Цифровая трансформация в производстве

В чистом виде термин «цифровой» — это выражение сигналов или данных в виде серии цифр 0 и 1. Обычно он ассоциируется с технологиями, а точнее — с компьютерными технологиями. Преобразование определяется как «коренное или резкое изменение формы, внешнего вида или функции». Цифровая трансформация в производстве — это интеграция цифровых технологий, таких автоматизация, искусственный интеллект и Интернет вещей (IoT), в производственный процесс для повышения эффективности, производительности и конкурентоспособности. Она подразумевает использование передовых технологий для объединения машин, продуктов и людей с целью создания более взаимосвязанной и интеллектуальной производственной среды.

Цифровая трансформация может охватывать различные аспекты производства, включая разработку продукции, управление цепочками поставок, производство и обслуживание клиентов. Благодаря использованию данных и аналитики цифровая трансформация может позволить производителям оптимизировать свою деятельность, снизить затраты, повысить качество, скорость и гибкость. Она также позволить производителям создать новые бизнес-модели и потоки доходов, используя цифровые технологии для предложения новых услуг и продуктов.

Цифровая трансформация — это постепенная интеграция цифровых в производственные процессы для повышения операционной эффективности и улучшения качества обслуживания клиентов. Цифровая трансформация такого типа обычно начинается с системных операций, что проявляется в создании цифровых процедур и информационных отчетов. За цифровизацией систем часто следует автоматизация простых задач, таких как контроллеры температуры и интеллектуальные системы безопасности. По мере развития компаний автоматизация распространяется на производственных роботов, роботизированную автоматизацию процессов (RPA) и AGV.

Цифровая трансформация производства может принести значительные выгоды, такие как повышение производительности, улучшение качества, снижение затрат и повышение удовлетворенности клиентов. Однако она также требует тщательного планирования и внедрения, чтобы обеспечить эффективную интеграцию технологии в существующий производственный процесс и обучение сотрудников ее правильному использованию. Цель цифровой трансформации в производстве — использовать технологию для рационализации операций, повышения эффективности и улучшения общих показателей производственного процесса. См. рисунок 1.

Физический и цифровой мир

Умные технологии основаны на программных продуктах, запрограммированных на сбор данных с аппаратных средств, таких как датчики и другие устройства, объединенные в сеть. Сеть состоит из различных внешних системных элементов, таких как сервисы данных, блокчейн, аналитика и бизнес-системы, связанные с цифровым двойником. Цифровой двойник — это канал, который связывает физическое оборудование, например датчики, собирающие данные из окружающей среды, с цифровым миром, созданным в виде виртуальной модели. Давайте сравним цифрового двойника с его аналогом в физическом мире.

Физический мир — это осязаемые, материальные объекты и пространства, которые существуют в окружающем нас мире. Он включает в себя все, что мы можем увидеть, потрогать и с чем взаимодействуем в физической сфере, например здания, деревья, горы, океаны, животных и людей. С другой стороны, цифровой мир относится к нематериальной, виртуальной сфере, которая существует внутри компьютеров и других цифровых устройств. Он включает в себя всю цифровую информацию, такую как программное обеспечение, данные, файлы и медиа, а также сети и каналы связи, которые они соединяют.

Цифровой мир создается и контролируется людьми и не подчиняется тем же физическим законам, что и физический мир.

Физический и цифровой миры становятся все более взаимосвязанными, а цифровые технологии проникают в каждый аспект современной жизни.

Рисунок 1. Цифровая трансформация.

Цифровая трансформация

Например, мы используем цифровые устройства, такие как смартфоны, ноутбуки и планшеты, чтобы общаться с людьми, получать доступ к информации и выполнять задачи в мире. В то время как физический мир конечен и подвержен естественным ограничениям, цифровой мир бесконечно расширяем и податлив. Он позволяет создавать новые реальности, впечатления и взаимодействия, которые бы невозможны в физическом мире. Однако цифровой мир также создает свои проблемы, такие как риск кибератак, утечки данных и преследований в Интернете.

