Újabb lépést tett a Knor-Bremse az adatvezérelt gyártási folyamatok felé
A Knorr-Bremse Budapest sikeresen mutatta be IoT (Internet of Things) alapokon működő adatvezérelt rendszereit, amelyek célja a nagy precizitást igénylő, kisszériás, manuális gyártási folyamatok hatékonyságának növelése.

 

A mérföldkőhöz érkezett Ipar 4.0 projekt eredményei: a gyártási idő percre pontos kiszámíthatósága, kapacitásnövekedés, a munkafolyamatok nagyobb átláthatósága, és gyorsabb, valós adatokon alapuló döntéshozatal. A digitális alapokon működő termelésirányítási és felügyeleti rendszer potenciálisan a hazai munkahelyek kétharmadát biztosító kis- és középvállalkozásokra is kiterjeszthető. A kkv-k számára a legnagyobb előny az lehet, hogy a Knorr-Bremse Budapest által kifejlesztett technológia átvételével hatékonyabban nyomon követhetővé és tervezhetővé válhatnak a gyártási folyamataik, így csökkentve azok nyersanyag és erőforrás igényét.

„Ipar, felsőoktatás és a hazai vállalkozói szféra példamutató együttműködésében valósult meg ez az egyedülálló kutatás-fejlesztési projekt. Büszkék vagyunk arra, hogy jelentős magyar mérnöki teljesítmény van egy olyan Ipar 4.0 projekt megvalósítása mögött, amely tovább növelheti a gyártás hatékonyságát, és a magyar kkv szektor számára is alkalmazható módszertant biztosít. Az általunk kifejlesztett rendszer alkalmazásával a magyar vállalkozások nagyobb eséllyel tudnak a nagy, nemzetközi értékláncokba bekapcsolódni” – mondta Veres László, a Knorr-Bremse Budapest ügyvezető igazgatója.

 

 

Az innovatív megoldás megvalósításához a Knorr-Bremse Budapest közel másfélmilliárd forintos pályázati támogatást kapott az Innovációs és Technológiai Minisztériumtól az IoT alapokon működő termékelőállítási lánc és termékéletciklus követésre alkalmas moduláris mintarendszer kifejlesztésére. A Budapesti Műszaki Egyetem (BME) kutató-fejlesztőivel kidolgozásra került megoldás első lépéseként egy tehervagonok kormányszelepeit előállító szerelősoron vezették be az új módszert, ahol az alkatrészek előkészítése és az összeszerelés ma már adat-vezérelt folyamatirányítás mellett történik.

A szerelősoron elhelyezett szenzorok a hozzávetőleg 45 perces szerelési folyamat valós idejű információit küldik meg egy központi adatbázisba. Az így elkészült termékek ugyancsak automatizált és valós idejű adatokat szolgáltató tesztelési folyamaton mennek keresztül. A magas szintű automatizációnak és adatszolgáltatásnak köszönhetően az egyes munkafázisokhoz pontosan megadható egy adott rendelési mennyiség gyártási ideje. Ez javítja a termelés tervezhetőségét és hozzájárul a nagyobb szállítási pontossághoz, amely a fejlesztés eredményeképpen jelenleg 98 százalékig növelhető.

 

 

„A Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem különösen jó abban, hogy műszaki kompetenciákat igénylő kutatás-fejlesztési projektekben iparvállalatokat segítsen hozzá fejlesztési céljaik eléréséhez.” – tette hozzá Lengyel László, a BME Egyetem-Ipar Együttműködési Központjának igazgatója. „Az egyetem kiemelt területként kezeli az ipari digitalizáció, az Ipar 4.0 lehetőségeinek kutatását. A Knorr-Bremse Budapesttel közösen az egyetem a mai trendeknek megfelelő, ipari digitalizációs területen ért el jelentős eredményeket, elsősorban a nagy mennyiségű adatok feldolgozásához alkalmazható szoftverarchitektúrák kutatása területén. Az eredmények alkalmazhatóak számos más ipari digitalizációs projektben is, és az iparvállalatok mellett a kis- és középvállalatok hatékonyságának fejlesztéséhez is hozzájárulnak.”

A K+F projekt végrehajtásában komoly szerep jutott a BME Villamosmérnöki Kar Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék kutatóinak, akik szakértői a raktározási folyamatok korszerűsítésének és a szerelősori szoftvereknek. A Knorr-Bremse mérnökei a 4Sales System Kft.-vel együttműködésben kutattak és vezettek be új eszközkészleteket, határozták meg az informatikai csomag elemeit, és hajtották végre az üzemi teszteket. Az új termelésirányítási és felügyeleti rendszer első lépésben a Knorr-Bremse Budapest további gyártósoraira kerül kiterjesztésre, a valós idejű adatok vizualizációjához szükséges szoftver fejlesztése pedig 2021 első negyedévében zárulhat le.

Mesterséges neurális hálózatokkal lehetővé tett gépi tanulásért ítélték oda a 2024-es fizikai Nobel-díjat
Az amerikai John J. Hopfieldnek és a kanadai Geoffrey E. Hintonnak ítélték oda 2024-ben a fizikai Nobel-díjat – jelentették be kedden Stockholmban a Svéd Királyi Akadémián. A két kutató a gépi tanulás mesterséges neurális hálózatokkal való lehetővé tételéhez járult hozzá úttörő jelentőségű eredményeivel.
Konferencia az okosvárosokról és a technológiai sokszínűségről
Összefogtak a jövőért az ipar, a tudomány és a művészetek képviselői a Kognitív Mobilitás 2024 konferencián Budapesten.
Teljes kultúraváltás – a Miller Industries beszámolója arról miként segítette a Birst megoldás üzlete átalakítását
Az Infor első blogsorozata az Infor Customer Excellence Awards nyerteseit állítja reflektorfénybe és osztja meg a sikertörténeteiket.
Új képzési program indul az adatközponti és kritikus infrastruktúra területén működőknek
Új képzésekkel egészítette ki EcoXpert Partner Program kezdeményezését a Schneider Electric. Az újonnan megszerezhető tudás hatékonyan támogatja a vállalat adatközponti és kritikus infrastruktúra területeken tevékenykedő értékesítési partnereit ügyfeleik még jobb kiszolgálásában.
Zsákutcába kerülhet az AI egy kutatás szerint
A nagy nyelvi modellek, mint például a ChatGPT elterjedése valójában egyre csökkenti a nyilvános tudásmegosztást az online kérdezz-felelek platformokon, s ezzel megnehezítheti a jövőbeli modellek képzését – erre jutott a Budapesti Corvinus Egyetem frissen publikált tanulmánya.