συσκευασία με ανοιγόμενες τρεις πλευρές

Αυτοματοποίηση Λύσεις για συσκευασία Slim Pack

➯Τύπος συσκευασίας:

➯Θέση προϊόντος:

Προνομιούχη / Λεπτή / Μακρόστενη συσκευασία

➯Απαιτήσεις ποιότητας συσκευασίας:

Υψηλή συνέπεια εμφάνισης, σφιχτή περιτύλιξη και καθαρές άκρες

➯Πρακτικές σε επίπεδο συστήματος για την έξυπνη παραγωγή συσκευασιών τσιγάρων

1. Υπόβαθρο και τάσεις του κλάδου: Η παραγωγή εισέρχεται σε μια «φάση βιομηχανικής αναδιάρθρωσης που κινείται από τους περιορισμούς στην ενέργεια»

Η παγκόσμια βιομηχανία παραγωγής υφίσταται μια δομική μετατόπιση στη λογική του ανταγωνισμού της. Το κύριο ενδιαφέρον δεν περιορίζεται πλέον στην παραγωγική ικανότητα και τον έλεγχο του κόστους, αλλά μετατοπίζεται όλο και περισσότερο προς έναν συστημικό ανταγωνισμό που βασίζεται σε αποδοτικότητα χρήσης ενέργειας και ικανότητες βιωσιμότητας.

Αυτή η μετατροπή κινείται από τρεις επικαλυπτόμενες πιέσεις:

1.1 Δομική αύξηση των κοστών ενέργειας

Τα τελευταία δέκα χρόνια, τα κόστη ηλεκτρικής ενέργειας, εργατικού δυναμικού και λογιστικής έχουν συνεχώς αυξηθεί, αλλάζοντας σημαντικά τη δομή κόστους ανά μονάδα παραγόμενου προϊόντος στη βιομηχανία παραγωγής. Ιδιαίτερα στην υψηλής ακρίβειας παραγωγή, η κατανάλωση ενέργειας καθίσταται όλο και περισσότερο μια βασική μεταβλητή, η οποία έχει σημασία παρόμοια με εκείνη των κοστών υλικών.

1.2 Το ESG και οι ρυθμίσεις για τον άνθρακα εισέρχονται στο στάδιο εφαρμογής

Οι ρυθμίσεις για το ESG (Περιβάλλον, Κοινωνία και Διακυβέρνηση) και τις εκπομπές άνθρακα ενισχύονται συνεχώς. Σε κύριες βιομηχανικές οικονομίες της Ευρώπης, της Αμερικής και της Ασίας, η διαχείριση του άνθρακα έχει μετατοπιστεί από «απαίτηση αναφοράς» σε «λειτουργικό περιορισμό». Οι επιχειρήσεις απαιτείται τώρα να μην αναφέρουν απλώς τις εκπομπές τους, αλλά και να αποδεικνύουν πραγματικές ικανότητες μείωσης και ελέγξιμα δεδομένα σε επίπεδο διαδικασίας.

1.3 Η παραδοσιακή βελτιστοποίηση της απόδοσης φτάνει σε φθίνουσες αποδόσεις

Πολλά συστήματα παραγωγής έχουν ήδη ολοκληρώσει το πρώτο στάδιο αναβάθμισης της αυτοματοποίησης. Η απλή εξαρτημένη από αναβαθμίσεις εξοπλισμού ή τοπικές βελτιώσεις της απόδοσης δεν μπορούν πλέον να παράσχουν σημαντικά οριακά οφέλη.

2. Επικέντρωση στον τομέα: Γιατί ο τομέας του καπνού και της υψηλής ποιότητας συσκευασίας είναι αντιπροσωπευτικοί

Μεταξύ των τομέων κατασκευής, η συσκευασία τσιγάρων και η υψηλής ποιότητας συσκευασία καταναλωτικών προϊόντων αποτελούν ένα τυπικό παράδειγμα «συστημάτων κατασκευής υψηλής πολυπλοκότητας», τα οποία χαρακτηρίζονται από:

· Συνεχείς παραγωγικές ροές πολυσταδιακών διαδικασιών

(εκτύπωση–αποκοπή με καλούπι–διαμόρφωση–έλεγχος–συσκευασία–λογιστική)