Как уже было сказано, цифровой двойник — это виртуальное представление или цифровая копия физического объекта, системы или процесса. Его цель — имитировать и моделировать поведение, характеристики и производительность физического аналога в режиме реального или близкого к реальному времени. Чтобы связать цифрового двойника с физическим миром, используются различные технологии и методы в зависимости от конкретного применения.

Датчики, встроенные в физический объект или систему, в режиме реального времени собирают данные о различных параметрах, таких как температура, давление, движение, вибрация и т. д. Эти датчики подключаются к цифровому двойнику, позволяя ему получать и обрабатывать данные, чтобы отразить реальные условия. Данные из различных источников, таких как корпоративные системы, базы данных, записи и внешние каналы, могут быть интегрированы в цифровой двойник. Эти агрегированные данные дают полное представление о физическом объекте или системе, повышая точность и достоверность цифрового двойника.

Цифровые двойники часто используют стандартные протоколы связи для обмена данными между физическим объектом и цифровым двойником. Эти протоколы обеспечивают бесперебойную передачу данных и синхронизацию между ними. В некоторых случаях цифровой двойник может быть подключен к системам управления физическим объектом. Это позволяет цифровому двойнику влиять на поведение физического объекта и управлять им, что позволяет оптимизировать, прогнозировать обслуживание и тестировать различные сценарии без непосредственного воздействия на физическую систему.

Технологии дополненной реальности (AR) и виртуальной реальности (VR) могут быть использованы для визуализации и взаимодействия с цифровым двойником в контексте физической среды. Это позволяет пользователям накладывать цифровое изображение на физический объект, обеспечивая иммерсивный и интерактивный опыт для мониторинга, анализа и технического обслуживания. Подключаясь к физическому миру с помощью этих методов, цифровой двойник может непрерывно получать данные, отслеживать и анализировать поведение физического аналога, а также предоставлять выводы, прогнозы и моделирование для оптимизации производительности, повышения эффективности и поддержки процессов принятия решений.

Умная фабрика

Умный завод — это высокоавтоматизированное и оцифрованное производство, в котором используются передовые технологии, такие как промышленные роботы, AGV, цифровые двойники, датчики, алгоритмы машинного обучения, виртуальная и дополненная реальность, для оптимизации производственных процессов и повышения эффективности. Эти технологии позволяют машинам, оборудованию и системам взаимодействовать друг с другом, анализировать данные в режиме реального времени и принимать интеллектуальные решения без участия человека. На «умной» фабрике машины и производственные процессы взаимосвязаны и могут адаптироваться к изменяющимся условиям, чтобы оптимизировать производство и повысить качество продукции. Такой уровень автоматизации и дигитализации позволяет фабрике быть более гибкой, масштабируемой и эффективной, снижая затраты и повышая производительность.

Реализация «умной фабрики» предполагает интеграцию передовых технологий и автоматизации для оптимизации производственных процессов и повышения эффективности. Ниже приводится дорожная карта для создания «умной фабрики».

Определите свои цели: Четко определите свои цели и задачи по внедрению «умной фабрики». Определите области, в которых вы хотите повысить эффективность, снизить затраты, улучшить качество или увеличить производительность.

Разработайте стратегию цифровизации: Оцените существующие процессы и инфраструктуру, а затем разработайте стратегию оцифровки и автоматизации различных аспектов деятельности вашего предприятия. Это может включать в себя внедрение таких технологий, как IoT, робототехника, искусственный интеллект, аналитика больших данных, облачные вычисления и другие соответствующие технологии.

Сбор и анализ данных: Установите датчики и устройства сбора данных по всему производственному цеху, чтобы собирать данные о различных параметрах, включая объем производства, производительность оборудования, энергопотребление, показатели качества и многое другое. Анализируйте эти данные с помощью передовых инструментов ана-лиза, чтобы получить представление и принимать решения на основе данных.

Внедряйте автоматизацию и робототехнику: Внедрите автоматизацию и робототехнику в производственные процессы, чтобы оптимизировать операции, сократить ручной труд и повысить эффективность. Это может включать использование роботов для обработки материалов, сборки, контроля качества и других задач.  Collaborative robots (cobots) — Коллаборативные роботы (коботы) могут работать вместе с людьми, повышая производительность и безопасность.

