Полное руководство по IIoT: стратегии, сценарии использования и советы для успеха

Ресурс для понимания промышленного IoT, изучения ценных сценариев использования и подготовки к распространенным вызовам

При ужесточающихся маржах, растущей инфляции и конкуренции, как никогда раньше, многие компании проходят цифровую трансформацию, чтобы оставаться конкурентоспособными на сегодняшнем рынке.

Промышленный IoT — критически важная технология для компаний, создающих умные заводы и завоевывающих большую долю рынка. Фактически, многие компании уже внедрили решения для связности для снижения затрат и достижения более эффективной операции.

Но что именно такое «Промышленный IoT»? И как эта концепция облегчает цифровую трансформацию для улучшения бизнес-моделей и создания большей операционной эффективности? Является ли это «серебряной пулей»? Как производители на самом деле используют эти решения для достижения ценности?

Ниже мы погрузимся в технологию за промышленным IoT. Также выделим распространенные сценарии использования, вызовы и преимущества, чтобы дать вам исчерпывающий обзор.

Что такое Промышленный интернет вещей (IIoT)?

Промышленный интернет вещей (IIoT) относится к использованию интернета вещей (IoT) в промышленных средах. Он включает сбор данных от умного подключенного оборудования, датчиков, исполнительных механизмов и систем.

После сбора эти данные очищаются, конфигурируются и анализируются в облаке. Затем они доставляют ценные инсайты в реальном времени менеджерам, операторам и другим конечным пользователям. В передовых приложениях и робототехнике эти инсайты могут разрабатывать предиктивные и описательные решения и даже инициировать автономные или полуавтономные действия станков. Это делает оборудование быстрее, эффективнее и менее подверженным человеческим ошибкам. Также улучшает безопасность рабочих, качество и снижает затраты.

Промышленный IoT использует искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и другие программные или вычислительные инструменты для согласования устройств и платформ. Это создает кибер-физическую систему с гораздо большей эффективностью и возможностями, чем традиционные системы мониторинга производства.

Статистика показывает, что к 2025 году ожидается более 30,9 миллиардов IoT-устройств, и производство сыграет большую роль в разработке бизнес-моделей, направляющих прибыльность. Все это часть растущей трансформации, приписываемой Четвертой промышленной революции, Индустрии 4.0.

Важность IIoT

Застряв в ручных процессах и реактивном обслуживании станков, производство — идеальная отрасль для использования массивов данных, которые производят станки, но которые ранее не использовались. Данные мощны, и наличие доступа к ним, а также способность манипулировать ими через алгоритмы на основе бизнес-интеллекта означает получение инсайтов. Речь не только о цифрах, но и о том, что эти цифры означают.

С промышленным IoT появляется способность знать в реальном времени и во времени и пространстве, что происходит на заводском полу, вплоть до отдельного станка и производственного цикла. Эта способность заниматься предиктивным обслуживанием и автоматизированными процессами — только начало того, для чего можно использовать данные и интерактивность.

Иногда называемое «передовым производством», будущее промышленного IoT включает не только пассивные датчики, которые будут передавать и анализировать данные, но и создание связей со станками, которые позволят активные процессы: станки, которые могут самоисправляться при работе вне заданных параметров, например.

Так что, хотя это может выглядеть как технологии снова устраняют необходимость человеческого участия, IoT следует рассматривать как позволяющее изменения в производственных процессах, ставящие клиента на первое место. Быстрее на рынок, по запросу производство и более легкая кастомизация — всего три способа, которыми связность, достигнутая IoT, может сделать разницу.

Если что, улучшение коммуникации и процессов между человеком и станком приведет к тому, что люди устранят повторяющиеся ручные задачи, позволяя им сфокусировать внимание на исключениях и улучшениях, которые повысят бизнес-ценность производителя.

Что побуждает производителей переходить к промышленному IoT?

Изначальный интерес к промышленному IoT был полностью о эффективности. Производители могли сэкономить время и усилия, внедряя графики предиктивного обслуживания, избегая неплановых простоев и используя исторические данные для информирования будущих решений о производственных циклах. Все это способствует способности производителя быть конкурентоспособным на занятых глобальных рынках.

