Четвертая промышленная революция Industry 4.0: Цифровая эпоха

Четвертая промышленная революция, также известная как Industry 4.0, относится к нынешней эпохе технологического прогресса и автоматизации в различных отраслях промышленности, характеризующейся интеграцией цифровых технологий, аналитики данных и искусственного интеллекта в традиционные производственные процессы.

Industry 4.0 основывается на предыдущих промышленных революциях, которые привели к значительным изменениям в способах производства товаров, начиная с использования паровой энергии в первой промышленной революции и заканчивая массовым производством в третьей промышленной революции. Однако, в отличие от предыдущих революций, Industry 4.0 — это не просто отдельная технология, а скорее сочетание нескольких технологий, которые меняют способы разработки, производства и доставки товаров.

Рисунок 1.  Промышленные революции

Цифровая эра в производстве — это интеграция передовых цифровых технологий и систем, основанных на данных, в производственные операции. Она включает в себя целый ряд технологий, таких как автоматизация, робототехника, искусственный интеллект (ИИ), Интернет вещей (IoT), облачные вычисления, анализ больших данных и аддитивное производство (3D-печать). Эти технологии меняют представление о том, как разрабатываются, эксплуатируются и оптимизируются производственные процессы.

Одним из ключевых аспектов цифровой эры в производстве является концепция «умной фабрики» или «Industry 4.0». Умные фабрики используют взаимосвязанные цифровые системы для обеспечения связи в режиме реального времени, обмена информацией и принятия решений на различных этапах производственного процесса (см. Рисунок 1). Датчики IoT используются для сбора данных с машин, оборудования и продукции, которые затем анализируются для получения информации и повышения эффективности, качества и производительности.

Автоматизация играет важнейшую роль в цифровом веке производства. Она предполагает использование робототехники и автоматизированных систем для выполнения повторяющихся и зачастую опасных задач, которые раньше выполнялись людьми. Эти роботы могут быть запрограммированы на выполнение сложных операций с высокой точностью и последовательностью, что приводит к повышению производительности, снижению количества ошибок и повышению безопасности труда.

Рисунок 1. Умная фабрика.

Искусственный интеллект и алгоритмы машинного обучения используются для анализа больших объемов производственных данных, выявления закономерностей и создания прогнозов. Это позволяет производителям оптимизировать производственные процессы, предвидеть необходимость технического обслуживания и принимать решения, основанные на данных, для повышения эффективности и качества. Системы на базе искусственного интеллекта также могут обеспечить предиктивное техническое обслуживание, которое помогает предотвратить поломки оборудования и минимизировать время простоя.

Облачные вычисления представляют собой масштабируемую и гибкую инфраструктуру для хранения и обработки огромных объемов производственных данных. Она обеспечивает доступ к информации в режиме реального времени из любого места, облегчая сотрудничество между географически распределенными командами и позволяя осуществлять удаленный мониторинг и контроль производственных операций.

Аналитика больших данных в производстве подразумевает анализ больших массивов данных с целью выявления ценных моментов, оптимизации процессов и определения областей, требующих улучшения. Анализируя производственные данные, производители могут «узкие места», оптимизировать управление запасами, повысить эффективность цепочки поставок и улучшить общие операционные показатели.

Аддитивное производство, известное как 3D-печать, — еще один ключевой компонент цифровой эпохи в производстве. Она позволяет создавать сложные и индивидуальные изделия путем добавления последовательных слоев материала на основе цифрового дизайна. Эта технология дает такие преимущества, как сокращение отходов, ускоренное создание прототипов, производство по требованию и повышенная гибкость дизайна.

В целом цифровая эра в производстве представляет собой трансформационный сдвиг в том, как разрабатываются, производятся и поставляются продукты. Она открывает перед производителями возможности для повышения эффективности, качества и производительности, при этом обеспечивает большую гибкость и адаптацию к изменяющимся требованиям клиентов.

Интернет вещей (Internet of Things)

IoT — это большая сеть подключенных объектов или устройств, оснащенных датчиками и программным обеспечением, которые собирают и обмениваются данными, которые анализируются на предмет выявления закономерностей и тенденций, используемых для принятия решений или рекомендаций, запуска действий и решения проблем. Эти объекты или умные устройства могут использоваться для подключения бытовой техники, систем безопасности, автомобилей, производственного оборудования и городов к проводным или беспроводным сетям в Интернете (облаку). Применение интеллектуальных устройств и систем через Интернет может привести к автоматизации задач, которые можно отслеживать или контролировать с помощью цифровых технологий, особенно тех, которые являются повторяющимися, рутинными, требующими много времени и опасными.

Интернет и сеть возникли для того, чтобы предоставить людям доступ к данным и информации на подключенных устройствах независимо от их географического положения. Такой расширенный уровень коммуникации позволяет множеству людей иметь доступ к информации и обмен ею друг с другом, что изменило способы взаимодействия между людьми. Со временем это взаимодействие расширилось до взаимодействия людей с машинами и межмашинного общения. То, что начиналось с простой передачи информации и данных, таких как электронная почта, переросло во множество аспектов взаимодействия человека и машины, включая деловой рынок и торговлю. Эта идея взаимосвязи расширилась до такой степени, что в начале 2000-х годов появился термин «Интернет вещей» или IoT. Этому расширению способствовало не только количество людей, выходящих в Интернет, но и экспоненциальное увеличение числа машин и устройств, использующих Сеть для связи.

