7 новых трендов, формирующих будущее производства

Что готовит будущее производства?

Поскольку термины «Интернет вещей» (IoT) и «Промышленный интернет вещей» (IIoT) стали неотъемлевой частью производственных цехов за последнее десятилетие, их влияние будет только расти. Согласно ежегодному опросу Bsquare, 86% производственных предприятий внедрили различные формы IoT для улучшения операций на производстве. Это заставляет задуматься о том, как эти технологии будут применяться в будущем.

Так как внедрение IoT-решений ложится на плечи технических директоров, менеджеров проектов и инженеров по всему миру, вот семь ключевых аспектов, которые нужно знать об их будущем.

1. Применение — это индивидуальный процесс

Несмотря на тысячи поставщиков, предлагающих разнообразные IoT-сервисы и решения, существенные различия в их применении сохраняются между производственными предприятиями. Эти различия обусловлены выбранным способом внедрения. Отсюда вытекает важность понимания специфических производственных переменных и данных, генерируемых на конкретных участках.

Поскольку сбор данных даже из самых удаленных углов заводов становится проще благодаря прогрессу в периферийном оборудовании и ПО, будущее IoT будет определяться тем, насколько тонко отдельные предприятия настроят его применение.

2. Инновации в оборудовании ускорят внедрение

Как и в большинстве технических сфер, разработка ПО часто отталкивает на второй план другие аспекты технологического движения. Это справедливо и для IoT/IIoT. Однако производство — не тот случай, когда можно игнорировать аппаратную часть. Дымы, жидкости, экстремальные условия и сложная топология цехов требуют, чтобы IoT-оборудование было надежным и 갖ло соответствующие коды защиты (IP).

Следовательно, будущее IoT в производстве во многом зависит от инноваций, которые поставщики оборудования внедряют в разработку IIoT-устройств. Ожидается, что IoT-оборудование станет верными «лопатами» в текущей «золотой лихорадке» IoT. Исследование McKinsey прогнозирует, что IoT создаст рынок оборудования объемом 200 млрд долларов в ближайшие пять лет по мере роста спроса на универсальные устройства.

Рост рынка IoT-оборудования продолжится. [Источник]

3. Оптимизация процессов через взаимосвязанные технологии

Никакое технологическое решение не существует в вакууме. Появление IIoT на производстве создало потребность в более глубокой видимости причинно-следственных связей и передаче данных для оптимизации процессов. Хотя IoT-устройства собирают данные, для извлечения применимых бизнес-инсайтов необходима качественная аналитика. Поэтому следующий этап внедрения IoT будет опираться на смежные технологии — цифровые двойники и платформы симуляции — для достижения оптимизации процессов.

Именно поэтому IIoT-платформы, предлагающие расширенную аналитику данных и сервисы бизнес-инсайтов, будут играть ключевую роль в интеграции IoT на производстве. Руководителям необходимо понимать, как смежные технологии укрепляют бизнес-кейс для внедрения IoT.

4. Предиктивное обслуживание

С ранних дней любой список применений IoT включал предиктивное обслуживание как перспективное направление, и это актуально по сей день. Но есть нюанс: будущее предиктивного обслуживания будет опираться на доступность и обмен данными новыми способами. Возможность получать аутсорсинговые данные от сотен аналогичных оборудований означает, что производителям больше не нужно основывать программы предиктивного обслуживания исключительно на данных собственных активов.

Таким образом, производители могут закупать новое оборудование или настраивать новые цеха с уже действующей политикой предиктивного обслуживания. Выгоды очевидны: оптимизация срока службы оборудования, снижение расходов и оптимизация запасов запасных частей.

5. Продвинутое планирование и расписание в реальном времени

Традиционно продвинутое планирование и расписание опирались на дискретно-событийное моделирование для разработки производственных циклов. Даже когда поставщики ERP или MES заявляют о сквозной видимости цепочек поставок, контроле производственной активности (PAC) и планировании в реальном времени, это часто не соответствует действительности из-за временных задержек при получении данных из разных источников.

Расширенное применение IoT и появление протоколов связи с низкой задержкой устранят пробелы в видимости в средах ERP. Прогресс технологии цифровых двойников в сочетании с потоками подключенных данных, которые генерирует IoT, обеспечит точное планирование и расписание в реальном времени в будущем.

6. Усиление кибербезопасности на производственных объектах

Согласно отчету «Manufacturing and Distribution Report 2019», киберугрозы для производственных объектов растут ежегодно. Более половины производственных предприятий стали жертвами утечек данных, что требует более эффективных процессов реагирования на угрозы. Интеграция IoT усиливает эти опасения, добавляя новые источники данных на производстве. Однако внедрение периферийных вычислений (edge computing) в связке с IoT-устройствами снизит проблемы безопасности, поскольку сбор и анализ данных станут децентрализованными.

7. Снижение производственных затрат

Общая стоимость производства учитывает затраты на труд, материалы, накладные расходы и потери. Благодаря предиктивному обслуживанию, планированию в реальном времени, оптимизации процессов и инновационному оборудованию производители столкнутся с сокращением простоев, уменьшением запасных потерь и оптимальным использованием капитальных и людских ресурсов. Итогом этих процессов применения IoT станут сниженные производственные затраты и повышенная продуктивность.

Следующие шаги

Производителям, заинтересованным во внедрении IoT или желающим извлечь максимум из существующих структур, необходимо понимать будущее для разработки грамотных планов внедрения. Технические директора brownfield-производств могут обратиться к аппаратным и программным предложениям MachineMetrics при составлении плана. Greenfield-объекты могут воспользоваться хранилищем данных MachineMetrics для лучшего понимания данных, предоставляемых установленными IoT-активами цеха. Это даст производству знания для применения IoT в улучшении конкретных операций.