Ավտոմատացված կանացի գործkedներում աշխատանքային աمانյակի ստանդարտների ուժեղացում

Անվտանգության 4.0 տեխնոլոգիաների ինտեգրում՝ հակազդելով վտանգներին դրանք առաջանալուց առաջ

Այսօրվա ավտոմատացված գործարաններում անվտանգության կանոնակարգերը մեծապես կախված են կանխատեսողական տեխնոլոգիաներից, որոնք հայտնաբերում են հնարավոր վտանգները, մինչև իրավիճակը դուրս գա վերահսկողությունից: Երբ ընկերությունները իրենց գործողությունները միացնում են IoT ցանցերին, նրանք էապես ամենուր աչքեր են ստանում՝ անընդհատ հսկելով մեքենաների աշխատանքը, ջերմաստիճանի և օդի որակի վիճակը, ինչպես նաև աշխատողների շարժումները: 2023 թվականի արդյունաբերական անվտանգության վերաբերյալ վերլուծությունը ցույց է տալիս մի հետաքրքիր փաստ. արտադրողների ավելի քան կեսը արդեն սկսել է օգտագործել այս ինտելեկտուալ գազի հայտնաբերիչներն ու շարժման սենսորները, որոնք միացված են IoT համակարգերին: Այս սարքերը ավտոմատ կերպով անջատում են սարքավորումները, երբ ինչ-որ բան սխալ է ընթանում, ինչը վերջին մի քանի տարիների ընթացքում տարբեր գործարաններում հազարավոր վթարներ է կանխել:

Աշխատողների և սարքավորումների իրական ժամանակում հսկում՝ վտանգների կանխարգելման համար

Կենտրոնական վահանակները հավաքագրում են տվյալներ կրելի սարքերից և սարքավորումների սենսորներից, ինչը հնարավորություն է տալիս վերահսկողներին հայտնաբերել անոմալիաներ, ինչպիսիք են տաքացած սեղմիչները կամ կենտրոնացած օպերատորները։ Պրոֆիլակտիկ անվտանգության համակարգերը վաղ կիրառող գործարաններում կրիտիկական դեպքերի արձագանքման ժամանակը կրճատել են 53%-ով՝ ըստ լրջության զգուշացումների առաջնահերթություն տալով և ապահովելով ավելի արագ միջամտություն ամենակարևոր պահերին:

Կանխատեսող սպասարկում՝ անսպասելի սարքավորումների անսարքությունները կրճատելու համար

Տատանումների վերլուծության գործիքները կանխատեսում են ոսպնյակների անսարքությունները 48-72 ժամ առաջ, որը փորձարկման ընթացքում խողովակների պատրաստման հիդրավլիկ պրեսերի անօրակ կանգնեցումները կրճատել է 34%: Այս փոխակերպումը՝ ռեակտիվ վերացումից պլանային միջամտություններին, համաձայնեցնում է սպասարկումը արտադրության ցիկլերի հետ՝ նվազագույնի հասցնելով խանգարումները՝ միաժամանակ բարելավելով աշխատողների անվտանգությունը բարձր ճնշման համակարգերի շրջակայքում:

Մեքենայական տեսողության համակարգերի օգտագործմամբ ավտոմատացված ստուգումներ

ԱԻ-ով սնուցվող տեսախցիկները հանքավայրերի որակը և խողովակների չափսերը ստուգում են 99,2% ճշգրտությամբ՝ ձեռքով ստուգումներից 22% բարձր: Շվեդական խողովակների գործարաններում ավտոմատացված թերությունների հայտնաբերումը տարեկան վերացրել է 17,000 ժամ բարձր ռիսկային շահբանջերի ստուգումներ, նվազագույնի հասցնելով ընկնելու վտանգին ենթարկվելը՝ առանց որակի վերահսկողությունը վտանգի ենթարկելու:

Ավտոմատացման և մարդկային վերահսկողության հավասարակշռումը ինտելեկտուալ անվտանգության համակարգերում

Չնայած ալգորիթմները մեկ վայրկյանում մշակում են հազարավոր տվյալներ, մարդկային փորձագետները մնում են կարևոր դեր խաղալու համար՝ ստուգելով կրիտիկական զգուշացումները և մեքենայի խորհուրդները տեղայնացնելով: Հիբրիդային մոդելները հասնում են 91% ճշգրտության վտանգների հայտնաբերման մեջ, ինչը գերազանցում է լրիվ ավտոմատացված համակարգերի 78% միջին ցուցանիշը:

