From Chisato Horiuchi in Tokyo, Japan
Nhà máy Aboshi được biết đến là nơi sản xuất đổi mới phương pháp sản xuất kiểu Daicel (thành phố Himeji, tỉnh Hyogo).
Daicel, một nhà sản xuất hóa chất, sẽ làm việc để hiện thực hóa một nhà máy tự quản, tự suy nghĩ và vận hành. Phân tích 8,4 triệu bí quyết của công nhân lành nghề được tích lũy trong quá khứ chẳng hạn như lịch sử hoạt động. Dự kiến sẽ giảm chi phí 10 tỷ yên mỗi năm bằng cách dự đoán vận hành và điều chế thiết bị ít lãng phí hơn. Các nhà máy như hóa chất và thép, vốn thải ra một lượng lớn khí nhà kính, có gánh nặng đầu tư lớn cho quá trình khử cacbon, và cải thiện năng suất là một vấn đề phổ biến. Trong tương lai, chúng tôi sẽ bán hệ thống sản xuất ra bên ngoài, bao gồm cả những hệ thống sản xuất từ các ngành khác nhau.
Nhà máy Aboshi sừng sững bên biển ở thành phố Himeji, tỉnh Hyogo. Đây là cơ sở chính của Daicel, sản xuất xenlulo axetat, là nguyên liệu thô cho phim. Hầu như không có người nào có thể được nhìn thấy trong khuôn viên của 18 Tokyo Domes. Hai mươi nhân viên đã làm việc tại "trung tâm sản xuất tích hợp" ở trung tâm của nhà máy, và tình trạng hoạt động được theo dõi trong phòng điều khiển chính.
"Thêm 200 lít axit axetic." Màu của quá trình hiển thị trên màn hình chuyển từ xanh lam sang vàng. Người lao động chỉ việc làm theo hướng dẫn trên máy tính. Ở hậu trường, người ta phát hiện một lượng lớn xenlulo, là nguyên liệu thô, được nhập vào do cảm biến cân bị trục trặc, và lượng axit axetic dùng cho phản ứng hóa học đã được tăng lên để tự động điều chỉnh cho phù hợp. kế hoạch sản xuất.
Vào tháng 4, Daicel đã giới thiệu một hệ thống sản xuất mới tại nhà máy Aboshi của mình. Dữ liệu được trích xuất từ 8,4 triệu hồ sơ do công nhân tại chỗ thực hiện, chẳng hạn như trạng thái hoạt động của thiết bị, những thay đổi về chất lượng trong quá trình sản xuất và lịch sử hoạt động về cách ứng phó với trí thông minh nhân tạo (AI) do Đại học Tokyo phát triển. Đã được đào tạo.
Tại nhà máy, AI hoạt động như một tháp điều khiển và điều khiển hoạt động bằng cách đưa ra các điều kiện tối ưu hóa an toàn, chất lượng, khối lượng sản xuất và giảm chi phí trong thời gian bình thường. Dự đoán trước việc điều chế thiết bị dựa trên dữ liệu vận hành và ngăn ngừa sự cố.
Một nhà máy hóa chất tháo rời nguyên liệu để sản xuất sản phẩm được gia công bên trong thiết bị nên khó nhìn thấy quy trình sản xuất. Ngay cả khi một báo động được kích hoạt bởi hàng nghìn thiết bị đo lường, thì vẫn có hàng chục nghìn nguyên nhân có thể xảy ra. Hầu hết các rắc rối đã được xử lý sau khi điều chế ra đời, và đôi khi phải mất gần 20 giờ để giải quyết chúng.
Daicel sẽ giới thiệu hệ thống mới cho Nhà máy Otake (thành phố Otake, tỉnh Hiroshima) vào cuối năm 2022 và sẽ mở rộng hệ thống này cho các nhà máy chính trong vòng ba năm. Fumihiro Miyoshi, Giám đốc Trung tâm Đổi mới Sản xuất, cho biết “Việc bảo trì thiết bị quá mức và lãng phí nguyên liệu thô sẽ được giảm thiểu” và hiệu quả giảm chi phí hàng năm dự kiến là 10 tỷ yên.
Omron và những người khác giỏi về "kiểu lắp ráp" được làm từ nhiều bộ phận, chẳng hạn như ô tô hơn là tự động hóa trong ngành sản xuất. Daicel dẫn đầu tại Nhật Bản về "loại quy trình" phân hủy các nguyên liệu thô như hóa chất và thép.