· Υψηλή ακρίβεια και αυστηρές απαιτήσεις συνέπειας

· Περιβάλλοντα με υψηλή πυκνότητα εξοπλισμού

· Παραγωγικά μοντέλα με πολλές παραλλαγές (multi-SKU), μικρές παρτίδες και συχνές αλλαγές παραγωγής

Αυτοί οι παράγοντες οδηγούν στα ακόλουθα χαρακτηριστικά:

(1) Πολύπλοκη δομή κατανάλωσης ενέργειας

Η κατανάλωση ενέργειας προέρχεται όχι μόνο από τη λειτουργία των μηχανημάτων, αλλά επίσης από τη συντονισμένη λογιστική, τον χρόνο αναμονής και τις απώλειες κατά την αλλαγή παραγωγής.

(2) Υψηλή αστάθεια του συστήματος

Ο ρυθμός παραγωγής, ο ρυθμός λογιστικής και οι διακυμάνσεις ποιότητας είναι σφιχτά συνδεδεμένες.

(3) Η βελτιστοποίηση μετατοπίζεται από το «επίπεδο εξοπλισμού» στο «επίπεδο συστήματος»

Η βελτιστοποίηση μοναδικού μηχανήματος προσφέρει περιορισμένη βελτίωση, ενώ η συντονισμένη λειτουργία του συστήματος αποτελεί την κύρια πηγή κερδών απόδοσης.

Επομένως: Η παραγωγή συσκευασίας τσιγάρων μετακινείται από το «στάδιο βελτιστοποίησης της απόδοσης του εξοπλισμού» στο «στάδιο βελτιστοποίησης της ενέργειας σε επίπεδο συστήματος». Το τεχνητό νοημός (AI) μετατοπίζεται επίσης από ένα υποστηρικτικό εργαλείο σε «σύστημα λήψης αποφάσεων για τη βελτιστοποίηση της ενέργειας».

3. Τεχνικοί μηχανισμοί: Πώς η αυτοματοποίηση και το τεχνητό νοημός (AI) μεταμορφώνουν τις δομές κατανάλωσης ενέργειας

3.1 Μείωση της κατανάλωσης ενέργειας από εξοπλισμό σε κατάσταση αδράνειας

Στα παραδοσιακά συστήματα παραγωγής, συνηθισμένα προβλήματα περιλαμβάνουν την αδράνεια μηχανημάτων, την αναμονή των εργαζομένων και τον ανομοιόμορφο προγραμματισμό, ο οποίος οδηγεί σε ασταθείς ρυθμούς παραγωγής. Αυτά τα προβλήματα οφείλονται ουσιαστικά σε αποσυγχρονισμό του συστήματος, με αποτέλεσμα σημαντικές κρυφές απώλειες ενέργειας.

Μέσω της αυτοματοποίησης, καθίσταται δυνατή η επίτευξη:

·Τυποποίηση του χρόνου κύκλου παραγωγής

·Έξυπνη ενεργοποίηση/απενεργοποίηση του εξοπλισμού

·Ισορροπία φορτίου και δυναμική κατανομή σε όλες τις γραμμές παραγωγής

Οι βελτιώσεις με βάση την Τεχνητή Νοημοσύνη ενισχύουν περαιτέρω:

Μέσω της συλλογής και ανάλυσης βιομηχανικών δεδομένων, επιτυγχάνεται συντονισμός παραγωγής-πωλήσεων και διαφάνεια της παραγωγής, επιτρέποντας την πραγματοποίηση πραγματικού χρόνου αντιστοίχισης μεταξύ παραγγελιών και δυνατοτήτων, προσαρμοστική ρύθμιση του ρυθμού παραγωγής και σημαντική μείωση των αποκλίσεων μεταξύ σχεδιασμού και εκτέλεσης.

Η μετάβαση από το «σύστημα ελεγχόμενο από ανθρώπους» στο «σύστημα ελεγχόμενο από δεδομένα» αποτελεί κεντρικό δρόμο μείωσης της κατανάλωσης ενέργειας.