Обеспечение возможности подключения и связи: Создайте надежную и безопасную сетевую инфраструктуру для подключения различных устройств, машин и систем на вашем предприятии. Это позволяет обмениваться данными в режиме реального времени, осуществлять удаленный мониторинг и управление. Внедрите такие протоколы и стандарты, как Industrial Internet of Things (IIoT), Message Queuing Telemetry Transport (MQTT), Representational State Transfer (REST) или OPC Unified Architecture (OPC UA), чтобы обеспечить бесперебойную связь.

Внедрите предиктивное обслуживание: Используйте аналитику данных и алгоритмы машинного обучения для прогнозирования отказов оборудования и потребностей в обслуживании. Мониторинг производительности оборудования и анализ исторических данных позволяют выявить закономерности, указывающие на возможные сбои, что позволяет заранее планировать техническое обслуживание, минимизируя время простоя и оптимизируя затраты на обслуживание.

Внедряйте технологию цифровых двойников: Разработайте цифровые двойники, которые представляют собой виртуальные копии физических активов или процессов. Цифровые двойники позволяют моделировать и оптимизировать операции, тестировать новые процессы и проводить прогнозный анализ. Они дают ценные сведения для улучшения процессов, оптимизации и инноваций.

Обеспечьте кибербезопасность: По мере подключения все большего количества устройств и систем становится крайне важно уделять первостепенное внимание кибербезопасности. Внедрите надежные меры безопасности для защиты вашей фабрики от киберугроз и несанкционированного доступа. Сюда входят брандмауэры, шифрование, контроль доступа, регулярный аудит безопасности и обучение сотрудников лучшим практикам кибербезопасности.

Поддерживайте культуру постоянного совершенствования: Поощряйте сотрудников к адаптации к новым технологиям и процессам путем организации обучения и тренингов. Подчеркните важность постоянного совершенствования и инноваций в вашей организации. Создайте межфункциональные команды для изучения новых технологий и выявления областей, требующих оптимизации.

Мониторинг и оптимизация производительности: Постоянно отслеживайте ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы оценить успех ваших инициатив по созданию «умной фабрики». Анализируйте данные и выявляйте области, в которых можно дальнейших улучшений. Используйте полученные знания для оптимизации процессов, повышения производительности и достижения поставленных целей.

Помните, что управление «умной фабрикой» — это постоянный процесс инноваций и адаптации. Он требует сочетания внедрения технологий, оптимизации процессов и вовлечения сотрудников, чтобы обеспечить непрерывное совершенствование и оставаться впереди в быстро меняющемся производственном ландшафте. У «умной фабрики» есть несколько недостатков, включая сложность технологии, стоимость цифровой трансформации и обеспечение безопасности данных, меняющихся требования к рабочей силе на производстве. Дополнительную информацию см. в разделе «Боковая панель: Что делает умную фабрику умной.

Удаленный эксперт

Удаленный эксперт в производстве — это специалист, который предоставляет технические рекомендации, устраняет неполадки и оказывает поддержку производственным операциям удаленно, обычно с помощью цифровой платформы.

Благодаря технологиям стало возможным соединять экспертов с производственными командами по всему миру без необходимости физического присутствия. Удаленные эксперты могут помочь в решении широкого спектра производственных вопросов, таких как поломка оборудования, оптимизация процессов и контроль качества.

Удаленные специалисты обычно используют цифровые средства связи, такие как видеоконференции, AR, VR или другие технологии удаленного доступа, чтобы сотрудничать с персоналом на месте. Они могут просматривать данные с машин и оборудования в режиме реального времени, давать инструкции и рекомендации по проведению технического обслуживания, диагностике проблем и устранению неполадок. Они также могут удаленно контролировать работу оборудования и предоставлять обратную связь для повышения эффективности и качества. Благодаря удаленной поддержке специалисты могут диагностировать проблемы и давать рекомендации без необходимости физического присутствия на объекте, что экономит время и деньги.