Но за эффективностью стоит инновация. Производители видят преимущества накопления массивов данных для проектирования новых продуктов быстрее и дешевле. Конечный драйвер здесь — клиент. Возможность взять идею и реализовать ее, удовлетворяя специфические потребности клиента, позволяет беспрецедентную кастомизацию.

Кроме того, промышленный IoT создает не только среду «передого» производства, но и «умного» производства. Связность и данные, которые IoT может произвести, не просто ограничены заводским полом, а могут расширяться далеко за его пределы, чтобы включать всю цепочку поставок — от сырья, управления запасами и прогнозирования спроса, через производство и отгрузку. Возможность спускаться к сырым данным позволяет оптимизировать все бизнес-процессы, что ведет к росту.

С любого устройства, подключенного к облачному ПО, IIoT создает гибкость и скорость в том, что ранее был вязлым и подверженным ошибкам процессом выяснения того, что означают данные.

Технология за решениями промышленного IoT

Промышленный интернет вещей работает на инсайтах, созданных сбором данных в реальном времени. Производственные компании генерируют невероятные объемы транзакционных и операционных данных каждую секунду. Большая часть этих данных теряется или неструктурирована, означая, что лица, принимающие решения, извлекают мало ценности из нее. Но когда она собрана и развернута на платформе промышленного IoT, она может быть превращена в инсайты и решения для множества бизнес-потребностей.

Процесс начинается с промышленного оборудования — станков, производящих товары для каждого рынка по всему миру. Традиционная автоматизация станков часто развертывала проприетарное ПО, способное захватывать и анализировать их оборудование. С приходом интернета промышленный интернет стал возможным, и связность стала легче для развертывания.

IIoT-устройства стали меньше, легче для установки и OEM-агностичными, делая возможным связывание более нового производственного оборудования со встроенными датчиками и более старого аналогового оборудования, ретровированного датчиками. Эта инновационная технология означала, что бесконечный массив промышленных приложений стал доступен, все опирающиеся на данные, генерируемые нормальной функцией оборудования.

Помимо традиционных кабелей и линий T1, сегодняшние IIoT-устройства также включают умные датчики, которые могут подключаться через сотовую связь или Wi-Fi.

Комбинация программной платформы и распространения подключенных устройств означает, что производственные компании имеют полную видимость над заводским полом и производственным процессом. Способность анализировать данные в реальном времени означает, что интегрированные решения могут изменять SOP и направлять непрерывное улучшение.

С полностью подключенным заводом, захватывающим данные в реальном времени, производители могут фокусироваться на областях для улучшения, получать действенные инсайты и разрабатывать проактивные стратегии через прескриптивную и предиктивную аналитику.

IoT против Индустриального IoT

Промышленный интернет вещей (IIoT) не должен путаться с интернетом вещей (IoT).

IoT использует проводную или беспроводную коммуникацию для подключения, управления и доставки сервисов устройствам в доме или бизнесе. Чаще всего используется в потребительских устройствах: автомобилях, термостатах или бытовых приборах, которые могут подключаться к интернету для сбора и передачи данных.

IIoT — это сбор датчиков, коммуникации оборудования, систем автоматизации и аналитических платформ, используемых для управления и оптимизации операций в промышленной среде.

С IIoT-устройствами связность — это сервис, а сбор данных позволяет сервису адаптировать индивидуальный опыт для пользователя. Связность — цифровой инструмент, объединяющий продвинутую аналитику, специализированные пограничные устройства, датчики и коммуникацию для создания и управления экосистемой, разработанной для оптимизации, упрощения и улучшения эффективности в производственной среде.

Каковы преимущества IIoT?

Решения промышленного IoT позволяют производителям начать использовать операционные данные эффективнее, собирая и стандартизируя производственные данные в реальном времени. Теоретически это создает неограниченное число сценариев использования — от простого мониторинга простоев оборудования до предсказания трендов на основе исторических данных. Вот несколько преимуществ внедрения эффективного IoT-решения.

Улучшение производственных процессов и продуктивности

Человеческое вмешательство в оборудование медленно и подвержено ошибкам. Анализируя данные, собранные в реальном времени, производители могут принимать основанные на данных решения.

