Индустрия 4.0: история, выгоды и ключевые технологии

Обновлено 25 февраля 2021 года

 

Руководство производителя по Четвертой промышленной революции:

• Что такое Индустрия 4.0?
• Почему Индустрия 4.0 важна
• Что движет переходом к Индустрии 4.0
• Эволюция производства
• Как успешно внедрить решения Индустрии 4.0
• Выгоды Индустрии 4.0
• Вызовы Индустрии 4.0
• Технологии Индустрии 4.0

Что такое Индустрия 4.0?

Индустрия 4.0, также известная как Четвертая промышленная революция или 4IR, — это всеобъемлющий термин, обозначающий то, как компьютеры, данные и автоматизация развиваются и объединяются, меняя то, как происходит работа, и в частности — производство.

Опираясь на третью промышленную революцию, включавшую создание ПК и интернета, Индустрия 4.0 выводит технологии на новый эволюционный уровень, стирая границы между цифровым и физическим мирами. Автоматизация, ИИ, IoT и многое другое становятся всё более всепроникающими. В то время как прошедшие промышленные революции в основном касались технологического прогресса, Индустрия 4.0 больше относится к эволюции технологий и их влиянию на повседневную жизнь.

Почему Индустрия 4.0 важна

В то время как промышленные изменения и технологический прогресс в прошлом можно было охарактеризовать как создававшие проблемы в той же мере, в какой они их решали, Индустрия 4.0 направлена на взятие существующего и его улучшение. Так, хотя такие технологии, как крупномасштабные вычисления и сбор данных, не новы, наложение 4.0-слоя облачных вычислений означает, что данные, ранее удерживаемые в изолированных силосах, теперь могут делиться по многим уровням организации и по всему миру.

Уходя от традиционного производства, Индустрия 4.0 может снизить нагрузку от множества вызовов, с которыми отрасль сталкивается сейчас: конкуренция на глобальном рынке с его волатильностью, сокращение производственных циклов всё более сложных продуктов, возможность анализировать данные для получения ценных инсайтов. Изменяющиеся тренды больше не пугают, так как компании могут корректировать курс с максимальной гибкостью и минимальными затратами, а предиктивное обслуживание создает большую эффективность и более крепкое финансовое положение.

Поскольку Индустрия 4.0 — не просто продвижение технологий, а их эволюция, экономические индикаторы фокусируются на инновациях, а не на создании. Компания может инновировать и создать новую бизнес-модель — от идеи до внедрения — на гораздо более быстром цикле, чем раньше.

Вместо устранения потребности во человеческом взаимодействии, как это делали некоторые аспекты предыдущих промышленных революций, Индустрия 4.0 инновирует в технологиях, чтобы поставить клиента на первое место. Более быстрый выход на рынок, производству на заказ и более легкая кастомизация обеспечивают удовлетворенность клиентов на совершенно новом уровне. Даже люди, работающие со станками, улучшенными IoT, робототехникой и автоматизацией, найдут свою долю улучшенной, так как повторяющиеся простые задачи уйдут в пользу решения проблем и инноваций.

Что движет переходом к Индустрии 4.0?

Есть несколько потребностей, толкающих производителей к принятию Индустрии 4.0.

Первая и самая ценная — клиент. Их желания и потребности постоянно меняются, как и их спрос на продукт быстрее, дешевле и с использованием меньшего ресурса, чем раньше. Кроме того, кастомизация становится правилом игры, что было дорого и неэффективно в предыдущих эволюциях технологий, но с Индустрией 4.0 может стать нормой. 3D-печать, например, позволяет малые серии с быстрой сдачей высококастомизированных изделий при незначительно более высокой стоимости, чем полноценное производство.

Следующее — сами данные: способность собирать и анализировать огромные объемы исторических данных, которые производители постоянно генерируют, представляет собой полезный интеллект для планирования спроса, производства и обслуживания. Повышение эффективности и производительности при одновременной гарантии высокого качества продукта — всё это полезно для здоровья производителя.

Наконец, возможность использовать облачные вычисления и связь означает, что ограничения глобального рынка практически отсутствуют. Расстояние и разные часовые пояса перестают быть проблемой, когда работники всех уровней могут в реальном времени получать доступ к нужным данным — от снабжения цепочки поставок через производство и отгрузку — представленным в формате, значимом для каждого пользователя.

Эволюция производства: краткая история промышленных революций

Производство существенно изменилось со своих скромных начал. Было четыре крупных технологических прорыва, соответствующих каждой из четырех промышленных революций.

Первая промышленная революция

Это когда производство обратилось к инструментам и машинам. Популярные технологии того периода — с конца 1700-х по начало 1800-х — включали ткацкий станок, кардочесальную машину, прядильную мюлю и спиннинг-дженни. Вода использовалась для привода оборудования вроде ткацкого станка, и этот тренд прогрессировал к его высокомощному аналогу — пару. Паровые двигатели стали популярны для множества вариантов использования в то время. Это в противовес ручному и животноводческому труду, использовавшемуся до этой Революции.