Tại sao Daicel, một công ty hóa chất quy mô vừa, có công nghệ sản xuất cao? Cơ sở cho điều này là "Phương pháp đổi mới sản xuất kiểu Daicel" được phát triển vào năm 2000. Daicel, được tạo ra bởi sự hợp nhất của tám nhà sản xuất celluloid, có các hệ thống và cơ chế ra quyết định khác nhau cho mỗi nhà máy, và thách thức là tạo ra một hệ thống không phụ thuộc vào con người. Chủ tịch Yoshimi Ogawa, người đang làm việc tại nhà máy vào thời điểm đó, đã đi đầu trong việc thúc đẩy việc chuyển đổi sang quản lý nhà máy dựa trên dữ liệu và hệ thống.
Giám sát các điều kiện hoạt động tại trung tâm sản xuất tích hợp
Điều đầu tiên chúng tôi làm là chuẩn hóa các hoạt động. Số hiệu được gán cho thiết bị, thống nhất tên thiết bị và nội dung công việc. Tiếp theo, mạng lưới được phân chia bên trong và bên ngoài nhà máy để cải thiện an ninh và kết nối các thiết bị sản xuất. Toàn bộ nhà máy có thể được quản lý và điều khiển tại một nơi giống như một hệ thống máy tính.
Lịch sử hoạt động của công nhân lành nghề và chất lượng của hóa chất được ghi lại theo định dạng tiêu chuẩn và được đưa vào sổ tay hướng dẫn. Bằng cách cho phép bất kỳ ai thực hiện công việc "giám sát", "vận hành" và "phán xét" đối với công nhân làm việc tại hiện trường, năng suất trên mỗi nhân viên đã được tăng gấp ba lần.
Hệ thống Daicel của phiên bản công nghiệp quy trình "Hệ thống sản xuất Toyota" sẽ được giới thiệu bởi Sumitomo Chemical, TEPCO Holdings và JERA, được tài trợ bởi Chubu Electric Power. Hệ thống mới là một phiên bản phát triển sử dụng dữ liệu đã hoạt động được 20 năm và Chủ tịch Ogawa nói, "Lượng dữ liệu là một vũ khí và AI có thể làm cho nó biến đổi nhiều hơn."
Trong tương lai, nó sẽ được bán cho các công ty khác trong cùng ngành và các công ty sản xuất theo quy trình như thép và dầu. "Dữ liệu mà một công ty có thể lấy được là có giới hạn. Tôi muốn cải thiện nó bằng cách mở nó ra" (Chủ tịch Ogawa)
Quá trình khử cacbon là đằng sau việc Daicel thúc đẩy tự động hóa nhà máy. Chính phủ đã đặt mục tiêu hầu như không phát thải khí nhà kính vào năm 1950. Các nhà máy hóa chất thải ra một lượng lớn khí cacbonic (CO2), chiếm 16% ngành sản xuất trong nước. Gánh nặng đầu tư là rất lớn, chẳng hạn như phát triển vật liệu xanh và sử dụng năng lượng tái tạo, và cải thiện lợi nhuận là một vấn đề.
Daicel có kế hoạch đầu tư 210 tỷ yên trong 5 năm như một khoản đầu tư tăng trưởng. Mục tiêu thu nhập từ hoạt động kinh doanh trong năm 2013 là 70 tỷ yên, cao gấp 2,2 lần so với năm 2008. Hiệu quả thúc đẩy của việc giảm chi phí thông qua đổi mới sản xuất để tăng lợi nhuận là khoảng 37 tỷ yên.
Các công ty lớn ở nước ngoài cũng sẽ thúc đẩy quá trình khử cacbon và cải thiện năng suất trên cả hai bánh. BASF của Đức sẽ đầu tư tới 4 tỷ euro (khoảng 510 tỷ yên) trong 30 năm để khử cacbon. Tại nơi sản xuất, chúng tôi sẽ phát triển công nghệ quản lý trạng thái hoạt động của thiết bị bằng cảm biến. LG Chem của Hàn Quốc đang hợp tác với Đại học Quốc gia Seoul về AI, và sự cạnh tranh về công nghệ tự động hóa đang diễn ra trên khắp thế giới.