Продвинутая аналитика может выявлять тренды, которые не были бы детектированы иначе, и следовать за ними с предписанным решением, улучшающим производственные процессы во всех аспектах. Также может выявлять различия между производительностью операторов, вариациями смен и другими областями для разработки лучшего использования труда и мощностей. Эти улучшения повышают общую продуктивность и раскрывают скрытую мощность.

Лучшее управление запасами

С растущими ценами и более высокими затратами на хранение запасов, инвентарь становится еще более критичной частью цепочки поставок, чем всего несколько лет назад. Промышленные системы управления, использующие IIoT, расширяют сбор данных за пределы производственного пола. Эти системы втягивают данные из всего предприятия с помощью устройств, центрированных на транспортировке или интегрированных с инвентарным ПО через API.

Готовая продукция может быть отслежена, и ее влияние и доступность включаются в продвинутый анализ на платформе. Оттуда она может быть передана в финансовое ПО или ERP-системы для точного контроля запасов.

Точное качество

Традиционные программы качества фокусируются на аудите, инспектировании и предотвращении. В отраслях, таких как ЧПУ-обработка, где медицинские, автомобильные и аэрокосмические детали проектируются с точными допусками, малейшие вариации могут означать высокие проценты брака в цеху или отказы по безопасности, если деталь проходит инспекцию и попадает к конечному пользователю.

Измерение точных резов, веса, температуры и других данных с помощью IIoT-устройств позволяет операторам анализировать данные и вносить коррективы до того, как производственные единицы отклонятся от заданных параметров. Этот анализ экономит время, материал, труд, затраты и износ оборудования.

Данные могут даже захватываться для частоты шпинделя и мотора. Это помогает производителям разрабатывать алгоритмы машинного обучения для обнаружения сбоев, которые могут привести к потерям качества. Используя пограничные устройства, пограничные вычисления или возможности, нативные для IIoT-платформы, многие корректировки качества могут быть запрограммированы для выполнения станком автономно или полуавтономно.

Экономия затрат

IIoT-системы могут направлять экономию затрат в производственных компаниях. Во-первых, способность обнаруживать и корректировать аномалии экономит труд, потерянный материал и простой. Во-вторых, анализ данных с продвинутой аналитикой позволяет промышленному IoT выявлять тренды и паттерны, которые люди упускают. Эта аналитическая способность ведет к оптимизации процессов и снижению операционных затрат.

Кроме того, подключенные устройства могут предоставлять инсайты, позволяющие компаниям разрабатывать стратегии предиктивного обслуживания для снижения простоя, уменьшения затрат на запасные части и продления срока службы оборудования.

Отслеживание и защита активов

Основное оборудование — одна из самых высоких статей затрат для производственных компаний. С технологией IIoT, мониторингом в реальном времени, прескрипциями предиктивного обслуживания и другими инструментами компании могут разрабатывать стратегии для поддержания здоровья активов на одном заводе или по всему предприятию.

Продвинутые платформы машинных данных вроде MachineMetrics могут анализировать данные оборудования для обнаружения проблем с ресурсом инструмента, здоровьем станка и другими переменными. Они также могут предписывать действия, поддерживающие станки в хорошем рабочем состоянии.

Улучшение проектирования продуктов

Традиционное проектирование продукта было отделено от производственного процесса и было расточительно итеративным. Помимо повышения затрат на НИОКР и разработку, данные производственного процесса в реальном времени не были доступны для включения в процесс проектирования.

Технологии IIoT могут связать процесс проектирования и разработки с данными в реальном времени, генерируемыми под фактическими операционными условиями. Эти данные могут быть проанализированы для создания цифровых двойников, моделирующих срок службы продукта и выявляющих проблемные зоны. Это позволяет дизайнерам исправлять недостатки в текущих проектах и разрабатывать новые продукты с лучшей производительностью.

Эти инсайты позволяют компаниям разрабатывать проактивные, бизнес-ориентированные стратегии для снижения затрат на разработку, улучшения выручки и разработки новых продуктов или сервисов.

