В современном мире развитие технологий в промышленности продолжается и стремительно расширяет границы производства. Сегодня промышленное производство становится все более умным, где автоматизированные системы, аналитика данных и промышленный интернет вещей (IIoT) используются для улучшения производительности, эффективности и безопасности производства.
Кроме того, каждый день промышленные компании сталкиваются с огромными вызовами в производстве, как в управлении персоналом, так и в процессе производства. В этой связи, концепция "умного производства" (Smart Manufacturing или Smart Factory) появилась как один из ключевых трендов в промышленности. Умное производство - это практика использования современных технологий, таких как Интернет вещей (IoT), аналитика данных, машинное обучение и искусственный интеллект (AI) для создания высокопроизводительной и гибкой системы производства. В этом реферате рассмотрим концепцию умного производства и технологии промышленного интернета вещей (IIoT), которые играют ключевую роль в его реализации. В данном реферате мы рассмотрим концепцию умного производства и технологии промышленного интернета вещей (IIoT).
Умное производство (Smart Manufacturing) - это концепция интеграции современных технологий и производственных процессов с целью создания эффективной, гибкой и автоматизированной системы производства. Такие производства оснащены умными машинами, которые способны обмениваться информацией, анализировать данные и управлять своей работой без участия человека.
Немного теоретической практики. Чтобы было более понятно, сравним работу придуманной (вымышленной) нами компании «Икс» с использованием умного производства: Допустим, компания "Икс" производит электронику. Если она работает без использования умного производства, то она может столкнуться с некоторыми проблемами. Например, низкая эффективность производственных процессов из-за необходимости выполнения рутинных операций вручную, высокий риск ошибок в процессе производства, затраты на расходные материалы и ресурсы, а также невозможность быстрого реагирования на возникающие проблемы.
С другой стороны, если компания "Икс" использует умное производство, то она может существенно повысить эффективность своих производственных процессов и снизить затраты на производство. Например, автоматизация рутинных операций с помощью роботизированных систем, использование аналитики и машинного обучения для оптимизации производственных процессов и сокращения затрат на энергию и ресурсы, а также дистанционное мониторинг и управление производством для быстрого реагирования на возникающие проблемы.
Таким образом, использование умного производства может привести к существенному улучшению работы компании "Икс". Однако следует отметить, что внедрение умного производства может потребовать значительных инвестиций и затрат на обучение персонала, а также может вызвать определенные трудности в процессе внедрения. Кроме того, необходимо учитывать риски, связанные с безопасностью данных и уязвимостями систем IoT.
Упрощенная схема работы «умного производства» выглядит следующим образом:
Система сбора данных
Аналитика данных
Система управления
Устройства автоматизации
Датчики
Рис.1 Схема работы «Умного производства»
Что включает в себя умное производство?
Существует множество технологий, используемых в промышленности, но здесь я представлю топ-15 технологий, которые считаются наиболее важными в настоящее время:
1. Интернет вещей (IoT)
2. Искусственный интеллект (AI)
3. Робототехника
4. Блокчейн
5. Облачные вычисления
6. Умный контроль качества
7. Автоматизированные склады и логистика
8. Дополненная реальность (AR)
9. Виртуальная реальность (VR)
10. Большие данные (Big Data)
11. Машинное обучение (Machine Learning)
12. Цифровой двойник
13. Автоматическое управление производственными процессами (APC)
14. 3D-печать
15. Экологические технологии
Остановимся на нескольких наиболее важных из этих технологий:
Интернет вещей (IoT): IoT позволяет подключать различные устройства и сенсоры к сети Интернет, что обеспечивает мониторинг и управление производственными процессами, складами и логистикой. Это также позволяет компаниям собирать данные для анализа и оптимизации производственных процессов.
Искусственный интеллект (ИИ): Искусственный интеллект имеет широкий спектр применения в промышленности, от автоматизации производственных процессов до управления логистикой. Используя методы машинного обучения, ИИ может обрабатывать большие объемы данных и принимать решения, что делает производство более эффективным и экономичным. Алгоритмы ИИ могут анализировать данные производства и предсказывать возможные проблемы или неисправности в оборудовании. Аналитика данных может использоваться для оптимизации производственных процессов и улучшения качества продукции. Другими словами, ИИ позволяет компаниям автоматизировать процессы, улучшать качество продукции и повышать эффективность производства.
