Valmistus siirtyy yksittäisistä koneista ja manuaalisesta tiedonkeruusta kohti yhdistettyä dataa-ohjatut tuotantojärjestelmät. Tämä muutos liittyy yleisesti Teollisuus 4.0,neljäs teollinen vallankumous, jossa koneet, anturit, ohjelmistot ja ihmiset kommunikoivat digitaalisten verkkojen kautta.

CNC-työstössä Teollisuus 4.0 ei tarkoita vain perinteisten koneiden korvaamista uudemmilla laitteilla. Kyse on koko valmistusprosessin yhdistämisestä, jotta tuotantotietoja voidaan kerätä, analysoida ja käyttää parempien päätösten tekemiseen. Yhdistetyt CNC-koneet, teollinen esineiden internet (IIoT) laitteita, pilvialustoja, todellisia-ajan seuranta ja automaattinen data-analyysi ovat yhä tärkeämpiä osanykyaikaista tarkkuusvalmistusta.

Teollisuus 4.0 viittaa digitaalisten teknologioiden yhdistämiseen fyysisiin valmistusprosesseihin. Perinteiset tehtaat toimivat usein erillisten järjestelmien kautta: CNC-koneet tuottavat osia, käyttäjät kirjaavat tuotantotiedot, laatuosastot tarkastavat tuotteet ja johtajat tarkastelevat tuotantotiedot jälkeenpäin.

Teollisuus 4.0 -ympäristössänämä prosessit voidaan yhdistää.

Koneet voivat viestiä toimintatilastaan, anturit voivat kerätä tuotantotietoja, ohjelmistot voivat seurata laitteiden suorituskykyä ja pilvi tai reuna-tietokonejärjestelmät voivat käsitellä tietoa lähes reaaliajassa. Tämä luo yhdistetyn valmistusekosysteemin, jossa tuotantotieto voi liikkua koneiden, ohjelmistojärjestelmien ja ihmisten välillä.

CNC-työstössä tämä tarkoittaa, että tietoja, kuten koneen käyttöastetta, karan tilaa, lämpötilaa, tärinää, työkalun kuntoa, sykliaikaa ja tuotannon edistymistä, voidaan mahdollisesti seurata digitaalisesti sen sijaan, että luottaisimme kokonaan manuaalisiin tallenteisiin.

The Esineiden Internet (IoT) tarjoaa yhden älykkään valmistuksen avainteknologioista. CNC-tehtaalla anturit ja viestintäjärjestelmät voivat kerätä tietoa koneista ja siirtääne valvonta- tai analytiikkaalustoille.

Anturit voivat valvoa esimerkiksi:

· Karan lämpötila ja tärinä

· Moottorin virta

· Koneen toimintatila

· Jäähdytysnesteen olosuhteet

· Työkalujen kuluminen

· Pyöräilyaika

· Energiankulutus

· Koneen hälytykset ja viat

Nämä tiedot voidaan sitten siirtää teollisuusverkon kautta paikallisiin tietokoneisiin, reunalaitteisiin tai pilvialustoille analysoitavaksi. Tutkimus IIoT:stä-perustuva koneistusseuranta on tutkinut anturidatan käyttöä prosessin vaihteluiden ja mahdollisten vikojen tunnistamiseen, kun taas pilvijärjestelmät voivat tukea lisäanalyysiä ja päätöksentekoa.-tekeminen.

Tärkeä muutos on, että konetta ei enää käsitellä erillisenä tuotantoyksikkönä. Siitä tulee osa suurempaa tietojärjestelmää.

Yksi Teollisuus 4.0:n käytännöllisimmistä sovelluksista on todellinen-ajan tuotannon seuranta.

Perinteisessä konepajassa tuotantopäällikön on ehkä tarkastettava koneet fyysisesti tai kysyttävä käyttäjiltä tuotannon edistymisestä. Tämä voi vaikeuttaa tarkan kuvan saamista tehtaasta tietyllä hetkellä.

Yhdistetyt koneet voivat tarjota erilaisen lähestymistavan. Digitaalinen kojelauta voi mahdollisestinäyttää, mitkä koneet ovat käynnissä, mitkä ovat tyhjäkäynnillä, mitkä ovat pysähtyneet hälytyksen vuoksi ja miten tuotanto etenee.

Tämänäkyvyys voi auttaa valmistajia tunnistamaan ongelmat aikaisemmin. Jos esimerkiksi kone pysähtyy odottamatta, järjestelmä voi tallentaa tapahtuman ja saattaa tiedot tuotantohenkilöstön saataville. Tutkimus IoT:stä-perustuva älykäs koneen valvontajärjestelmä havaitsi, että se on totta-aikakoneen tiedot voivat tukea tuotannon suunnittelua, aikataulutusta, koneiden käyttöä ja resurssien hallintaa.

