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Viele kennen die Idee der Fabrikautomatisierung, aber was ist damit ‘Hyperautomatisierung’? Und wie steht es mit dem Aufstieg autonomer Fabriken mit Systemen, die ihre eigenen Entscheidungen über Dinge wie Qualitätskontrolle und Liniengeschwindigkeit treffen?

Beide Konzepte, die von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) angetrieben werden, kommen bald zu den Herstellern und werden von vielen Branchenbeobachtern genau verfolgt. Von beiden wird auch erwartet, dass sie die Funktionsweise von Fabriken revolutionieren.

Hyperautomatisierung ist vielleicht das nächste große Ding, wenn es um die weit verbreitete Übernahme dieser Fortschritte geht Gärtner, die den Begriff geprägt zu haben scheint. Aber das Konzept ist vielen IT-Fertigungsabteilungen bekannt, die heute damit beauftragt sind, Industrie 4.0-Initiativen in ihren Unternehmen voranzutreiben. Laut Fabrizio Biscotti, Analysis Vice President von Gartner, ermöglicht der Ansatz Organisationen, so viele ihrer Prozesse wie möglich mit Technologien wie Robotic Course of Automation, Low-Code-Plattformen und künstlicher Intelligenz zu automatisieren.

Die Technologien entwickeln sich rasant weiter, und Hersteller, die wettbewerbsfähig bleiben wollen, können es nicht länger hinauszögern, sie für eine vollständige Fabrikautomatisierung zu heiraten. Abgesehen davon müssen diese Fabriken ihre Systeme zumindest so weit wie möglich automatisieren, sagte er.

Diese Fabrikautomatisierungsinitiativen sind möglich, weil KI und die Algorithmen für maschinelles Lernen dass Energy-KI-Systeme immer häufiger und erschwinglicher werden. Gleichzeitig ist die Web der Dinge und sein Netz von Sensoren ermöglicht es diesen Fabriken, Prozesse zu verbinden, Daten zu sammeln und wichtige Einblicke in die Fabrikleistung zu gewinnen, sagte Scot Kim, Senior Director Analyst in der Superior Manufacturing and Transportation Group von Gartner.

„Hyperautomatisierung wird zu einer Sache für Hersteller, um die Produktivität durch Optimierung zu steigern“, sagte Kim. „Unterbrechungen in der Lieferkette, Arbeitskräftemangel und makroökonomische Turbulenzen können sich im Laufe des Jahres 2022 fortsetzen, und die Hersteller sind bereit, aggressive Investitionen zur Modernisierung ihrer Fabriken zu tätigen.“

Wie so oft bei Industrie 4.0-Initiativen müssen Hersteller so viele Technologien und Prozesse wie möglich automatisieren, sonst laufen sie Gefahr, zurückgelassen zu werden.

„Die Hyperautomatisierung hat sich von einer Choice zu einer Überlebensbedingung entwickelt“, sagte Biscotti. „Unternehmen werden mehr IT- und Geschäftsprozessautomatisierung benötigen, da sie gezwungen sind, digitale Transformationspläne in einer Digital-First-Welt nach COVID-19 zu beschleunigen.“

Gartner erwartet, dass der Markt für Instruments, die Hyperautomatisierung ermöglichen, wie robotergesteuerte Prozessautomatisierung, Low-Code-Plattformen und KI, wachsen wird Zweistelliges Wachstum bis 2022. Das Unternehmen prognostiziert, dass Unternehmen bis 2024 ihre Betriebskosten um 30 % senken werden, indem sie Hyperautomatisierungstechnologien mit neu gestalteten Betriebsabläufen kombinieren.

Andere Arten von Automatisierungssoftware können verwendet werden, um spezifischere Unternehmensaufgaben zu automatisieren, wie z. B. die Lieferkette, das Warenwirtschaftssystem und das Kundenbeziehungsmanagementsystem, fügte Biscotti hinzu.

Über die Automatisierung hinaus zum Autonomen

Viele Hersteller beginnen, auch wenn sie versuchen, so viele Systeme wie möglich zu automatisieren, darüber nachzudenken, über die Automatisierung hinaus in die Autonomie zu gehen.

Die beiden Konzepte mögen ähnlich klingen, sind aber tatsächlich sehr unterschiedlich.

