Jak rewolucja cyfrowa zmienia przemysł chemiczny?

• Strona główna
• Artykuły
• Jak rewolucja cyfrowa zmienia przemysł chemiczny?

2024-05-27

W tekście przedstawiamy 10 subiektywnie wybranych i dowolnie uporządkowanych osiągnięć, które do codziennej praktyki przemysłowej w sektorze chemicznym wnosi sztuczna inteligencja i cyfryzacja.

1. Poprawa jakości produkcji

Dzięki sztucznej inteligencji kamery zainstalowane na liniach produkcyjnych uczą się rozpoznawać wady produkcyjne powstających w fabrykach wyrobów, co oznacza, że sztuczna inteligencja promuje jakość. Odbywa się to poprzez łączenie optyki i metod głębokiego uczenia się oraz wdrażanie tego typu rozwiązań na liniach produkcyjnych. Sztuczna inteligencja współpracuje z systemem kamer, który uczy się rozpoznawać usterki. Dzięki automatyzacji kontroli jakości operatorzy mogą poświęcić się innym, bardziej wartościowym zadaniom, co poprawia ergonomię stanowiska pracy.

Nowoczesne oprogramowanie produkcyjne, wykorzystujące przemysłową sztuczną inteligencję po to, aby pokazać ukryte przyczyny wieloletnich produkcyjnych strat, z którymi codziennie musieli zmagać się producenci, to już zatem powszechność. Wyspecjalizowane algorytmy uczenia maszynowego są tutaj odpowiednio wyszkolone, aby dokładnie zrozumieć każdy indywidualny proces produkcyjny. Algorytm jest szkolony, aby rozpoznawać trendy i wzorce danych. Pozwala to na tworzenie zautomatyzowanych zleceń i alertów powiadamiających przed czasem o nadchodzącym problemie w odniesieniu do jakości wytwarzanego detalu.

2. Konserwacja predykcyjna

Narzędzia przewidujące prawdopodobieństwo awarii w zakładach produkcyjnych zmieniły sposób ich funkcjonowania. Cyfryzacja pozwala optymalizować programy nadzoru, które gwarantują integralność obiektów przemysłowych. Systemy konserwacji predykcyjnej wdrażane w fabrykach chemicznych dostarczają znacznych korzyści w zakresie dostępności i niezawodności obiektów poprzez wykrywanie ryzyka awarii i zużycia części. Informacje zwrotne od inżynierów technologii procesowych i inżynierów utrzymania ruchu w zakładach wykorzystywane są więc do całościowego ulepszania systemu.

Technologia Predictive Maintenance stanowi jedną z fundamentalnych części Przemysłu 4.0, którego głównym założeniem jest wdrażanie strategii umożliwiającej najbardziej optymalne wykorzystanie maszyn i urządzeń w firmie i eliminowanie tym samym negatywnych skutków awarii w postaci przestojów, a także usprawnienie prac utrzymujących ruch poprzez przeprowadzanie regularnych badań stanu technicznego maszyn.

Wprowadzenie profilaktycznych działań, których celem jest ocena stanu technicznego urządzeń pozwala osiągnąć doskonałe wyniki związane z predykcyjnym utrzymaniem ruchu. Dzięki działaniom przewidującym możliwe jest również wyciągnięcie wniosków, na podstawie których można podejmować dalsze decyzje związane z czyszczeniem maszyn, ich serwisowaniem, regeneracją części eksploatacyjnych i ich wymianą.

3. Umiejętność czytania nieograniczonej ilości zgromadzonych danych

Analityka produkcji to kluczowy aspekt Przemysłu 4.0, który odnosi się do wykorzystania systemów operacyjnych i danych maszynowych w celu usprawnienia funkcji firmy produkcyjnej. Dostępne są już zaawansowane narzędzia analityczne, które za pomocą kilku kliknięć interpretują miliony informacji generowanych przez lata przez jednostki produkcyjne. Przetwarzanie i analiza danych stanowi bowiem sedno transformacji cyfrowej. Od dawna już zabiegano o to, by umożliwić pracownikom produkcyjnym wykorzystanie danych generowanych przez urządzenia przemysłowe, ale bez sięgnięcia po cyfrowe narzędzia było to często niemożliwe, a rozproszone dane nie przedstawiały większej wartości.

Teraz coraz to nowsze rozwiązania cyfrowe pozwalają przetwarzać i analizować te dane bez konieczności posiadania specjalnych umiejętności programistycznych. Oczekuje się, że będzie to miało znaczący wpływ na sposób, w jaki zarządza się fabrykami i procesami wytwórczymi. Dane te mogą zwiększyć produktywność i wydajność, zapewnić jakość produktu, zoptymalizować proces decyzyjny i obniżyć koszty.

Połączone gromadzenie danych w czasie rzeczywistym rewolucjonizuje zatem przemysł produkcyjny, ograniczając błędy ludzkie i umożliwiając szybsze podejmowanie decyzji i zmianę procesów. Na zglobalizowanym, konkurencyjnym rynku wykorzystanie tej technologii oznacza zwykle różnicę między sukcesem a jego brakiem.

Dzięki lepszemu wglądowi w krytyczne wskaźniki firmy mogą łatwiej realizować swoje unikalne cele biznesowe.

