EU Automation: главные технологические тренды производства 2020 года и их будущее влияние

Тренд обычно определяется одним из двух способов. Во-первых, он может относиться к общему направлению, в котором что-то развивается. Альтернативно, его могут видеть как синоним моды. Здесь Джон Янг, директор APAC в EU Automation, рассматривает некоторые ключевые производственные тренды 2020 года и оценивает, какие из них, скорее всего, сыграют более заметную роль в 2021 году и далее.

Здесь, чтобы остаться (дома)

Заставляя бизнес обеспечивать удаленную работу во время локдаунов, пандемия поощрила культурный сдвиг. По мере развертывания вакцины в 2021 году не ждите, что компании вернутся к предыдущим уровням работы в офисе. Помогаемые цифровыми технологиями, производство испытало некоторые преимущества удаленной работы и большей гибкости.

Телеоперация может принимать многие формы, но одна интересная область роста в 2020 году — удаленно управляемые транспортные средства в промышленных условиях. Например, вилочный погрузчик может быть оснащен камерами и датчиками и управляться удаленно водителем, работающим за столом из дома.

Помощь роботизированной рукой

Установки роботов продолжаются, но ключевой зоной роста стали коллаборативные роботы, или коботы. В сравнении с более традиционными промышленными роботами, коботы меньше и спроектированы для безопасной работы рядом с людьми. Принятие этой технологии в металлообработке и автосеторе, кажется, будет продолжаться. Ford, например, теперь использует коботы для установки амортизаторов, освобождая людей для более стратегических задач.

Главным драйвером этого тренда являются малые и средние предприятия (МСП). Размер и начальные затраты промышленных роботов закрывали доступ этих компаний к этой области автоматизации. Коботы достаточно компактны для развертывания на заводах, где пространство в дефиците, и требуют меньше первоначальных инвестиций, позволяя бизнесу увеличивать инвестиции постепенно.

Умное обучение о ваших поставщиках

В году, когда глобальные цепочки создания стоимости столкнулись с беспрецедентной неопределенностью, компании, быстрее всего принявшие цифровые технологии в управлении цепочками поставок, выдержали шторм легче.

Алгоритмы машинного обучения и их использование в предиктивном обслуживании — не совсем новое явление, но их применение продолжает расти. Как поставщик запчастей для автоматизации, одна область роста, которая выделилась для меня — использование алгоритмов машинного обучения для анализа поведения поставщиков, предсказания того, когда ожидать деталь от поставщика на основе прошлых паттернов. Это может улучшить управление запасами и денежный поток.

Давайте станем личными

Растущая кастомизация движется как со стороны спроса, так и предложения. Со стороны спроса, поведение клиентов показывает предпочтения к большей кастомизации и персонализации. Сдвиг к бизнес-моделям «продукт как сервис» и возможность доступа и анализа больших объемов данных о поведении клиентов позволяют производителям лучше понимать этот спрос.

Со стороны предложения, существует множество технологических инноваций, позволяющих гибким производителям включать большую кастомизацию. Например, ABB реализовала производственный объект, вращающийся вокруг ячеек автоматизации, в противовес традиционной линейной производственной линии. Вместо этого роботы перемещаются от станции к станции для более высоких уровней кастомизации.

Интеллект на периферии

Пограничные вычисления (Edge computing) подразумевают размещение компьютерной обработки данных как можно ближе к источнику данных. По исследованию Gartner, около десяти процентов данных, генерируемых предприятиями, создаются и обрабатываются вне традиционных централизованных центров обработки данных или облака. Оценивается, что эта цифра вырастет к середине этого десятилетия.

Развернутые интеллектуально как часть смешанной или гибридной архитектуры данных, пограничные вычисления могут улучшить возможности предиктивного обслуживания. Например, умные датчики, установленные на промышленных двигателях и насосах, могут улучшить мониторинг в реальном времени, оповещая руководителей заводов, когда пора связаться с надежным поставщиком вроде EU Automation. Размещая ИИ в самом датчике, производители экономят на подписках на облако, улучшают свою кибербезопасность и защищают операции от отключений электричества.

5G выкатывается и продолжает катиться

5G выкатывается, но его полный потенциал будет продолжать раскрываться, поскольку он позволяет все большему числу производителей переходить к Индустрии 4.0 и Промышленному интернету вещей. 5G, в сто раз быстрее 4G, не просто тренд сам по себе, а ключевой энейблер многих других технологических инноваций и то, что глубоко повлияет на производство в следующем десятилетии.

Здесь, в Сингапуре, интересное раннее применение — проект с участием IBM, Samsung Electronics, сингапурской телеком-компании M1 и Управления по развитию инфокоммуникационных медиа Сингапура. Сотрудничество предназначено для пилотирования вариантов использования 5G в производстве, как часть инициативы Smart Nation страны.

Приведем лишь один пример из этого проекта: 5G облегчает использование дополненной реальности (AR) для полевых инженеров завода, выполняющих превентивное обслуживание. Без скорости 5G эти инженеры теряли бы часы продуктивности на загрузку правильной AR-модели или требовали бы нескольких техников на месте для решения проблемы, которую можно решить удаленно.

Модные тренды приходят и уходят, но некоторые тренды остаются навсегда. 2020 год увидел возрастающее использование многих технологических инноваций в производстве, которые станут все более заметными в ближайшие годы. От 5G до коботов, компании большие и малые по всему APAC-региону лидируют в мире в принятии Индустрии 4.0 и технологий автоматизации.

Для получения дополнительной информации по производственным темам — пожалуйста, посмотрите последнее издание

Следите за нами в и .