olarak hatasız yerine getirebilmektedir, çünkü mühendislik tasarımı, kurulumu ve devreye alınması üretim hattında talimatlarla çalıştırılmalıdır. Gelecekteki ideal durum, robotların insanlarla çıraklar gibi daha doğal bir şekilde etkileşime girebilmesi ve insanların rehberliğinde çıraklıktan olgun işçilere dönüşebilmesidir.