Ipar 4.0 Technológiai Központ
Az Ipar 4.0 Technológiai Központot a GINOP 1.1.3-16 projekt keretében a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem működteti. A Technológiai Központ a BME Villamosmérnöki-, Gépészeti-, és Közlekedésmérnöki Karainak együttműködése során valósul meg az „I” épület 260 m2-nyi területén, és demonstrációs valamint fejlesztési szolgáltatást biztosít a konvergencia régióban székhellyel és/vagy telephellyel rendelkező hazai tulajdonú, feldolgozóipari kis- és középvállalkozások részére.

A szolgáltatás célja, hogy a rendelkezésre álló erőforrás keretek közt szakmailag megalapozott, teljeskörű Ipar 4.0 ismeretanyagot állítson össze és mutasson be a kkv-k számára, és ezzel versenysemleges módon segítse őket az Ipar 4.0-ra történő felkészülésben, valamint a számukra legmegfelelőbb technológiák kiválasztásban. A bemutatásra kerülő technológiák felölelik az adatgyűjtés, optimalizálás, automatizálás és az infrastruktúra témakörét. A Központ szakértői a projekt és az Ipar 4.0 technológia általános ismertetésén túl élő demonstrációkon vezetik végig a látogatót. A demonstrációk az Ipar 4.0 egy-egy kulcsterületét úgy igyekeznek bemutatni, hogy az átfogó képet adjon az adott szakterület rendelkezésre álló technológiáiból.

A Technológiai Központ közérthető tartalmakat fejleszt a kkv-k számára, melyeket szcenárióknak hívunk. A jelenleg bemutatott szcenáriók – röviden – az alábbiak:


Logisztika / AGV

A szcenárió segíti a KKV-kat annak bemutatásával, hogy miként lehet egy automatikusan, logisztikai környezetben működő lokalizációs rendszer segítségével a logisztikai objektumokat követni, és az így nyert információt hogyan lehet felhasználni a folyamatok veszteségeinek csökkentésére, hatékonyságuk javítására. A demonstráció bemutatja azokat az alapkomponenseket és ezek kapcsolatát, melyek a gyáron belüli anyagellátási területek kulcsfontosságú elemei.


Beltéri helymeghatározás

Egy ipar 4.0 vállalaton belül szükséges lehet eszközök, félkész termékek vagy akár emberek (alkalmazottak, látogatók stb.) pontos helyének meghatározása. Ebben a szcenárióban olyan megoldásokat mutatunk be, melyekkel egy adott területen belül igen pontos helymeghatározásra van lehetőség. A helymeghatározást a logisztikai szcenárióval egybeépítve is megmutatjuk.


Autonóm szállító járművek

Az anyagmozgatás járulékos tevékenység, de termelésben jelentős költségtétel. Jelenleg a kézi vagy targoncás anyagmozgatás az elterjedtebb, de egyre nehezebb szakképzett munkaerőt alkalmazni. A szcenárióban bemutatott önvezető járművek alkalmazásával rugalmas, optimalizált, a változó igényekhez akár dinamikusan alkalmazkodni képes anyagmozgatás valósítható meg.


MES (Manufacturing Execution Systems) / ERP integráció

A szcenárió bemutatásának célja, hogy a kkv-k megismerjék a termelőüzemi gyártás irányításának és felügyeletének bevált módszereit, az alkalmazott technológiákat. A bemutatóban egy felhő alapú, SAP ERP endszerben feladott rendelés alapján, a gyár makettben elindul a termelés, melynek egyes fázisai a szintén felhő alapú, SAP MES rendszerben folyamatosan nyomon követhetők. 


Termelési folyamatvezérlés

A szcenárióban egy Festo palettázó berendezésen keresztül mutatjuk be, hogy egy adott berendezés hogyan vezérelhető informatikai rendszerekből. A demóban egy web alapú alkalmazáson keresztül, csatlakozva a berendezés saját védett hálózatához, akár mobil telefonról lehet egyes műveleteket indítani, valamint a palettázó működését, egyes működési paramétereinek értékét monitorozni.


Gyártási cella monitorozás és vezérlés

A termelőüzemekben fontos információ, hogy egy adott termék gyártása éppen milyen fázisban tart, a megrendelt mennyiségből mennyi készült el, mennyi selejt készült, stb. Az egyes munkahelyeken dolgozó operátorok számára lényeges, hogy az épen gyártott termékhez tartozó utasítást meg tudja tekinteni, lássa, hogy áll az adott napi terv teljesítésével. A bemutatott szcenárió ezen adatok gyűjtésére, vizualizálására mutat egy megoldást.


Cloudera-Dell-Reach Ipar 4.0 referencia architektúra

Egy közös IoT platform kulcsfontosságú a különböző objektumok, eszközök, események, illetve a virtuális a valóságos világ összekapcsolásához és egységes kezeléséhez. A szcenárió az okos gyár gerinceként képes a különböző forrásokból (gépekből, szenzorokból, rendszerekből) származó adatok gyűjtésére, rendszerezésére és valós időben azok elemzésére machine learning segítségével. A helyszínen egy akár éles környezetben is működőképes, teljes informatikai architektúra került felépítésre, melyen valós idejű OEE számítás, prediktív karbantartás és anomália detekció, valamint virtuális és kiterjesztett valóság bemutató is látható.


Digitális ikerpár

Az eszközök, termékek folyamatos kommunikációja révén létrejövő adattömeg alapján az intelligens rendszer majdnem valós időben képes optimalizálni a gyártási folyamatot. A fizikai rendszernek a digitális leképezését „Digital Twin”-nek, vagyis digitális ikernek nevezik. Az így kialakított intelligens rendszer „tapasztalatokat” gyűjthet, azaz képes a tanulásra. A tanulás során az intelligens rendszer képes felkészülni már megtörtént, vagy akár teljesen új eseményekre is, azaz nem csak a jelenlegi termelési folyamatot képes optimalizálni, hanem akár még a fizikai gyártás előtt, szimulációk készítésére és elemzésére is képes. A szcenárióban egy fizikai berendezést, valamint digitális ikerpárját, ennek gyakorlati alkalmazásának lehetőségeit mutatjuk be.


Digitális gyártás és termelés tervezés

A szcenárió az egyes cellák, gyártósorok vagy gyárak el- és berendezésének szimulációjára mutat megoldást. A növekvő gyártási portfólió, a termékek sokfélesége és a gyártórendszerek konfigurálhatóságára vonatkozó igények növekedésével a csarnokokon belüli gyártóegységek elrendezése egyre bonyolultabb. A demonstrációban szimulációval becsüljük meg a sorok fő teljesítményjellemzőinek (KPI) értékeit, mint többek között a kihozatalt, a gépek kihasználtságát vagy a gépek mellett dolgozó operátorok leterheltségét. Az cella elrendezés gyors beviteléhez egy flipchart-on helyezzük el a gépeket szimbolizáló kártyákat, amit egy kamerás rendszer digitalizál.


A látogatás során válaszolunk a felmerülő kérdésekre, és a bemutatott technológiákhoz kapcsolódó háttéranyagokat is megosztunk a résztvevőkkel.
Az oldal sütiket használ működéséhez. Az oldal használatával hozzájárul, hogy az sütiket tárolhat számítógépén.