Одним из примеров использования ИИ в умном производстве является система контроля качества продукции. ИИ может использоваться для анализа и обработки больших объемов данных, получаемых от датчиков и других устройств, что позволяет быстро выявлять дефекты и несоответствия стандартам качества продукции.
Что касаемо участия ИИ в оптимизации производственных процессов, алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные о производственных процессах и выдавать рекомендации по оптимизации параметров, что позволяет повысить эффективность производства.
То есть ИИ может использоваться для решения различных задач, таких как планирование производства, мониторинг и контроль производственных процессов, анализ данных и принятие решений на основе аналитики. Использование ИИ позволяет компаниям сократить затраты на производство, повысить эффективность и гибкость производства, а также улучшить качество продукции и удовлетворенность клиентов.
Однако, необходимо учитывать, что использование ИИ в умном производстве может быть сопряжено с некоторыми рисками, такими как ошибки в алгоритмах машинного обучения и возможность сбоев в работе систем. Поэтому необходимо тщательно анализировать и контролировать использование ИИ в умном производстве (риски разберем далее).
Робототехника: Роботы используются для автоматизации различных производственных процессов, от сборки до упаковки и погрузки. Они могут работать быстрее, точнее и более безопасно, чем человеческие работники. Кроме того это автоматизирует рутинные и опасные задачи, а также повышает точность и скорость выполнения операций. В умном производстве роботы могут использоваться для сборки, погрузки и выгрузки грузов, обработки материалов и т.д.
Блокчейн: Блокчейн используется для обеспечения безопасности данных и защиты от мошенничества в промышленности. Он также может использоваться для управления цепочками поставок и отслеживания происхождения продуктов.
Одним из наиболее распространенных методов аналитики данных в умном производстве является также машинное обучение. Оно позволяет системам автоматически обучаться на основе данных и выдавать предсказания и рекомендации по улучшению производственных процессов. Например, машинное обучение может использоваться для оптимизации процесса производства, прогнозирования времени простоя оборудования или определения оптимальных настроек производственных линий.
Подробнее рассмотрим так называемый «Промышленный Интернет вещей (ПoT)», поскольку он является ключевой технологией, которая обеспечивает умное производство. Эта технология позволяет собирать данные с различных устройств и оборудования, подключенных к сети Интернет, и использовать эту информацию для управления производственными процессами и оптимизации бизнес-процессов.
Одним из примеров использования ПoT в умном производстве является мониторинг состояния оборудования. Датчики IoT могут контролировать состояние и работу машин, передавать данные о температуре, давлении, вибрации и других параметрах. Эти данные могут использоваться для определения проблемных зон в производственном процессе и профилактики возможных отказов. [2]
Также примером является автоматизация производственных процессов. Умные машины могут самостоятельно управлять своей работой, изменять режимы работы и производить анализ данных, чтобы оптимизировать производственный процесс.
Получается, что эта технология позволяют собирать и анализировать данные о производственных процессах, а также обмениваться информацией между различными устройствами и системами. Так, она повышает эффективность и гибкость производства, а также снижает затраты на производство. Интернет вещей (IoT) - это концепция, которая предполагает связь между различными устройствами через интернет, чтобы собирать и обмениваться данными без участия человека. Это позволяет создавать сеть "умных" устройств, которые могут обмениваться информацией и использоваться для мониторинга и управления различными системами.
Применение IoT в промышленности имеет множество преимуществ, включая повышение эффективности и оптимизации производственных процессов, снижение затрат на обслуживание и управление оборудованием, а также увеличение безопасности на производстве. С помощью сенсоров и других устройств IoT можно собирать данные о работе оборудования, оценивать его состояние и производить анализ данных, что позволяет предупреждать аварии и повышать качество производства.
