Еще раз про четвертую промышленную революцию: информация и технология

Картинки по запросу четвертая промышленная революцияСовременные производители постепенно зашли в тупик в непрерывном стремлении обеспечить правильную чистовую обработку заготовок с определенными расходами и за определенное время. Если в ближайшем будущем не появится революционное решение, то придется довольствоваться применением традиционных методов, ориентированных исключительно на увеличение скорости снятия материала, а это повысит производительность в лучшем случае лишь на несколько процентов.

Похожее изображение

Благодаря автоматизации на основе данных Четвертая промышленная революция принесет существенные улучшения производительности, качества и надежности обработки. Новые разработки представляют последний этап длительной эволюции.

Во время Первой производственной революции произошел переход от ручного труда к промышленности: централизованное энергоснабжение фабрик позволило использовать машины для производства. Водяные колеса и паровые двигатели приводили в действие оборудование фабрик с помощью валов и ремней. Затем появился более удобный и эффективный источник питания – электричество.

Первые фабрики занимались штучным производством. Во времена Второй промышленной революции оно превратилось в массовое. Развитие интегрированных систем, таких как автоматизированные конвейеры, способствовало производству больших объемов идентичных деталей. В основу Третьей промышленной революции легло цифровое управление оборудованием, а впоследствии компьютеризированная автоматизация, что позволило повысить точность и универсальность и организовать мелкосерийное производство разнообразных деталей.

Современное производство переживает период Четвертой промышленной революции, которую в Европе называют Индустрией 4.0. Ее суть заключается во внедрении в производственный процесс современных технологий сбора, хранения и коллективного использования информации. Сетевые киберфизические системы анализируют выполняемые операции, собирают и сравнивают данные и направляют информацию на центральный сервер или в облачное хранилище, чтобы сопоставить их с заданными моделями обработки. На основании этих результатов системы регулируют параметры, чтобы оптимизировать процесс обработки.

СИСТЕМЫ РАННЕГО ОБНАРУЖЕНИЯ И КОНТРОЛЯ

Концепция производства, контролируемого на основе данных, существует достаточно давно. В 1980-х инженеры обрабатывающей отрасли работали над созданием адаптивных систем контроля инструмента, предназначенных для определения параметров резания, сравнения данных с заданными стандартами и регулировки параметров обработки с целью стабилизации операций и уменьшения риска нештатных ситуаций.

Системы использовали сенсоры и датчики для измерения параметров обработки: усилий резания, мощности, момента, температуры, шероховатости поверхности и излучения звука. Однако при тогдашнем уровне развития сенсорной техники было сложно обеспечить необходимую скорость и точность, так как памяти и мощности процессоров было недостаточно для обработки большого объема данных в режиме реального времени. Кроме того, развитые технологии сбора и обработки данных были крайне дорогими. Из-за этих несовершенств регулировать параметры в процессе обработки стало практически невозможно, и сложилась двоякая ситуация. Если полученные данные превышали установленный максимум, процесс просто останавливался. Максимальные значения задавались на основе поверхностных знаний в области обработки. Помимо недостаточно эффективной технологии обработки данных, сказывалось отсутствие ключевой концепции — понимания того, что большинство физических факторов процесса обработки (температура, усилия, нагрузки) имеют не статическую, а динамическую природу, а значит, постоянно изменяются.
Рис. 1. Динамика изменения усилий резания

Рис. 1. Динамика изменения усилий резания

Например (см. рисунки 1а и 1б), усилия резания при некоторых операциях могут составлять в среднем 1000 Нм. Почти 50% времени эти усилия выше 1000 Нм, остальное время они ниже. Если значение, при котором происходит останов системы, составляет 1000 Нм, обработка прекращается, поскольку усилия превышают установленное значение. Стоит обратить внимание, что для того, чтобы показать, как быстро изменяются усилия, измерения отображаются на графиках за 8 миллисекунд. В 1980-х годах не могло быть и речи об обработке данных с такой скоростью.

Теперь, почти 40 лет спустя, датчики и компьютерные технологии стали точнее, быстрее и дешевле. Богатый опыт исследований производственного процесса позволяет лучше изучить его ключевые элементы.

ВЗАИМОСВЯЗЬ ЭЛЕМЕНТОВ

Важно понимать роли различных элементов процесса. На операции обработки влияют более 80 измеряемых элементов, которые необходимо собирать, объединять и понимать их взаимосвязь. Если даже один из таких элементов не будет учтен, результат может быть непредсказуем.

