«Интернет вещей», «Индустрия 4.0», «Промышленный интернет вещей» — все чаще и чаще подобные термины можно встретить в заявлениях представителей науки, промышленности и органов государственной власти. И хотя эти понятия взаимосвязаны, они не являются взаимозаменяемыми. Каждое из них включает разный набор заинтересованных сторон, решаемых задач и требуемых подходов. Данные тенденции логическим образом завоевывают свое место в отечественной производственной культуре.
Многие полагают, что Четвертая промышленная революция, или «Индустрия 4.0», заключается в переводе процессов в цифровую сферу и сетевой организации человеческих ресурсов и изготовления продукции, и предприятия ожидают от нее именно этого. Такие понятия, волнующие многих, как «Интернет вещей», «Индустрия 4.0» или «киберфизическая система», обсуждаются на всех уровнях управления, вплоть до топ-менеджмента.
Понятие «Четвертая промышленная революция» объединяет в себе программируемое цифровое управление сетями, используемое на всех этапах создания ценности. Оно связано с автономным принятием решений на основе четкой системы правил и управлением эффективностью отдельных функций создания ценности в пределах отдельно взятой компании и основано на анализе больших массивов данных. Столь подробное определение показывает, насколько данное понятие обширно и комплексно и почему оно становится объектом всеобщего обсуждения.
В то же время множество технических концепций и приложений уже выведено на рынок под слоганом Четвертой промышленной революции. Цель таких нововведений — формирование преимуществ для заказчиков, и они могут иметь огромное влияние на современные цепочки создания ценности. Кроме того, концепции нового подхода способны изменять оперативное и стратегическое управление всеми процессами — например, подготовительными работами, непосредственно производством, сборкой и производственной логистикой. Самым существенным, безусловно, является увеличение децентрализации и гибкости управления эффективностью производства. Однако данный подход противоречит широко распространенным детерминированным методам управления эффективностью, используемым, в частности, в традиционных ERP-системах.
Структура нововведений Четвертой промышленной революции
Сегодня в мире можно найти множество исследовательских проектов, демонстрационных образцов и начальных приложений, созданных и выпускаемых с ярлыком «Индустрия 4.0».
Приложения «Индустрии 4.0» также стремятся применять рациональные концепции обслуживания систем для обеспечения стабильности и оптимизации управления качеством.
Удаленный ремонт и диагностика устройств снижают затраты на обслуживание и, соответственно, позволяют проводить его чаще. При непрерывном наблюдении и оценке состояния устройств возможно также диагностическое обслуживание. Приложения, которые повышают стабильность систем, увеличивая их гибкость, косвенно влияют на сокращение расходов.
Для того чтобы сделать приложения «Индустрии 4.0» конкурентоспособными или полностью извлечь потенциальную пользу из сценариев применения, уже заложенных в продаваемых приложениях, требуются так называемые инструменты реализации. Это новые технологии или бизнес-модели, необходимые для эксплуатации и успешного введения приложений «Индустрии 4.0». Подобные инструменты в основном представлены инновационным ПО или сочетанием разработок аппаратных и программных средств. Например, оценка производственных данных в реальном времени требует разработку интеллектуальных алгоритмов. В свою очередь, для самого сбора данных нужно новое оборудование (особенно введение «разумных» датчиков с возможностью передачи и чтения информации). Те приложения «Индустрии 4.0», которые в большей степени базируются на аппаратной части, как правило, используются в системах взаимодействия «человек-машина» и требуют роботехнических инноваций.
При рассмотрении предполагаемой функциональности становится ясно, что в центре внимания «Индустрии 4.0» прежде всего находится оптимизация процесса создания основной производственной ценности. Практически 90% сценариев использования напрямую или косвенно влияют на функции производства или технологической подготовки. Но если функциям логистики и ремонта уделяется достаточное внимание, то влияние на процессы исследования и разработки все еще остается минимальным. А ведь именно эта сфера несет в себе наибольший потенциал в связи с оптимизацией потока информации от нее в будущем.
Изменение процесса создания ценности с помощью технологических посредников
Для демонстрации влияния приложений «Индустрии 4.0» на создание ценности сгруппируем технологии/инструменты реализации в четыре блока.
