Передовая технология Индустрии 4.0: Реальные инновации и применения

Что такое технологии Индустрии 4.0?

Индустрия 4.0, или Четвертая промышленная революция — это делает бизнес умнее и более автоматизированным. Там, где Третья революция фокусировалась на переходе от механических и аналоговых процессов к цифровым, Четвертая углубляет воздействие цифровых технологий, делая станки более самостоятельными, способными «общаться» друг с другом и обрабатывать массивы данных недоступными для людей — всё во имя эффективности и роста. Технологии Индустрии 4.0 представляют фундаментальный сдвиг в работе бизнеса, такой же фундаментальный, как переход от паровой машины к электричеству во Второй промышленной революции.

Хотите узнать больше? Прочитайте наш полный гид по Индустрии 4.0.

Как технологии Индустрии 4.0 влияют на мануфактуру?

В производстве Индустрия 4.0 имеет широкие последствия. Она используется для повышения операционной эффективности, уточнения прогнозирования спроса, разрушения данных в сило, предиктивного обслуживания, повышения безопасности рабочих и виртуального обучения, и многого другого. Индустрия 4.0, как часть более широкой концепции цифровой трансформации, охватывает производство от планирования до доставки, с решениями для глубокой аналитики, датчиков цеха, умных складов, симуляции изменений, отслеживания продукции и активов.

Для производителей технологии Индустрии 4.0 помогают преодолеть разрыв между когда-то отдельными процессами к более прозрачному, видимому представлению во всей организации с множеством действенных инсайтов.

10 реальных технологий Индустрии 4.0 с примерами

Ниже — топ технологий цифровой трансформации, принесенных Индустрией 4.0. Вы можете перейти к любой из них:

1. Big Data и аналитика
2. Автономные роботы
3. Симуляция / Цифровые двойники
4. Горизонтальная и вертикальная интеграция систем
5. Промышленный IoT (IIoT)
6. Технологии кибербезопасности
7. Облако
8. Аддитивное производство
9. Искусственный интеллект
10. Дополненная реальность

1. Big Data и аналитика

Big Data — это именно то, что звучит: массивы данных. Горы статистики и цифр, которые люди и команды могли бы годами перебирать вручную и все равно не извлечь реальной ценности. С машинами за рулем — совсем другая история. Используя современные вычислительные возможности, эти огромные потоки сырых данных можно превратить в точные, действенные инсайты для принятия решений лидерами производства. Источники данных могут включать всё: от IoT-датчиков на цехах и систем освещения до данных о продажах или факторов цепочки поставок вроде погоды и политического климата.

Big Data подpins большую часть других технологий Индустрии 4.0. Чем больше данных используется, тем выше уровень эффективности.

Пример Big Data и аналитики в производстве

Представьте: где-то в Висконсине есть цех с небольшим датчиком (промышленным IoT-датчиком, который мы рассмотрим подробнее) на каждом станке. Датчик постоянно логирует и анализирует информацию как на месте, так и в Облаке (которое мы тоже рассмотрим). Все данные от этого IoT-датчика, включая информацию об использовании станка, собираются и подаются в алгоритм машинного обучения.

Собранные данные станка могут анализироваться для предсказания дефектов качества и продления срока инструмента.

Алгоритм выдает результаты по графику обслуживания оборудования: «Ремень этого станка, вероятно, порвется через 2–3 недели». С учетом этого обслуживание планируется в «нерабочие» часы в течение недели, и станок сохраняет операционную эффективность во все рабочие часы. Это называется «предиктивное обслуживание», и оно не работало бы без Big Data. Big Data помогает этой фабрике заботиться об активах, сокращать затраты и ограничивать риски простоев.

2. Автономные роботы

Автономные роботы — самодостаточные машины, способные интеллектуально управлять своими задачами без человеческого оператора. Они быстро и точно выполняют повторяющиеся задачи, даже сложные, требуя минимального простоя, кроме обслуживания.

Пример автономных роботов в производстве

Автономные роботы используются в производстве для удержания и перемещения тяжелых предметов на производственной линии. Это предотвращает травмы людей при сварке, сборке и паллетизации. Роботы также помогают со сборкой заказов на складе, так как могут быстро анализировать и выбирать наиболее эффективный маршрут — даже для множественных заказов. Их также можно использовать для непрерывного производства, так как им не обязательно делать перерывы.

3. Симуляция / Цифровые двойники

Цифровой двойник, несмотря на название из научной фантастики, — вполне реальная технология создания симуляции реального объекта, концепции или области в цифровом пространстве. Он может включать 3D-представление всех физических активов, операционных систем и структур всего объекта. Сценарии использования систем цифровых двойников невероятно широки.

Цифровой двойник ЧПУ-станка — своего рода 3D-модель «на стероидах».

Пример симуляции / цифровых двойников в производстве

Используя промышленные IoT-датчики, производственная компания может «видеть» весь свой цех в виртуальном пространстве. Можно просматривать местоположение каждого актива, его время работы и потребности в обслуживании (даже те, что еще не возникли). Можно даже «заглянуть» внутрь станков, которые было бы опасно или дорого открывать в реальности.

Используя цифровой двойник и машинное обучение, лидерам производства можно предсказывать задачи обслуживания и находить время для лучшего использования оборудования для сокращения бутылочных горлышек. Можно обучать сотрудников на безопасном расстоянии перед введением к реальным станкам и тестировать идеи операционных изменений перед затратами денег, времени и энергии на их внедрение.

4. Горизонтальная и вертикальная системная интеграция

Горизонтальная и вертикальная интеграция называют «хребтом Индустрии 4.0». Премиса — связность и видимость. Это может означать как внутри одной организации, так и снаружи с отраслевыми партнерами. Станки и компании постоянно общаются и делятся данными, обеспечивая более глубокий анализ, большую прозрачность и эффективность для всех.