Доступ к удаленным экспертам может быть полезен организациям, которым требуется оперативная помощь в решении проблем без необходимости ждать поддержки на месте. Доступ к удаленным экспертам также может облегчить совместную работу членов команды, работающих в разных местах и часовых поясах. Такое сотрудничество в режиме реального времени может помочь сократить время простоя и незапланированные сбои в работе предприятия. Использование удаленных экспертов в производстве — ценный инструмент для компаний, стремящихся оптимизировать свои операции и сохранить конкурентное преимущество на современном глобальном рынке, независимо от их местоположения.

Дополненная и виртуальная реальность

AR и VR — две родственные, но разные технологии, предлагающие пользователям впечатления от погружения. AR — это технология, которая накладывает сгенерированный компьютером цифровой контент на реальный мир, обычно с помощью камеры и экрана мобильного устройства или носимого устройства, такого как смарт-очки. Цифровой контент может включать текст, изображения, видео, 3D-модели и анимацию и представляется пользователю как часть реального мира.

AR широко используется в мобильных приложениях и играх, маркетинге и рекламе, образовании и обучении. VR, с другой стороны, — это технология, создающая полностью погруженную цифровую среду, которая заменяет реальный мир. VR обычно предполагает использование гарнитуры или аналогичного устройства, которое закрывает глаза и уши пользователя, а иногда включает перчатки или другие контроллеры для отслеживания движения рук и взаимодействия. VR-среды могут быть интерактивными, позволяя пользователям перемещаться и манипулировать объектами в виртуальном мире, и могут использоваться для игр, моделирования, обучения и тренировок.

AR и VR все чаще используются в производстве для повышения эффективности, снижения затрат и повышения безопасности. AR и VR могут быть использованы для обучения сотрудников работе с оборудованием и процедурами в безопасной и контролируемой среде. Это позволяет снизить риск несчастных случаев и улучшить результаты обучения. AR может направлять технических специалистов по сложным процедурам обслуживания, предоставляя пошаговые инструкции и наглядные пособия. Работникам можно предоставить симулированную среду, в которой они будут практиковаться в сборке и разборке оборудования без риска повредить дорогостоящее оборудование или пораниться. Это позволяет сократить время простоя и повысить точность ремонта. AR/VR используется для проектирования и прототипирования новых продуктов и деталей.

Инженеры используют AR/VR для визуализации 3D-моделей изделий и деталей и внесения изменений в них в режиме реального времени. Это позволяет сократить время и стоимость изготовления физических прототипов. AR/VR также используется для обучения работников технике безопасности и протоколам. Работникам может быть предоставлена симулированная среда, в которой они отрабатывают учения по технике безопасности и аварийные процедуры, что помогает улучшить время реагирования и снизить риск несчастных случаев. Наконец, AR и VR способствуют удаленному сотрудничеству между командами, работающими над различными частями производственного процесса. Это позволяет сократить расходы на поездки и улучшить коммуникацию. AR и VR — быстро развивающиеся технологии с широким спектром применения в производственной деятельности.

Смешанная реальность

Смешанная реальность (Mixed reality, MR) — это технология, которая объединяет физический и виртуальный мир, создавая гибридную среду, где цифровой контент и элементы реального мира сосуществуют и взаимодействуют в режиме реального времени. Она сочетает в себе элементы VR и AR, обеспечивая пользователям эффект погружения, в котором виртуальные объекты и информация органично вписываются в физическое окружение.

В смешанной реальности пользователи обычно надевают на голову дисплей (HMD) или используют такие устройства, как «умные» очки, чтобы воспринимать цифровой контент, наложенный на реальный мир. Технология отслеживает движения пользователя и корректирует виртуальный контент, обеспечивая динамичный и интерактивный опыт.

Одной из ключевых особенностей смешанной реальности является пространственное отображение, которое предполагает отображение физической среды в режиме реального времени. Это позволяет системе понимать окружение пользователя, включая размеры и геометрию объектов, поверхностей и пространственных отношений. Таким образом, виртуальные объекты могут быть точно позиционированы и закреплены в реальном мире, создавая у пользователей ощущение, что они существуют и взаимодействуют с физическими объектами.