По мере развития IoT подключенные к нему устройства становятся все умнее благодаря слиянию нескольких технологий. Ими можно управлять с помощью других устройств, таких как персональный компьютер или мобильный телефон. Подключение позволяет обновлять программное обеспечение на этих устройствах по беспроводной связи. Обучающиеся устройства могут настраивать пользовательский опыт, который может быть еще больше расширен за доступа пользователя к этим данным в Интернете. Например, такие «умные» устройства, как термостаты, дверные звонки и датчики движения, используются дома, что привело к новой эре «умных домов». Создание стандартов повысило полезность соответствующих устройств, облегчив координацию и управление единой системой.

Промышленный Интернет вещей (IIoT), также называемый Индустрией 4.0, представляет собой объединение Интернета вещей, автоматизации, машинного обучения, сенсорных данных и межмашинной связи в промышленности. Эти различные комбинации технологий используются для обеспечения предиктивного обслуживания и повышения производительности, а также для контроля качества, обеспечения надежности и эффективности цепочки поставок.

Предиктивное обслуживание — хороший пример того, как Интернет вещей существенно повлияет на производительность в производстве, позволив избежать множества незапланированных остановок производственных линий, когда требуется время на выявление проблемы, диагностику ее причины, начало ремонта и перезапуск линии. Эти потери производственного времени могут быть значительными и дорогостоящими. Устройства, встроенные в производственное оборудование, такие как температурные датчики, датчики вибрации и манометры, могут отслеживать рабочие параметры и предупреждать об изменении условий, выявляя потенциальные проблемы, которые необходимо устранить до выхода оборудования из строя.

В случае машинного обучения датчики предоставляют информацию компьютерам в нормальных условиях работы, чтобы при неожиданном изменении этих условий обнаружить их и отреагировать соответствующим образом. Инновации в области сбора данных, способов их сбора и количества меняют наше мышление и реакцию в операционной среде. Эти и многие другие достижения стали возможны благодаря промышленному Интернету и применению искусственного интеллекта.

Производственный Интернет вещей — это применение подключенных устройств и интеллектуальных датчиков в обрабатывающей промышленности для повышения эффективности работы, снижения затрат и улучшения качества продукции. В производственной системе IoT такие устройства, как датчики, роботы и машины, подключаются к сети, которая позволяет им обмениваться данными и взаимодействовать друг с другом. Эти данные могут использоваться для мониторинга работы отдельных машин или целых производственных линий, оптимизации производственных процессов и повышения общей производительности.

Одним из ключевых преимуществ IoT в производстве является возможность мониторинга производственных процессов в режиме реального времени. Это означает, что операторы могут быстро выявлять и устранять проблемы по мере их возникновения, сокращая время простоя и повышая общую эффективность оборудования. Помимо повышения операционной эффективности, IoT в производстве также может улучшить качество продукции, обеспечив более полную видимость производственного процесса.

Например, датчики могут использоваться для контроля качества продукции на различных этапах производства, что позволяет производителям выявлять дефекты и принимать меры по их устранению до того, как продукция будет отправлена заказчику. В целом IoT в производстве — это мощный инструмент, который может помочь производителям повысить эффективность, снизить затраты и улучшить качество продукции в высококонкурентной отрасли.

Аналитика данных

Чтобы оставаться конкурентоспособными и процветать в цифровую эпоху, компании должны использовать данные для достижения гибкости, прогнозирования результатов и внедрения инноваций. Этого можно добиться с помощью аналитики данных. Аналитика данных в производстве подразумевает использование методов статистического анализа и моделирования для извлечения информации из производственных данных, которая затем может быть использована для оптимизации процессов, улучшения качества, снижения затрат и повышения эффективности. В процессе производства генерируется большой объем данных, включая производственные данные, данные цепочки поставок, данные контроля качества, данные технического обслуживания и т. д.

С появлением Индустрии 4.0 и IoT объем генерируемых данных увеличивается в геометрической прогрессии, предоставляя производителям беспрецедентные возможности для улучшения своей деятельности.

Аналитика данных в производстве обычно включает в себя сбор данных из различных источников, таких как датчики, машины и производственные линии. Затем эти данные подвергаются «очистке», поскольку необработанные данные часто являются шумными и могут содержать ошибки. Очистка данных включает в себя удаление выбросов и ошибок, а затем подготовку данных к анализу. Анализ данных включает в себя применение статистических методов и методов машинного обучения для извлечения информации из данных. Полученные в результате анализа данных выводы часто представляются в наглядной форме, чтобы помочь производителям понять их и принимать обоснованные решения. К числу распространенных областей применения аналитики данных в производстве относятся следующие.