Вторая промышленная революция

С конца 1800-х по начало 1900-х вторая промышленная революция ознаменовала период быстрых технологических достижений, приведших к увеличению индустриализации и стандартизации из-за потребности во взаимозаменяемых деталях для поддержки такого роста. Именно тогда в существование пришел конвейер, как мы его знаем. Популярные технологии и крупные достижения включали электричество, телефоны, сталь и первые современные корабли.

Третья промышленная революция

Третья промышленная революция иногда называют Цифровой революцией благодаря быстрому внедрению цифровой электроники. Микропроцессоры, ПК, мобильные телефоны и интернет — все были главными технологиями третьей промышленной революции, произошедшей во второй половине 20-го века. Это ознаменовало начало Информационного века.

Четвертая промышленная революция

Автоматизация — главное отличие Четвертой промышленной революции (Индустрии 4.0). Машинно-машинная коммуникация и технологии IoT привели к умным заводам, умным датчикам, предиктивному обслуживанию на основе машинных данных и машинного обучения, и аддитивному производству — всё это пришло из Четвертой промышленной революции. Этот период исключает людей из цикла там, где это применимо. Многие эксперты считают, что мы находимся именно здесь в истории.

Пятая промышленная революция

Некоторые эксперты считают, что мы уже на другом конце Индустрии 4.0 и стоим на пороге Пятой промышленной революции (Индустрии 5.0). Пока дискуссии продолжаются, 5IR придает большое значение человеческому интеллекту. Именно в этой промышленной революции люди и машины в конечном итоге должны работать вместе для достижения прогресса. Пример того, что можно считать зарождающейся 5IR-технологией — Neuralink Илона Маска или Operator Dashboards MachineMetrics, которые накладывают человеческий контекст на машинные данные для лучшего, более точного ML-анализа.

Как успешно внедрить решения Индустрии 4.0

Есть три ключевых способа обеспечить, чтобы внедрение Индустрии 4.0 — и в частности интеграция IoT на заводском полу — в вашей производственной среде прошло без лишних трудностей:

1. Убедитесь, что вы не попадаете в ловушку правила 20/60/20 управления изменениями. Это когда 20% вашей рабочей силы твердо за ваши планы, 60% идут наперекор, но скептически относятся, а 20% совсем недовольны. Хотя 100% принятия в любом плане управления изменениями вряд ли вероятно даже в лучшие времена, те последние 20% при интеграции промышленного IoT могут быть сложны для игнорирования. Один из способов улучшить 60% — признать тех, кто боится изменений, и попытаться докопаться до причин, вступив в дискуссию о более широкой картине. Включение людей помогает им почувствовать причастность к изменениям. Кроме того, инвестиции в обучение — единственный лучший способ компенсировать дискомфорт в долгосрочной перспективе. Если люди понимают ПОЧЕМУ и КАК, они с большей готовностью пойдут за этим.
2. Перейдите на проактивное обслуживание. До Индустрии 4.0 и отсутствия подключенности станков, больших данных и облачной аналитики обслуживание по умолчанию было реактивным. Была некоторая способность планировать обслуживание благодаря историческим паттернам, но в целом стандартным стилем было ждать поломки, прежде чем чинить проблему. С надежным анализом данных производители могут использовать Индустрию 4.0 не только для предсказания паттернов и трендов для планирования обслуживания и производства в эффективное время, но и достичь стадии автономного обнаружения, самоисправления или ремонта машинами.
3. Делитесь данными, но защищайте их. Одно из больших преимуществ Индустрии 4.0 — возможность делиться данными в реальном времени, даже с третьими сторонами-поставщиками. Если они видят, каков ваш спрос, они могут лучше прогнозировать, чтобы обеспечить вас адекватно. С этим обменом приходит необходимость гарантировать безопасность данных. Кибербезопасность — ключевой столп Индустрии 4.0 при облачном хранении данных, управлении и беспроводной связи. Настройка этого с самого начала обеспечит, что у вас не будет проблем вниз по течению, требующих навесного решения.

Выгоды Индустрии 4.0

Повышенная эффективность и производительность

Когда вы убираете человека из цикла, вы также удаляете человеческие неэффективности и неточности. С лучшим распределением ресурсов, основанным на цифрах, требуется меньше ресурсов для поддержания оптимального уровня производительности. Простои становятся менее частыми, когда данные и машинное обучение объединяются для предиктивного и прескриптивного обслуживания, держа станки в лучшей форме без жертвования складским пространством под излишки ненужных запчастей или регулярных плановых простоев.

Повышенная гибкость

Когда решения основаны на цифрах, которые также можно менять по желанию для просмотра альтернативных сценариев, производители получают награду в виде массивного прироста гибкости. С цифрами, подкрепляющими решения, можно быстро поворачивать при появлении возможностей, даже открывая возможности для единичных производственных запусков, если поставки для прогнозируемого спроса уже выполнены.