IoT также позволяет создавать "умные" склады, где системы могут использоваться для отслеживания и управления инвентаризацией, оптимизации планирования доставки и сборки, а также для повышения производительности и эффективности складской логистики.
Другим преимуществом IoT является возможность дистанционного мониторинга и управления производственными процессами, что упрощает управление и снижает необходимость физического присутствия на производстве. Это особенно актуально в условиях пандемии COVID-19, когда многие сотрудники вынуждены работать из дома.
Кроме того, использование IoT позволяет снижать затраты на энергию и ресурсы, благодаря оптимизации производственных процессов и управлению энергопотреблением. Это позволяет сократить затраты на производство и увеличить его экологичность.
Важным аспектом использования IoT в промышленности является возможность собирать и анализировать данные о производственных процессах, что позволяет повысить качество продукции и оптимизировать производственные процессы. С помощью системы IoT можно отслеживать состояние оборудования, его работоспособность и потребление ресурсов, что позволяет быстро реагировать на возникающие проблемы и повышать эффективность производства.
Наконец, IoT может использоваться для создания новых бизнес-моделей и услуг. Например, компании могут предлагать услуги по мониторингу и обслуживанию оборудования своим клиентам на основе данных, получаемых от устройств IoT.
Использование Интернета Вещей в промышленности, как и всё в нашем мире, может иметь свои недостатки. Например, необходимо обеспечить безопасность и конфиденциальность данных, которые передаются по сети, а также защитить устройства IoT от кибератак и взломов. Также, стоимость устройств IoT и их установки может быть высокой, что может быть препятствием для небольших компаний.
Однако в целом, IoT - это мощная технология, которая может изменить промышленность и повысить ее эффективность и безопасность. И для того чтобы использовать ее наиболее эффективно, необходимо учитывать как ее преимущества, так и недостатки, и принимать меры для защиты данных и обеспечения безопасности.
Вернемся к более обширной теме (к теме умного производства). Оно интегрируется, в том числе, и в решения производственной логистики. Решения для производственной логистики. Согласно данным исследований IDC, применение алгоритмов машинного обучения для оптимизации цепочки поставок пока не привлекло больших инвестиций, но в период до 2024 г. эти расходы предприятий будут расти в среднем в три раза быстрее, чем рынок в целом.
К числу основных решений производственной логистики относится:
- Управление отгрузками, закупками и складскими запасами
- Производственное планирование
- Операционное планирование
- Управление автопарком
- Управление отгрузками, закупками и складскими запасами
Решение Zyfra PSP (Production And Shipping Planning) - система управления цепочками поставок компании «Цифра», предназначенная для адаптивного и автоматизированного планирования и управления логистикой и сервисными процессами. Оно обеспечивает точное прогнозирование, рекомендации в режиме реального времени и автоматизацию процесса планирования с целью обеспечения стабильности цепочки поставок в динамично меняющемся мире.
Для достижения указанных целей Zyfra PSP использует передовые технологии планирования:
- Динамическое планирование. План производства и отгрузок автоматически пересчитывается, адаптируясь к текущей ситуации. Причем, этот процесс не требует вмешательства человека.
- Планирование в условиях неопределенности. Накопленные исторические данные о прошлых операциях позволяют Zyfra PSP определять риски в реальном времени и строить реалистичные планы, учитывающие типичные проблемы, время и ресурсы на их решение.
- Планирование себестоимости и эффективности. Цифровой двойник для планирования производственного процесса автоматизирует расчет оптимальных цен, а также коммуникацию с клиентом.
В компании «Цифра» рассказывают об опыте перехода на гибкую систему логистического планирования и прогнозирования рисков крупной нефтеперерабатывающей компании: реализована возможность перепланирования за 50 секунд и составление ежедневных планов на 30 дней вперед, при этом каждые 10 дней осуществляется планирование на 90 дней вперед. Такой гибкий подход к планированию привел к тому, что количество штрафов сократилось в 4 раза, что соответствует 1% себестоимости продукта (до начала проекта было 5%).