3.2 Έξυπνα συστήματα λογιστικής: ένα μακροχρόνια υποτιμημένο μόντουλο βελτιστοποίησης ενέργειας

Στη βιομηχανική δομή ενέργειας, η εσωτερική λογιστική του εργοστασίου, η αποθήκευση και η εξωτερική μεταφορά συχνά δεν θεωρούνται κύριοι καταναλωτές ενέργειας. Ωστόσο, σε πολύπλοκα συστήματα κατασκευής, αντιπροσωπεύουν σημαντικό μερίδιο της κρυφής κατανάλωσης ενέργειας.

Στα παραδοσιακά μοντέλα, η ροή των υλικών εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την ανθρώπινη χειροκίνητη χειριστικότητα και τους ερπυστριοφόρους οχημάτων (forklifts), γεγονός που οδηγεί συνήθως σε επαναλαμβανόμενες διαδρομές, μεγάλους χρόνους αναμονής και συμφόρησης, αναποτελεσματικό προγραμματισμό, χαμηλή απόδοση του χώρου αποθήκευσης και αποσύζευξη μεταξύ της λογιστικής και του ρυθμού παραγωγής. Αυτά τα προβλήματα δεν διαταράσσουν μόνο τη συνέχεια της παραγωγής, αλλά προκαλούν επίσης επιπλέον απώλειες ενέργειας.

(1) Αναβάθμιση της ενδολογιστικής

Με την εισαγωγή Αυτόματων Καθοδηγούμενων Οχημάτων (AGV) και ευφυών συστημάτων προγραμματισμού, οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης για την πραγματοποίηση πραγματικού χρόνου βελτιστοποίησης διαδρομών, δυναμικού προγραμματισμού πολλαπλών εργασιών και αυτοματοποιημένης φόρτωσης/εκφόρτωσης υλικών, καθώς και συντονισμού διαδικασιών. Η λογιστική και η παραγωγή μπορούν να λειτουργούν εν συγχρονισμώ, βελτιώνοντας σημαντικά τη σταθερότητα και την αποδοτικότητα του συστήματος.

(2) Έξυπνα αυτοματοποιημένα συστήματα αποθήκευσης και ανάκτησης (AS/RS)

Μέσω κατακόρυφης αποθήκευσης και αυτοματοποιημένων συστημάτων ανάκτησης, επιτυγχάνεται υψηλότερη πυκνότητα και πιο αποτελεσματική αξιοποίηση των χωρικών πόρων. Αυτό μειώνει τις αποστάσεις μεταφοράς, μειώνει την εξάρτηση από τη χειροκίνητη προγραμματισμό και βελτιώνει περαιτέρω την αποδοτικότητα της ροής υλικών.

(3) Εξαγωγική λογιστική (συστήματα TMS)

Μέσω εξοπλισμένων με τεχνητή νοημοσύνη συστημάτων διαχείρισης μεταφορών (TMS), επιτυγχάνεται δυναμικός προγραμματισμός διαδρομών με βάση τις συνθήκες κυκλοφορίας και την προτεραιότητα των εργασιών, καθώς και έξυπνη κατανομή εργασιών και εντοπισμός σε πραγματικό χρόνο ανωμαλιών με αυτόματη διόρθωση του προγραμματισμού. Αυτό επεκτείνει τις δυνατότητες της έξυπνης λογιστικής σε επίπεδο εφοδιαστικής αλυσίδας.

Συνολικά αποτελέσματα περιλαμβάνουν:

·Σημαντική μείωση της κατανάλωσης ενέργειας λόγω περιττών μεταφορών

·Μειωμένο κόστος ενέργειας από τις λειτουργίες φορτηγίδων και χειροκίνητης χειριστικής

·Βελτιωμένη συνέχεια και συντονισμός των εσωτερικών και εξωτερικών λογιστικών συστημάτων

·Μεγιστοποίηση της αξιοποίησης των χωρικών πόρων

3.3 Βελτίωση της απόδοσης: μια κρυφή, αλλά υψηλής επιρροής μεταβλητή βελτιστοποίησης της ενέργειας

Στα συστήματα παραγωγής, τα ελαττωματικά προϊόντα αντιπροσωπεύουν ουσιαστικά αποσπασμένη ενέργεια που έχει ήδη καταναλωθεί, συμπεριλαμβανομένης της ηλεκτρικής ενέργειας, των πρώτων υλών, της εργατικής δύναμης και του κόστους χρόνου.

