Паметна производња представља савремени приступ производњe који користи напредне дигиталне технологије, умрежене системе, обраду великих података и аутоматизацију ради побољшања ефикасности, флексибилности и квалитета производних процеса. Заснива се на концепту компјутерски интегрисане производње, великој адаптабилности производних система, динамичким променама у дизајну производа и дигиталним компетенцијама радне снаге. У оквиру паметне производње развија се и концепт паметне фабрике, која обухвата интероперабилне системе, мултискално моделирање и симулацију, интелигентну аутоматизацију, напредну сајбер-безбедност и мрежу сензора који омогућавају континуирано праћење производње.

Према широј дефиницији, паметна производња обухвата више технолошких области: обраду великих података, напредну роботику, индустријску умреженост уређаја и сервиса, аутономне логистичке системе, као и адитивне производне технологије.

Обрада великих података У паметној производњи аналитика великих података користи се за оптимизацију сложених производних процеса, предвиђање потражње, унапређење управљања залихама и побољшање ланца снабдевања. Обрада великих података обухвата анализу великих количина података који настају у реалном времену из различитих извора: производних машина, сензора, робота, логистичких система и потрошачке употребе производа.

Концепт се заснива на тзв. „три В“ карактеристикама великих података:

брзина (енгл. velocity) - учесталост и брзина прикупљања података; разноврсност (енгл. variety) - различити типови података; обим (енгл. volume) - количина података која се анализира;

Ова аналитика омогућава произвођачима да предвиде потребе тржишта, брже прилагоде дизајн и побољшају перформансе производних система.

Аутономија ланца снабдевања Аутономија ланца снабдевања је нови концепт у оквиру паметне производње који се односи на развој система способних да самостално управљају логистичким процесима уз минималну потребу за људском интервенцијом. Аутономни ланци снабдевања укључују аутоматизовано праћење залиха, самостално доношење одлука о набавци, предвиђање поремећаја у логистици, повезивање са системима за управљање наруџбинама и оптимизацију токова материјала и транспорта.

Уз примену великих података и машинског учења, ови системи могу да управљају комплетним логистичким процесима у реалном времену.

Напредна роботика Напредни индустријски роботи, познати и као „паметне машине“, раде аутономно и могу директно да комуницирају са производним системима. У појединим производним окружењима сарађују са људима на задацима ко-склапања. Захваљујући сензорима и могућности разликовања различитих конфигурација производа, ови роботи могу да решавају проблеме и доносе одлуке независно од људи.

Поседују вештачку интелигенцију која им омогућава да уче из искуства и да обављају задатке који премашују почетно програмирање. Такође се могу реконфигурисати и прилагодити новим процесима, што омогућава брже реаговање на промене у дизајну и иновације — предност у односу на традиционалне производне системе.

Једно од важних питања јесте безбедност радника који раде у близини роботизованих система. Традиционално су роботи били физички одвојени од људи ради безбедности, али развој когнитивних способности робота омогућио је појаву „кобота“ — колаборативних робота који раде раме уз раме са људима.

3Д штампање 3Д штампање је у почетку било најзаступљеније у брзом прототиписању, дизајну и малосеријској производњи. Побољшања у брзини, материјалима и квалитету израде омогућила су његову ширу примену, укључујући и производњу готових делова и производа. Технологија је све присутнија у аутомобилској, индустријској и медицинској области, а посебно се истакла током пандемије COVID-19 када је коришћена за брзу израду неопходне опреме.

3Д штампање омогућава брже и прецизније прототиписање, што смањује трошкове и скраћује време развоја. Уз то, има потенцијал да значајно трансформише ланце снабдевања омогућавајући локализовану и флексибилну производњу. Ипак, широј примени могу да стоје на путу потреба за променом начина размишљања и чињеница да ће део радне снаге морати да усвоји нове вештине неопходне за рад са овом технологијом.

Уклањање неефикасности и ризика у радном окружењу Паметна производња се користи и за откривање неефикасности у радном процесу и унапређење безбедности запослених. Оптимизација ефикасности заснива се на анализи података и аутоматизованом учењу система, што омогућава праћење рада у реалном времену. На пример, оператери могу имати приступне картице са уграђеним Wi-Fi или Bluetooth модулима које се повезују са машинама и cloud платформама, чиме се тачно утврђује који радник управља којом машином у датом тренутку. На овај начин се постављају мерљиви производни циљеви и идентификују кашњења, кварови или неправилности у процесу.

Аутоматизација уопштено смањује број грешака које потичу од људског фактора, док развијени системи вештачке интелигенције додатно унапређују процесе елиминацијом ограничења старијих технологија. Како роботи преузимају већи део физички захтевних послова, радници су мање изложени ризичним ситуацијама и ређе се налазе у опасним производним зонама.

Утицај Индустрије 4.0 Индустрија 4.0 представља иницијативу у оквиру високотехнолошке стратегије немачке владе, чији је циљ дигитализација и унапређење традиционалних индустријских сектора, пре свега производње. Основна идеја је развој „паметне фабрике“ (Smart Factory), односно производног система који је прилагодљив, енергетски и материјално ефикасан, ергономски оптимизован и снажно повезан са купцима, добављачима и пословним партнерима. Технолошку основу Индустрије 4.0 чине сајбер-физички системи и Интернет ствари.

У концепту интелигентне производње посебан значај има коришћење бежичних комуникација у процесу склапања производа, као и могућност даљинске интеракције са машинама и готовим производима. Савремени, распоређени сензори прикупљају податке дуж целог ланца снабдевања и током читавог животног циклуса производа, док напредне аналитичке технике омогућавају обраду великих количина података ради праћења, контроле и оптимизације свих производних фаза.

Европске иницијативе као што су „Factories of the Future“ и немачка „Industrie 4.0“ истичу главне правце развоја, међу којима су напредни производни процеси и брзо прототиписање, који омогућавају персонализовану производњу без знатног повећања трошкова. Виртуелне фабричке платформе омогућавају симулацију и тестирање у свим фазама животног циклуса производа, што скраћује време дизајна и развоја нових технологија.

Напредна интеракција човека и машине, уз коришћење технологија као што су проширена стварност, доприноси већој безбедности у производним погонима и смањењу физичког оптерећења радника. Машинско учење омогућава да се производни процеси оптимизују, скрати време израде и смањи потрошња енергије. Истовремено, сајбер-физички системи и комуникација између машина омогућавају прикупљање и размену података у реалном времену, чиме се значајно смањују застоји и побољшава предиктивно одржавање.

Референце

Категорија:Производња Категорија:Аутоматизација Категорија:Начини производње