Промышленный IoT: проверка реальности обещания умных заводов

Достижение успеха промышленного IoT требует подхода, который помогает компаниям интегрировать множество технологий, обычно используемых в современных промышленных приложениях.

Обещание промышленного IoT, или шире, Индустрии 4.0, было создать «умные заводы» — те, которые используют датчики на машинах и оборудовании для создания всезнания в заводе или складе. Надежда и вера в то, что эта инструментальная технология сможет создавать огромные наборы данных, которые ИИ может использовать для драйва гипер-оптимизации завода.

Круто. Звучит велико. Запишите меня. Я хочу это. Мы все делаем.

Пока IoT был трансформативным в потребительских приложениях таких как Waze, Yelp и Uber, его выгоды не материализовались в широких промышленных приложениях. По крайней мере не в приложениях, которые масштабируемы, повторяемы и доступны.

Так почему мы не видели той же трансформации в промышленном мире еще? Короткий ответ: дефициты в интеграции.

Смотрите также: Covid-кризис драматически ускорил переход к Индустрии 4.0

Создание умного завода требует нескольких систем работать в синхронизации, используя сеть, большие данные и ИИ для принятия решений. Пока большинство компаний имеют некоторую форму этой технологии, немногие создали по-настоящему умное сооружение, где они все бесшовно связываются и работают как одно. И еще меньше смогли реплицировать это по всем сооружениям по выполнимой стоимости.

Когда спрашивают, почему это так, большинство компаний скажут вам, что трудность в получении разных технологий с фундаментально разными наборами данных работать вместе. Это берет много времени и денег, чтобы комбинировать разрозненные программные и аппаратные решения через сооружение или цепочку поставок. Другими словами, проблема — интеграция.

Интеграция критична для успеха промышленного IoT

Чтобы понять, почему интеграция критически важна и почему это постоянная битва в формировании умного завода, рассмотрите человеческое тело как аналогию. Очень похоже на завод, у каждого человека множественные системы работают сразу, выполняя отдельные функции, которые вливаются в общую эффективность тела. Там есть кровеносная система, эндокринная система и дыхательная система, чтобы назвать несколько. Каждая из этих требует разные «аппаратные средства» в форме органов, мышц, вен, костей, нейронов и т.д. Там много ввода от сенсорных систем и много вывода от моторных систем. Если только не происходит травма или проблема, они тенденцируют хорошо общаться друг с другом, потому что там есть центральный CPU в ядре, в форме мозга и нервной системы, действующий как органический интеллект, управляющий различными вводами и выводами организации в целом.

Теперь представьте тело, построенное ad-hoc, в стиле Франкенштейна. Ноги от одного производителя, руки от другого. Одна почка, которая используется, и одна новая и построенная в лаборатории. Глаза, которые каждый могут иметь значительно разную остроту зрения. Вы получаете идею. Как в большинстве случаев трансплантации, крупнейший предвидимый вызов — убедиться, что эти системы приняты мозгом и нервной системой для эффективного общения друг с другом, связывая разные функции вместе.

Не чтобы сделать это звучать жутко, но умные заводы, в действительности, нуждаются в франкенштейнинге разных технологий таким образом. Если каждая технология не может связаться и общаться с другой, полагаясь на те же наборы данных и интеллектуальную управляющую систему, у вас будет тело, где ноги не имеют идеи, что глаза видят (так сказать) и могут быстро пойти в неправильном направлении. Завод, по сути, не оптимизирован.

Другой аспект этой аналогии — время. Предположительно, квалифицированный хирург мог бы соединить вместе разные физиологические системы, если дано время для исследования правильных методов и выполнения трудоемкой операции. Так же, машины, робототехника, ПО и другие системы обычно могут быть подключены эффективно, даны месяцы и иногда годы трудной работы, вовлекающей кастомный код. Это все еще интеграция, просто в темпе, который слишком медленный, чтобы держать шаг с быстро смещающимися спросом сегодняшних цепочек поставок.

Опасности DIY подхода

Многие компании пытались решить эту проблему, создавая свои собственные проприетарные технологии Индустрии 4.0. Идея в том, что они создадут способность делать передовые оптимизации, чтобы привести новые системы или автоматизированные решения онлайн быстро. Проблема в том, что ни одна компания не имеет, или когда-либо будет иметь, лучший или полный набор технологий, которые ЛЮБАЯ и ВСЕ компании нуждаются. Количество пермутаций потребности буквально бесконечно.

Некоторые компании, предпринимающие усилия промышленного IoT, идентифицируют одного крупного технологического партнера для работы с тем, у которого все данные в единой платформе. Проблема с этим подходом в том, что это не существует вдоль каждой точки цепочки создания стоимости.

Большинство компаний вместо этого выбирают четыре или пять разных компаний для управления заводом, складом, грузоперевозками, ритейлом и финансовыми приложениями. Однако этот маршрут результатирует в «островах», которые интерфейсуются используя bespoke код. Острова могут быть оптимизированы внутри каждого индивидуального острова, но они могут и создают суб-оптимальное принятие решений на мировом взгляде. Один остров может просто толкать затраты и неэффективность к одному или более другим островам. ИИ может быть использован, но это просто помогает одному острову получить ногу на других.

В отношении аналогии тела, легко увидеть, как такие острова создают проблемы. Если основные конечности и системы человеческого тела не достигают высокого уровня интеграции, часть «тела» может непреднамеренно действовать в ущерб другой части, в худшем случае, или быть нерелевантной к другим, в лучшем. Любым способом, они не могут оптимизировать друг друга и действовать как по-настоящему интегрированная и сплоченная «умная» система и будут спотыкаться через мир вместо мастерски навигировать им.

В потребительском мире платформы как Android разбили эти барьеры островов. Android предоставляет среду разработки, которая полностью открыта, но принуждает стандарты, чтобы гарантировать, что мы используем тот же подход, где это важно. Компании могут создавать проприетарную технологию на этой платформе, при условии, что они придерживаются общего, открытого стандарта.

Путешествие промышленного IoT продолжается

Пока Индустрия 4.0 делает прогресс, мы еще не достигли финишной линии. Мы продолжим видеть введение продуктов для адресации разного набора бизнес-потребностей для сегодня и будущего. Что нужно — агностическая программная платформа, адресующая вызов интеграции. Такая платформа должна бы быть составлена из конфигурируемых, предварительно построенных интеграций, которые позволят компаниям подключить любую корпоративную систему к любому роботу для любой задачи за дни — если не быстрее.

Этот тип мышления и инновации будет играть критическую роль в доставке «умных заводов», как мы думаем о них, так же как в будущем революции Индустрии 4.0. Революция, которую отрасль будет внимательно наблюдать.