COVID-19 ускорил наше путешествие к Фабрике Будущего

Скип Снайдер, старший партнер IBM Consulting, рассказывает, как COVID-19 ускорил наш путь к «Фабрике будущего».

По мере того, как мы приближаемся к концу года и почти через два года после появления COVID-19, нет никаких сомнений в том, что COVID-19 оказал огромное давление на производственные операции по всему миру. Пандемия вынудила производителей перевести миллионы работников по всему миру на удаленные платформы; переосмыслить и перестроить цепочки поставок; и сменное производство для удовлетворения неопределенных потребностей и нехватки деталей, таких как нехватка чипов, которая в настоящее время преследует автомобильную промышленность и другие.

В частности, этот момент привлек резкое внимание к производительности завода. Производители испытывают растущее давление, чтобы увеличить свое внутреннее производство, кадровый резерв, а также сделать свои операции и цепочки поставок более устойчивыми, оставаясь при этом конкурентоспособными.

Технологии являются важнейшей частью решения этой головоломки, и, хотя исследование IBM C-suite показывает, что пандемия ускорила цифровую трансформацию в 59% опрошенных организаций, еще многое предстоит сделать.

Использование возможностей искусственного интеллекта, автоматизации и робототехники

Автоматизация на основе ИИ — это мощный инструмент, который может помочь обрабатывать данные и аналитику в режиме реального времени, улучшать процесс принятия решений и выполнять задачи более эффективно. Зачастую большинство периферийных и IoT-устройств, используемых на заводах, являются стационарными, негибкими и часто неспособными реагировать на быстро меняющиеся условия. В ответ на это включение робототехники в уравнение вместе с ИИ может стать мощной комбинацией и инструментом для повышения эффективности и инноваций.

Например, IBM и Boston Dynamics вместе работают над созданием новых полезных нагрузок для Spot — гибкого мобильного робота Boston Dynamics. Мобильный робот предназначен для решения вопросов безопасности инспекторов при проведении инспекций в труднодоступных или опасных зонах, а также дает менеджерам по эксплуатации информацию о состоянии оборудования практически в реальном времени, чтобы они могли инициировать действия, улучшающие работу оборудования и время безотказной работы. Эта дополнительная производительность означает, что операторы могут тратить меньше времени на базовые проверки, а точечные проверки проводятся последовательно и часто, что позволяет команде сосредоточиться на более важной работе.

Мыслить «открыто»

Однако, чтобы использовать весь потенциал автоматизации на основе ИИ — наряду с 5G и периферийными устройствами — предприятиям необходимо мыслить «открыто» с гибридным облачным подходом к своим операциям. За последние два года эти передовые технологии оказались в центре внимания, поскольку они обещают поддержку новой распределенной рабочей силы и укрепление ИТ-инфраструктур для предприятий. Они будут служить необходимыми инструментами для предотвращения задержек, связанных с отправкой данных туда и обратно из облака, чтобы, например, руководители цехов могли в режиме реального времени предотвращать сбои машин или угрозы безопасности для своих работников.

Ранее в этом году компания Siemens объявила о своих планах применить открытый гибридный облачный подход IBM для повышения гибкости развертывания MindSphere®, ведущей промышленной платформы IoT от Siemens. Компания «Сименс» стремилась повысить ценность операционных данных в режиме реального времени для производителей и операторов предприятий. Согласно отчету IBM, за месяц одна производственная площадка может генерировать более 2200 терабайт данных, однако большая часть данных не анализируется.

Объединив MindSphere® с открытыми технологиями IBM, заказчики Siemens смогут запускать MindSphere® локально, чтобы снизить сложность и увеличить возможности подключения во всех сферах деятельности своего предприятия и предприятия. Этот акцент на открытых стратегиях открывает большую ценность от периферийных вычислений — критически важной технологии, которая позволяет руководителям производственных линий оценивать данные в режиме реального времени и действовать на их основе для повышения эффективности, увеличения времени безотказной работы оборудования и безопасности рабочих. Пограничные вычисления переносят вычислительную мощность туда, где генерируются данные, а не наоборот.

Последние два года подчеркнули важность цифровой трансформации для обеспечения гибкости и устойчивости перед лицом пандемии. Компании по всему миру сообщают об ускорении цифровизации своих операций, коренным образом меняя методы работы в новой глобальной экономике. По мере роста сложности не существует четкого способа воспользоваться преимуществами разнообразных потребностей приложений и сценариев использования технологий:разные потребности требуют разных сред и поставщиков облачных услуг.

Однако, рассматривая гибридное облако как «открытое», производители могут справиться с проблемами рынка и устранить барьеры на пути внедрения 5G, безопасности и гибридного облака для плавного перехода к производству будущего.