После сбора и анализа данных необходимо определить их приоритет в зависимости от того, как каждый из элементов влияет на процесс. В процессе обработки металла участвует несколько компонентов: станок, система CAM, режущий инструмент, зажимное приспособление, крепление и СОЖ, а в условиях Индустрии 4.0 — также датчики и системы получения и передачи данных (рис. 2).
Рис. 2

В основе обработки металла лежит взаимодействие режущего инструмента и заготовки. Однако при традиционном подходе к усовершенствованию процесса обработки режущий инструмент часто рассматривают в последнюю очередь. Планируя обработку, пользователи, как правило, прежде всего выбирают станок, затем оснастку и систему крепления, систему охлаждения и прочее, и только после этого – режущий инструмент. В результате с помощью режущего инструмента приходится компенсировать недостаточно оптимальный выбор других элементов процесса.

Например, если выбранный станок несколько неустойчив, для компенсации этого фактора потребуется режущий инструмент, создающий меньшие усилия резания. Однако такой инструмент может не оправдать ожиданий, если при обработке конкретного материала потребуется обеспечить максимальную производительность. Таким образом, если в этом случае выбирать режущий инструмент в последнюю очередь, будет создана производственная модель, не использующая весь потенциал системы.

К счастью, сегодня многие специалисты по обработке металла понимают, что более рационально действовать от обратного. Производителям следует сначала выбирать режущий инструмент, проанализировав форму, свойства и материал готовой продукции и необходимый уровень качества. Режущий инструмент, выполненный из специального материала и обладающий специальной геометрией, должен обеспечивать максимальную производительность и соответствовать конкретным требованиям. Затем можно выбирать другие элементы процесса, стремясь создать условия, в которых режущий инструмент будет максимально эффективен.

СБАЛАНСИРОВАННЫЙ ПРОЦЕСС

После того, как производитель определит элементы процесса обработки, необходимо сбалансировать их взаимодействие, чтобы обеспечить максимальную производительность при минимальных расходах, а в процессе производства постоянно возникают проблемы, связанные с производительностью и расходами (рис. 3).
Рис. 3

К очевидным факторам обработки относятся производительность инструмента и расходы на него и на обработку. Менее очевидны расходы, обусловленные ненадежностью обработки и связанные с низким качеством деталей или их браком. Кроме того, часто невозможно спрогнозировать время простоя.

Запланированные действия, в том числе программирование и техническая поддержка, не являются частью времени обработки, однако некоторые факторы, например, ошибки оператора, поломка инструментов, повреждение заготовок и сбои системы увеличивают время и расходы на обработку. С режущими инструментами, как и с особенностями материала заготовки и обработки, связан минимальный процент временных затрат. Последствия временных потерь, возникших в связи с работой систем или персонала, гораздо масштабнее.

Индустрия 4.0 основана на сборе цифровых данных, интернет-технологиях и облачных хранилищах, но эти компоненты являются только частью решения. В конце концов, собранные данные необходимо проанализировать и создать физическую модель или матрицу, описывающую процесс.

В киберфизических системах собранные данные сопоставляются с данными матрицы, и система реагирует, корректируя процесс для достижения желаемого результата. Процессом управляет не человек, а компьютер, который анализирует данные и сравнивает их с моделью в режиме реального времени.

Соответственно, модель, находящаяся в облачном хранилище, должна точно описывать элементы процесса. Создание такой модели требует полного понимания операций. К сожалению, процесс обработки трудно описать точно. Например, модель должна распознавать динамические характеристики заготовки, так как изменения твердости материала приводят к возникновению переменных усилий резания. Однако измерять твердость каждой заготовки невозможно. А в некоторых случаях твердость заготовки может быть на 10% выше номинальной, что приводит к увеличению на 10% усилий резания.

СИСТЕМЕ НУЖЕН ЧЕЛОВЕК

Частичным решением этой дилеммы технологического контроля может стать модель, способная обучаться в процессе обработки, чтобы точнее его описывать. Но на данный момент эта технология требует определенной доработки.

Инженер-технолог должен понимать, откуда взялась такая модель и как она устроена, чтобы решить, эффективна ли она для управления процессом резания. Затем, если параметры, выбранные в результате взаимодействия модели с режимами резания, вызывают сомнения, инженер будет знать, на чем основан такой выбор, и сможет решить, можно ли им пренебречь. Киберфизическая система может контролировать процесс обработки, но эту систему контролирует инженер-технолог.