Подытожим тему с названными выше плюсами УМ и ТПИВ. Умное производство и технологии промышленного Интернета вещей имеют множество преимуществ, которые могут принести компаниям значительные экономические выгоды. Некоторые из них:
· Повышение эффективности производства. Технологии промышленного Интернета вещей позволяют собирать данные о производственных процессах в реальном времени и анализировать их для выявления узких мест и оптимизации производственных процессов.
· Сокращение времени производства. Автоматизация производственных процессов и использование технологий, таких как 3D-печать, позволяют сократить время производства и увеличить скорость производства.
· Снижение затрат на производство. Использование умного производства и технологий промышленного Интернета вещей может снизить затраты на производство за счет оптимизации производственных процессов, улучшения качества продукции и сокращения времени производства.
· Улучшение качества продукции. Мониторинг и контроль производственных процессов в реальном времени позволяют быстро обнаруживать дефекты и несоответствия стандартам качества продукции, что позволяет улучшить качество продукции и повысить удовлетворенность клиентов.
· Увеличение гибкости производства. Использование умного производства и технологий промышленного Интернета вещей позволяет компаниям быстро переключаться на производство других продуктов и адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям.
В целом, эти технологии могут принести компаниям значительные экономические выгоды, повысить эффективность и гибкость производства, а также улучшить качество продукции и удовлетворенность клиентов.
IIoT в России на цифрах для наглядности: согласно исследованию компании J’son & Partners Consulting, объем российского рынка межмашинных коммуникаций (M2M) и Интернета Вещей (IoT) достиг 64 млрд руб по итогам 2019 года. Количество подключенных к WAN устройств IoT/M2M составило около 23 млн, увеличившись на 21% по отношению к 2018 году. По прогнозу J’son & Partners Consulting, количество подключенных устройств в 2025 г. вырастет до 56 млн, при этом в денежном (рублевом) выражении рынок вырастет до 86 млрд руб. (CAGR 5%). Основным драйвером роста рынка будут сервисы облачных IIoT-платформ, динамика роста потребления которых будет определять динамику рынка в целом.
В будущем, умное производство станет еще более распространенным и значимым. Будут разрабатываться новые технологии и методы, которые позволят еще более оптимизировать и автоматизировать производственные процессы. В итоге, умное производство поможет компаниям улучшить свою конкурентоспособность, а экономике - стать более эффективной и продуктивной.
Проблемы и риски
Экономические риски
Внедрение умного производства и технологий промышленного Интернета вещей несет с собой как потенциальную выгоду, так и экономические риски.
Один из основных рисков - это высокие затраты на внедрение и обновление оборудования и систем. Это требует значительных инвестиций, включая приобретение новых устройств, систем управления и аналитики данных. Это может привести к финансовым трудностям для компаний, особенно для малых и средних предприятий.
Другой риск - это угроза кибербезопасности. Умное производство использует множество устройств, подключенных к Интернету, и обмен информацией между ними. Это может стать объектом кибератак и утечки конфиденциальной информации, что может привести к большим экономическим потерям и ущербу репутации компании, как упоминалось ранее.
Также, умное производство может привести к сокращению рабочих мест. Внедрение автоматизированных систем и роботизации может заменить трудоемкие процессы, что может привести к увольнению рабочих. Это в свою очередь может привести к социальным проблемам и повышенной безработице.
И наконец, еще один риск - это снижение спроса на некоторые виды продукции. Умное производство позволяет компаниям производить большее количество продукции с меньшими затратами. Это может привести к перенасыщению рынка и снижению цен на продукцию, что может отразиться на доходах компаний.
Что же делать?
Для снижения рисков и обеспечения эффективности умного производства, компании могут использовать ряд стратегий.
Во-первых, они могут разрабатывать и внедрять протоколы безопасности, чтобы защитить свои системы от кибератак и утечек конфиденциальной информации. Компании также могут использовать алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта для обнаружения аномалий и предотвращения кибератак.
Во-вторых, компании могут обеспечивать обучение своего персонала по использованию новых технологий и управлению системами умного производства. Это поможет снизить количество ошибок и улучшить производительность, что в свою очередь может привести к сокращению расходов и увеличению прибыли.