Todellinen-ajan seuranta ei poista seisokkeja, mutta se voi helpottaa seisokkien syiden ja ajoituksen tunnistamista.

Koneiden ylläpito on toinen tärkeä alue, jolla IoT voi tarjota lisäarvoa.

Perinteinen huolto perustuu usein kiinteisiin aikatauluihin tai reaktiivisiin korjauksiin. Kone voidaan huoltaa tietyn käyttötuntimäärän jälkeen tai huolto voi tapahtua vasta vian ilmetessä.

Yhdistetyn valvonnan ansiosta huoltoa voidaan yhä enemmän tukea varsinaisella koneella-kuntotiedot.

CNC-laitteissa epänormaali tärinä, lämpötilan muutokset, moottorin virta tai muut toimintasignaalit voivat viitata ongelmien kehittymiseen. Kunnäitä signaaleja kerätään jatkuvasti, analyyttiset järjestelmät voivat auttaa tunnistamaan epätavallisia kuvioita ja mahdollisesti antamaan varhaisia ​​varoituksia.

IoT:n tutkimus-perustuva CNC-kunnonvalvonta on tutkinut useiden antureiden käyttöä ennakoivaan ylläpitoon, kun taas uusimmat tutkimukset tutkivat pilvi- ja reunalaskentaa CNC-kunnonvalvontaan ja -työkaluihin.-kulumisanalyysi.

Tavoitteena ei ole vain kerätä lisää tietoa. Todellinen arvo syntyy siitä, että tiedot muunnetaan hyödylliseksi tiedoksi huolto- ja tuotantopäätöksiä varten.

Pilviteknologia tarjoaa toisen tärkeän älykkään tuotannon kerroksen.

Sen sijaan, että tuotantotiedot säilyisivät vain yksittäisissä koneissa tai paikallisissa tietokoneissa, valmistajat voivat käyttää yhdistettyjä alustoja tietojen tallentamiseen ja analysoimiseen eri tuotantoresursseista.

Tämä voi olla erityisen hyödyllistä yrityksille, jotka käyttävät useita koneita, tuotantolinjoja tai tuotantopaikkoja. Tuotantotiedot voidaan yhdistää yhteiseen järjestelmään, jolloin johtajat ja insinöörit voivat tarkastella tuotannon suorituskykyä ilman, että he ovat fyysisesti jokaisen koneen vieressä.

Pilvituotantoa on tutkittu myös tapana tarjota tuotantoresursseja ja palveluita yhdistettyjen digitaalisten järjestelmien kautta, tukemalla joustavammin ja edelleen-kysyntää tuotantomalleja.

Pilvijärjestelmät eivät kuitenkaan aina ole ainoa vastaus. Nykyaikaiset arkkitehtuurit yhdistyvät yhä enemmän reunalaskenta ja pilvilaskenta. Aika-arkaluonteisia tietoja voidaan käsitellä koneen lähellä, kun taas suurempia tietojoukkoja ja pidempään-termianalyysi voidaan hoitaa pilvialustojen kautta. Tämä lähestymistapa voi vähentää viestintäviiveitä samalla, kun säilytetään keskitetyt tietojen analysointiominaisuudet.

Älykäs valmistus ylittää yksittäisten koneiden valvontaa.

Edistyneempi Industry 4.0 -järjestelmä voi yhdistää tuotannon työnkulun eri vaiheita, mukaan lukien:

CAD/CAM → Tuotannon suunnittelu → CNC-työstö → Laaduntarkastus → Tiedonhallinta → Toimitus

Tuotantotiedot voidaan yhdistää esimerkiksi työtilauksiin, koneistusohjelmiin, tarkastustuloksiin ja tuotantotietueisiin. Tämä parantaa koko valmistusprosessin jäljitettävyyttä.

Tarkkuus-CNC-työstössä tämä on erityisen tärkeää, koska tuotteen laatu riippuu useista tekijöistä pelkän koneistuksen sijaan. Materiaalin valinta, työkalut, koneistusparametrit, koneen kunto, tarkastus ja prosessin ohjaus voivat kaikki vaikuttaa lopputulokseen.

Yhdistetty digitaalinen järjestelmä voi helpottaa tuotantotietojen yhdistämistä tiettyihin osiin, koneisiin, eriin ja tarkastustuloksiin.