Приложения смешанной реальности могут быть самыми разными: от игр и развлечений до образования, обучения, дизайна и совместной работы. Например, в играх пользователи могут участвовать в захватывающем опыте, где виртуальные объекты и персонажи выглядят так, как будто они присутствуют в их физическом окружении. В образовании и обучении смешанная реальность может использоваться для моделирования реальных сценариев, позволяя пользователям отрабатывать навыки в безопасной и контролируемой среде.

Технология смешанной реальности основана на различных компонентах, таких как камеры, датчики, технологии определения глубины и мощные вычислительные устройства, которые позволяют собирать и обрабатывать данные в режиме реального времени, интерпретировать действия пользователя и генерировать соответствующий виртуальный контент. Эти компоненты работают вместе, убедительные и интерактивные впечатления от смешанной реальности.

Важно отметить, что термин «смешанная реальность» часто используется в сочетании с термином «расширенная реальность» (XR), который представляет собой зонтичный термин, охватывающий виртуальную, дополненную и смешанную реальность. XR используется для описания спектра впечатлений, которые сочетают в себе реальные и виртуальные элементы, позволяя пользователям взаимодействовать с обоими мирами. Давайте рассмотрим XR далее.

Расширенная реальность

Расширенная реальность (XR) — это термин, который охватывает различные технологии объединяющие физический и виртуальный миры для создания иммерсивного и интерактивного опыта. Она объединяет VR, AR и MR, чтобы предложить пользователям более полную и увлекательную цифровую среду. Расширенная реальность делает еще один шаг вперед, объединяя эти технологии в целостную структуру. Ее цель — создать бесшовные переходы между виртуальной, дополненной и смешанной реальностью, позволяющие пользователям плавно перемещаться между различными средами и интерактивными режимами.

Области применения XR очень обширны и разнообразны. Она используется в таких областях, как игры, развлечения, образование, здравоохранение, архитектура, производство и многое другое. В производстве XR позволяет производителям визуализировать и повторять дизайн продукции в виртуальной среде. Дизайнеры могут создавать 3D-модели и изучать их в VR, что облегчает выявление потенциальных недостатков и возможностей улучшения до начала физического производства. Это снижает затраты и ускоряет этап создания прототипа.

XR обеспечивает иммерсивный и интерактивный опыт обучения для сотрудников производств. С помощью гарнитур AR или VR работники могут моделировать сложные процедуры, такие как сборка или управление машиной, в безопасной виртуальной среде. Это повышает эффективность обучения, снижает риски и повышает компетентность работников. XR может направлять работников в процессе сборки и технического обслуживания, накладывая пошаговые инструкции на физическое рабочее пространство с помощью AR. Это помогает сократить количество ошибок, ускорить процесс и позволяет менее опытным работникам выполнять сложные задачи с большей точностью.

Технологии XR могут помочь в процессах контроля качества и инспекции.

AR накладывает виртуальную информацию на реальные объекты, позволяя инспекторам визуализировать спецификации, сравнивать физические объекты с цифровыми моделями и более эффективно выявлять дефекты или несоответствия. Это повышает точность и эффективность процесса проверки.

XR может облегчить удаленное сотрудничество между географически разбросанными командами. С помощью VR или AR эксперты могут виртуально присоединиться к производственному и в режиме реального времени давать указания и оказывать поддержку работникам на месте. Это особенно полезно для устранения неполадок, решения сложных проблем и обмена знаниями между различными . XR также может трансформировать сложные производственные данные в визуальные представления, позволяющие операторам и лицам, принимающим решения, понимать информацию более интуитивно. Например, МР-визуализации могут показывать производственные показатели в реальном времени, состояние оборудования или информацию о цепочке поставок, наложенную на физический заводской пол, что позволяет принимать более эффективные решения и оптимизировать процессы.

XR-интерфейсы могут обеспечить интуитивное взаимодействие между людьми и машинами. Например, с помощью жестов или голосовых команд работники могут управлять роботизированными системами, получать доступ к информации или выполнять задачи более эффективно.