Խելացի անվտանգության վերահսկողությամբ մարդ-մեքենա համագործակցության բարելավում

Օպերատորի ներկայության ակտիվացում և E-Stops (Արտակարգ Կանգառներ) բարձր ռիսկային գոտիներում

Հիմա խելացի անվտանգության համակարգերը սարքերը ավտոմատ կերպով անջատում են, երբ մեկը մտնում է վտանգավոր գոտիներից որևէ մեկի մեջ՝ առկայությունը հայտնաբերելու տեխնոլոգիայի շնորհիվ: Այս համակարգերը աշխատակիցներին վթարային կոճաղներ սեղմելու փոխարեն անմիջապես ակտիվանում են, երբ զգայիչները հայտնաբերում են որևէ մեկին, ով չափազանց մոտիկ է մոտենում՝ մոտ 15 դյույմ հեռավորության վրա, ինչպես նշված է ISO 13855 հանրահաշվի կանոններում անվտանգ հեռավորությունների վերաբերյալ: Նորագույն վթարային կանգնեցման կառուցվածքները իրականում ունեն երկու առանձին շղթաներ՝ ներդրված հսկողությամբ, որպեսզի ամբողջովին չձախողվեն, եթե մեկ մասը դուրս գա կադրից: Դա տրամաբանական է, հաշվի առնելով, որ մեքենաների հետ կապված բոլոր վթարների գրեթե քառորդը տեղի են ունենում այն պատճառով, որ մարդիկ ճիշտ չեն արձագանքում արտակարգ իրավիճակներում, ըստ OSHA-ի տվյալների անցյալ տարվանից:

Լազերային անվտանգության սկաներներ և դռների փակումներ մուտքի վերահսկման համար

Ժամանակակից պարագծային անվտանգության համակարգերը հաճախ լազերային սկաներներն են միաձուլում RFID դռների փակումների հետ՝ ստեղծելով մեքենաների շուրջ ճկուն վտանգավոր գոտիներ: Վերցրեք այս խոշոր գերմանական խողովակների ընկերությունը, օրինակ, որը ներդրել է այսպիսի ինտելեկտուալ գոտիավորման համակարգեր, որոնք փաստացի փոխում են մեքենաների աշխատանքի արագությունը՝ կախված այն բանից, թե աշխատողները որտեղ են կանգնած: Համաձայն մեկ տարի առաջ հրապարակված PacBlue Engineering-ի զեկույցի՝ այս տեխնոլոգիան մեկ տարվա ընթացքում նվազեցրել է վթարների քանակը գրեթե 60%-ով: Այս համակարգերի արդյունավետության գաղտնիքն այն է, որ դրանք արտադրությունը պահում են ամբողջական արագությամբ, երբ մարդիկ մոտ չեն գտնվում, իսկ երբ մեկը մոտենում է վտանգավոր սարքավորումներին, ավտոմատ դանդաղեցնում են աշխատանքը:

Մարդ-մեքենա համագործակցության ստանդարտները ավտոմատացված միջավայրում

Ներկայումս համագործակցող ռոբոտային համակարգերը պահանջում են ստանդարտացված փոխազդեցության ստանդարտներ, այդ թվում՝

• Ուժի/արագության սահմանափակումներ (ISO/TS 15066 cobot ստանդարտներ)
• Բախմանից առաջ թրթռացման զգուշացումներ
• Ռոբոտային բազկերի և փոխադրող համակարգերի միջև սինխրոնացում

Ըստ 2023 թվականի Ավտոմոբիլային արդյունաբերության անվտանգության կոնսորցիումի զեկույցի՝ ISO-ի կողմից վավերացված համագործակցության ստանդարտներ օգտագործող հաստատություններում սեղմման կետերի պատճառով վնասվածքները 41%-ով պակաս են եղել, քան սեփական համակարգերին հիմնված ընկերություններում:

Ուսումնասիրություն. Գերմանական խողովակի գործարանում դինամիկ գոտիավորման միջոցով դեպքերի կրճատում

Գերմանիայի առաջատար խողովակի արտադրողի մոտ անվտանգության վերակառուցումը ցույց տվեց ինտելեկտուալ կառավարման արդյունավետությունը: Կառույցը ներդրեց.