Предиктивное обслуживание: Анализируя данные с датчиков и других источников, вы можете предсказать, когда оборудование может выйти из строя, и составить график технического обслуживания, чтобы избежать дорогостоящих простоев.

Контроль качества: Анализируя производственные данные, вы можете выявить закономерности и тенденции, которые помогут повысить качество и снизить количество дефектов.

Оптимизация цепочки поставок: Анализируя данные от поставщиков, вы можете выявить неэффективность и оптимизировать цепочку поставок, чтобы сократить расходы и улучшить сроки доставки.

Оптимизация процессов: Анализируя производственные данные, вы можете выявить узкие места и оптимизировать процессы для повышения эффективности и снижения затрат.

Понимание клиентов: Анализируя данные о предпочтениях и поведении клиентов, вы можете улучшить дизайн продукта и маркетинговые стратегии, чтобы лучше удовлетворять их потребности.

Аналитика данных — это мощный инструмент, который поможет вам улучшить работу и получить конкурентное преимущество на рынке.

Цифровой близнец

Цифровой двойник — это виртуальная модель или цифровая копия, созданная для точного воспроизведения физического объекта, процесса, услуги или среды. Физические устройства оснащаются датчиками, используемыми для сбора данных о требуемой функциональности и производительности. Затем эти данные математически выводятся и переносятся цифровую модель. В свою очередь, цифровая модель используется для моделирования реального объекта, собирая данные, используемые для изучения производительности. Результаты анализа, полученные в ходе моделирования, могут быть использованы для улучшения или оптимизации объекта, процесса, услуги или экологических показателей.

Цифровой двойник отличается от симуляции тем, что создает богатую виртуальную среду, состоящую из множества симуляций и интерактивной информации, которые воспроизводят различные процессы физической системы для изучения на основе данных в реальном времени. Симуляции обычно фокусируются только на одном процессе, не имея возможности использовать данные в реальном времени. По сути, цифровой двойник — это компьютерная программа, которая моделирует результаты, чтобы предсказать реальные показатели производительности.

Эти компьютерные программы (цифровые двойники) могут быть использованы совместно с искусственным интеллектом и машинным обучением для повышения эффективности работы.

Как уже говорилось, цифровой двойник работает над цифровым моделированием и имитацией реальных функций, характеристик и поведения объекта или системы в виртуальной среде. Это виртуальная копия физического актива. Цифровой двойник — это статистическая модель, которая использует данные о причинах и следствиях для повышения точности с течением времени. Она построена на основе интерфейса человека и данных, поэтому может использоваться инженерами для сбора данных и проверки характеристик продукта до создания физического прототипа.

Существует два типа моделей цифрового двойника: статистическая модель и модель обучения. Статистическая модель использует данные из электронных таблиц, баз данных и облака для получения результатов. Обучающаяся модель использует алгоритм для анализа данных на предмет закономерностей и тенденций, чтобы принимать решения и прогнозировать результаты. После создания эти модели постоянно работают в приложении, импровизируя с течением времени.

Приложение подключено к внешним системам через интерфейсы прикладного программирования (API), связанные с внешними системными библиотеками. Цифровой двойник — это основа виртуализации, переводящей физическое состояние в цифровой формат. Однако мы должны полагаться на Интернет вещей, чтобы обеспечить большую часть данных, необходимых для воплощения этой идеи в жизнь. Трехмерное (3D) моделирование, используемое для создания цифровой копии физического объекта, является примером цифрового двойника, воссоздающего физический объект в цифровом мире.

В производстве цифровой двойник обычно используется для создания виртуальной модели физического изделия, станка или производственной линии. Он может использоваться для создания виртуального прототипа продукта до его физического производства. Это позволяет конструкторам тестировать и дорабатывать дизайн изделия в виртуальной среде, сокращая потребность в физических прототипах и уменьшая цикл проектирования.

Создавая цифрового двойника производственной линии, производители могут моделировать различные сценарии и выявлять узкие места, неэффективность и возможности для оптимизации. Это может привести к повышению производительности, сокращению времени простоя и снижению затрат.

В случае предиктивного обслуживания производительность физической системы можно отслеживать в режиме реального времени и сравнивать с цифровым двойником, что позволяет инженерам и техническим специалистам обнаруживать и прогнозировать необходимость обслуживания до того, как она станет критической. Это позволяет предотвратить незапланированные простои, снизить затраты на обслуживание и продлить срок службы оборудования.

Цифровой двойник также может использоваться для моделирования производственного процесса и проверки качества продукта до его физического производства. Это может помочь производителям выявить потенциальные проблемы с качеством и принять меры по их устранению до того, как продукт будет выпущен на рынок. В целом, цифровые двойники предлагают производителям мощный инструмент для улучшения дизайна продукции, повышения эффективности производства и контроля качества. Создавая виртуальное представление физических систем, производители могут тестировать и оптимизировать свои операции безопасным, экономически эффективным и гибким способом.