Больше денег

Это исходит из множества факторов. Повышенная эффективность и производительность означают максимизацию выходов. Данные датчиков для предиктивного обслуживания снижают простои и брак. Лучшее планирование ресурсов означает меньшие накладные расходы на предварительные материалы, складское пространство (которое также можно оптимизировать с помощью ML) и в целом более низкие операционные расходы с повышенным потенциалом выручки.

Вызовы Индустрии 4.0

Разрозненные, обременительные объемы данных

Производители часто тонут в больших объемах данных, чем они могут разумно использовать. Полезность этих данных истощается из-за отсутствия внутренних талантов (или внешних сервисов), понимающих, как очистить и организовать данные — правильные данные — для ответа на бизнес-вопросы. Многие производители пришли в Индустрию 4.0, ожидая, что решения для данных будут plug-and-play и все будут гармонично работать вместе. Особенно ранние адаптеры часто грустно обнаруживали, что их данные были в массиве разных форматов, не работающих вместе, и не было кнопки «один клик», которая собрала бы все данные для ответа на любой вопрос в данный момент. Движки нормализации данных и low-code ML-среды теперь решают некоторые из этих проблем, превращая гражданскую data science в благо для бизнесов, использующих и позволяющих это, но многие производители всё еще имеют хранилища данных, полные информации, без способа её использовать.

Дефицит талантов

Хотя в мире много талантливых людей, определенные типы талантов сейчас востребованы больше чем когда-либо, и предложение не может догнать спрос. Внутренние дата-сайентисты были роскошью за последнее десятилетие, и даже те компании, которые наняли одного, часто обнаруживают, что они становятся узким местом, потому что тяжело перегружены. Дата-сайентисты в последние годы имели возможность называть свою цену из-за экстремального разрыва между предложением и спросом. Дата-аналитики и low-code ML-среды сделали процесс развертывания новых алгоритмов намного быстрее и проще, но дефицит экспертов в области data science продолжается.

Сопротивление корпоративной культуры

Крупные цифровые трансформации могут быть стрессовыми для сотрудников. Отсутствие процедур управления изменениями оставило многие компании в хаосе, а многих сотрудников напугало страхом потерять работу из-за ИИ или робота (хотя это не соответствует прогнозам Индустрии 5.0). Разрушение силосов и требование междепартаментального сотрудничества могут вызывать напряжение там, где раньше была конкуренция. Корпоративная культура должна эволюционировать в открытое, инновационное и коллаборативное место, чтобы выгоды Индустрии 4.0 были полностью реализованы, и быстрые, основанные на данных действия вместо долгих делибераций в конечном счете выигрывают в современной бизнес-среде.

Технологии Индустрии 4.0

Какие решения и технологии приходят как часть инноваций Индустрии 4.0? У нас есть отдельная статья о технологиях 4IR, но вот краткое резюме топ-10:

Big Data и аналитика

Это массивное количество данных, собираемых с помощью датчиков, трекинг-пикселей, опросов и любых других потоков данных, где эти данные хранятся, и средства, через которые они анализируются, такие как=edge computing и машинное обучение.

Автономные роботы

Это роботы, работающие самостоятельно, без человеческого ввода. Используя ML, эти роботы могут принимать решения и корректировки на лету для выполнения запрограммированных задач.

Симуляция / Цифровые двойники

Это цифровая версия системы, например производственного пола завода. Через использование датчиков на производственном оборудовании и аналогичных цифровых устройств бизнесы могут видеть виртуального «двойника» системы, который затем могут использовать для анализа, тестирования и т.д.

Горизонтальные и вертикальные системы

Это относится к связанности всех аспектов системы, как горизонтально, так и вертикально, например отделы, работающие вместе через объекты, а также обмен машинными данными и взаимодействие между разными уровнями старшинства.

Промышленный IoT (IIoT)

Это любое IoT-устройство, используемое в промышленной среде, такое как умное HVAC-управление или датчик производственного станка. Платформа MachineMetrics IIoT трансформирует данные вашего цеха из инсайтов в действия с мощными приложениями, снижающими простои станков, увеличивающими пропускную способность и максимизирующими прибыль, управляемой вашим производственным оборудованием.

Технологии кибербезопасности

Кибербезопасность критична в ИР4, потому что приток машин означает увеличенное число уязвимостей безопасности, которые нужно защищать.

Облако

Это внешнее доступное хранилище информации, обычно доступное через интернет. Оно не требует локального оборудования и может использоваться производителями для доступа к компьютерным ресурсам по требованию без необходимости активно управлять этими ресурсами.

Аддитивное производство

Это производство, которое не убирает материал через резку, шлифовку и т.д., а вместо этого добавляет материал для создания объекта. 3D-печать — самый яркий пример.

Искусственный интеллект

ИИ относится к машинам, способным учиться и делать выводы самостоятельно, формируя связи с использованием обучающих данных и непрерывных возможностей предсказания.

Дополненная реальность

AR относится к наложению информации на физический мир. Яркие примеры — фильтры Snapchat и Pokémon Go, но существует множество вариантов использования в бизнес-мире, особенно в обучении и обслуживании.