Dzięki zaawansowanym narzędziom analitycznym można szybko zidentyfikować możliwości obniżenia kosztów w organizacji. Inteligencja roju (powszechna forma IoT) wynika z udostępniania danych przez różne, niepołączone urządzenia. Zwykle taki system jest integrowany z fabrykami, aby pomóc w planowaniu produkcji, ograniczaniu wąskich gardeł i zwiększaniu wydajności. Dane mogą również odkryć nowe obszary przygotowane do automatyzacji. Wdrożenie automatyzacji może natomiast zmniejszyć ilość odpadów i poprawić produktywność, co z kolei prowadzi do kolejnych oszczędności kosztów. Na dłuższą metę wgląd w dane w czasie rzeczywistym zapewnia pełny wgląd w procesy produkcyjne, ujawniając kluczowe obszary oszczędności, których wcześniej można było nie być świadomym.

4. Inteligentna odzież

Inteligentna odzież robocza oznacza, że pracownicy mogą pracować bezpieczniej na bardziej ergonomicznych stanowiskach pracy. Jednocześnie też inteligentne środki ochrony osobistej mogą przekazywać informacje, które wpływają na poprawę procesu produkcyjnego, dzięki połączeniu z Internetem i innymi urządzeniami, takimi jak oprogramowanie lub tablety, w celu dostarczania informacji dotyczących bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym.

Środki ochrony indywidualnej nie tylko zatem minimalizują narażenie na zagrożenia po stronie personelu, ale także zbierają dane, wysyłają powiadomienia i automatycznie dostosowują się do warunków wewnętrznych i zewnętrznych. Inteligentne urządzenia komunikacyjne, takie jak kaski, nauszniki i maski na twarz mogą ułatwić komunikację w głośnym lub słabo widocznym otoczeniu. Inteligentne elementy chłodzące i grzewcze mogą reagować na temperaturę ciała i temperaturę zewnętrzną, zapewniając użytkownikowi bezpieczeństwo. Aktywne środki ochrony indywidualnej, takie jak inteligentne blokowanie/oznaczanie i laserowe urządzenia mogą zapobiegać urazom związanym ze sprzętem. Odzież emitująca światło, taka jak kamizelki odblaskowe, może zapewnić dobrą widoczność. Czujniki środowiskowe wbudowane w odzież mogą monitorować gaz, substancje chemiczne, ciepło, dźwięk, promieniowanie UV, uderzenia itp. i ostrzegać, jeśli pracownik znalazł się w strefie zagrożenia.

Większość inteligentnych środków ochrony indywidualnej łączy się z innymi urządzeniami za pośrednictwem Bluetooth.

Dzięki temu połączeniu odzież może wysyłać powiadomienia w czasie rzeczywistym i gromadzić dane.

5. Zintegrowane modelowanie zakładów przemysłowych

Korzystając z symulatorów 4D, operatorzy mogą poznać wirtualne zakłady, aby ulepszyć ich projekt i to jeszcze przed wybudowaniem. Pomysł polega na modelowaniu przyszłych zakładów produkcyjnych, które są projektowane w całości w formie cyfrowej 3D. Efektem tego jest znaczna oszczędność czasu w fazie budowy, mniej błędów projektowych, niższe koszty, większa wydajność na początku produkcji, lepsze przewidywanie prac konserwacyjnych, lepsze wyszkolenie personelu.

Zintegrowane modelowanie zakładów przemysłowych łączy modelowanie informacji o budynku z cyfrowym planowaniem zakładów przemysłowych, tworząc cyfrową reprezentację obiektów i sprzętu produkcyjnego.

Cyfryzacja umożliwia zatem producentom wprowadzenie ich zakładów w nową erę integracji infrastruktury fabryk, informacji o budynku i danych z systemu produkcyjnego. Dzięki temu mogą współpracować przy mniejszym ryzyku i ograniczonej liczbie przeróbek, zapewnić wszystkim dostęp do aktualnych danych w czasie rzeczywistym, a w końcu podejmować świadome decyzje w całym cyklu życia fabryki.

6. Symulacja działań produkcyjnych

Symulacja produkcji to wykorzystanie modelowania komputerowego do wirtualnego testowania metod i procedur produkcyjnych, w tym procesów takich, jak produkcja, montaż, inwentaryzacja i transport. To znacznie skraca czas i koszty, jakie poniosłoby fizyczne testowanie systemu produkcyjnego.

Oprogramowanie symulacyjne może służyć do przewidywania wydajności planowanego systemu produkcyjnego i porównywania rozwiązań wszelkich problemów wykrytych w projekcie systemu. To sprawia, że symulacja produkcji jest niezwykle konkurencyjną możliwością, umożliwiającą producentom sprawdzenie szeregu scenariuszy przed zakupem oprzyrządowania, zarezerwowaniem mocy produkcyjnych lub koordynacją innych kosztownych zasobów produkcyjnych.

Używając oprogramowania symulacyjnego do dokładnego określenia potrzeb, producent może uniknąć problemów podczas produkcji, jednocześnie ograniczając ilość odpadów. Symulację można wykorzystać do badania szeregu tematów, w tym zarządzania łańcuchem dostaw, zarządzania zapasami, zarządzania projektami i alokacji zasobów.

CAŁA TREŚĆ DOSTĘPNA W "Chemia i Biznes" nr 1/2024

"Chemia i Biznes” to dwumiesięcznik biznesowo-gospodarczy, stworzony z myślą o firmach poszukujących rzetelnej, aktualnej i profesjonalnie przygotowanej informacji na temat rynku chemicznego i sektorów powiązanych.

cyfryzacjatechnologieBHPprzemysł chemiczny