Какие отрасли используют IIoT?

Многие отрасли используют IIoT-устройства и технологии. Некоторые из наиболее распространенных отраслей, использующих IIoT-решения, включают:

Электроэнергетика

Электроэнергетика имеет огромные ресурсы, выходящие далеко за точку производства. Способность развертывать глубокую аналитику, анализирующую потребление энергии и предсказывающую тренды, приводит к лучшему производству и управлению энергией. Цифровые инструменты, позволяющие этим производителям визуализировать всю свою сеть в терминах производительности и здоровья, стали переломом.

Нефтегазовая отрасль

Промышленные среды сильно варьируются от отрасли к отрасли. Газовая отрасль состоит из крупномасштабного производства на больших расстояниях. Способность автоматизировать задачи, ранее выполняемые лично, критична для отраслей, где раннее обнаружение аномалий может предотвратить экологическую катастрофу и обеспечить лучшую безопасность рабочих.

Автомобильная отрасль

Автомобильная отрасль быстро приняла технологии четвертой промышленной революции. Эта высокомаржинальная отрасль связывает IIoT-системы с другими الناشющими технологиями, такими как робототехника, для создания сред умных заводов.

Сегодняшняя автомобильная отрасль глубоко инвестирована в ПО. IIoT позволило ей создать экосистему производства и мониторинга производства, напрямую связанную с продажами, маркетингом, цепочкой поставок и финансированием. Это дает отрасли полную картину производственных условий, подтягивая данные от все возрастающей набортной связности и связывая их вместе для увеличенной ценности.

ЧПУ-обработка

Компании ЧПУ-обработки — дискретные производители. Поскольку они производят отдельные изделия, есть проблемные точки, связанные со временем наладки, настройками, оптимизацией процессов, обучением и использованием труда и многое другое. Именно здесь аналитика больших данных и передовые IIoT-приложения могут сделать значительную разницу в рентабельности.

Анализируя данные от интегрированных датчиков, ретровированных устройств, частотных данных и других входов, компания ЧПУ-обработки может найти способы максимизировать мощность и снизить затраты. Это может достигаться через оптимизированные процессы, новые планировки цеха, предиктивное обслуживание, оптимизированный ресурс инструмента и многое другое.

Риски и вызовы

Несколько проблем связано с промышленным IoT, включая затраты, опыт и безопасность. Ниже мы детально рассмотрим эти риски и вызовы.

Затраты на инвестиции

С любой новой технологией стоимость принятия и внедрения высока в списке соображений. Как и все отрасли, производственные компании склонны понимать новые технологии через призму традиционного IT. Инфраструктура, обучение и обслуживание закрытых локальных систем были значительными. Мысль о замене или устаревании этих систем пугает.

Также есть непонимание в терминах того, каков будет ROI в будущем. Если обещания верны, преимущества IIoT перевесят затраты. И по мере продолжения распространения устройств и разработки ПО инвестиционные затраты продолжат падать. Уже есть доступные устройства, ПО и облачные провайдеры сервисов для ad-hoc систем.

Обучение и опыт

Операторы и внутренний IT-персонал часто подходят к IIoT с сомнением, прошедшем через многочисленные проекты «следующая большая вещь» и обучение.

Сотрудники также страдают от той же проблемы, упомянутой в разделе затрат, когда их знания основаны на том, как была построена IT-инфраструктура. Этим сотрудникам должно быть показано, что цифровые инструменты и продвинутая аналитика помогают всем работать умнее.

IT-профессионалы оценят, что платформы вроде MachineMetrics усиливают универсальность существующей IT-структуры. Наша платформа может коммуницировать, используя существующие кабели и оборудование, предлагая новую связность, такую как Wi-Fi и сотовую, для увеличения влияния сети.

Безопасность

Пожалуй, ни одна проблема не беспокоит потенциальных приемщиков IIoT как безопасность. Проблемы безопасности в IIoT могут возникать из-за слабого шифрования, небезопасных мобильных интерфейсов, небезопасных веб-интерфейсов и сетевых сервисов. Эти опасения понятны, учитывая, что до 50% критических инфраструктурных операций используют устаревшее ПО.