Интерфейсы XR также могут обеспечивать обратную связь с данными в режиме реального времени, предупреждая операторов оптимизировать работу оборудования. XR открывает возможности для иммерсивных учебных симуляций, совместных виртуальных встреч, интерактивных рассказов, виртуального туризма, медицинской визуализации, создания архитектурных прототипов и многих других возможностей.

По мере развития технологий XR мы можем ожидать еще более сложных и реалистичных ощущений, которые стирают границы между физическим и цифровым миром, открывая новые возможности для творчества, продуктивности и взаимодействия человека и компьютера.

Искусственный интеллект

ИИ — это способность машин выполнять задачи, для которых обычно требуется человеческий интеллект, такие как визуальное восприятие, распознавание речи, решений и перевод языка. Системы ИИ используют алгоритмы и статистические модели для анализа и обучения на основе больших объемов данных могут постоянно улучшать свою производительность с течением времени. Существует несколько подходов к созданию систем ИИ, включая системы, основанные на правилах, когда машина программируется на набор правил, которым она должна следовать; контролируемое обучение, когда машина обучается на основе маркированных данных; и неконтролируемое обучение, когда машина выявляет закономерности и взаимосвязи в немаркированных данных.

ИИ приобретает все большее значение в обрабатывающей промышленности, поскольку он может помочь автоматизировать и оптимизировать различные производственные процессы. Технологии ИИ, такие как машинное обучение, компьютерное зрение и обработка естественного языка, могут использоваться для извлечения информации из больших объемов данных, генерируемых машинами и датчиками, и улучшения принятия решений в производственном процессе.

Среди способов использования ИИ в производстве — прогнозирование технического обслуживания, когда он может следить за машинами и предсказывать, когда они могут выйти из строя, что позволяет планировать техническое обслуживание на упреждение, а не на реакцию. Это помогает сократить время простоя и повысить эффективность. ИИ также используется в контроле качества для анализа изображений продукции и выявления дефектов. Это позволяет сократить количество выпускаемой бракованной продукции и повысить общее качество.

Цепочки поставок используют ИИ для оптимизации деятельности по управлению цепочками поставок путем прогнозирования спроса, определения наиболее эффективных маршрутов доставки и оптимизации уровня запасов. Это позволяет снизить затраты и повысить эффективность. В области оптимизации процессов ИИ используется для анализа данных датчиков и машин для сокращения отходов и повышения производительности. Чаще всего ИИ применяется для управления роботами на производстве, позволяя им выполнять задачи более эффективно и точно, чем человек. Такие роботы могут работать вместе с операторами-людьми, выполняя повторяющиеся и опасные задачи и освобождая людей, чтобы они могли сосредоточиться на более сложной и творческой работе. Al можно использовать в различных сферах производства для повышения эффективности работы и производительности.

Машинное обучение

Машинное обучение использует данные и алгоритмы для моделирования или имитации человеческого поведения и обучения. Оно развивалось благодаря технологическому прогрессу в области хранения данных и вычислительной мощности компьютеров. Машинное обучение — это разновидность ИИ, которая предполагает обучение компьютерных систем на основе данных, без явного программирования.

Алгоритмы разрабатываются с использованием статистических методов для выявления закономерностей и тенденций в больших массивах данных, которые могут помочь в решении проблем и принятии решений. В производстве машинное обучение используется для анализа данных из различных источников, таких как датчики, машины и производственные процессы, с целью выявления закономерностей и составления прогнозов или рекомендаций.

Существует несколько способов применения машинного обучения в . Одно из распространенных применений — прогнозирование технического обслуживания. Анализируя данные датчиков машин и оборудования, модели машинного обучения могут предсказать, когда потребуется техническое обслуживание, что позволяет проводить упреждающее обслуживание, сокращая время простоя и расходы на ремонт. Еще одно применение — контроль качества. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные с датчиков и камер для выявления дефектов в продуктах или оборудовании, что позволяет контролировать и корректировать их в режиме реального времени. Машинное обучение также может использоваться для прогнозирования спроса, помогая производителям.