Automatisierung ist ein fester Prozess, der von selbst abläuft, wie die populäre Idee einer Fabrikproduktionslinie. Sicher, ein automatisiertes Bildverarbeitungssystem kann den Prozess überwachen, um fehlerhafte Produkte auszusortieren, und sicher, ein Roboter kann bestimmte Aufgaben entlang der gesamten Linie ausführen. Aber diese Systeme werden tatsächlich von Menschen angetrieben: Sie beinhalten eine Particular person hinter dem Vorhang ihres autonomen Betriebs, ähnlich wie der Zauberer von Oz. Im Falle automatisierter Systeme sind die Zauberer Menschen hinter diesen Systemen, die sie so programmiert haben, dass sie nur begrenzt funktionieren, sagte Reynolds.

Das Bildverarbeitungssystem ist so programmiert, dass es sehr spezifische Fehler erkennt, und der Roboter führt die gleiche Arbeit immer wieder auf genau die gleiche Weise aus.

Autonome Systeme hingegen können lernen, Aufgaben selbstständig auszuführen und sich sogar an Änderungen in einem Prozess oder einer Umgebung anzupassen, so Jordan Reynolds, International Director of Information Science bei der Unternehmensberatung Kalypso.

Um autonome Systeme zu betreiben, müssen eine Reihe von Industrie-4.0-Technologien zusammenkommen, darunter das Web der Dinge und KI. Das IoT besteht aus Hunderten, manchmal Tausenden von Sensoren, die mit Betriebsmitteln verbunden sind und kontinuierlich Informationen über die Umgebungsbedingungen und die Funktionsweise der Geräte in Echtzeit zurücksenden.

„Wir haben jetzt die Möglichkeit, Selbstlernen zu ermöglichen, im Gegensatz zur expliziten Programmierung dieser Systeme“, sagte Reynolds. „Und sie können lernen, wie sie Produkte herstellen und das Qualitätsniveau selbst aufrechterhalten.“

Automatisierung wäre ohne die KI- und Machine-Studying-Technologien nicht möglich, fügte er hinzu und verglich die Fabrikautomatisierung mit dem Konzept autonomer Fahrzeuge, die bereits heute – wenn auch in kleinem Umfang – in Kind von Bussen auf die Straße kommen -Transport-Lkw. Das IoT überwacht kontinuierlich Dinge wie Straßenzustand und Reifendruck und misst den Abstand zwischen dem Fahrzeug und beispielsweise einer Particular person auf einem Fahrrad, die vor dem Auto die Straße überquert.

Das maschinelle Lernen und die KI-Instruments ermöglichen es dem Auto, mit der Zeit intelligenter zu werden; auf der Grundlage früherer Erfahrungen im Wesentlichen besser im Fahren zu werden, ähnlich wie ein Anfänger Fortschritte macht, indem er einfach aussteigt und die Straße entlang fährt, sagte Reynolds.

Dieselben KI-Technologien verlagern Fabriken von den traditionellen speicherprogrammierbaren Steuerungen, die Linien automatisieren, zu autonomen Anlagen, die selbstständig funktionieren, während sie lernen und im Laufe der Zeit ohne menschliches Eingreifen besser werden in dem, was sie tun.

Bei KI und autonomen Systemen, ob selbstfahrende Autos oder selbstoptimierende Fertigungsverfahren, besteht das Ziel darin, diese menschenähnlichen Fähigkeiten – zu beobachten, zu schließen, zu entscheiden und zu handeln – in die Systeme einzubringen, die autonom agieren werden, sagte Reynolds.

Autonome Fertigungssysteme können einen erheblichen geschäftlichen Nutzen bringen. Sie können den Bedarf an manuellem Aufwand eliminieren oder neu verwenden, was zu einer besseren Planung, Zeitplanung und Entscheidungen zur Ressourcenzuweisung, einer Reduzierung des Ressourcen- und Rohstoffeinsatzes, schnelleren Produktionsraten, einem höheren Qualitäts- und Ertragsniveau und einer größeren Kapitalanlageneffizienz führt, fügte er hinzu .

„All dies ist eine natürliche Weiterentwicklung des Automatisierungsmarktes“, sagte Reynolds. „Die Lern- und Anpassungsfähigkeit von Fertigungsprozessen ist die nächste logische Stufe dieser Entwicklung.“

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