במשך זמן רב, ענף הייצור נשען על לוחות זמנים קבועים ובקרה ידנית. התאמות מלאי מבוצעות לרוב רק לאחר שנוצר מחסור. תחזוקת המכונה מטופלת לרוב רק לאחר שמתרחשת תקלה.
קביעת יעדי הייצור מבוססת לרוב על הנחות שונות ולא על נתונים תפעוליים אמיתיים. כיום, המודל הזה עובר שינוי מהיר.
בינה מלאכותית (AI), טכנולוגיית חיבור לאינטרנט של הדברים (IoT) וטכנולוגיית רובוטיקה מניעה יחד את תעשיית הייצור לעבר מודל חזוי יותר.
כיום, התכנון של מתקני הייצור יכול לזהות תנאים לא יעילים לפני שהם משפיעים על התפוקה. מגמה זו מסייעת ליצרנים לשפר את היעילות, למזער עיכובים ולהשיג ייצור יציב יותר בסביבת שוק הפכפכה.
מערכות מקושרות מחליפות מכונות וציוד מבודדים
ההבדל העיקרי בין מערכות אוטומציה מסורתיות לבין סביבת הייצור של היום טמון ב"קישוריות". במפעלים מסורתיים מקובל מאוד שמכונות וציוד פועלים באופן עצמאי. באותה תקופה עבודת איסוף הנתונים הייתה מוגבלת מאוד והמחלקות השונות פעלו במנותק זו מזו.
כיום, תשתית האינטרנט של הדברים (IoT) מקשרת ציוד ייצור, מערכות אחסנה, חיישנים שונים ופלטפורמות ניטור, ויצרה רשת תפעולית מאוחדת. כל פעולת פעולה תיצור נתוני מידע מתאימים. אינדיקטורים מרכזיים כגון שינויי טמפרטורה, רטט ציוד, משך מחזור הייצור וצריכת החומר ניתנים למעקב בזמן אמת.
יכולת "ויזואליזציה" גבוהה זו מאפשרת למנהלי מפעלים לזהות בצורה מדויקת יותר את הגורמים האמיתיים מאחורי צווארי בקבוק תפעוליים. לדוגמה, אפילו כמה שניות של פיגור כאשר זרוע רובוטית מבצעת מחזור עבודה נראה חסר משמעות במבט מבודד.
עם זאת, ברגע שההשפעה של עיכובים קלים כאלה מוגדלת לכל קו הייצור, לא ניתן להתעלם מההשלכות המצטברות. באמצעות מערכת מקושרת, ארגונים יכולים לזהות ולתקן במהירות את הליקויים הפוטנציאליים הללו.
בינה מלאכותית (AI) מעצבת מחדש את מודל קבלת ההחלטות-המבצעיות
בינה מלאכותית עוברת התפתחות מטכנולוגיה שעדיין נמצאת בשלב המחקר והפיתוח לכלי מעשי המוטבע עמוק בתוך מערכות ייצור. בהשוואה לשיטות ניתוח מסורתיות, בינה מלאכותית יכולה לנתח עשרות אלפי משתני ייצור ביעילות גבוהה במיוחד ולהעלות במהירות הצעות מתאימות. נכון לעכשיו, מתקני ייצור רבים הציגו תוכנת בינה מלאכותית כדי לסייע במשימות הבאות:
תזמון תחזוקה חזוי
תחזית ביקוש למלאי
ניטור אבטחת איכות
ניתוח צריכת אנרגיה
אופטימיזציה של זרימת עבודה
בתעשיית השבבים המותאמים אישית, שבה דרישות דיוק הייצור הן מחמירות ביותר, השינוי הטכנולוגי הזה חיוני במיוחד להבטחת אמינות המוצרים והרווחיות של ארגונים.
אפילו הסטייה הקלה ביותר או חוסר עקביות בתהליך הייצור עלולה להוביל להפסדים כלכליים אדירים. מסיבה זו, היישום של מערכות חכמות הוא יקר במיוחד.
טכנולוגיית הרובוט חורגת מעבר לעבודה פשוטה שחוזרת על עצמה
רובוטים תעשייתיים הוגבלו פעם בביצוע פעולות חוזרות בלבד. מערכות רובוט מודרניות, לעומת זאת, נועדו להיות גמישות יותר וניתנות להתאמה, ובעלות יכולת לתקשר ולשתף פעולה עם מפעילים אנושיים.
באותם תהליכי ייצור הדורשים התאמה ושינוי מתמידים, רובוטים שיתופיים החלו כעת לקחת על עצמם תחומי אחריות שונים כגון אריזה, בדיקה, הרכבה וטיפול בחומרים.
תפיסת העיצוב של ידיים ביוניות סיפקה השראה גם לכמה ארגונים בתחום הטכנולוגיה בסיוע אנושי{{0}, במיוחד באותם תרחישי יישומים שיש להם דרישות גבוהות במיוחד לתפעול מדויק ובטיחות ארגונומית.
ייצור חכם עדיין לא יכול להסתדר בלי תמיכה של תשתית פיזית
למרות שאנשים מתלהבים מתוכנת בינה מלאכותית ומהדור החדש של רובוטים, התשתית הפיזית נותרה צורך ראשוני והכרחי.
בסביבת ייצור אוטומטית, אביזרי כלי עבודה חזקים ועמידים, מערכת תחזוקה מלאה וחומרה תעשייתית- באיכות גבוהה עדיין ממלאים תפקיד מכריע בתמיכה בדרישות הייצור.
אפילו במתקני מפעל אוטומטיים מאוד, עבודות תחזוקה של ציוד כבד ומשימות הרכבה של מכונות תעשייתיות גדולות עדיין דורשות סיוע של כלים מיוחדים כגון "שרוולי פגיעה-עמוקים במיוחד".
בתעשיות ייצור מסוימות, טכנאים עדיין צריכים להשתמש ב"שרוול הפגיעה האולטרה-עמוק" הזה בעת שיפוץ ציוד הכולל יישומי מומנט- גבוהים. מפעלי העתיד עשויים להגיע לדיגיטליזציה מלאה, אך פעולתם עדיין אינה יכולה להסתדר ללא בסיס מכני איתן ואמין כתמיכה.
מַסְקָנָה
השילוב של בינה מלאכותית, טכנולוגיית חיבור לאינטרנט של הדברים (iot) וטכנולוגיית רובוטיקה לא אומר שמפעלים יכולים להשיג באופן אוטומטי פעולה אוטונומית מלאה.
ליתר דיוק, שילוב זה דוחף בהדרגה את תעשיית הייצור לעבר מודל עסקי משולב יותר, מונע-נתונים ועמיד. הליבה של מודל חדש זה טמונה בהבטחה שניתן לקבל החלטות נבונות על סמך מידע מספיק בכל שלב של ייצור ותפעול.