В-третьих, компании могут использовать данные, собранные из систем умного производства, для улучшения производительности и оптимизации процессов. Например, анализ данных может помочь компаниям выявить проблемные зоны в производственных процессах и принять меры по их устранению.
В-четвертых, компании могут использовать моделирование процессов для улучшения производительности и оптимизации процессов. Моделирование позволяет компаниям экспериментировать с различными параметрами производства и оценить их влияние на производительность и качество продукции.
Наконец, компании могут сотрудничать с другими компаниями и профессионалами в отрасли, чтобы обменяться знаниями и опытом, а также разработать совместные решения для улучшения производительности и оптимизации процессов.
Что касаемо проблемы возможной безработицы, на самом деле, в большинстве отраслей производства машинный труд действительно может заменить ручной труд, хотя и могут быть ограничения или технические сложности, которые могут затруднять такую замену в отдельных случаях. Некоторые отрасли, где ручной труд пока что трудно или невозможно заменить машинным трудом, могут включать в себя:
· Искусство и ремесло, которые требуют большого уровня творческого мышления и чувства вкуса, которые пока что трудно или невозможно программировать в машинах.
· Некоторые виды сельского хозяйства, где растения и животные требуют индивидуального ухода, например, сбор урожая фруктов и овощей, выращивание цветов и животноводство.
· Некоторые формы строительства, такие как реставрация старинных зданий, которые требуют тонкой и сложной работы с материалами и местной архитектурой.
· Некоторые медицинские процедуры, такие как хирургия, которые требуют высокой точности и осторожности, что пока что трудно достигнуть с помощью машин.
· Некоторые формы производства с высокой степенью индивидуализации, например, изготовление индивидуальных одежды, обуви и ювелирных изделий.
Как итог: умное производство и технологии промышленного Интернета вещей могут принести компаниям значительные экономические выгоды[4]. Однако, для минимизации рисков и обеспечения эффективности, компании должны тщательно анализировать свои потребности и возможности перед внедрением этих технологий, а также разрабатывать стратегии и протоколы для обеспечения кибербезопасности, обучения персонала и оптимизации производства. При правильном использовании этих технологий компании могут получить значительные экономические выгоды, но при неправильном подходе к внедрению этих технологий могут возникнуть серьезные проблемы и риски.
Сравнивая плюсы и минусы затронутой темы стоит снова обратиться к цифрам из реальной статистики:
В 2020 году исследование "The Global IoT in Manufacturing Market Size, Share & Trends Analysis Report by Component (Hardware, Software, Services), by Application, by Region, and Segment Forecasts, 2020-2027" показало, что рынок IoT в производстве оценивался в 27,77 миллиардов долларов США в 2019 году и ожидался рост до 83,21 миллиарда долларов США к 2027 году. Кроме того, в России по данным ИА «АНАЛИТИКА ОНЛАЙН» в 2020 году выяснилось, что объем рынка Интернета вещей в России превысил $ 2 млрд.
Согласно отчету "Global Smart Manufacturing Market - Growth, Trends, COVID-19 Impact, and Forecasts (2021 - 2026)", рынок умного производства ожидается расти с CAGR более 5% в период с 2021 по 2026 год. Российская компания Группа Роснефть объявила о запуске цифровой платформы умного производства в 2020 году, где используются такие технологии, как IoT, искусственный интеллект, беспроводное оборудование и блокчейн.
Также стоит отметить, что ряд других стран, таких как Германия, Китай, Япония, США, вкладывают огромные средства в развитие умного производства и технологии промышленного интернета вещей.
Заключение
Умное производство и технологии промышленного Интернета вещей - это важное направление развития современной промышленности. Они позволяют повысить эффективность производства, снизить затраты и улучшить качество продукции. и получают всё большую поддержку в разных странах, включая Россию. Это свидетельствует о необходимости и перспективности этих технологий в будущем. Однако, для успешного внедрения умного производства необходимо учитывать технические и культурные особенности различных производственных отраслей, а также обеспечить безопасность и конфиденциальность данных.