Благодаря многолетнему исследовательскому и практическому опыту компания Seco разработала и внедрила очень точные модели обработки. Эти модели не являются продуктом «под ключ», но дают возможность управлять процессом, ведь залог успеха Четвертой промышленной революции – это идеи, опыт и аналитические способности человека.

Рис. 4


Производственный процесс вышел на новый виток развития

Развитие производственных технологий, осуществлявшееся в последние три столетия, существенно повысило производительность, а в последние годы и способность удовлетворять специальные требования клиентов.

Первыми производителями были ремесленники, наладившие домашнее производство необходимых вещей для своих нужд – одежды, стеклянной и керамической посуды, мебели. Все эти вещи были изготовлены на заказ и являлись единственными в своем роде. Более предприимчивые ремесленники начали делать многочисленные копии для продажи.

Затем они стали объединяться в группы в общих мастерских, например, в кузницах и на стеклоплавильных печах, что многократно увеличило эффективность производства и дало другие преимущества, например, обмен технологиями. Производительность также повысилась с внедрением на фабриках централизованного энергоснабжения (водяное колесо, паровой двигатель, электричество).

Первые фабрики производили детали штучно. Серийное производство началось с появлением конвейера, где каждый рабочий выполнял одну и ту же операцию, пока продукция передавалась с одного этапа производства на другой. Это позволило обеспечить стабильную производительность большого количества идентичной – по тем временам – продукции. Пожалуй, наиболее эффективно концепция конвейера воплотилась в автомобильном производстве, что позволило обрабатывать тысячи идентичных деталей, одновременно и круглосуточно, в течение многих лет.

Расцвет маркетинга нанес серьезный удар по модели массового производства. Сражаясь за внимание клиентов, маркетологи делали акцент на создании продукции, соответствующей требованиям меньших сегментов рынка.

Идеальный пример – производители автомобилей отказались от философии Ford «любой цвет, если это черный», предлагая клиентам более широкий выбор цветов и вариантов. Для удовлетворения индивидуальных требований клиентов производителям нужно было проявлять гибкость и находить способы эффективно переключаться между процессами. Цифровое управление станками с помощью перфокарт, а затем компьютерное управление позволили быстро и безопасно менять процессы и инструменты. В то же время с расширением возможностей систем автоматики сократилось время обработки детали и трудозатраты. В последние десятилетия производственные модули с ЧПУ, способные переключаться для обработки разных деталей после нажатия пары кнопок, почти заменили надежную, но менее гибкую конвейерную модель.

Тенденции маркетинга, ориентированного на потребителя, четко иллюстрируют преимущества универсальной производственной модели с компьютерным управлением. Просто перепрограммировав элементы производственной линии, производители могут существенно расширить бренд. Тенденция к индивидуализации не ограничивается производством. Например, крупные дистрибьюторы открывают небольшие и специализированные отделы с учетом предпочтений конкретных клиентов.

Индивидуализация производства вскоре станет новым стандартом. Согласно концепции Индустрии 4.0, облачные модели могут также использовать информацию о тенденциях рынка для управления производством различных видов продукции, автоматизацией и номенклатурой. По аналогии с системами обработки на основе облачных технологий маркетологам нужно пересмотреть маркетинговый принцип производства и убедиться, что работа систем эффективна.

Современная технология послойного синтеза позволяет производить детали с учетом индивидуальных требований клиента в домашних условиях. Таким образом, эволюция совершила полный виток, и благодаря цифровому принципу производства мы можем изготавливать штучные детали без участия предприятий — как и ремесленники несколько столетий назад, только гораздо точнее, быстрее и качественнее.


Справка

Seco (Швеция) – один из ведущих мировых разработчиков и производителей инструментальных решений для фрезерования, токарной обработки, обработки отверстий и нарезания резьбы. Компания, штаб-квартира которой находится в г. Фагерста, представлена более чем в 75 странах. Уже более 80 лет SECO тесно сотрудничает с производителями во всех отраслях промышленности и разрабатывает инструменты, технологии и услуги, позволяющие обеспечить максимальную производительность и прибыльность производства.

Авторы: Патрик ДЕ ВОС (Patrick de Vos), управляющий по корпоративному техническому обучению компании Seco Tools

Источник: http://www.umpro.ru/

Похожее изображение