La maakindustrie groeit sneller dan enige andere sector. Dit komt deels omdat fabrieksbanen enkele van de weinige overgebleven banen zijn die niet worden vervangen door robots of computers. Productie is ook een van de weinige overgebleven gebieden met een aanzienlijk aantal arbeidersfuncties waarvoor niet veel technische kennis vereist is.
Als gevolg hiervan zien we dat veel mensen die 20 jaar geleden in een ander veld zouden zijn geduwd, nu kiezen voor de maakindustrie. Met al deze groei, Het is normaal om je af te vragen wat de toekomst in petto heeft aan deze branche. Waar moeten fabrikanten op letten? Welke veranderingen moeten er plaatsvinden om fabrikanten concurrerend en relevant te laten blijven? Dit artikel beantwoordt deze vragen en meer, zodat u voorbereid bent op de toekomst in de productiewereld.
geschiedenis van de industrie
La geschiedenis van de industrie is zo lang als die van de menselijke beschaving. Men zou zelfs kunnen stellen dat de beschaving zelf het resultaat is van een toegenomen behoefte aan industrie. Toen mensen zich bijvoorbeeld vestigden en gingen boeren, hadden ze nieuwe manieren nodig om hun voedsel te bouwen, te verbouwen en op te slaan. Als gevolg hiervan werden dingen als de ploeg, het weefgetouw en het wiel uitgevonden. Het zijn allemaal voorbeelden van de eerste vormen van industrie. Sinds mensen de productie organiseerden en automatiseerden om goederen te maken, hebben ze nieuwe gereedschappen en machines uitgevonden om dit te doen. Deze sectie behandelt de verschillende stadia van de industrie door de geschiedenis heen, van mechanisatie en stoomkracht tot computers en automatisering.
Industrie 1.0: Mechanisatie en stoomkracht
La 1.0-industrie Het werd gevoed door de uitvinding van de stoommachine. De stoommachine zorgde ervoor dat machines voor het eerst voldoende vermogen konden genereren om ze een haalbare optie voor industriële productie te maken. Het is ook het moment waarop het tijdperk van de mechanisatie begon, wat de logische conclusie is van elke industriële revolutie. Als je de machines met stoom kunt aandrijven, zijn ze veel groter en complexer dan voorheen. Ze zijn ook veel gespecialiseerder, omdat het te lang zou duren om elk stuk handmatig te maken. De uitvinding van het automatisch weefgetouw is daar een goed voorbeeld van. Aanvankelijk werkte het weefgetouw met de handen van een enkele wever. Later werd een stoommachine gebruikt om het weefgetouw aan te drijven, zodat er veel meer stof tegelijk kon worden geproduceerd. Dit is een voorbeeld van mechanisatie in actie.
Industrie 2.0: elektriciteit, massaproductie en lopende band
La 2.0-industrie Het bracht ons het elektriciteitsnet, waardoor bedrijven op constante stroom konden draaien en de kosten van het produceren van elektriciteit verlaagden. Hierdoor konden bedrijven hun fabrieken 24 uur per dag draaiende houden. Elektriciteit dreef ook nieuwe machines en apparaten aan, zoals motoren, lichten en ventilatoren. Massaproductie is wat Industrie 2.0 echt op de kaart heeft gezet. Massaproductie is een lopende band die steeds weer hetzelfde artikel maakt. Het werd uitgevonden door Henry Ford, de oprichter van een grote autofabrikant. Ford realiseerde zich dat tijd en geld konden worden bespaard door het fabricageproces van auto's te stroomlijnen. In plaats van elke auto met de hand te bouwen, liet hij arbeiders een enkel stuk van de auto tegelijk bouwen en deze vervolgens naar een ander station verplaatsen zodat de volgende arbeider aan de rest van de auto kon bevestigen. Dankzij dit systeem hoefden werknemers geen tijd te verspillen aan het vervangen van onderdelen. Het stelde Ford ook in staat om sneller, goedkoper en met minder afval auto's te bouwen.
Industrie 3.0: computergebruik en automatisering
Toen computers opkwamen, vonden ze veel toepassingen in industrie 3.0. Computers werden gebruikt om nieuwe gereedschappen, machines en items te maken. Ze werden ook gebruikt om verschillende processen te controleren en te beheren. Industriële robots bestaan al sinds de jaren 1950. Naarmate computers geavanceerder en betrouwbaarder werden, werden ze gebruikt om veel van de robots in auto- en textielfabrieken te besturen. Wanneer computers en robots samen worden gebruikt, wordt dit automatisering genoemd. Automatisering is het proces waarbij computers en robots worden gebruikt om productielijnen te laten draaien. Het wordt vaak gebruikt om het aantal menselijke arbeiders te verminderen dat nodig is om een fabriek of proces te runnen. Automatisering is verantwoordelijk voor een groot deel van het banenverlies in de productie. Door de opkomst van automatisering zijn de afgelopen twee decennia veel werknemers hun baan kwijtgeraakt. Dit geldt met name in bepaalde gebieden, zoals de textiel- en autoproductie, waar robots gemakkelijk veel van de taken kunnen uitvoeren die werknemers normaal zouden doen.
Wat is Industrie 4.0?
