Industry 4.0 - Průmysl 4.0

I4.0 topicsPo několika letech, které zkoumáme 4. průmyslovou revoluci, fenomén současného technického pokroku ve výrobě, se kloníme k německé Industrie 4.0 platform (dále I4.0). Proč?

Industrie 4.0 platform je na rozdíl od mnoha dalších iniciativ, např. Průmyslu 4.0, technicky specifikovaná platforma s rámcem, modely, standardy a specifikací klíčové komponenty inteligentní výroby - Asset Administration Shell (AAS).

AAS umožňuje dle I4.0 Component model komunikaci mezi mezi prvky výroby (assets) a tak umožňuje kooperaci a decentrální řízení výroby, na rozdíl od současného stavu hierarchicky řízené výroby.

V rámci prezentace na Mezinárodním strojírenském veletrhu jsme uvedli premiéru nového výrobního managementu Compas inteligentní výroby na bázi AAS v.1.0.

I4.0 - základní modely

I4.0 buttonFirma COMPAS aktivně spolupracuje s VUT Brno na průzkumu nejnovějších poznatků Industry 4.0. Teoretický základ I4.0 popisují základní modely RAMI a Component model.

MES-MOM řízení výroby ve vizi I4.0

I4.0 robot shows the wayProjekt, který téměř vzorově implementoval MES/MOM systém (řečeno dnešním názvoslovím) realizovala firma SAPELI, přední výrobce interiérových dveří, při výstavbě své nové továrny společně s dodavateli MES fy. COMPAS a ERP dodavatelem OR CZ již v roce 2008-2009.

CNC linka

Řízení "chytré" robotické linky s 6 CNC stroji

"Chytrá" CNC výrobní linka, operace jsou řízené specifikací výrobku ve vizi I4.0 s transportem materiálu robotem.

Řízení dávkové výroby ve vizi I4.0

I4.0 time greenProjekt, který implementoval integrované řízení výroby ve vizi I4.0, realizovala firma McBride v závodě Brno ve výrobě kosmetiky Dermacol postupnými inovacemi nejprve v automatizaci technologií od r.2008 a následně ve výrobním IT až do r. 2015.

CMMS systém řízení údržby ve vizi I4.0

I4.0 topics maintenance greenEfektivní plánování, řízení a provádění údržby jsou důležité součásti procesů prosperujícího podniku. S navyšující se technologickou složitostí získáváme ze strojů a zařízení mnohem více provozních dat než dříve a tak můžeme lépe predikovat potřebu servisu.