Gli impianti di lavorazione meccanica e di assemblaggio di apparecchiature devono affrontare molti punti critici, come guasti e arresti improvvisi delle apparecchiature, inserimento e programmazione caotici degli ordini, ripetute rielaborazioni di lavorazioni scadenti e bassa efficienza della marcatura manuale delle linee.
Tuttavia, il MES tradizionale può solo registrare dati ma non può essere ottimizzato ed è gradualmente diventato un “sistema di visualizzazione”.
Al giorno d’oggi, senza trasformazione su larga scala delle linee di produzione, AI+MES può installare un “cervello intelligente” in officina per gestire l’intero processo, dalla previsione all’ottimizzazione.
Quanto segue è ricco di informazioni pratiche nel settore, che possono essere applicate direttamente per ridurre i costi e migliorare l’efficienza.
1. Differenze fondamentali: l’intelligenza artificiale consente al MES di passare da “registratore” a “comandante”
Il MES tradizionale è responsabile solo della raccolta dei dati di produzione, il che è difficile da risolvere i problemi di produzione reali; mentre AI+MES è una governante intelligente con capacità analitiche, che risolve tre problemi chiave. Il primo è trasformare il passivo in attivo, in grado di prevedere in anticipo guasti delle apparecchiature, carenze di materiali e altre situazioni per evitare arresti improvvisi;
il secondo è convertire l’esperienza in dati, in modo che la pianificazione e i parametri di processo non debbano fare affidamento sull’esperienza di maestri artigiani e la soluzione ottimale sia calcolata dall’intelligenza artificiale; il terzo è passare dalla post-elaborazione al monitoraggio in tempo reale, in grado di identificare difetti di lavorazione ed errori di assemblaggio in pochi secondi, riducendo le rilavorazioni e le perdite di scarti.
2. Quattro scenari di implementazione principali, che soddisfano le rigide esigenze del settore senza deviazioni
Concentrandosi sulle esigenze principali della lavorazione meccanica e dell’assemblaggio di apparecchiature, senza formalismi, ogni scenario può generare rapidamente vantaggi.
1.
Funzionamento e manutenzione intelligenti delle apparecchiature: raccolta in tempo reale di velocità, carico, temperatura e altri dati, l’intelligenza artificiale prevede potenziali guasti attraverso la modellazione ed emette promemoria di manutenzione con 24 ore di anticipo per evitare arresti improvvisi che incidono sugli ordini; allo stesso tempo, calcola automaticamente l’utilizzo delle attrezzature, analizza i motivi di inattività e migliora l’utilizzo della capacità produttiva.
2.
Pianificazione intelligente: collegandosi a informazioni quali ordini, capacità produttiva, materiali, stato delle apparecchiature, ecc., l’intelligenza artificiale calcola la pianificazione ottimale con un clic, supportando una rapida riprogrammazione degli ordini di emergenza; tenendo conto della priorità degli ordini, dei costi di modifica della produzione e del bilanciamento della collaborazione tra più apparecchiature, è più efficiente del 60% rispetto alla pianificazione manuale e migliora notevolmente il tasso di consegna puntuale.
3. Ottimizzazione del processo di lavorazione: per processi come tornitura, fresatura e piallatura, l’intelligenza artificiale analizza la relazione tra parametri storici e precisione di lavorazione e consiglia automaticamente la velocità e la velocità di avanzamento ottimali, che possono ridurre il tasso di pezzi di precisione difettosi del 15%-20%; può anche ottimizzare la sequenza di assemblaggio durante il processo di assemblaggio e ridurre gli errori manuali.
4. Controllo di qualità dell’intero processo: al termine della lavorazione, visione e intelligenza artificiale vengono utilizzati per rilevare immediatamente deviazioni dimensionali e difetti superficiali. Una volta rilevati prodotti non qualificati, la circolazione viene immediatamente interrotta; al termine dell’assemblaggio, l’intelligenza artificiale controlla il modello della parte e le fasi di assemblaggio per evitare assemblaggi errati e installazioni mancanti;
allo stesso tempo, vengono individuate le cause profonde dei difetti e i problemi vengono rapidamente risolti.
Metodo di implementazione in tre e tre passaggi, le piccole e medie imprese possono iniziare facilmente
Non è necessario farlo bene in un solo passaggio, rischi vengono ridotti passo dopo passo e le fabbriche alle prime armi non cadranno in trappole. Innanzitutto, gettare una solida base di dati. Innanzitutto, aprire le interfacce dati di apparecchiature, processi e materiali per garantire che il MES possa raccogliere stabilmente i dati fondamentali, che è il prerequisito per l’analisi dell’intelligenza artificiale.
In secondo luogo, dare priorità ai progressi compiuti in un singolo punto, scegliere lo scenario più urgente da implementare e dare priorità al funzionamento e alla manutenzione delle apparecchiature o al controllo di qualità. I risultati sono rapidi e facili da accettare per i dipendenti. Infine, espandi e aggiorna gradualmente. Dopo aver eseguito un singolo scenario, accumula dati per ottimizzare il modello AI, quindi espandi gli scenari di pianificazione e ottimizzazione dei processi e allo stesso tempo fai un buon lavoro nella formazione e nell’adattamento dei dipendenti.
Quattro.
2 promemoria chiave per garantire che l’implementazione non si ribalti
In primo luogo, deve essere in linea con le caratteristiche del settore. La lavorazione meccanica si concentra sull’ottimizzazione delle apparecchiature e dei processi, mentre l’assemblaggio delle apparecchiature si concentra sulla prevenzione degli errori di processo. La scelta delle soluzioni deve essere accuratamente abbinata per evitare di scegliere prodotti generalizzati; in secondo luogo, la sicurezza dei dati deve essere mantenuta. I processi di produzione e i parametri delle attrezzature sono le risorse principali della fabbrica e per prevenire la fuga di informazioni fondamentali è necessario effettuare la desensibilizzazione dei dati e il controllo delle autorità.
AI+MES non è un concetto irraggiungibile, ma un percorso economicamente vantaggioso per consentire agli impianti di lavorazione meccanica e di assemblaggio di apparecchiature di passare alla produzione intelligente.
Non è necessario aggiornare ciecamente la linea di produzione. Comprendendo i quattro scenari principali e implementandoli costantemente in tre fasi, è possibile utilizzare mezzi intelligenti per migliorare la qualità, ridurre i costi, garantire la consegna e cogliere le opportunità nella concorrenza del settore.
Infine, potresti discutere nell’area commenti, quale fabbrica ti piacerebbe di più utilizzare AI+MES per risolvere il problema dei guasti alle apparecchiature o del caos di pianificazione?
Ciò che è stato più difficile durante il processo di implementazione è stata la raccolta dei dati o l’adattamento dei dipendenti?
Condividi i punti critici reali.