La Industrie 4.0, ook wel bekend als de vierde industriële revolutie, is een concept dat de evolutie van de productie in een steeds digitalere wereld beschrijft. Hoewel het concept misschien nieuw is, bestaan de technologieën die deel uitmaken van de 'hardware'-kant al geruime tijd. De term werd in 2011 bedacht door Duitse ingenieurs en computerwetenschappers die de volgende evolutie van de productie wilden beschrijven. Als we naar de "software"-kant kijken, is het niet zo duidelijk wanneer de revolutie plaatsvond. Hoewel deze technologieën al een tijdje bij ons zijn, begonnen ze pas recentelijk een impact te maken. Dit komt omdat deze technologieën door de meeste fabrikanten moesten worden overgenomen voordat ze belangrijk genoeg werden om een revolutie te worden genoemd. Het doel van dit concept is om te profiteren van digitale productie en om de nadelen ervan weg te werken.
robotica in de productie
Een van de meest zichtbare technologieën die de afgelopen jaren zijn opgekomen, is robotica. Robots worden al tientallen jaren in de productie gebruikt, maar moderne ontwikkelingen hebben ze veel efficiënter gemaakt dan hun voorgangers. Hoewel de eerste industriële robots in 1961 werden geïntroduceerd, vorderde de technologie langzaam. Pas in de jaren negentig begon robottechnologie een significante impact te hebben. Slimme robotica bestaat al tien jaar, hoewel het concept pas de laatste jaren in de productie wordt gebruikt. Deze robots zijn "intelligent" omdat ze kunnen worden geprogrammeerd om gegevens van sensoren en scanners te lezen en op basis van deze gegevens weloverwogen beslissingen te nemen. Robottechnologie is in een razend tempo gegroeid en naar verwachting zal deze vooruitgang zich voortzetten.
kunstmatige intelligentie in productie
Hoewel robotica geweldig is voor het uitvoeren van repetitieve taken en taken die mensen niet kunnen doen, is het niet handig als het gaat om het nemen van complexere beslissingen. Dat is waar kunstmatige intelligentie om de hoek komt kijken. AI-software is erg goed in het omgaan met complexe gegevens en het gebruiken ervan om weloverwogen beslissingen te nemen. Hoewel AI al tientallen jaren een onderdeel van de productie is, is de acceptatie ervan traag verlopen. Het eerste op AI gebaseerde systeem voor productie werd bijvoorbeeld geïntroduceerd in 1964, maar werd door veel fabrikanten pas in de jaren 1990 gebruikt. te stijgen van 60% in 2017 naar 85% in 2022. Dit komt omdat AI niet langer wordt gebruikt voor besluitvorming naar het daadwerkelijk helpen van werknemers om hun werk gedaan te krijgen.
Augmented reality in productie
Augmented reality is een andere technologie die al een tijdje bestaat, maar pas sinds kort een significante impact heeft op de productie. Een van de grootste voordelen van augmented reality is dat het mensen kan helpen efficiënter te werken. Mensen zijn geweldig in het prioriteren van taken en het werken aan doelen, maar ze zijn niet goed in het verwerken van gegevens. Daarom gebruiken veel werknemers tools zoals spreadsheets en databases. Deze tools kunnen echter overweldigend zijn met grote hoeveelheden gegevens. Ze kunnen ook moeilijk bij te werken zijn wanneer gegevens worden toegevoegd of verwijderd. Augmented reality-oplossingen helpen deze situatie te verlichten, omdat ze werknemers toegang geven tot complexe visualisaties via hun computers, tablets of smartphones. Het stelt hen in staat om complexe datavisualisatie te bekijken op een manier die het eenvoudig te begrijpen en te gebruiken maakt.
IoT in productie
Het Internet of Things (IoT) is een netwerk van apparaten die gegevens via internet kunnen verzenden en ontvangen. Dit betekent dat een apparaat gegevens naar uw computer kan verzenden, of dat uw computer gegevens naar het apparaat kan verzenden. Een voorbeeld hiervan is een koffiezetapparaat waarmee je de tijd en datum kunt wijzigen waarop het alarm afgaat. Deze gegevens kunnen van alles zijn, van de huidige temperatuur van een apparaat tot het aantal PayPal-transacties dat vandaag is gedaan. Deze informatie kan handig zijn bij het identificeren van problemen met het apparaat, zoals een kapot onderdeel in de koffiemachine. Het kan ook handig zijn om te begrijpen hoe het apparaat wordt gebruikt. Een voorbeeld van een IoT-apparaat in de maakindustrie zijn elektriciteitsmeters. Deze apparaten kunnen worden gebruikt om de hoeveelheid elektriciteit te meten die een machine of apparaat gebruikt.
3D-printen in productie
3D-printen is een proces waarbij een machine een driedimensionaal object creëert met materialen die op elkaar zijn gelaagd. Dit proces bestaat al tientallen jaren, maar is de laatste jaren behoorlijk geëvolueerd. Een van de grootste vorderingen is dat 3D-printers objecten van metaal kunnen maken, iets wat in het begin moeilijk was. De verwachting is dat deze technologie de komende jaren verder zal groeien en op grotere schaal zal worden toegepast. Het grote publiek zal meer 3D-geprinte producten gaan zien naarmate de technologie toegankelijker wordt.
Analyse met Big Data
Ten slotte hebben we big data-analyse, die naar verwachting steeds belangrijker zal worden in de maakindustrie. Met deze oplossingen kunt u namelijk grote hoeveelheden gegevens analyseren en trends en patronen binnen die gegevens identificeren. Deze gegevens kunnen informatie over uw klanten zijn, zoals het tijdstip waarop ze het meest waarschijnlijk een product kopen. Het kunnen ook gegevens zijn die betrekking hebben op uw producten en uw productielijn. U kunt bijvoorbeeld een machine hebben die 100 producten per dag produceert, maar er slechts 10 verkoopt. Met big data-analyse kunt u die discrepantie identificeren en uitzoeken hoe u deze kunt oplossen.