Прогноз IIoT 2018: как умные заводы трансформируют производство

Четвертая промышленная революция набирает обороты, и по мере того как передовая технология становится доступнее, растущее число производителей развертывает умные заводы. Недавний опрос показал: 72 % компаний планируют достичь продвинутой оцифровки к 2020 году, сигнализируя о стабильном расширении цифровых решений по сектору в 2018 году. Производители сталкиваются с ключевым вопросом: какие технологии приоритизировать, чтобы остаться конкурентоспособными?

Реальное воздействие виртуальной и дополненной реальности

Виртуальная (VR) и дополненная (AR) реальность долго ассоциировались с геймингом, но оборудование вроде Microsoft HoloLens теперь адаптировано для промышленного использования. VR дает иммерсивный превью заводских проектов, позволяя архитекторам, инженерам и клиентам «пройти» по объекту до начала стройки. Импортируя CAD-модели в VR-среду, стейкхолдеры могут изучать пространственные отношения, выявлять коллизии и принимать взвешенные решения — часто исключая необходимость в дорогих физических прототипах.

Кроме того, VR позволяет реалистичные тренировочные сценарии для опасных сред. Операторы могут отрабатывать аварийные процедуры и работу с оборудованием без риска для себя и завода. В комбинации с данными с заводских сенсоров VR может также симулировать производственные воркфлоу, помогая командам оптимизировать процессы и устранять бутылочные горлышки.

AR сияет в обслуживании. AR-очки накладывают диагностику в реальном времени, схемы и пошаговые инструкции прямо на оборудование, освобождая руки техников и обеспечивая точность. Например, инженер, инспектирующий моторный контрольный центр, видит живые метрики производительности, спроецированные на физический блок, ускоряя траблшутинг и сокращая даунтайм.

Компании с мульти-сайт операциями уже используют AR для сравнения KPI по заводам, способствуя кросс-сайт обучению. В связке с риск-ориентированными графиками обслуживания AR может цвет-кодировать оборудование по критичности, делая превентивные действия более интуитивными.

Взлет искусственного интеллекта в производстве

Машинное обучение — подмножество ИИ, обучающееся на данных, а не на фиксированных правилах — созрело в ключевой драйвер операционного совершенства. Автоматически собирая, храня и анализируя заводские данные, ИИ выявляет паттерны, ускользающие от человеческих аналитиков. Эти инсайты позволяют динамические корректировки процессов, повышая продуктивность, режуя расходы и предотвращая отказы оборудования.

Интегрированное с тренд-предиктивными моделями и алгоритмами предиктивного обслуживания, ИИ может прогнозировать износ оборудования, планировать ремонты до поломок и оптимизировать распределение ресурсов. Результат — измеримый рост пропускной способности и выхода по всему производственному заводу.

Умный завод: от legacy к Industry 4.0

Legacy-системы традиционно были в сило и не имели коннективности к более широким сетям. Парадигма Industry 4.0 поощряет ретровит этих активов для участия в IIoT. Умные сенсоры, продвинутые аналитические платформы и надежная коннективность — три столпа этой трансформации.

Ретровит дает несколько преимуществ: улучшенный сбор данных, интерпретацию в реальном времени и действенные инсайты — всё без необходимости полной замены оборудования. По мере старения машин наиболее рентабельным апгрейдом часто становится умный сенсорный мотор или IIoT-ready контрольный центр.

Подводя итог: технологии Industry 4.0 — особенно VR, AR, ИИ и IIoT — перестраивают заводские полы по всему миру. С падающими ценами и ускоряющимся принятием 2018 год готов увидеть заводы, эволюционирующие в настоящие цифровые экосистемы, доставляющие беспрецедентную эффективность, безопасность и прибыльность.

Об авторе

Ник Боутон — менеджер по продажам Boulting Technology, ведущий системный интегратор.