Машины оптимизируют производство и уровень запасов на основе прогнозируемого спроса. Кроме того, машинное обучение может использоваться для оптимизации цепочки поставок, позволяя более эффективно и экономично планировать и составлять графики производства.

В целом машинное обучение способно произвести революцию в производстве, повысив эффективность, снизив затраты и повысив качество. Однако для успешного внедрения необходимы доступ к высококачественным данным, эффективные алгоритмы и квалифицированный персонал, способный анализировать и интерпретировать результаты.

Прежде чем покинуть эту главу, ознакомьтесь с сайдбаром «Модель цифровой зрелости». Это даст некоторое представление о различных состояниях цифровой зрелости вашей организации.

Заключение

• Цифровая трансформация — это преобразование физических объектов (атомов) в цифровые или виртуальные программы (биты и байты).
• Физический и цифровой миры — это две разные, но взаимосвязанные сферы, которые сосуществуют в современном обществе.
• Цифровая трансформация в производстве — это интеграция цифровых технологий в различные аспекты производственного процесса, от проектирование и производство, управление цепочками поставок и обслуживание клиентов. Цифровая трансформация должна создавать ценность для клиента и бизнеса.
• Для того чтобы работа с цифровыми технологиями приносила пользу, необходимо сосредоточиться на сборе нужной информации.
• Интеллектуальная фабрика призвана создать более гибкую, быстро реагирующую на изменения производственную среду, способную удовлетворить требования современного рынка.
• Умные фабрики могут снизить затраты, сократить время простоя и минимизировать отходы за счет постоянного повышения производительности труда. Укрепление производственных мощностей открывает возможности для роста без дополнительных инвестиций или необходимости в физических ресурсах.
• Новые технологии, такие как дополненная, виртуальная и смешанная реальности, дополняют наше восприятие мира и взаимодействие с ним. Они помогают открыть сознание для целого ряда новых возможностей.
• По-настоящему умный завод — это завод, на котором данные в режиме реального времени используются для облегчения устранения проблемы и улучшать процесс практически без участия человека.
• Удаленный эксперт — это, как правило, специалист в данной области, который может предоставить помощь и руководство виртуально с помощью таких инструментов совместной работы, как видео в реальном времени и «умные очки», подключенные к Интернету.
• ИИ может помочь производственным компаниям повысить эффективность и сократить расходы и повышать качество, делая их более конкурентоспособными на мировом рынке.
• Вокруг идеи «глубокого обучения», которая представляет собой разновидность машинного обучения и изучает распознавание изображений, речи и лиц, ведется обширная и сложная работа.

ЧТО ДЕЛАЕТ УМНУЮ ФАБРИКУ УМНОЙ?

Умная фабрика называется «умной», потому что в ней используются передовые технологии, такие как IoT, AI, ML и робототехника, для создания взаимосвязанной и автоматизированной производственной среды. Эти технологии позволяют фабрике работать более эффективно, рационально и устойчиво, чем традиционные фабрики. Конкретные характеристики, которые делают умную фабрику «умной», следующие.

Связь: Умные фабрики используют IoT для подключения машин, устройств и систем по всей фабрике, чтобы обеспечить связь и обмен данными.

Автоматизация: Умные фабрики используют робототехнику и автоматизацию для выполнения повторяющихся, опасных или требующих точности задач.

Аналитика данных: Умные фабрики собирают данные с датчиков и других источников для мониторинга и анализа производственного процесса, что позволяет постоянно совершенствовать и оптимизировать его.

Предиктивное обслуживание: Умные фабрики используют машинное обучение для прогнозирования вероятности выхода оборудования из строя, что позволяет проводить профилактическое обслуживание и сокращать время простоя.

Мониторинг и управление в режиме реального времени: Умные фабрики используют датчики и другие технологии для мониторинга и управления производственным процессом в режиме реального времени, что позволяет быстро реагировать на проблемы и вносить коррективы на лету.

Гибкость: Умные фабрики должны быть адаптируемыми и быстро реагировать на изменения производственных потребностей.

Энергоэффективность: Умные фабрики проектируются с учетом энергоэффективности, а системы и процессы оптимизируются для минимизации энергопотребления и отходов.