Ως εκ τούτου, η βελτίωση της απόδοσης παραγωγής αποτελεί μία κρίσιμη προσέγγιση για τη μείωση της κατανάλωσης ενέργειας ανά μονάδα παραγόμενης εξόδου.

Μέσω συστημάτων εξέτασης 6 πλευρών με βάση την τεχνητή νοημοσύνη (AI) και παρακολούθησης των διαδικασιών λειτουργίας (SOP), είναι δυνατό να επιτευχθεί:

·Οπτική εξέταση με πολλαπλές γωνίες και ακρίβεια σε επίπεδο μικρομέτρων, με αφαίρεση ελαττωμάτων

·Αναγνώριση συμπεριφοράς σύμφωνα με τις διαδικασίες λειτουργίας (SOP) και παρακολούθηση της συμμόρφωσης με ειδοποιήσεις σε πραγματικό χρόνο

·Ανατροφοδότηση ποιότητας σε πραγματικό χρόνο, ενσωματωμένη στα συστήματα MES

Συνολικά, αυτά τα συστήματα μειώνουν σημαντικά τα ποσοστά επανεργασίας και απόρριψης, βελτιώνοντας κατά συνέπεια την ενεργειακή απόδοση ανά μονάδα εξόδου και μειώνοντας τη συνολική ενεργειακή απόσπαση.

3.4 Ολοκλήρωση AI + MES + συστήματος ενέργειας: στάδιο πραγματικού χρόνου και εξυπνητικής βελτιστοποίησης

Με την ψηφιακοποίηση της βιομηχανίας, η διαχείριση της ενέργειας μετατοπίζεται από ένα αυτόνομο σύστημα καταγραφής σε ένα ενσωματωμένο μέρος του συστήματος παραγωγής, εξελισσόμενη σε ένα σύστημα πραγματικού χρόνου για βελτιστοποίηση.

Μέσω της ενσωμάτωσης των συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) και Συστημάτων Εκτέλεσης Παραγωγής (MES), καθίσταται δυνατή η συστηματική επίτευξη των ακόλουθων:

· Συλλογή δεδομένων ενέργειας σε πραγματικό χρόνο σε επίπεδο εξοπλισμού

· Δυναμική παρακολούθηση της κατανάλωσης ηλεκτρικής ενέργειας, νερού και αερίου

· Μοντελοποίηση καμπύλης κατανάλωσης ενέργειας και προβλεπτική ανάλυση με χρήση κινητών λειτουργιών

· Προληπτική συντήρηση για μείωση των απωλειών λόγω αδρανοποίησης

· Βελτιστοποίηση του προγραμματισμού παραγωγής με λογαριασμό της κατανάλωσης ενέργειας

Η διαχείριση της ενέργειας μετατοπίζεται από την «αναφορά μετά το γεγονός» στη «παρακολούθηση και βελτιστοποίηση σε πραγματικό χρόνο».

3.5 Κυκλική οικονομία: βελτιστοποίηση εν κλειστώ βρόχω των υλικών συσκευασίας

Πέρα από τη βελτιστοποίηση της παραγωγής και της λογιστικής, η ανακύκλωση των χαρτοκιβωτίων συσκευασίας αποτελεί πλέον σημαντικό στοιχείο της βιώσιμης παραγωγής.

Στον τομέα της συσκευασίας, οι τεχνολογίες ταξινόμησης και ανακύκλωσης των χαρτοκιβωτίων επιτρέπουν την επαναχρησιμοποίησή τους για δευτερεύουσες λογιστικές διαδικασίες ή εσωτερική κυκλοφορία, παρατείνοντας έτσι τον κύκλο ζωής των υλικών, μειώνοντας την κατανάλωση πρώτων υλών και την κατανάλωση ενέργειας κατά την επεξεργασία αποβλήτων.

Αυτό το μοντέλο επεκτείνει την αειφορία από το στάδιο της παραγωγής έως την πλήρη διαχείριση του κύκλου ζωής των υλικών.