Пример горизонтальной и вертикальной интеграции в производстве

Если у компании несколько производственных объектов, горизонтальная интеграция обеспечивает бесшовный обмен данными о проблемах вроде уровней запасов и задержек. Вертикальная интеграция в производстве может включать разрушение междепартаментальных сило, чтобы вся организация работала как единое целое — от R&D к закупкам, от производства к продажам и далее. Все делятся данными, все выигрывают, все работают динамично.

5. Промышленный IoT (IIoT)

Промышленный IoT — это развертывание небольших датчиков, иногда с вычислительными возможностями, собирающих и мониторящих данные в реальном времени по всему бизнесу. IoT-датчики можно развертывать практически с чем угодно: от освещения к HVAC (отопление, вентиляция, кондиционирование) до станков цеха. Промышленный IoT — фундаментальная технология Индустрии 4.0. Преимущества подключенного оборудования огромны, так как оно дает инсайты для лучшего принятия решений на многих уровнях организации.

Полностью связанная промышленная операция использует технологии Индустрии 4.0, включая IoT, для получения глубокого понимания производительности.

Пример промышленного IoT (IIoT) в производстве

Мы уже обсуждали роль IIoT в предиктивном обслуживании. Еще один пример — разрушение бутылочных горлышек и резкий рост производственной пропускной способности. Если каждый станок на цехе имеет IoT-устройство, мониторящее эффективность производства, использование, аптайм и т.д., эти данные можно использовать с алгоритмом машинного обучения. Это определяет, какой станок представляет приоритетное бутылочное горлышко и как его исправить: нужен ли апгрейд? Или просто лучше использовать станок в большее количество точек в течение дня?

Платформа IIoT MachineMetrics

Узнать больше

6. Технологии кибербезопасности

Нельзя иметь множество технологий на каждом уровне бизнеса без защиты от хакеров и других недоброжелателей. Кибербезопасность — это всё, что защищает ваши цифровые системы от внутренних и внешних векторов атак. Современная кибербезопасность включает технологии вроде блокчейна или ИИ и может защищать новые технологии вроде промышленных IoT-устройств.

Пример технологий кибербезопасности в производстве

С оцифрованными умными системами производители без достаточной кибербезопасности подвергаются угрозе кражи интеллектуальной собственности, захвата производственного оборудования саботажерами для производства брака, программ-вымогателей, кражи личности и многому другому. Однако производители могут митигировать угрозы безопасности, создав план на случай нарушения, а также включив защитные меры кибербезопасности, охраняющие их данные и оборудование, включая IoT-системы.

7. Облако

Облако — небулезный термин, относящийся к широкому числу связанных систем в интернете. Обычно это сервер, расположенный вне вашего бизнеса. «Облако» можно использовать для ПО и данных, хранящихся где-то в интернете (на чужом сервере) вместо локальной машины.

В полной IoT-архитектуре производители могут использовать и облако, и край для быстрого принятия решений с глубокой вычислительной мощностью и масштабируемостью.

Пример Облака в производстве

Облако дает производителям много преимуществ. Оно может безопасно хранить огромные объемы датчиковких данных с избыточностью. Оно может безопасно хранить данные клиентов. Его можно использовать для вычислений. Вычислительно-интенсивные задачи вроде моделирования рисков с машинным обучением можно выполнять в Облаке, снижая накладные расходы на мощное оборудование. В последние годы оно также используется для «облачного производства» — ПО или настоящего распределенного производства по разным географическим локациям.

8. Аддитивное производство

Аддитивное производство — создание предметов слой за слоем, добавлением материала, а не вычитанием. Это по сравнению со старым способом (вычитающее производство), охватывающим резку, вырезание дерева и т.д.

Пример аддитивного производства в мануфактуре

3D-печать — форма аддитивного производства. Основные адаптеры включают Adidas, которая 3D-печатает обувь, дизайны для которой созданы на основе Big Data.

9. Искусственный интеллект и машинное обучение

ИИ и машинное обучение — машины, использующие алгоритмы для обработки данных и достижения выводов, не заложенных человеческими разработчиками. Эти машины учатся на данных для генерации все более точных предсказаний.

Пример ИИ в производстве

ИИ и машинное обучение широко используются в производстве для прогнозирования спроса и предиктивного обслуживания. Поскольку ИИ может учитывать огромные массивы данных с датчиков и других источников, он идеально подходит для предвосхищения волатильных, сложных, динамичных ситуаций в ближе к реальному времени, чем люди. ИИ хорошо работает для прогнозирования и предсказания рыночных изменений для производителей.

10. Дополненная реальность

Дополненная реальность включает дополнительный сенсорный ввод, обычно визуальный, накладываемый на реальный мир. Частые примеры — Google Glass и игра Pokémon Go.

Пример дополненной реальности в производстве

В производстве AR можно использовать для обучения рабочих и обслуживания. Новые сотрудники могут учиться обращению со станками, которые могут быть опасны, в безопасной виртуализированной среде перед выходом на цех. AR также полезен при обслуживании, предлагая подсказки, ремонтные мануалы и другие пометки, видимые в поле зрения техника. AR также позволяет техникам заглянуть внутрь опасных и сложных станков перед их открытием, так что они точно знают, что искать и что делать перед началом.

MachineMetrics ускоряет цифровые трансформации фабрик, предоставляя интуитивную и гибкую промышленную IoT-платформу для легкого сбора и преобразования данных с любого производственного оборудования в мощные, действенные приложения.

На данный момент сотни производителей подключили тысячи станков к MachineMetrics на глобальных фабриках для сокращения простоев станков, оптимизации мощностей и увеличения пропускной способности и рентабельности производственных операций.