Умное производство (Smart Manufacturing): трансформация производства с IoT

Подключённые заводы, появляющиеся сегодня в этом цифровом веке, предвосхищают интеллектуальную индустрию будущего труда. Мы наблюдаем крупные трансформации и инновации как в способе производства, так и в организации этих структур. Инновационные техники и процессы умного производства, интегрирующие инструменты, предлагаемые IoT (Интернет вещей), способствуют улучшению промышленной производительности на нескольких уровнях.

Определение и объяснение:

Умное производство (Smart Manufacturing), часто сокращаемое как SM в справочниках и называемое «интеллектуальным производством», относится к новому глобальному промышленному методу, который в значительной степени опирается на эволюцию новейших технологий в области подключённых средств производства в течение производственного процесса.
Иными словами, речь идёт о внедрении систем на заводах, где машины соединены между собой, но также и прежде всего с интернетом для обеспечения оптимального и масштабируемого контроля производственных процессов.

В рабочей среде, применяющей принципы умного производства, стремится автоматизировать максимальное количество операций для их выполнения с максимальной эффективностью. Цель — выполнять их быстрее, гарантируя качество и рентабельность при сниженных затратах.

Для этого центральным элементом такого типа организации является анализ данных; собранные непосредственно с оборудования, они цифрово анализируются для принятия правильных решений и корректировок для улучшения и оптимизации производственной производительности.

Интеллектуальное производство — одно из применений IoT, или, точнее, IIoT (Industrial Internet of Things — промышленный интернет вещей).

Умное производство: инструменты для проекции и улучшения

На заводе, структурированном согласно возможностям умного производства, производство получает выгоды, с одной стороны, от лучшего сбора и интерпретации данных, а с другой — от улучшений, ставших возможными благодаря всё более мощным инструментам цифровой симуляции и проекции.

Информация (температуры, скорости, уровни жидкостей, объёмы использованного сырья и т.д.), собираемая датчиками на машинах, анализируется специалистами и цифровыми офицерами, такими как data scientists. Последние анализируют их с помощью ПО, специфичного для производственных процессов и планирования.

Это не только облегчает и ускоряет обнаружение источников ошибок, сбоев, плохого качества или замедления, но и позволяет использовать эту информацию для симуляции процессов и улучшения рабочих инструкций с необходимыми модификациями.

Данные всё более объёмны и поэтому размещаются на часто внешних носителях технологий, таких как облако. Это также одна из главных характеристик умного производства, как и интероперабельность между ПО. Действительно, необходимо, чтобы в такой системе программные решения, сопровождающие машины, могли работать вместе без проблем совместимости. Они могут интегрировать общие функциональности, коллаборировать и участвовать в обеспечении коммуникации между средствами производства.

В последние годы с новыми технологиями мы также наблюдаем внедрение машин, оснащённых искусственным интеллектом, которые буквально позволяют им учиться. Они таким образом способны учиться на прошлых операциях для пересмотра своего поведения. Это называется машинным обучением (machine learning).

Умное производство: возможно только благодаря людям

Это интеллектуальное производство возможно только при наличии людей, таких как техники, за спиной для контроля этой автоматизации. Для этого им нужны цифровые и подключённые рабочие инструкции, доступные через high-tech инструменты, такие как планшеты или умные очки.

В Picomto мы принимаем новые технологии и разрабатываем бизнес-приложения для оцифровки рабочих инструкций и стандартных операционных процедур. Свяжитесь с нами для получения дополнительной информации.