V závodě Siemens Elektronikwerk Amberg vytvořili algoritmus, který předpovídá pravděpodobnost vad, pro zefektivnění rentgenových testů desek s plošnými spoji.
Zajištění bezchybnosti pájených spojů na deskách s plošnými spoji je důležitou součástí procesu zabezpečení jakosti. V závodě Elektronikwerk Amberg (EWA) zaznamenali, že celkový výkon továrny zpomaluje doba obrátky při rentgenovém testování desek na výstupu z výrobní linky. Místo aby využili tradiční řešení a nainstalovali další rentgenové přístroje, rozhodli se v EWA sáhnout po umělé inteligenci, edge a cloud computingu a vytvořit algoritmus pro prediktivní analýzu kvality. Tento model využívající možnosti umělé inteligence je začleněn do vysoce automatizovaného prostředí a je dalším prvkem na cestě k výrobě s nulovými vadami v závodě EWA.
V rámci svého řešení predikce kvality na bázi umělé inteligence sází závod EWA na lokální hromadné zpracování dat. Proto si zvolili integrované edge-computingové řešení společnosti Siemens – platformu Industrial Edge, která zaručí vysokou dostupnost a krátké prodlevy, a tudíž rychlé reakce. Dokáže zpracovat velké objemy dat v blízkosti zdroje bez časově náročné komunikace mezi prostředím edge a cloudem, a zvyšuje tak bezpečnost a ekonomickou efektivitu řešení.
„Umělá inteligence nám v budoucnu pomůže lépe porozumět našim procesům. Díky AI již výroba s nulovými vadami není pouhou vizí, ale je hmatatelným cílem.”
Gunter Beitinger, ředitel závodu Elektronikwerk Amberg
V rámci modelu na bázi umělé inteligence, kterému říkají analytika s uzavřenou smyčkou, využívají v závodě EWA analýzu procesních dat na úrovni provozu k řízení a optimalizaci základního procesu v reálném čase. Tímto procesem je v daném případě rentgenové testování pájených spojů na výstupu z linky v rámci kontroly desek. V Amberku se rozhodli využít umělou inteligenci k předpovědím, zda daný komponent časově náročný rentgenový test vůbec potřebuje. Transparentnost procesu zde zajistili instalací senzorů automatizovaných prostřednictvím konceptu plně integrované automatizace (TIA). Senzory shromažďují data z tiskárny pájecí pasty, kontroly pájecí pasty, systému pick & place a automatické optické kontroly (AOI). Výstup v podobě zhruba 40 různých datových souborů byl strukturován a přenesen do cloudové platformy MindSphere, kde kombinace kapacity paměti, výkonu zpracování a umělé inteligence vytvoří něco jako cloudovou školu strojového učení pro algoritmy. Jakmile algoritmus EWA zpracoval historické datové soubory, přesunul se model predikce kvality na přístroj edge.
Edge aplikace na bázi umělé inteligence shromažďuje a předzpracovává data, která potřebuje pro predikce kvality pájených spojů přímo u zdroje. Všechny údaje důležité pro výrobu zůstávají ve výrobním prostředí. Edge aplikace následně sdílí svou předpověď, tj. zda deska s plošnými spoji vyžaduje rentgenový test či nikoli, s výrobním informačním IT systémem Simatic. Systém pak rozhodne, zda rentgenový test zvolí nebo vynechá. Každý neprovedený test pak usnadňuje plynulost výroby.
V závodě EWA zjistili, že výkon linky, která má na starosti montáž přístrojů na jednotlivé povrchy, zpomalují rentgenové testy prováděné na výstupu z linky. Hlavním cílem projektu bylo zrychlit kontrolu pájených spojů u pinů sběrnicové spojky v základní jednotce SIMATIC ET200SP. Úkolem bylo navrhnout, vytvořit a zavést chytré digitální řešení ke zvýšení výkonu linky, aniž by bylo nutné přikročit k nákupu dalších rentgenových přístrojů. Touto alternativou bylo připojit se ke stávající infrastruktuře chytré továrny a využít ji pro naplnění účelu výroby s nulovými vadami.
Obchodním cílem bylo vytvořit a prokázat správnost celkové koncepce (PoC) v oblasti prediktivní analýzy jakosti, která by byla hospodárná, bezpečná, škálovatelná, otevřená další optimalizaci a replikovatelná u jiných výrobních linek. Celý článek naleznete zde.
Zajímá vás více informací? Přečtěte si více o řešení MindSphere nebo Sinumerik Edge.
Dne 10. července 2024 byl oficiálně představen první zdroj elektrické energie svého druhu v České republice. Jedná se o tzv. hybridní zdroj, sestávající z šesti plynových turbín o celkovém výkonu 32,4 MW a největšího bateriového úložiště v Česku s kapacitou 22 MWh. Společnost Siemens je generálním dodavatelem tohoto moderního energetického zdroje.
Společnost Siemens dodala decentralizované pohony a řídicí systémy pro firmu Moravia Cans, která vyrábí hliníkové nádobky na aerosolové přípravky pro mnoho významných výrobců a značek kosmetiky. Technika Siemens se zde stará o manipulaci s hotovými nádobkami, jejich balení a intralogistiku. Za zmínku stojí zejména využití decentrálních měničů a zjednodušení realizace bezpečnostních funkcí využitím komunikace PROFIsafe.
Proč se vlastně Česko stalo pivní velmocí? Jak vypadá česká pivovarnická scéna, o který druh piv roste zájem, jaká technologie v posledních letech nejvíce ovlivnila výrobu piva? Nejen na tyto otázky odpovídá Martin Kočí, Siemens odborník na technologie v potravinářství a zejména v pivovarnickém průmyslu.
V říjnu 2024 vstoupila v platnost nová evropská směrnice NIS2, která významně upravuje pravidla kybernetické bezpečnosti. V průběhu příštího roku vstoupí v platnost nový český zákon o kybernetické bezpečnosti. Obojí se dotkne velkého počtu nejen výrobních firem u nás. Jsme na to připraveni? Co můžeme udělat, aby implementace NIS2 proběhla úspěšně a „bezbolestně“? Cenné rady přináší Miroslav Kuric, konzultant pro digitalizaci průmyslu a odborník na kybernetickou bezpečnost ve výrobě ze společnosti Siemens.