Блокчейн

Блокчейн, также известный как технология распределенных книг (DLT), изначально возник как технология, позволяющая использовать криптовалюту, а точнее, биткойн. Она использовалась для подтверждения и защиты транзакций, связывая различные операции владельца Bitcoin и сохраняя каждую транзакцию в последовательном блоке данных (или цепочке), где каждый новый блок зависит от предыдущего. При этом она позволяет вести учет операций владельца.

Вообще говоря, блокчейн — это публичная цифровая книга (распределенная база данных) транзакций, продублированных и распределенных по сети компьютерных систем таким образом, чтобы исключить возможность изменения без согласования всех последующих (отдельных) блоков и консенсуса сети. Информация разделяется и хранится на «цепочке» взаимосвязанных блоков. Для понимания информации блоки должны быть согласованы с соответствующим разрешением. Блокчейн позволяет обмениваться информацией между сущностями (лицами), имеющими доступ к общему руководству. Такой децентрализованный подход (без центрального узла сети) к обмену информацией делает сеть очень безопасной и защищенной от взлома. Например, технология blockchain может использоваться для безопасного отслеживания цифровой информации в сети.

В отличие от традиционных баз данных, в которых для разрешения определенных прав используется аутентификация, в распределенных бухгалтерских книгах для разрешения прав используется метод консенсуса. Этот метод гарантирует, что могут обрабатываться только транзакции, разрешенные заранее установленными правилами, и что транзакция ассоциируется с конкретным человеком.

Распределенные реестры могут гарантировать, что интернет-транзакция является подлинной и связана с конкретным человеком, делая манипуляции с транзакциями практически невозможными. Технология распределенных книг используется во многих цифровых транзакциях, происходящих в Интернете, особенно когда сложные правила могут быть закодированы в базе данных блокчейна. Технология распределенных книг, лежащая в основе блокчейна, представляет собой способ хранения всех типов данных более безопасным и проверенным способом, чем традиционные средства. По сути, это избавляет от необходимости доверять людям.

В контексте цифровой трансформации технология блокчейн предлагает ряд преимуществ, которые могут помочь организациям оптимизировать свою деятельность и добиться большей эффективности. Одним из ключевых преимуществ технологии блокчейн является ее способность создавать безопасные и неизменяемые записи о транзакциях. Это может быть особенно ценно в отраслях, где прозрачность и способность к учету имеют решающее значение, таких как финансы, управление цепочками поставок и здравоохранение. Используя блокчейн, организации могут гарантировать, что каждая транзакция будет записана и проверена несколькими сторонами, что делает практически невозможным подделку или изменение данных.

Еще одним преимуществом блокчейна является его потенциал для снижения затрат и повышения эффективности. Устраняя посредников и автоматизируя процессы, блокчейн может помочь организациям оптимизировать свою деятельность и сократить время и ресурсы, необходимые для совершения транзакций. Это может привести к значительной экономии средств и ускорению сроков проведения транзакций, что может быть особенно ценно в отраслях, где важны скорость. Наконец, блокчейн может способствовать созданию новых бизнес-моделей и потоков доходов, позволяя организациям создавать и обменивать цифровые активы, такие как криптовалюты или цифровые токены. Это может открыть перед организациями новые возможности для монетизации своих продуктов и услуг или создания совершенно новых рынков и экосистем.

Приложения или «Apps»

Приложения, широко известные как «apps», сыграли значительную роль в цифровой революции. Они изменили способы взаимодействия с технологиями и окружающим миром. Приложения — это программы, предназначенные для работы на мобильных устройствах, таких как смартфоны и планшеты. Они загружаются из магазинов приложений, таких как Apple App Store и Google Play, и предоставляют пользователям множество возможностей и функций, включая общение, развлечения, образование и производительность. Приложения внесли свой вклад в цифровую революцию несколькими способами. Во-первых, они позволили людям получить более легкий доступ к информации и услугам.

С помощью приложений люди могут выполнять самые разные задачи со своих мобильных устройств, например, заказывать еду, бронировать путешествия и управлять финансами.

На производстве приложения используются для оптимизации планирования производства и составления графиков, оптимизируя распределение ресурсов, последовательность производства и планирование производственных мощностей. Они помогают контролировать и планировать производственные процессы, а также минимизировать время простоя и сократить затраты на складские запасы. Они также используются для обеспечения контроля качества путем мониторинга и анализа данных о качестве продукции в режиме реального времени. Эти приложения позволяют выявлять проблемы с качеством на ранних стадиях, что дает производителям возможность принять корректирующие меры до того, как проблема станет более серьезной.

Для управления запасами используются приложения, позволяющие отслеживать уровень запасов, контролировать их движение и автоматически управлять процессами повторных заказов. Это позволяет производителям оптимизировать уровень запасов, сократить их дефицит и повысить эффективность цепочки поставок. случае управления техническим обслуживанием приложения используются для управления графиками технического обслуживания оборудования, отслеживания мероприятий по техническому обслуживанию и автоматизации запросов на техническое обслуживание. Это помогает производителям сократить время простоя оборудования, минимизировать затраты на обслуживание и повысить эффективность использования активов.