Киберфизические системы (CPS)
Если говорить просто, киберфизические системы — это системы, выполняющие взаимодействие между цифровым (кибер) пространством и реальным (физическим) миром. Пример таких систем — датчики с собственными IP-адресами. Однако довольно часто киберфизические системы становятся элементами распределенных, сетевых (интеллектуальных) систем со встроенным программным обеспечением, которые используют датчики для записи, оценки и хранения информации. CPS встраиваются в проводные или беспроводные коммуникационные сети, что делает возможным обмен данными между техническими средствами и/или устройствами управления их эффективностью. Таким образом, системы CPS представляют собой незаменимый структурный элемент создания сетей в «Индустрии 4.0».
Киберфизические системы часто используют интерфейсы «человек-машина» для обеспечения должного уровня взаимодействия между пользователями и оборудованием в среде сетевых производственных систем. В данном контексте контроль технического состояния путем анализа данных об устройстве служит хорошим примером применения CPS. Ревизия технического состояния рассматривается как методология контроля устройств на основе актуальной информации о состоянии метаданных, а также диагностики и обслуживания, в том числе для определения оптимального интервала между проверками.
Анализ больших данных
Анализ больших данных, или большие данные, определяется как использование передаваемых по сети, не структурированных, частично генерируемых датчиками данных из различных источников. Это тоже одно из основных требований к сценариям применения и технологиям/инструментам реализации. Данные могут формироваться в сценариях использования «Индустрии 4.0» — например, поступать от интеллектуальных датчиков в устройствах и рабочих объектах (носителях), от мобильных или стационарных CPS или из классических данных компании. Главная трудность состоит в рациональном объединении и оценке их огромных массивов, в частности, при составлении прогнозов (прогнозная и предписывающая аналитика). Выполнение такой задачи позволит, к примеру, компаниям анализировать производственные параметры, обращаясь для принятия решений к базам данных с фактическими значениями.
Цифровые карты процессов и управление эффективностью реальных производственных последовательностей
Данные также часто необходимы для составления/отображения цифровых карт и управления эффективностью реальных производственных последовательностей в реальном времени. Так, производственные заказы больше не отправляются обратно в производственные или ERP-системы после выполнения. Вместо этого в системы постоянно поступает обновленная информация о текущем статусе выполнения заказа.
Интеллектуальное взаимодействие систем «человек-машина»
Использование мобильных информационных систем сотрудниками, работающими на предприятии, на складах или в сфере производственной логистики является примером применения ныне существующих технологий, которые с помощью человеко-машинного взаимодействия повышают эффективность и безопасность процессов.
Основываясь на примерах сценариев использования, мы можем вывести конкретные предположения по поводу возможных изменений в сфере создания производственной ценности:
- Саморегулируемое управление эффективностью производства. Раньше высокая стоимость оборудования и, следовательно, завышенная общая стоимость снижали уровень адаптации продукта к нуждам отдельного клиента. Повышение гибкости производственных установок по всем направлениям даст возможность с максимальной пользой загружать большие мощности для выпуска продукции небольшими партиями.
- Гибкое детальное планирование и распределение производства. Большинство компаний имеют централизованное (непосредственно на главном предприятии) производство и применяют тактику планирования работ, основанную на текущем объеме заказов за определенный период. Для компаний, основная доля производства которых осуществляется по индивидуальному заказу, такой детерминистический подход к планированию практически изжил себя и является слишком сложным для внесения необходимых данных. Однако децентрализованная событийно-управляемая система контроля и распределения производства может быстро подстраиваться под изменяющиеся обстоятельства.
- Децентрализованная подготовка работ. Как уже было сказано, данные о текущем состоянии устройств очень важны для саморегулируемого управления эффективностью производства. Кроме указанной ранее информации о текущем использовании возможностей децентрализованная подготовка также применима к «производственным способностям», информации о техническом обслуживании и, вероятно, даже к расходам на производство (в отношении почасовой ставки оплаты). Производственные способности — это возможные производственные этапы, осуществляемые машинами. Если применяется система взаимодействия «человек-машина», такая информация может быть собрана и обработана главной системой управления эффективностью производства.