Այս համակարգերը կենտրոնացված անվտանգության վահանակներին միացնելով՝ գործարանը հասել է 214 անընդմեջ վթարներից ազատ օրերի՝ նախորդ ցուցանիշների համեմատ 300% բարելավում ցուցադրելով:

Խելացի անհատական պաշտպանության միջոցներ և աշխատողների առողջական վիճակի իրական ժամանակում հսկում

Ժամանակակից անվտանգության ստանդարտները հիմա առաջնահերթություն են տալիս խելացի անհատական պաշտպանության միջոցներին (PPE) որոնք սուզված սենսորներ են պարունակում և հսկում են ինչպես շրջակա միջավայրի վտանգները, այնպես էլ աշխատողի առողջական վիճակը: Փոխարեն ավանդական սարքավորումների՝ այս համակարգերը IoT կապի միջոցով տալիս են գործնական տեղեկություններ, որոնք կապ են հաստատում ֆիզիկական պաշտպանության և ակտիվ ռիսկերի կառավարման միջև:

Խելացի անհատական պաշտպանության միջոցներ (PPE) սուզված սենսորներով

Հաջորդ սերնդի անվտանգության անվանաթերթերը և վեստները ներառում են սենսորներ, որոնք հայտնաբերում են վտանգավոր գազեր, չափազանց բարձր ջերմաստիճաններ և հարվածներ: Օրինակ՝ շրջակա միջավայրի սենսորներ ունեցող խելացի անվտանգության անվանաթերթերը ավտոմատ կերպով զգուշացնում են աշխատողներին և վերահսկողներին թունավոր գազերի ազդեցության մասին, ինչը նվազեցնում է արձագանքման ժամանակը մինչև 67% համեմատած ձեռքով հայտնաբերման մեթոդների հետ:

Աշխատողների առողջության հսկում սենսորների միջոցով՝ հոգնածության և ազդեցության հսկման նպատակով

Կրվող սարքերը հսկում են կենսական ցուցանիշներ, ինչպիսիք են սրտի կծկումների փոփոխականությունը, մարմնի ջերմաստիճանը և շնչառական օրինաչափությունները՝ նպատակ ունենալով հայտնաբերել հոգնածությունը կամ ջերմային լարվածությունը: 2023 թվականի տեղագրական ուսումնասիրությունը ցույց տվեց, որ այն գործարանները, որոնք օգտագործում էին GPS-ով ապահովված անվտանգության վեստեր՝ կենսաչափական սենսորներով, կրճատել էին ջերմային վթարները 41%-ով՝ իրական ժամանակում հիդրատացման զգուշացումների և պարտադիր հանգստանալու հանգամանքների շնորհիվ:

Կրվող տեխնոլոգիաների և կենտրոնական անվտանգության կառավարման հարթակների միջև տվյալների ինտեգրում

Կենտրոնացված վահանակները հավաքագրում են տվյալներ PPE սենսորներից՝ թույլ տալով կանխատեսել վտանգների օրինաչափությունները: Դողերի սենսորները ձեռնոցներում կարող են ցույց տալ կրկնվող լարվածության վնասվածքների վաղ նշանները, իսկ օդի որակի մոնիտորները համակարգչային կերպով կապված են օդափոխման համակարգերի հետ՝ ապահովելով անվտանգ թթվածնի մակարդակ սահմանափակված կայաններում՝ ապահովելով, որ շրջակա միջավայրի վերահսկողությունը դինամիկորեն արձագանքի իրական պայմաններին:

ԱԻ-վրա հիմնված վտանգների նույնականացում և անվտանգության կառավարման համակարգեր

Այսօրվա ավտոմատացված արտադրական գծերը օգտագործում են ԱԻ համակարգեր, որոնք լիովին փոխում են արտադրամասում վտանգներ հայտնաբերելու մեթոդները: Այս ինտելեկտուալ համակարգերը տեղեկություններ են հավաքում տարբեր աղբյուրներից, ներառյալ սարքավորումների մոնիտորներից, գործարանի շրջակա միջավայրի սենսորներից և նույնիսկ համակարգչային տեսողության տեխնոլոգիաների տեսախցիկներից: Դրանք կարող են հայտնաբերել խնդիրներ, ինչպիսիք են սարքավորումների սխալ հարմարեցումը կամ աշխատողների վտանգավոր գոտիներին չափազանց մոտ մոտենալը: Ըստ 2023 թվականին Forbes Council-ի կողմից հրապարակված որոշ վերջերս հետազոտությունների՝ այս ԱԻ լուծումները սովորաբար 30 տոկոսով ավելի արագ են հայտնաբերում հնարավոր վտանգները, քան մարդիկ կարող են դա անել սովորական ստուգումների ընթացքում:

Կենտրոնացված վթարների հաշվետվությունների համար ինտեգրված անվտանգության կառավարման ծրագիր

Կենտրոնացված հարթակները տվյալներ են հավաքագրում IoT սարքերից և աշխատողների կրական սարքերից՝ հնարավորություն ընձեռելով.

• Ինցիդենտների ավտոմատացված մատյանավարում՝ տեղագրված փաստաթղթերով
• Իրական ժամանակում ռիսկերի ջերմային քարտեզներ՝ ընդգծելով բարձր հավանականությամբ գոտիները
• Համապատասխանության հետևում փոփոխվող անվտանգության ստանդարտներին

Այդ համակարգերն օգտագործող սարքերը զեկուցման ուշացումները 58% -ով կրճատել են, որը արագացրել է ուղղիչ միջոցառումները և բարելավել է պատասխանատվությունը ամբողջ գործողությունների ընթացքում ( SafetyCulture, 2023 ).

Արդյունաբերական ավտոմատացման մեջ ԱԻ-ով վարվող ռիսկերի մոդելավորում

Կանխատեսող անալիտիկայի մոդելները սարքավորումների անսարքությունները կանխատեսում են 89% ճշգրտությամբ՝ վերլուծելով թրթռացման օրինաչափությունները, ջերմային ստորագրությունները և սպասարկման պատմությունները: Ակնկալվող անվտանգության կառավարման դեպի այս փոխակերպումը անպլանավոր դադարները 42% -ով կրճատել է նախնական ընդունող խողովակների գործարաններում, որը անմիջականորեն նպաստել է ավելի անվտանգ աշխատանքային միջավայրի ստեղծմանը:

Ավտոմատացման ինտելեկտուալ ծանրաբեռնվածության պարադոքսը

Չնայած ԱԻ-ն նվազեցնում է ֆիզիկական ռիսկերը, բայց բարդ համակարգերը հսկող օպերատորները ցուցաբերում են 27% բարձր մտավոր հոգնածություն՝ մի մարտահրավեր, որն անհրաժեշտ է վերաձևակերպված ինտերֆեյսային ստանդարտների և հաճախադեպ իրազեկվածության ստուգումների: Առաջատար սարքերը դրան դիմադրում են ԱԻ-ով աջակցվող որոշումների համար հիմնարկված շրջանակների ներդրմամբ, որոնք կարևորության աստիճանով են դասակարգում կարևորագույն զգուշացումները՝ ֆիլտրելով ցածր ռիսկային տեղեկատվությունները և պահպանելով ինտելեկտուալ հնարավորությունները բարձր ռիսկային որոշումների համար:

Առաջադեմ անվտանգության ստանդարտների ազդեցության չափումը վթարների կրճատման վրա

Աշխատանքային անվտանգության հիմնարար ցուցանիշները արտադրական համակարգերում

Արտադրողները այժմ անվտանգության բարելավումները քանակապես գնահատում են՝ օգտագործելով երեք հիմնարար KPI (հիմնարար կատարման ցուցանիշներ).

Այս չափանիշները հնարավորություն են տալիս տվյալների վրա հիմնված համեմատություններ կատարել ավանդական անվտանգության մեթոդներ օգտագործող հաստատությունների եւ IoT-ի համակարգեր կիրառող հաստատությունների միջեւ:

Տվյալների կետ. Վնասվածքների մակարդակի 42% նվազում IoT- ի միջոցով վերահսկողության գործարկումից հետո (OSHA, 2023)

OSHA-ի կողմից 127 խողովակաշարերի արտադրության գործարանների ուսումնասիրության արդյունքում պարզվել է, որ ցանցային հագնվող սարքեր եւ սարքավորումների սենսորներ օգտագործող հաստատությունները 18 ամսվա ընթացքում 42% -ով նվազեցրել են գրանցելի վնասվածքները: Ամենակարեւոր բարելավումները գրանցվել են հետեւյալ ոլորտներում.