Наконец, приложения используются для удаленного мониторинга производственных процессов и оборудования. Это позволяет производителям отслеживать производительность в режиме реального времени и вносить необходимые коррективы, снижая необходимость в персонале на объекте и повышения общей эффективности. По мере развития технологий можно ожидать, что приложения будут играть еще более значительную роль в будущем производстве.

Облачные вычисления

Облачные вычисления — это предоставление ИТ-ресурсов по требованию через сеть. Это альтернатива физическим центрам обработки данных и серверам, расположенным на территории компании. Доступ к технологическим услугам, таким как вычислительные мощности, хранилища и базы данных, можно получить по беспроводному каналу через Интернет, что позволяет обмениваться данными с большей гибкостью и, как правило, с меньшими затратами, чем традиционные локальные альтернативы. Облачные вычисления можно использовать для быстрой загрузки больших объемов данных для анализа и обеспечения обратной связи для решения проблем в режиме реального времени и принятия упреждающих решений.

Услуги облачных вычислений обычно предоставляются сторонними поставщиками, которые обслуживают и управляют базовой инфраструктурой, включая серверы, системы хранения данных, сети и центры обработки данных. Это позволяет компаниям и частным лицам получить доступ к мощным вычислительным ресурсам без необходимости инвестировать в дорогостоящее оборудование или инфраструктуру. Облачные вычисления дают ряд преимуществ производственной отрасли, в том числе избавляют компании от необходимости инвестировать в дорогостоящее оборудование и программное обеспечение.

Вместо этого производители могут оплачивать вычислительные ресурсы на основе подписки, что позволяет сократить первоначальные капитальные затраты и текущие расходы на обслуживание. Облачные вычисления также позволяют быстро наращивать или сокращать свои вычислительные ресурсы в соответствии с меняющимся спросом. Это особенно полезно для организаций, которые испытывают сезонные колебания спроса или должны быстро расширять или сокращать свою деятельность.

Облачные вычисления позволяют производителям автоматизировать и оптимизировать многие бизнес-процессы, от управления цепочками поставок до отслеживания запасов и планирования производства. Кроме того, они обеспечивают доступ в режиме реального времени к данным по всем производственным операциям, позволяя специалистам быстро выявлять проблемы и возможности и реагировать на них. Это может способствовать принятию более обоснованных решений и повышению общей производительности.

Еще одним преимуществом возможность более удобного сотрудничества с партнерами, поставщиками и заказчиками, независимо от их местонахождения. Это может помочь производителям сократить время выполнения заказа и повысить удовлетворенность клиентов. Наконец, поставщики облачных вычислений, как правило, принимают надежные меры безопасности для защиты от киберпреступлений.

Облачные системы также легче контролировать и обновлять, что позволяет потребителям всегда использовать самые современные протоколы безопасности.

Беспроводное подключение

Беспроводная связь — это способность устройств взаимодействовать друг с другом без использования физических кабелей или проводов. Вместо проводов беспроводные технологии используют радиоволны, инфракрасные сигналы или другие методы для передачи данных между устройствами. Это позволило широкому кругу устройств общаться друг с другом и получать доступ в Интернет без физического подключения к сети. К наиболее распространенным формам беспроводной связи относятся Wi-Fi, Bluetooth, сотовые сети и спутниковая связь.

Wi-Fi — это тип беспроводной связи, позволяющий устройствам подключаться к локальной сети и выходить в интернет без использования физических кабелей. Сети Wi-Fi обычно используются в домах, офисах и на производственных предприятиях. Bluetooth — это еще один тип беспроводной связи, который обычно используется для связи между устройствами на коротких расстояниях. Bluetooth часто используется для подключения смартфонов к наушникам или колонкам, также для передачи файлов между устройствами.

Сотовые сети используются для обеспечения беспроводной связи для мобильных устройств, таких как смартфоны и планшеты. Эти сети используют радиоволны для передачи данных между устройствами и позволяют пользователям выходить в Интернет и совершать телефонные звонки из любой точки, где есть зона покрытия сети. Спутниковая связь используется для обеспечения беспроводной связи в отдаленных районах, где другие типы сетей недоступны. Спутники, вращающиеся вокруг Земли, могут обеспечить доступ в Интернет, телефонную связь и другие виды беспроводной связи для пользователей даже в самых отдаленных местах.

Беспроводная связь играет ключевую роль в современном производстве, обеспечивая широкий спектр приложений и повышая эффективность работы. Она позволяет интегрировать различные устройства, машины и датчики в производственную среду, создавая взаимосвязанную сеть, известную как IIoT. IIoT обеспечивает сбор данных в режиме реального времени, мониторинг и управление производственными процессами, что приводит к улучшению операционной видимости, предиктивному обслуживанию и оптимизации производства. Она также обеспечивает связь между машинами и оборудованием (M2M), где машины и оборудование обмениваются данными друг с другом без необходимости проводного соединения.