Teollisuus 4.0:n ja IoT-integraation mahdolliset edut voidaan ryhmitellä useille alueille.

1. Vähemmän suunnittelemattomia seisokkeja

Jatkuva valvonta voi auttaa tunnistamaan koneen ongelmat aikaisemmin ja antamaan parempaa tietoa seisokkitapahtumista.

2. Korkeampi koneen käyttöaste

Tuotantotiedot voivat paljastaa, kuinka paljon aikaa koneet käyttävät koneistamiseen, odottamiseen, asennukseen tai käyttämättömänä olemiseen. Nämä tiedot voivat auttaa valmistajia tunnistamaan mahdollisuuksia parantaa käyttöä.

3. Parempi tuotannonnäkyvyys

Esimiehet ja insinöörit voivat saada tuotantotiedotnopeammin sen sijaan, että he olisivat riippuvaisia kokonaan manuaalisesta raportoinnista.

4. Parannettu laadunvalvonta

Anturitiedot ja prosessitiedot voivat tukea kunnon seurantaa ja auttaa tunnistamaan prosessimuutoksia, jotka voivat vaikuttaa tuotteen laatuun.

5. Tiedot-Perustuva päätöksenteko

Historialliset tuotantotiedot voivat auttaa valmistajia ymmärtämään toistuvia ongelmia, vertailla prosesseja ja tekemään päätöksiä mitattavissa olevien tietojen perusteella oletusten sijaan.

Mahdollisuuksistaan huolimatta älykäs valmistus ei tarkoita vain jokaisen koneen yhdistämistä Internetiin.

Yksi haaste on laitteiden yhteensopivuus. Monilla tehtailla on käytössä eri valmistajien ja eri sukupolvien koneita. Vanhemmissa CNC-koneissa ei välttämättä ole uudempien laitteiden viestintäominaisuuksia, mikä tekee integroinnista monimutkaisempaa.

Hinta on toinennäkökohta. Anturit, verkkoinfrastruktuuri, ohjelmistoalustat, tiedon tallennus, kyberturvallisuus ja järjestelmäintegraatio vaativat kaikki investointeja.

Siellä on myös a osaamisvaje. Onnistunut Teollisuus 4.0:n käyttöönotto edellyttää koneistuksen sekä automaation, verkottumisen, tiedonhallinnan ja ohjelmistojen tuntemusta. Pk-yritysten älykkäiden koneiden seurantaa koskeva tutkimus on tunnistanut kustannukset, teknisen asiantuntemuksen, yhteentoimivuuden ja tietoturvan tärkeiksi toteutushaasteiksi.

Kyberturvallisuus on erityisen tärkeää, koska koneiden yhdistäminen verkkoihin luo lisää digitaalisia tukiasemia. Valmistusyritysten on siksi otettava huomioon kulunvalvonta, verkkoturvallisuus, tietosuoja ja järjestelmän luotettavuus, kunne toteuttavat yhdistettyjä tuotantojärjestelmiä.

Teollisuus 4.0:n kehitys muuttaa vähitellen CNC-työstöä koneesta-keskitetty prosessi osaksi a tiedot-yhdistetty valmistusjärjestelmä.

Tulevaisuuden CNC-ympäristöissä yhdistetään todennäköisesti yhdistettyjä koneita, IIoT-antureita, reunalaskentaa, pilvialustoja, tekoälyä, digitaalisia kaksosia ja automatisoitua analytiikkaa. Viimeaikaiset tutkimukset tutkivat jo pilvipalveluja-Yhteistyöpohjainen CNC-valmistus, työkalu-kulumisen valvonta, kunto-perustuva ajoitus ja älykäs päätöstuki.

Tavoitteena ei ole tehdä valmistusta monimutkaiseksi sen itsensä vuoksi. Sen sijaan älykkään valmistuksen tarkoitus on lisätä tuotantoa näkyvä, mitattava, ennustettava ja reagoiva.

Tarkkuuskoneistuksessa, jossa johdonmukaisuus, tehokkuus, jäljitettävyys ja toimitusvarmuus ovat kriittisiä, Teollisuus 4.0 tarjoaa puitteetnäiden vaatimusten yhdistämiselle tietojen avulla.

Kun CNC-tehtaat jatkavat yhdistettyjen laitteiden ja digitaalisten tuotantojärjestelmien käyttöönottoa, kilpailuetu tulee yhä enemmän paitsi koneen kyvystä, myös siitä, kuinka tehokkaasti valmistaja pystyy keräämään, ymmärtämään ja toimimaan tuotantotiedon perusteella.