Περίπτωση βιομηχανικής εφαρμογής: Παράδοση του Έργου Συστήματος Έξυπνης Συσκευασίας Καπνού της Sinotecho

4.1 Πληροφορίες έργου

Όνομα του έργου: Συνεργασία μεταξύ Sinotecho και CHUNGHWA Κίνα Εκτύπωση καπνού Εταιρεία

Χρόνος παράδοσης: Δεκέμβριος 2025

Τοποθεσία: Shanghai Tobacco Printing Company (China Tobacco)

Τύπος έργου: Αναβάθμιση σε έξυπνο εργοστάσιο για την κατασκευή συσκευασιών καπνού

Επίπεδο ωριμότητας Έξυπνης Κατασκευής: ΕΠΙΠΕΔΟ 3

Συνολική Απόδοση:

Μέσω της αυτοματοποίησης και της ενσωμάτωσης συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης, το έργο επέτυχε:

·Αύξηση της παραγωγικής ικανότητας (~1,1x)

·Μείωση του αριθμού των εργαζομένων (~40%)

·Μείωση του ποσοστού ελαττωμάτων (~50%)

·Βελτίωση του OEE (20–40%)

·Μείωση της κατανάλωσης ενέργειας ανά μονάδα παραγωγής (~12–15%)

4.2 Αποτελέσματα αναβάθμισης του συστήματος

α. Βελτιστοποίηση της γραμμής παραγωγής

Τυποποίηση του ρυθμού παραγωγής, εξυπνη διαχείριση ενεργοποίησης/απενεργοποίησης και βελτιστοποίηση της ισορροπίας φορτίου σε όλες τις γραμμές παραγωγής.

β. Αποτελέσματα αναβάθμισης του έξυπνου συστήματος λογιστικής

Το έξυπνο σύστημα λογιστικής καλύπτει τη χειριστική των υλικών μεταξύ των εξοπλισμών, τη ροή μεταφοράς, τη συσκευασία και την παλετοποίηση, την περιτύλιξη με φιλμ και τον σχεδιασμό του έξυπνου αποθηκευτικού χώρου. Διευκολύνει την ευέλικτη φόρτωση/εκφόρτωση σε όλα τα σενάρια, την έξυπνη παλετοποίηση, εξειδικευμένα κινητά AGV για εκτύπωση και συσκευασία, καθώς και ενσωματωμένα έξυπνα συστήματα αποθήκευσης.

Αυτό διασφαλίζει βαθιά συνεργασία μεταξύ παραγωγής και λογιστικής:

·Αυτόματη και αποτελεσματική ροή υλικών μεταξύ γραμμών παραγωγής και αποθηκών

·Συντονισμένη λειτουργία ευφόημων ρομπότ παλετοποίησης και οχημάτων οδήγησης χωρίς οδηγό (AGVs)

·Διαχείριση της ψηφιακής λογιστικής σε όλη τη διαδικασία

Τα αποτελέσματα περιλαμβάνουν:

·Μείωση του κόστους εργασίας (~60%)

·Μείωση του κόστους αποθέματος (~32%)

·Βελτίωση της αποδοτικότητας της ροής υλικών (~40%)

·Βελτίωση της αποδοτικότητας εισόδου/εξόδου από την αποθήκη (~45%)

γ. Αποτελέσματα του συστήματος οπτικής επιθεώρησης με τεχνητή νοημοσύνη

Χρησιμοποιώντας υψηλής ανάλυσης βιομηχανικές κάμερες, πολύγωνη φωτισμό και αλγόριθμους οπτικής τεχνητής νοημοσύνης με βάση τη βαθιά μάθηση για την επίτευξη εξέτασης σε όλη τη διαδικασία, αυτοματοποιημένου ελέγχου και πραγματικού χρόνου ανατροφοδότησης δεδομένων:

·Ανίχνευση και αφαίρεση ελαττωμάτων σε πολλαπλές γωνίες και σε μικρομετρικό επίπεδο

·Παρακολούθηση της συμμόρφωσης προς τις τυποποιημένες διαδικασίες λειτουργίας (SOP) με ειδοποιήσεις

·Πραγματικού χρόνου ανατροφοδότηση ποιότητας ενσωματωμένη με συστήματα MES

Τελικά αποτελέσματα:

·Ο ρυθμός απόδοσης αυξήθηκε σε 99%+

·Η απώλεια ποιότητας μειώθηκε κατά ≥30%

·Βελτιωμένη συνέπεια του προϊόντος

δ. Αξία αναβάθμισης του συστήματος διαχείρισης ενέργειας

Μέσω ψηφιακών συστημάτων διαχείρισης ενέργειας, επιτυγχάνεται πλήρης ορατότητα της κατανάλωσης ενέργειας στο εργοστάσιο:

·Παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο της κατανάλωσης ενέργειας ανά μηχανήματος (τάση, ρεύμα, ισχύς κ.λπ.)