Это облегчает сотрудничество, синхронизацию и координацию между различными машинами, что повышает производительность. Она также помогает производителям осуществлять дистанционный мониторинг и контроль оборудования и процессов. С помощью беспроводных датчиков можно собирать данные с машин, такие как температура, давление и вибрация, что позволяет операторам отслеживать производительность и выявлять аномалии в режиме реального времени. Возможности удаленного управления позволяют выполнять настройки и вмешательства без физического присутствия, что повышает гибкость работы и сокращает время реагирования.

Радиочастотная идентификация (RFID) и глобальная система позиционирования (GPS) также являются беспроводными технологиями, которые позволяют производителям эффективно отслеживать и управлять своими активами. Помечая активы беспроводными устройствами, производители могут определять местонахождение и контролировать перемещение сырья, компонентов, готовой продукции и даже инструментов в пределах производственного предприятия. Это помогает оптимизировать логистику, управление запасами и работу цепочки поставок.

Носимые устройства, используемые в производстве, также выигрывают от беспроводной связи, предоставляя работникам информацию в режиме реального времени и повышая их безопасность и производительность. Например, «умные» очки могут предоставлять работникам инструкции, схемы или наложения дополненной реальности (AR), а носимые датчики могут отслеживать жизненные показатели, эргономику и воздействие опасных условий, повышая безопасность и улучшая самочувствие.

Беспроводная связь обеспечивает связь и управление роботами и автоматизированными системами в производственных условиях. Благодаря беспроводным сетям роботы могут получать инструкции, обмениваться данными и координировать свои действия с другими машинами, обеспечивая гибкие и адаптивные процессы автоматизации. Беспроводная связь также способствует использованию в производстве мобильных устройств, таких как смартфоны и планшеты, для доступа к информации, общения и выполнения задач в цеху. Мобильные приложения могут предоставлять производственные данные в режиме реального времени, обновлять запасы, информацию о контроле качества и предупреждения о необходимости технического обслуживания, позволяя работникам принимать обоснованные решения и эффективно сотрудничать. В целом, беспроводная связь в обеспечивает повышенную гибкость, эффективность и принятие решений на основе данных, способствуя развитию интеллектуальных производств и инициатив Industry 4.0.

Большие данные (BIG DATA)

Большие данные — это огромные объемы структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, генерируемых различными источниками, такими как датчики, машины и взаимодействия между людьми. В обрабатывающей промышленности под большими данными понимается большой объем данных, генерируемых различными процессами, такими как производственные линии, системы контроля качества, управление цепочками поставок и взаимодействие с клиентами. Эти наборы данных обычно настолько велики и сложны, что традиционные методы обработки данных оказываются недостаточными для их эффективной обработки.

Для больших данных характерны «3 V»:

• Объем: Эта тема связана с огромными объемами данных, которые слишком велики, чтобы их можно было обработать с помощью традиционных средств и методов обработки данных.
• Скорость: Данные генерируются и собираются с беспрецедентной скоростью, в реальном или близком к реальному времени, что создает значительные трудности при обработке, хранении и анализе данных.
• Разнообразие: Данные поступают в самых разных форматах, включая структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные, такие как текст, изображения, аудио- и видеофайлы.

Для эффективного анализа и извлечения информации из больших данных организации обычно используют передовые технологии, такие как машинное обучение, искусственный интеллект и инструменты анализа данных. Производственные отрасли собирают и анализируют данные на протяжении десятилетий, но появление технологий больших данных произвело революцию в способах обработки и анализа этих данных.

Благодаря большим данным производители теперь могут собирать и анализировать данные из различных источников, включая производственное оборудование, цепочку поставок, логистику и взаимодействие с клиентами. Эти данные можно использовать для выявления закономерностей, тенденций и аномалий и получить сведения, которые помогут повысить эффективность работы, снизить затраты и улучшить качество продукции.

Некоторые из способов использования больших данных в производстве включают предиктивное обслуживание, оптимизацию цепочки поставок, прогнозирование спроса, контроль качества и мониторинг производства в режиме реального времени. Например, прогнозируемое техническое обслуживание помогает производителям выявлять потенциальные проблемы в оборудовании еще до их возникновения, что позволяет проводить упреждающее техническое обслуживание и сокращать время простоя. Оптимизация цепочки поставок поможет производителям оптимизировать уровень запасов, сократить время выполнения заказа и улучшить сроки поставки, а прогнозирование спроса — скорректировать уровень производства в зависимости от рыночного спроса.

Одним словом, большие данные способны произвести революцию в обрабатывающей промышленности, обеспечив беспрецедентное понимание и эффективность, что может привести к значительной экономии средств и повышению качества продукции. См. Рисунок 2 , где представлены 3 вида больших данных.

Рисунок 2. Большие данные 3 Vs.

Мобильные устройства

Мобильные устройства — это электронные устройства, предназначенные для переноски и удобного ношения с собой. Как правило, они имеют небольшой форм-фактор и включают в себя смартфоны, планшеты, ноутбуки и носимые устройства, такие как смарт-часы и фитнес-трекеры. Мобильные устройства часто оснащены беспроводными коммуникационными технологиями, такими как сотовая связь, Wi-Fi, Bluetooth и GPS, что позволяет пользователям выходить в Интернет, общаться с другими людьми и выполнять широкий спектр задач на ходу. Мобильные устройства, как правило, удобны и доступны, что позволяет пользователям оставаться на связи и продуктивно работать, находясь в пути. Ниже перечислены типичные способы использования мобильных устройств в производстве.