- Модульная организация работ и оборудования. Поскольку тенденция роста индивидуализации продукции набирает силу, ожидается, что потребность в гибком, многоцелевом производственном оборудовании также возрастет. Переход к гибким системам производства без четко определенного распределения оборудования на каждом технологическом этапе означает, что организация может быть адаптирована в любой момент, чтобы удовлетворить изменившиеся требования.
Изменение управления эффективностью деятельности компании с помощью «Индустрии 4.0»
Итак, оперативные изменения, обусловленные Четвертой промышленной революцией, в будущем сильно повлияют на оперативное и стратегическое управление эффективностью деятельности компаний. Ниже будет дана оценка оперативного управления эффективностью в контексте производства и функций.
В частности, в первую очередь следует изменить концепции стандартной оценки затрат, производственного учета и финансовой отчетности так, чтобы они соответствовали изменяющейся основной регулирующей документации/информации (накладным на материалы, планам работ, изменяющимся процедурам производства). Расчет стандартных производственных затрат усложнится, поскольку больше не будет полных и четких планов работ. По мере того как изделие проходит этапы производства (объектно-контролируемое производство), появляется сразу несколько разных планов работ, которые сложно учесть при вычислении стоимости. Модели управления эффективностью, основанные на вычислении отклонений (например, на вычислении разницы между определенными стандартными или целевыми расходами и фактически заявленным рабочим временем и расходами) и их интерпретации, а также на соответствующих мероприятиях, должны быть расширены. Если имеется только один основной стандартный или базовый план работ для расчета, стоимотическая интерпретация окажется весьма затруднительной. Без стандартной оценки и расчета расходов единственным эталоном для сравнения будет идеальный план работ.
Подобные изменения в значительной мере влияют и на контроль производства. Они обусловливают возникновение нового метода расчета целевых затрат, как основного фактора будущей эффективности и сравнительной стоимости, поскольку это определяет дополнительные показатели управления эффективностью производства, например, использование мощности оборудования, приоритетность производственного заказа и прочие. При хранении продукции будут в большей степени использоваться стохастические методы, а соответствующие контрольные процедуры будут основаны на прогнозировании. Стратегии технического обслуживания и связанные с ним расходы также будут основаны на прогнозах.
Поскольку спрос становится не только более гибким, но и более неустойчивым, это может привести к тому, что процесс планирования и формирования бюджета станет менее рациональным и главным образом будет опираться на предположения и прогнозы. Введение новых источников данных, возможность выполнять анализ больших данных и прогнозную аналитику — разработка структур и связей на основе неструктурированных данных и прогноз по специальным показателям — способны частично снизить затраты на выработку информации для процесса планирования и прогнозирования благодаря автоматизации таких процессов.
В сфере отчетности система взаимодействия «человек-машина» делает возможным подход к отображению в реальном времени данных о производстве и текущем состоянии оборудования с помощью отчетов в реальном времени. Управление оперативной и финансовой эффективностью может стать более оперативным благодаря новым методам и процедурам, а потеря времени в процессе сбора и обработки данных и последующих ответных действий будет значительно сокращена.
Выводы и перспективы
Современные приложения «Индустрии 4.0» сфокусированы на обеспечении лучшей интеграции и автоматизации процессов при создании основной ценности на производственных предприятиях, а также на оптимизации полученных преимуществ в плане продуктивности и эффективности. Однако в будущем фокус сместится на пошаговую интеграцию и сетевое взаимодействие дальнейших процессов создания ценности, таких как разработка. Несмотря на название, Четвертая промышленная революция в большей степени носит эволюционный характер. Существующие приложения и пилотные проекты нацелены на индивидуальные аспекты производственных процессов и работ. Проектирование и вывод на рынок более инновационных продуктов с помощью новых бизнес-моделей по-прежнему не имеет революционного потенциала, предсказанного многими. Как уже было сказано, постоянный переход создания ценности к цифровому формату даст сильный импульс этому развитию. Вот почему уже сегодня важно проанализировать возможное влияние на деятельность вашей компании и определить дальнейшие области ее деятельности.
Официальный сайт авторов стати Группы компаний "Диполь": www.dipaul.ru
Еще статьи по электронике и производству: https://industry-hunter.com/baza-znaniy