·Διαχείριση κλειδιών υψηλής ενεργειακής κατανάλωσης (εξοπλισμός πάνω από 100 kW εξοπλισμένος με συστήματα μέτρησης και παρακολούθησης)

·Μηχανισμοί προειδοποίησης για ανώμαλη κατανάλωση ενέργειας με βάση την τεχνητή νοημοσύνη

·Βελτιστοποίηση της σύνδεσης μεταξύ ενεργειακού και παραγωγικού προγραμματισμού (Πλήρης παρακολούθηση όλων των σταδίων της ενεργειακής ροής, συμπεριλαμβανομένης της μεταφοράς, αποθήκευσης, μετατροπής και κατανάλωσης, και συγχρονισμός της χρήσης ενέργειας με τις παραγωγικές δραστηριότητες για εναρμονισμένη διαχείριση ενέργειας. Μέσω της ανάλυσης της σχέσης μεταξύ της κατανάλωσης ενέργειας του εξοπλισμού και των τάσεων λειτουργίας του, το σύστημα αντικατοπτρίζει τη συσχέτιση μεταξύ χρήσης ενέργειας και παραγωγικών δραστηριοτήτων. Τα δεδομένα διαχείρισης ενέργειας μοιράζονται επίσης με το σύστημα MES ως αναφορά για τον προγραμματισμό παραγωγής, επιτρέποντας στο σύστημα να προτιμά εξοπλισμό με χαμηλότερη κατανάλωση ενέργειας σε ισοδύναμες συνθήκες.)

·Πραγματικού χρόνου παρακολούθηση ενέργειας μέσω κινητών συσκευών

Η διαχείριση ενέργειας μετατοπίζεται από υποστηρικτικό σύστημα σε κύριο στοιχείο λήψης παραγωγικών αποφάσεων.

ε. Σύστημα ταξινόμησης και ανακύκλωσης κουτιών

Οι χρησιμοποιημένες συσκευασίες μετά την παράδοση στους πελάτες μπορούν να αναγνωρίζονται, να ταξινομούνται, να επανασυσκευάζονται και να επαναχρησιμοποιούνται μέσω εξυπνών συστημάτων αναγνώρισης, μειώνοντας αποτελεσματικά την κατανάλωση υλικών συσκευασίας.

στ. Προ-σχεδιασμός της βιώσιμης ανάπτυξης

Βάσει της αρχιτεκτονικής AI Cloud «1+3+N+1» της Sinotecho, το σύστημα ενσωματώνει τα συστήματα PLM, ERP, MES και WMS, επιτρέποντας ενιαία πρότυπα δεδομένων και εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Η πλατφόρμα ενσωματώνει ασφάλεια με τεχνητή νοημοσύνη, βελτιστοποίηση της ενέργειας και διαχείριση χώρου, δημιουργώντας ένα ασφαλές, πράσινο και έξυπνο βιομηχανικό περιβάλλον και κατασκευάζοντας ένα χαμηλούς εκπομπές άνθρακα έξυπνο εργοστάσιο που κινείται από αξία και αυτόνομες αποφάσεις. .

5. Εμπειρία σε επίπεδο συστήματος για διασυνοριακά έργα

Σε πολλά παρόμοια έργα παρατηρήθηκε συνεπώς ένα σταθερό μοτίβο: η μεγαλύτερη βελτιστοποίηση της ενέργειας προκύπτει από τη συντονισμένη λειτουργία σε επίπεδο συστήματος, και όχι από τη βελτιστοποίηση μεμονωμένων εξοπλισμών.