• Отслеживайте уровни запасов, контролируйте их движение и регистрируйте данные, связанные с управлением запасами.
• Контроль и измерение качества выпускаемой продукции, а также проведение проверок и сбор данных, связанных с контролем качества.
• Управление графиками технического обслуживания, отслеживание использования оборудования и данные технического обслуживания.
• Доступ к программному обеспечению системы управления производством (MES), позволяющему рабочим вводить данные, получать доступ к рабочим инструкциям и отслеживать ход работ.
• Удаленный мониторинг производственных процессов, включая оборудования и качество продукции.
• Общение между сотрудниками, включая обмен сообщениями, электронную почту и видеоконференции.
• Проводите обучение сотрудников, включая интерактивные учебные модули и симуляторы виртуальной реальности.

Компактность и универсальность мобильных устройств произвели революцию в способах общения, работы и развлечений. Они позволили оставаться на связи, получать доступ к информации и выполнять задачи практически в любом месте, повышая продуктивность и удобство нашей повседневной жизни.

Когнитивные вычисления

Когнитивные вычисления — это направление искусственного интеллекта, целью которого является создание машин, способных выполнять задачи, для которых обычно требуется человеческий интеллект, например, понимать естественный язык, распознавать изображения и принимать решения на основе сложных данных. Системы когнитивных вычислений предназначены для работы с неструктурированными данными, такими как текст, аудио и видео, и могут обучаться и адаптироваться к новой информации с течением времени. Эти системы используют комбинацию алгоритмов машинного обучения, обработки естественного языка, компьютерного зрения и представления знаний для имитации человекоподобных мыслительных процессов. Цель когнитивных вычислений — создать машины, способные дополнить человеческий интеллект, облегчив людям взаимодействие с огромными объемами данных и их осмысление.

Когнитивные вычисления могут применяться в различных областях обрабатывающей промышленности для повышения эффективности, производительности и принятия решений. Системы когнитивных вычислений могут анализировать огромные объемы данных датчиков, изображений и исторических производственных записей для выявления закономерностей и аномалий в производственном процессе. Непрерывно контролируя производственную линию, эти системы могут обнаруживать дефекты, прогнозировать потенциальные проблемы с качеством и запускать оповещения для принятия немедленных мер. В области предиктивного технического обслуживания когнитивные вычисления позволяют анализировать данные датчиков оборудования и машин для выявления закономерностей, указывающих на потенциальные сбои или необходимость технического обслуживания. Заранее прогнозируя потребности в обслуживании, производители

Компании могут избежать незапланированных простоев, оптимизировать графики технического обслуживания и сократить расходы.

В области цепочек поставок когнитивные вычисления могут помочь оптимизировать операции, анализируя большие объемы данных, связанных со спросом, уровнем запасов, логистикой и работой поставщиков. Благодаря выявлению паттернов, прогнозов спроса и потенциальных «узких мест» производители могут принимать обоснованные решения, сокращать сроки выполнения заказов, минимизировать складские запасы и повышать эффективность цепочки поставок.

Когнитивные вычисления могут анализировать данные из различных источников, таких как производство в реальном времени, исторические записи, а также внешние факторы, такие как погода и рыночные условия, чтобы оптимизировать производственные процессы. Когнитивные вычислительные системы также могут помочь в проектировании и разработке продукта, огромные объемы данных, включая отзывы клиентов, рыночные тенденции и исторические данные о производительности. Эти системы могут генерировать идеи, рекомендовать улучшения в конструкции и поддерживать моделирование и оптимизацию работы продукта до создания физического прототипа.

Взаимодействие между людьми и машинами в цехах имеет решающее значение. Используя обработку естественного языка и компьютерное зрение, рабочие могут взаимодействовать с когнитивными системами с помощью голосовых команд или жестов, получая в реальном времени инструкции, указания или поддержку по устранению неполадок. Когда возникает необходимость в принятии решений, когнитивные вычислительные системы могут в режиме реального времени предоставлять информацию и поддержку в принятии решений для руководителей производства. Благодаря интеграции данных из различных источников и расширенной аналитике эти системы могут помочь в оптимизации производственных графиков, распределении ресурсов и планировании производственных мощностей.

Кибербезопасность

Защита данных и конфиденциальность жизненно важны в эпоху цифровой трансформации. Обмен информацией через интернет и между деловыми партнерами создает уязвимости, которые необходимо понимать и устранять. Кроме того, данные необходимо защищать от случайных злоупотреблений и преднамеренных взломов. Кибербезопасность — это практика защиты компьютерных систем, сетей и конфиденциальной информации от несанкционированного доступа, кражи, повреждения или любых других злонамеренных действий. Она включает в себя ряд технологий, процессов и практик, направленных на защиту компьютерных сетей, устройств и данных от киберугроз.