• Մեքենայի խառնվածքի դեպքեր (-51%)
• Քիմիական նյութերի ազդեցության դեպքեր (-39%)
• Անհետ կորածների թիվը

Սա համընկնում է 2024 թվականի կանխատեսվող պահպանումների վերլուծության արդյունքների հետ, ըստ որի՝ IoT-ով բացահայտված վտանգները կանխում են սարքավորումների անպլանավոր 68% միջամտություններ:

Վթարների նվազման երկարաժամկետ միտումները՝ կապված կանխատեսող անալիտիկայի ընդունման հետ

Այն գործարանները, որոնք անվտանգության սենսորները համակցում են կանխատեսող անալիտիկայի հետ, հինգ տարվա ընթացքում ցուցաբերել են ծանր դեպքերի 7–9% տարեկան նվազում՝ եռապատիկ բարելավման տեմպով համեմատած այն հաստատությունների հետ, որոնք օգտագործում են միայն ռեակտիվ անվտանգության մեթոդներ: Այս միտումը հարուցող տեխնոլոգիական շերտը ներառում է՝

• Տատանումների վերլուծություն, որը 72+ ժամ առաջ կանխատեսում է ոսպնյակների անսարքությունը
• Ջերմային տեսություն, որը հայտնաբերում է էլեկտրական անսարքությունները աղեղի առաջացումից առաջ
• Օդի որակի ալգորիթմներ, որոնք ակտիվացնում են վենտիլյացիան մինչև արտահոսքի սահմանափակումները

Քանի որ մեքենայական ուսուցման մոդելները հասունանում են, վաղ օգտագործողները զեկուցում են 90%-ով պակաս անվտանգության կրիտիկական պահպանման բացթողումներ ձեռքով ստուգումների ռեժիմների համեմատ, որը հաստատում է ինտելեկտուալ անվտանգության ինտեգրման երկարաժամկետ արժեքը:

Հաճախ տրամադրվող հարցեր

Ինչ է Անվտանգություն 4.0 տեխնոլոգիան

Անվտանգության 4.0 տեխնոլոգիան վերաբերում է առաջադեմ, փոխկապված համակարգերի, ինչպիսիք են IoT-ն և AI-ն, որոնք օգտագործվում են արդյունաբերական շրջակա միջավայրում վթարները կանխատեսելու և կանխելու համար:

Ինչպե՞ս են աշխատում ինտելեկտուալ PPE համակարգերը

Ինտելեկտուալ PPE համակարգերը օգտագործում են ներդրված սենսորներ՝ շրջակա միջավայրի վտանգները և աշխատակիցների առողջությունը հսկելու, իսկ իրական ժամանակում զգուշացումներ տրամադրելով՝ անվտանգությունն ավելի բարձր տրվածության հասցնելու համար:

Ի՞նչ դեր է խաղում մարդու վերահսկողությունը ավտոմատացված անվտանգության համակարգերում

Մարդու վերահսկողությունը հաստատում է AI-ով ստեղծված զգուշացումները և տվյալները տեղայնացնում, որպեսզի բարձրացնի ավտոմատացված անվտանգության համակարգերի ճշգրտությունն ու հուսալիությունը:

Որքա՞ն է արդյունավետ կանխատեսող սպասարկման գործիքները

Կանխատեսող սպասարկման գործիքները կարող են կանխատեսել սարքավորումների անսարքությունները՝ զգալիորեն կրճատելով դադարը և բարելավելով անվտանգությունը՝ նախատեսելով հնարավոր խնդիրները:

Ո՞րն են կանխատեսող անալիտիկայի կիրառման երկարաժամկետ առավելությունները անվտանգության կառավարման մեջ

Երկարաժամկետ առավելություններից են ծանր դեպքերի հաստատական կրճատումը, անվտանգության համապատասխանության բարելավումը և անվտանգության կառավարման համակարգերի արդյունավետության բարձրացումը: