Новые технологии Индустрии 4.0 на реальных примерах

Что такое технология Индустрии 4.0?

Индустрия 4.0, также известная как Четвертая промышленная революция, направлена ​​на то, чтобы сделать бизнес более разумным и автоматизированным. В то время как Третья промышленная революция сосредоточилась на переключении механических и аналоговых процессов на цифровые, Четвертая промышленная революция сосредоточилась на углублении влияния наших цифровых технологий, делая наши машины более самодостаточными, способными «разговаривать» друг с другом и учитывать огромные объемы данных такими способами, которые люди просто не могут — и все это во имя эффективности и роста. Технология Индустрии 4.0 представляет собой фундаментальный сдвиг в работе предприятий, столь же фундаментальный, как переход от пара к электричеству во время Второй промышленной революции.

Хотите узнать больше? Прочтите наше полное руководство по Индустрии 4.0.

Как технология Индустрии 4.0 влияет на обрабатывающую промышленность?

В производстве Индустрия 4.0 имеет широкое влияние. Он используется для повышения операционной эффективности, уточнения прогнозирования спроса, устранения разрозненных хранилищ данных, участия в диагностическом обслуживании, повышения безопасности и виртуального обучения сотрудников и многого другого. Индустрия 4.0, как часть более широкой концепции, называемой цифровой трансформацией, охватывает производство от планирования до доставки, предлагая решения для глубокой аналитики, датчики данных в цехах, умные склады, моделируемые изменения, а также отслеживание продуктов и активов.

Технологии Индустрии 4.0 помогают производителям преодолеть разрыв между тем, что когда-то было отдельными процессами, и более прозрачным и наглядным представлением всей организации с множеством полезных идей.

10 реальных технологий Индустрии 4.0 с примерами

Ниже приведены основные технологии цифровой трансформации, созданные Индустрией 4.0. Не стесняйтесь выбирать любой из них, чтобы перейти к определенному разделу:

1. Большие данные и аналитика
2. Автономные роботы
3. Моделирование/цифровые близнецы
4. Горизонтальные и вертикальные системы
5. Промышленный Интернет вещей (IIoT)
6. Технологии кибербезопасности
7. Облако
8. Аддитивное производство
9. Искусственный интеллект
10. Дополненная реальность

1. Большие данные и аналитика

Большие данные — это именно то, на что это похоже — огромные объемы данных. Горы статистических данных и цифр настолько велики, что люди и команды могут потратить годы, просеивая их вручную, и все равно не извлечь из них реальной ценности. Совсем другая история с машинами за рулем. Используя современные передовые вычислительные возможности, эти огромные потоки чистых, неискаженных данных могут быть преобразованы в точные, действенные идеи, которые могут способствовать принятию решений руководителями производства. Источниками данных могут быть все, от датчиков Интернета вещей на заводах и систем освещения до данных о продажах или факторов, связанных с цепочкой поставок, таких как погода и политический климат.

Большие данные лежат в основе большей части других технологий Индустрии 4.0. Чем больше данных используется, тем выше уровень эффективности.

Пример использования больших данных и аналитики в производстве

Представьте себе:где-то в Висконсине есть цех, в котором есть небольшой датчик (промышленный датчик Интернета вещей, о котором мы сейчас расскажем подробнее), подключенный к каждому станку на этом заводе. Этот датчик постоянно регистрирует и анализирует информацию как на месте датчика, так и в облаке (которое мы также рассмотрим). Все данные с этого маленького IoT-сенсора, в том числе информация о том, как долго использовалась машина, собираются и передаются в алгоритм машинного обучения.

<я> <я>

Собранные станочные данные можно анализировать для прогнозирования дефектов качества и продления срока службы инструмента.

Этот алгоритм или формула выдает результаты, касающиеся графика обслуживания этого оборудования. В нем говорится:«Ремень этой машины может порваться через 2-3 недели». Имея это в виду, техническое обслуживание планируется в нерабочее время в течение недели, и машина сохраняет работоспособность в течение всего рабочего времени. Это называется «профилактическое обслуживание», и без больших данных оно бы вообще не работало. Большие данные помогают этой фабрике заботиться о своих активах, сокращать расходы и ограничивать риск простоя.

2. Автономные роботы

Автономные роботы — это самодостаточные машины, которые могут интеллектуально управлять своими задачами без участия человека-оператора. Они быстро и точно выполняют повторяющиеся задачи, даже если они являются сложными, и практически не требуют простоев, за исключением обслуживания.

Пример использования автономных роботов в производстве

Автономные роботы используются в производстве для удержания и перемещения тяжелых предметов на производственной линии. Это помогает предотвратить травмы людей при сварке, сборке и укладке на поддоны. Автономные роботы также могут помочь в сборе заказов на уровне склада, поскольку они способны быстро анализировать и выбирать наиболее эффективный маршрут для подбора товаров — даже для нескольких заказов. Их также можно использовать для непрерывного производства, поскольку они не обязательно требуют перерывов.

3. Моделирование / цифровые двойники

Цифровой двойник, несмотря на то, что он звучит как что-то вырванное из научно-фантастического фильма, является очень аутентичной технологией для создания симуляции реального объекта, концепции или области в цифровом пространстве. Он может включать 3D-представление всех физических активов, операционных систем и структур всего объекта. Варианты использования систем цифровых двойников чрезвычайно широки.

<я> <я>

Цифровой двойник станка с ЧПУ, своего рода 3D-модель на "стероидах".

Пример моделирования/цифровых двойников в производстве

Используя промышленные датчики IoT, производственная компания может «увидеть» весь свой цех в виртуальном пространстве. Они могут просматривать местоположение каждого актива, время его безотказной работы и потребности в обслуживании (даже те, которые еще не возникли). Они даже могут «заглянуть» внутрь машин, которые в реальной жизни было бы опасно или дорого открывать.

Используя этот цифровой двойник и машинное обучение, руководители производства могут прогнозировать задачи обслуживания и находить время для более эффективного использования оборудования, чтобы сократить узкие места. Они могут обучать сотрудников на безопасном расстоянии, прежде чем знакомить их с неимитируемыми машинами в цеху, и тестировать идеи для оперативных изменений, прежде чем тратить деньги, время и энергию на их реализацию.

4. Горизонтальная и вертикальная системная интеграция

Горизонтальную и вертикальную интеграцию называют «основой Индустрии 4.0». Предпосылкой горизонтальной и вертикальной системной интеграции является связанность и прозрачность. Это может означать либо внутри одной организации, либо за ее пределами с отраслевыми партнерами. Машины и компании постоянно взаимодействуют и обмениваются данными, помогая реализовать возможности более глубокого анализа, большей прозрачности и повышения эффективности для всех.

Пример горизонтальной и вертикальной системной интеграции в производстве

Если компания имеет несколько производственных мощностей, горизонтальная интеграция может обеспечить беспрепятственный обмен данными о таких проблемах, как уровень запасов и задержки. Вертикальная интеграция в производстве может включать в себя устранение разрозненности между отделами, чтобы вся организация работала как единое целое — от исследований и разработок до закупок, от производства до продаж и так далее. Все обмениваются данными, все получают выгоду и все работают динамично.

5. Промышленный Интернет вещей (IIot)

Промышленный IoT относится к развертыванию небольших датчиков, иногда с вычислительными возможностями, которые собирают и отслеживают данные в режиме реального времени на предприятиях. Датчики IoT могут быть развернуты в сочетании практически со всем, от освещения до HVAC (отопление, вентиляция, кондиционирование воздуха) и заводского оборудования. Промышленный Интернет вещей — это основополагающая технология Индустрии 4.0. Преимущества подключенного оборудования огромны, поскольку оно позволяет лучше принимать решения на многих уровнях организации.

Полностью подключенное промышленное предприятие использует технологии Индустрии 4.0, включая Интернет вещей, для более глубокого анализа производительности.

Пример промышленного Интернета вещей (IIoT) в производстве

Мы уже обсуждали роль промышленного Интернета вещей в профилактическом обслуживании. Другой пример IIoT в производстве включает устранение узких мест и резкое увеличение пропускной способности производства. Если к каждой машине на производственном участке подключено устройство IoT, которое отслеживает эффективность производства, использование, время безотказной работы и т. д., то эти данные можно использовать. в сочетании с алгоритмом машинного обучения. Это определяет, какая часть оборудования представляет собой узкое место с наивысшим приоритетом, а также то, как это исправить. Машина нуждается в обновлении? Его просто нужно использовать чаще в течение дня?

Платформа MachineMetrics IIoT

Учить больше

6. Технология кибербезопасности

Вы не можете использовать множество технологий на каждом уровне вашего бизнеса без какой-либо защиты, чтобы не допустить проникновения хакеров и других гнусных агентов в ваши системы. Технологии кибербезопасности — это все, что защищает ваши цифровые системы от внутренних и внешних векторов атак. Современная кибербезопасность включает в себя такие технологии, как блокчейн или искусственный интеллект, и может защищать новые технологии, такие как промышленные устройства Интернета вещей.

Пример использования технологии кибербезопасности в производстве

При наличии оцифрованных интеллектуальных систем производители без достаточной кибербезопасности подвергаются угрозе кражи интеллектуальной собственности, производственного оборудования, захваченного злоумышленниками для создания неисправных продуктов, программ-вымогателей, кражи личных данных и многого другого. Однако производители могут смягчить угрозы безопасности, создав план на случай взлома, а также предусмотрев защитные меры кибербезопасности, которые защищают их данные и оборудование, включая их системы IoT.

7. Облако

Облако — это расплывчатый термин, который относится к большому количеству подключенных систем в Интернете. Обычно это сервер, расположенный за пределами вашего бизнеса. «Облако» можно использовать для программного обеспечения и данных, которые хранятся где-то в Интернете (например, на чужом сервере), а не на локальном компьютере.

В полной архитектуре Интернета вещей производители могут использовать как облако, так и периферийные устройства чтобы обеспечить быстрое принятие решений с высокой вычислительной мощностью и масштабируемостью.

Пример использования облака в производстве

Облако предлагает множество преимуществ для производителей. Он может надежно хранить огромные объемы данных датчиков с уже имеющейся избыточностью. Он может безопасно хранить данные клиентов. Его можно использовать для вычислений. Вычислительно-емкие задачи, такие как моделирование рисков с использованием машинного обучения, можно выполнять в облаке, чтобы снизить накладные расходы на мощное оборудование. В последние годы он также использовался для «облачного производства», которое может относиться к программному обеспечению или реальному распределенному производству в разных географических точках.

8. Аддитивное производство

Аддитивное производство означает создание изделий слой за слоем, добавляя новый материал, а не удаляя его. Это можно сравнить со старым способом производства (субтрактивное производство), который охватывает такие задачи, как распиловка и резьба по дереву и т. д.

Пример аддитивного производства в обрабатывающей промышленности

3D-печать — это форма аддитивного производства. В число основных последователей входит Adidas, который печатает обувь на 3D-принтере, дизайн которой был создан на основе больших данных.

9. Искусственный интеллект и машинное обучение

Искусственный интеллект и машинное обучение относятся к машинам, которые используют алгоритмы для обработки данных и делают выводы, которые не были запрограммированы в них разработчиками-людьми. Эти машины учатся на данных, чтобы генерировать все более точные прогнозы.

Пример использования искусственного интеллекта в производстве

Искусственный интеллект и машинное обучение широко используются в производстве для прогнозирования спроса и профилактического обслуживания. Поскольку ИИ может обрабатывать огромные массивы данных от датчиков и других источников, он идеально подходит для прогнозирования нестабильных, сложных, динамичных ситуаций почти в реальном времени, чего люди не могут. ИИ хорошо помогает производителям прогнозировать и предсказывать изменения рынка.

10. Дополненная реальность

Дополненная реальность включает в себя дополнительный сенсорный ввод, обычно визуальный, наложенный на реальный мир. Общие примеры включают Google Glass и игру Pokémon Go.

Пример дополненной реальности в производстве

На производстве дополненная реальность может использоваться как для обучения работников, так и для технического обслуживания. Новые сотрудники могут узнать, как использовать оборудование, которое может быть опасным, в безопасной виртуальной среде, прежде чем войти в заводской цех. Дополненная реальность также может быть полезной при выполнении задач по техническому обслуживанию, предлагая всплывающие подсказки, руководства по ремонту и другие обозначения, которые легко видны на месте в поле зрения техника. Дополненная реальность также позволяет техническим специалистам заглянуть внутри опасное и сложное оборудование, прежде чем они откроют его, чтобы они точно знали, что ищут и что делать, прежде чем начать.

Машинные метрики ускоряет цифровую трансформацию производства, предоставляя интуитивно понятную и гибкую промышленную платформу IoT для простого сбора и преобразования данных с любого производственного оборудования в мощные и действенные приложения.

Сейчас сотни производителей подключили тысячи машин к MachineMetrics на заводах по всему миру, чтобы сократить время простоя машин, оптимизировать производительность и повысить производительность и рентабельность своих производственных операций.