Железнодорожный транспорт. Первые локомотивы и современные поезда - Александр Алексеевич Прасол
Цифровизация НЭВЗ позволила создать роботизированные рабочие места там, где труд особо напряженный или ответственный. Роботы разрубают металл для изготовления статоров и роторов электродвигателей, режут плазменными резаками толстые листы проката для заготовок рамы, кузовных деталей.
Мы уже настолько привыкли к возможностям интернета, что не представляем жизни без его подсказок, напоминаний, рассказов или демонстрации видео. А в последние годы воздействие всемирной паутины (так называют Интернет из-за расшифровки WWW – wide world web) распространилось даже на окружающие нас предметы. И возникло новое понятие – интернет вещей IoT (от анг. Internet of Things). Это простое определение грандиозной концепции, которая открывает перед человеком новые возможности. Робототехника получает новый импульс развития благодаря интернету вещей. Ведь все производственное оборудование (вещи) интегрируются в единую информационную среду взаимодействуя друг с другом и внешней средой. С помощью различных датчиков, контроллеров и другого программно-аппаратного обеспечения образуется CPS (cyber-physical system – киберфизическая система).
Управляющая система получает в режиме реального времени данные о каждой производственной единице. Ее состоянии, загруженности, полученных заданиях, материально-технических ресурсах, необходимых для выполнения работы. Например: прежде чем начать превращение железной заготовки в металлоизделие, в виртуальном мире создается ее копия, которая проходит все этапы производства. При этом удается увидеть все сложности, издержки, с которыми придется столкнуться, не затратив пока ни одного рубля реальных денег. Таким же образом «рисуются» модели конвейерной сборки или предприятия в целом, например, завода, выпускающего 50 видов продукции.
Цифровые производственные модели «цифровые двойники» являются многоуровневыми макетами как технологических и производственных процессов, так и отдельных технологических операций, оперируют огромным количеством производственных объектов (оборудование, рабочие места сотрудников, сервисные службы и т. д). Функционирование таких моделей требует учета и анализа огромного количества разнородных данных. Это одна из причин, почему цифровое производство в современном значении этого слова потребовало значительного развития технологий, прежде чем стать возможным.
В машиностроении существует термин «green field», который на русский язык можно перевести как «в чистом поле» или «с чистого листа». Так говорят о производстве, созданного не на существующей технологической площадке, а буквально в поле. Многие предприятия, особенно в последнее время, строились именно так. Примером может послужить история Тихвинского вагоностроительного завода, который был построен для решения амбициозной задачи выпуска инновационных грузовых вагонов. Перспективное проектирование позволило сразу заложить в технологические площади максимум оборудования, в том числе роботизированных комплексов. И под выпуск промышленной продукции были «заточены» все информационно-управляющие системы, внедренные на заводе. Это позволило эффективно использовать производственные мощности, оперативно перенастраивать производство на выпуск новых моделей без коренной перестройки помещений и обновления станочного парка.
Если речь идет о создании «с нуля» завода или разработки месторождения, то цифровое моделирование позволяет снизить итоговые издержки на десятки процентов или даже в разы. Ведь прежде чем установить новое оборудование или попробовать новые материалы, есть возможность провести эксперимент с «цифровыми двойниками». Причем этот эксперимент не будет ничего стоить, в то время как проведение реальных экспериментов часто весьма затратное. Это может даже останавливать руководство от экспериментов как таковых, хотя результаты некоторых из них могли бы дать компании новые преимущества.
Точная математическая модель предваряет любые реальные процессы и дает возможность вычислить как издержки, так и эффективность запланированных изменений. В свое время бытовала поговорка: «Гладко было на бумаге, да забыли про овраги!» Эти опасения сегодня остаются в прошлом. Преимущества искусственного интеллекта и нейросетей, а также интернета вещей и технологии больших данных («big data») в том, что они учитывают все факторы. Связанные с природой и погодой, мощностями, которыми в данный момент обладает предприятие и перспективным технологическим вооружением создаваемых заводов. Искусственный интеллект получает сведения о квалификации инженерно-технического состава и рабочих, самостоятельно планирует повышение их компетенции за счет дополнительного профессионального обучения.
Рабочий сегодняшнего дня, как нередко бывает на современных производствах, имеет инженерное образование, что позволяет ему работать на самом современном оборудовании, умеет запускать в работу робототехнические линии, контролировать их действия, оперативно перепрограммировать цифровое оборудование.
В промышленности повсеместно востребовано трехмерное моделирование. Кроме высокой точности, оно полезно тем, что помогает экономить на создании новых моделей. С помощью компьютерной графики предприятия постепенно уходят от долгих предварительных согласований, толстых бумажных документов с детальными описаниями будущего изделия. Мы уже рассказали, как проектировщики ушли от чертежной доски. Сегодня конструктор работает над перспективными проектами, используя не только трехмерную графику, но и трехмерную печать. Принтеры (их по-прежнему называют так из-за сходства с получением результата), могут работать не только с легкоплавкими материалами в виде пластика, но и с разными металлами, их произвольным сочетанием, что позволяет реализовать самые удивительные изделия. Мне доводилось видеть в одной из компаний, занимающихся аддитивными технологиями (3D-печатью), которые изготовили деталь сопла реактивного самолета методом трехмерной печати. Тончайшая скань металлической сеточки, отводящей тепло от сгорающего топлива, была выполнена машиной за несколько десятков минут, тогда как традиционные методы особо точного литья тугоплавкого металла занимают многие часы и требуют высочайшей квалификации персонала.
Еще одна особенность цифрового производства заключается в управлении жизненным циклом изделия. Это технология, внедрение которой набирает обороты. Жизненный цикл любого изделия начинается с моделирования и заканчивается его утилизацией. Обычно конструкторы и инженеры-технологи закладывают в будущее изделие/машину/станок определенный жизненный срок. Он зависит и от применяемых материалов, и от условий, в которых приходится работать агрегату, и от планово-предупредительных ремонтов. Для каждого сложного механизма определяют возможности его «здоровья» и сроки, когда нужно обращаться за «врачебной» помощью. Через определенное время слесари-эксплуатационники делают профилактический ремонт или обслуживание. На моторах меняют смазку и наиболее часто изнашивающиеся детали, к примеру, приводные ремни, фильтры. Их своевременная замена продляет срок службы машины.
А что, если агрегат сам сообщит доктору, что ему нужна сочная помощь? Думаете, это невозможно? Сейчас многие агрегаты и целые машины оснащаются различными датчиками, которые постоянно следят за состоянием оборудования. Если только какой-то измеряемый параметр выходит за допустимые