Используя эти и другие передовые технологии, «умные» фабрики могут повысить эффективность, производительность, качество и устойчивость, что делает их ключевыми для будущего производства.

БОКОВАЯ ПАНЕЛЬ: МОДЕЛЬ ЦИФРОВОЙ ЗРЕЛОСТИ

Модель цифровой зрелости — это основа, которая оценивает уровень цифровых возможностей организации и предоставляет «дорожную карту» для перехода к цифровым технологиям. Она помогает организациям понять текущее состояние их цифровой готовности и определить области для улучшения цифровых возможностей. Как правило, модель состоит из нескольких уровней или этапов, каждый из которых представляет собой определенный уровень цифровой зрелости. Этапы представлены следующим образом.

Ad hoc: На этом начальном этапе организации имеют ограниченные цифровые возможности и действуют несистемно. Отсутствует четкая цифровая стратегия или последовательные процессы. Цифровые инициативы часто осуществляются на индивидуальной основе без всеохватывающей координации. Этот уровень можно охарактеризовать следующим образом:

• Базовое цифровое присутствие, например, веб-сайт и электронная почта.
• Минимальная интеграция цифровых технологий.
• Ограниченная осведомленность о потенциальных преимуществах цифровой трансформации.

Развивающаяся: На этапе становления организации начинают осознавать важность цифровой трансформации. Они начинают изучать цифровые технологии и экспериментировать с цифровыми инициативами. Некоторые базовые процессы и стратегии могут быть установлены, но они еще не полностью интегрированы в общие бизнес-операции. Этот уровень можно охарактеризовать следующим образом:

• Улучшение цифрового присутствия за счет повышения функциональности сайта и использования.
• Базовое использование каналов цифрового маркетинга.
• Начинает изучать цифровые технологии и их возможности.

Определено: На этом операционном этапе или уровне организации четкую цифровую стратегию и определили цели цифровой трансформации. Они установили процессы, политики и руководящие принципы для цифровых инициатив. Создана базовая цифровая инфраструктура и технологии, растет понимание важности принятия решений на основе данных. Этот уровень можно охарактеризовать следующим образом:

• Продвинутое цифровое присутствие и взаимодействие по нескольким каналам (веб-сайт, социальные сети, мобильные приложения и т.д.).
• Интеграция цифровых технологий в основные бизнес-процессы.
• Принятие решений на основе данных и базовые возможности аналитики.

Продвинутый: Организации, находящиеся на продвинутой (или стратегической) стадии, значительно интегрировали цифровые технологии в свою деятельность. внедрили передовые средства анализа данных и автоматизации, что позволяет им получать глубокие знания и повышать эффективность. Цифровые инициативы согласованы с бизнес-целями, а инновации и гибкость находятся в центре внимания. Этот уровень можно охарактеризовать следующим образом:

• Бесшовный омни-канальный клиентский опыт.
• Используются передовые цифровые технологии, такие как искусственный интеллект, IoT или облачные вычисления.
• Цифровые стратегии согласованы с общими бизнес-стратегиями.
• Передовая аналитика и основанные на данных выводы способствуют принятию решений.

Оптимизированный: Оптимизированная (или инновационная) стадия представляет организации, достигшие высокого уровня цифровой зрелости. Они полностью интегрировали цифровые возможности во все аспекты своей деятельности, создав культуру, ориентированную на цифровые технологии. Непрерывное совершенствование и инновации заложены в их ДНК. Они используют развивающиеся технологии и применяют проактивный подход к цифровой трансформации. Характерные черты этого этапа включают:

• Непрерывные инновации и преобразования с помощью цифровых технологий.
• Гибкая и адаптивная организационная культура, которая принимает изменения.
• Сильное руководство и управление цифровыми технологиями.
• Активное экспериментирование с новыми технологиями и бизнес-моделями.

Важно отметить, что конкретные этапы и характеристики модели цифровой зрелости могут варьироваться в зависимости от используемой системы или отраслевого контекста. Организации могут использовать такую модель для оценки своих текущих цифровых возможностей, выявления недостатков и разработки дорожной карты для своего пути цифровой трансформации.