Maszyna do cięcia laserowego Danobat
Ale w tej czwartej rewolucji, Przemyśle 4.0, stoimy przed maszyną połączoną poprzez Internet Rzeczy z platformami w chmurze, gdzie dane są przetwarzane, analizowane i przechowywane, a narzędzia takie jak sztuczna inteligencja, Big Data i uczenie maszynowe, przeanalizują je, oferując odpowiedzi na różne etapy produkcji i pomagając ludziom podejmować lepsze decyzje.
W tym sensie jest kluczową kwestią, by maszyny się rozumiały i komunikowały z poszczególnymi systemami produkcyjnymi. Istnieją różne protokoły, ale w przemyśle blacharskim nie osiągnięto jeszcze porozumienia w sprawie ustanowienia standardu, i czasami musimy pracować jednostkowo, aby się one rozumiały. W każdym razie ewolucja w świecie inżynierii umożliwia budowę usług komunikacyjnych między różnymi systemami, które czynią stojącą za nimi technologię przejrzystą.
To, co ważne, to jednak nie tyle protokół komunikacyjny, rozumiany jako podstawa, na której maszyna publikuje informacje, ale publikacja usług oferowanych przez maszynę. Chodzi o to, by zapewniała ona dane, które dadzą odpowiedź na konkretne pytania, aby rozwiązać problemy wymagane przez system. Podejście będzie odmienne w zależności, czy komunikacja wychodzi z oprogramowania do programowania (CAM), z systemu zarządzania produkcją (MES) czy też z systemu zarządzania konserwacją.
W ten sposób MES powinien być wertykalny, aby wiedzieć, jakie usługi oferuje maszyna i jak je wykorzystać. Tak, aby mógł organizować produkcję zakładu z wizją całości. Natomiast jeśli chodzi o CAM, wyzwaniem jest poznanie, jak będzie wyglądać jego nowa architektura. Na przestrzeni ostatnich 40 lat nie zmieniły się jego podstawy: parametryzacja maszyny, importery CAD, projektowanie instrukcji obróbki mechanicznej, a na koniec generowanie sterowanego numerycznego pliku do wykonania w sterowaniu przemysłowym. Ta struktura i wszystko, co się z nią wiąże, jest już obecnie rozwiązana, a więc stojącą przed nami kwestią jest zbadanie, czy to rozwiązanie może być bardziej skuteczne oraz przejrzyste i automatyczne dla systemów z perspektywy maszyny. To pozwoliłoby na zbudowanie bardziej wyspecjalizowanych rozwiązań. Krótko mówiąc, oprogramowanie do programowania powinno skupiać się na odkrywaniu potrzeb klienta na poziomie kosztów, warunków, jakości i innych aspektów związanych z produkcją, tj. koncentrować się na roli MES. Ostatecznie wytyczne polegają na budowaniu systemów oferujących ogólną interoperacyjność w sposób kompletny i niewymagających szczególnej integracji.
Z drugiej strony, maszyna przyszłości musi mieć całkowitą autonomię, nigdy nie może być zatrzymana i musi działać wydajnie. W ten sposób lokalizacja danych i systemów umożliwiających odpowiedź dla podejmowania decyzji lub obliczania instrukcji dla maszyny, musi być tam, gdzie zapewnimy pierwszą przesłankę. Tak więc, aby wykorzystać możliwości technologiczne do rozwiązywania problemów za pomocą Przemysłu 4.0, musimy, jak powiedzieliśmy na początku, przenieść część procesów do chmury, aby wykorzystać jej możliwości. W każdym razie istnieją już inicjatywy, w których kwestionuje się, jaka część danych powinna pozostać w maszynie, które z nich powinny znajdować się w sieciach lokalnych lub prywatnych, a które w chmurze. Ta hybrydowa architektura gwarantuje nam większą wydajność, a jednocześnie zdolność do skuteczniejszego rozwiązywania problemów.
Podsumowując, maszyna przyszłości będzie inteligentna dzięki mechanizmom Przemysłu 4.0, które zbiegają się w chmurze, zwiększając wydajność i produktywność oraz zmniejszając koszty inteligentnej fabryki.