Есть и серебряная подкладка, и оговорка в дебатах о безопасности IIoT. Серебряная подкладка в том, что облачная безопасность и провайдеры сервисов, предлагающие платформы через такие сервисы, быстро повысили безопасность за последние годы, значительно снизив нарушения.

Негативная сторона в том, что большинство нарушений происходят из-за слабых паролей или других действий компаний, а не самих облачных провайдеров. Эта реальность означает, что в конце концов, хотя безопасность всегда важна, ответственность за обеспечение контроля данных и доступа зависит от протоколов, принятых компаниями самими, точно так же, как это требовалось с локальными системами.

Как выглядит будущее IIoT?

IIoT — одна из самых захватывающих технологических тенденций в мире сегодня, но многие компании все еще на ранних стадиях внедрения.

Будущее IIoT увидит больше подключенных устройств, более жесткую безопасность и падающую стоимость внедрения. Ожидается, что IIoT будет расти с CAGR 16,7% между 2022 и 2027 годами, достигая 263,4 миллиарда долларов.

По мере входа на рынок большего числа производителей устройств и программных решений затраты на внедрение упадут. Однако, по мере того как многие компании реализуют двухзначные улучшения продуктивности, восприятие затрат и выгод может быстро сместиться, когда компании ищут конкурентное преимущество.

Как начать внедрение решений промышленного IoT

Идеальный пример промышленного IoT, используемого с пользой — мониторинг станков. Ранее высокоручной процесс, IoT предоставляет доступ к данным, производимым станками в реальном времени, и преодоление любых функциональных силосов внутри организации означает более быстрые, более целевые решения на каждом уровне.

«Используя силу IoT, данные автоматически собираются со станков и используются для предоставления визуализаций и уведомлений в реальном времени, а также исторической аналитики для помощи заводским рабочим в принятии более быстрых и информированных решений». (Источник)

Ключ к успешному внедрению IoT в производственном секторе — понять и работать над решением вызовов, которые присущи:

1. Заставить старое, устаревшее оборудование говорить с новой интернет-базированной технологией: Поскольку покупка новых станков не в планах для многих производителей, внедрение промышленного IoT означает ретровит существующих единиц. Мониторинг станков может эффективно функционировать через адаптивные датчики и камеры, позволяющие мониторинг и сбор данных на беспрецедентном уровне.
2. Стабильная связность и безопасность: Для получения данных жизненно важна IT-инфраструктура с соответствующей беспроводной технологией, позволяющей стабильную связность. Это не вопрос настройки беспроводного Wi-Fi роутера! Эта связность также должна быть защищена, с аутентификацией и шифрованием данных. Эта необходимость возвращает вас полным кругом к стабильности связей, когда вы учитываете добавление полосы пропускания. Вступление на правильный путь для такого рода IT-инфраструктуры — это инвестиция времени и денег, но как только в месте, удобство беспроводных, облачных связей в реальном времени будет феноменальным: вы удивитесь, как вы когда-либо работали без него!
3. Промышленный IoT все еще молод: Что приводит к отсутствию лучших практик, как вы бы обычно находили во всех вещах tech. Это особенно важно в областях безопасности. Как система может быть взломана и лучшие практики для управления таким событием должны быть хорошо спланированы, чтобы обеспечить минимум нарушений.

Готовы ли вы сделать следующий шаг в своем IIoT-путешествии?

MachineMetrics — ведущая платформа для сбора, управления, анализа и действий на данных производственного оборудования. Трансформируйте инсайты, основанные на машинных данных, в действия с plug-and-play связностью станков, простыми в использовании приложениями и мощными интеграциями, которые уполномачивают передовых рабочих и другие заводские системы эффективно и эффективно работать.

Сегодня сотни производителей по всему миру подключили тысячи станков к MachineMetrics для мониторинга продуктивности, выявления узких мест, предсказания сбоев станков и автоматизации рабочих процессов вокруг операции производственного оборудования. Мы бы с удовольствием показали вам, как. Закажите демо с нашей командой, чтобы увидеть MachineMetrics в действии, или посетите страницу нашей платформы, чтобы узнать больше.