Μέσω ενσωματωμένων λύσεων που συνδυάζουν έξυπνες γραμμές συσκευασίας, έξυπνους ρομπότ λογιστικής, συστήματα επιθεώρησης με τεχνητή νοημοσύνη και cloud πλατφόρμες , καθίσταται δυνατή η αποτελεσματική βελτίωση της ενεργειακής απόδοσης και των δυνατοτήτων βιωσιμότητας.

Κύριες παρατηρήσεις περιλαμβάνουν:

·Η βελτιστοποίηση της γραμμής παραγωγής έχει μεγαλύτερη επίδραση από τη βελτιστοποίηση ενός μεμονωμένου μηχανήματος

·Η βελτιστοποίηση του συστήματος λογιστικής συμβάλλει σημαντικά σε κρυφά ενεργειακά οφέλη

·Η πλήρης σύνδεση δεδομένων σε όλη τη διαδικασία και η κλειστού βρόχου βελτιστοποίηση με χρήση Τεχνητής Νοημοσύνης επιτρέπουν συνεχή βελτίωση

·Η βελτίωση της απόδοσης και η ανακύκλωση υλικών συμβάλλουν στους στόχους βιωσιμότητας

Η παραγωγή μετατοπίζεται από τη «νοημοσύνη του εξοπλισμού» στη «νοημοσύνη του συστήματος».

6. Τάσεις της βιομηχανίας: από την αυτοματοποίηση στην ενεργειακή ευφυή παραγωγή με βάση την Τεχνητή Νοημοσύνη

6.1 Τρισταδιακή εξέλιξη της παραγωγής:

Στάδιο 1: Αυτοματοποίηση – αντικατάσταση της εργασίας και βελτίωση της απόδοσης

Στάδιο 2: Έξυπνη παραγωγή – συντονισμός συστήματος και ψηφιακός έλεγχος

Στάδιο 3: Έξυπνη ενεργειακή παραγωγή – συστήματα αυτό-βελτιστοποίησης ενέργειας με βάση την τεχνητή νοημοσύνη

6.2 Μετασχηματισμός του ρόλου της ΤΝ

Η τεχνητή νοημοσύνη στην παραγωγή εξελίσσεται από εργαλείο επιθεώρησης σε πυρήνα προγραμματισμού παραγωγής, επιτρέποντας αυτόνομη λήψη αποφάσεων.

6.3 Πράσινες εγκαταστάσεις με ενσωματωμένα δεδομένα

Τα δεδομένα εκπομπών άνθρακα θα γίνουν πραγματικού χρόνου, μετρήσιμα και βελτιστοποιήσιμα.

Τα ενεργειακά συστήματα παραγωγής εξελίσσονται προς « αυτό-βελτιστοποιούμενα μόδουλα βιωσιμότητας.»

7. συμπεράσματα

Η αυτοματοποίηση και η τεχνητή νοημοσύνη αναμορφώνουν ουσιαστικά τις λειτουργίες παραγωγής. Δεν βελτιώνουν μόνο την αποδοτικότητα παραγωγής, αλλά αποτελούν επίσης βασικούς κινητήρες διαχείρισης ενέργειας και βιωσιμότητας.

Αυτός ο μετασχηματισμός έχει άμεση αντίκτυπος στους στόχους ΕΣΓ.

Σε βιομηχανίες υψηλής πολυπλοκότητας, όπως η συσκευασία τσιγάρων και η υψηλής ποιότητας συσκευασία, αυτή η μετάβαση είναι ιδιαίτερα εμφανής.

Η παραγωγή υφίσταται μια δομική μετάβαση από συστήματα που κινούνται από την αποδοτικότητα σε συστήματα που κινούνται από την ενέργεια και την αειφορία. Στο μέλλον, η αυτοματοποίηση και Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) δεν θα είναι πλέον προαιρετικές βελτιώσεις, αλλά βασικές δυνατότητες για αειφόρους παραγωγικές διαδικασίες.

Οι κατασκευαστές εξοπλισμού θα πρέπει να εξετάσουν περαιτέρω βελτιώσεις στην έρευνα και ανάπτυξη (R&D) στους τομείς της ψηφιοποίησης, της εξυπνότητας και των εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης, προκειμένου να υποστηρίξουν την παγκόσμια μείωση των εκπομπών διοξειδίου του άνθρακα.