Кибербезопасность крайне важна для производства, поскольку современные производственные операции в значительной степени зависят от компьютерных систем и подключенных устройств, таких как робототехника, датчики и другое оборудование IoT. Эти системы и устройства часто взаимосвязаны и взаимодействуют друг с другом через сети, что может сделать их уязвимыми для кибератак. Нарушение кибербезопасности в производственной среде может привести к различным последствиям, в том числе к простою производства, что может привести к потере прибыли и недовольству клиентов. Это также может нанести ущерб репутации предприятия, что приведет к потере доверия клиентов и в конечном итоге скажется на его прибылях.

Производители часто обладают ценной интеллектуальной собственностью, которая может быть скомпрометирована в результате кибератаки, что приведет к потере конкурентных преимуществ.

Кибератаки на производственные системы могут привести к рискам безопасности, например, к манипуляциям с оборудованием или машинами, которые могут привести к физическому ущербу для работников или повреждению оборудования. Производители являются частью сложных цепочек поставок, которые зачастую сильно взаимосвязаны. Нарушение данных одного производителя может распространиться на другие компании в цепочке поставок, что приведет к сбоям в производстве и поставках.

Очевидно, производителям важно внедрять надежные меры кибербезопасности для защиты своей деятельности, интеллектуальной собственности и репутации.

Эти меры могут включать внедрение брандмауэров и систем вторжений, регулярное обновление программного обеспечения и микропрограмм, проведение регулярных оценок безопасности, обучение сотрудников передовым методам обеспечения кибербезопасности и разработку планов реагирования на инциденты, связанные с кибербезопасностью. Уделяя приоритетное внимание кибербезопасности, производители могут снизить риски, связанные с кибератаками, и обеспечить безопасность, надежность и непрерывность своей деятельности. В свою очередь, мероприятия по кибербезопасности должны рассматриваться как часть процесса составления бюджета организации, чтобы гарантировать наличие адекватных систем и средств защиты в любое время.

Заключение

• Применение цифровых технологий позволит производственным компаниям сократить время и стоимость исследований и разработок продукции, а также удовлетворить уникальные требования клиентов.
• Машинное обучение становится лучше с увеличением количества данных.
• Предиктивное обслуживание поможет избежать непредвиденных простоев, приводящих к снижению производительности.
• Цифровой двойник — это виртуальная модель физического объекта. Физический объект представляет собой конструкцию из атомов, а цифровая модель состоит из битов и байтов.
• Цифровой двойник может быть использован для виртуального представления процесса или физического и моделировать реальные характеристики, что приводит к улучшению управления процессом и повышению производительности.
• Технология блокчейн может стать мощным инструментом для цифровой трансформации, предлагая безопасные, прозрачные и эффективные транзакции, способные стимулировать инновации, сокращать расходы и создавать новые возможности для бизнеса.
• Облачные вычисления могут помочь производителям стать более гибкими, эффективным и конкурентоспособным в условиях все более сложного и динамичного рынка.
• Когнитивные вычисления представляют собой захватывающую область исследований и разработок в области ИИ, и они способны произвести революцию в том, как мы взаимодействуем с технологиями и решаем сложные проблемы.

Ключевые моменты — Интернет вещей (IoT)

• IoT можно описать как сеть подключенных устройств, позволяющих собирать отчетную информацию и управляемых по беспроводной связи.
• Датчики IoT — это аппаратные устройства, которые собирают данные для обнаружения изменений в окружающей среде или условиях эксплуатации.
• IoT — это устройства, машины и процессы, соединенные системной сетью, которая может обмениваться данными и информацией с другими машинами и людьми.

Ключевые моменты — Умная фабрика

• Умные фабрики стремятся сократить количество ручных операций за счет применения автоматизации.
• Умные фабрики могут предоставлять оперативные данные для прогнозирования и профилактического обслуживания.
• Интеллектуальную фабрику можно разделить на три области: получение данных, анализ данных, автоматизация и обучение интеллектуальной фабрики.

Ключевые моменты — Искусственный интеллект

• Одной из определяющих характеристик промышленной революции развитие искусственного интеллекта.
• ИИ — это, по сути, набор инструкций или алгоритм, используемый для описания процесса, выполняемого при определенных условиях.
• ИИ определяется как «способность машины имитировать разумное поведение человека».
• Искусственный интеллект, благодаря машинному обучению, позволяет компьютерным системам выполнять такие человеческие задачи, как визуальное восприятие, распознавание речи и принятие решений.

Ключевые моменты — Аналитика данных

• Аналитика данных используется для получения информации о том, как протекает процесс. Данные анализируются на предмет выявления закономерностей и тенденций, которые используются для прогнозирования поведения машин и процессов, решения проблем и оптимизации процессов.
• Аналитика данных использует инструменты и статистические методы для анализа данных на предмет закономерностей и тенденций, которые можно использовать для решения проблем, принятия решений и повышения производительности.
• Аналитика данных использует различные инструменты и методы, чтобы помочь людям анализировать необработанные данные для получения полезной информации.