Kas ir industrija 4.0?

Industrijas 4.0 tehnoloģijas ir tehnoloģijas, kas darbojas kā tilts starp fizisko un digitālo pasauli, kas veido viedu un autonomu sistēmu pamatu. Lai gan uzņēmumi un piegādes ķēdes jau izmanto dažas no šīm tehnoloģijām, to pilns potenciāls tiek apzināts, kad tās tiek izmantotas kopā. Tālāk ir apkopotas septiņas nozīmīgākās industrijas 4.0 tehnoloģijas.
 

1. Mākoņdatošana. Mākoņdatošana ir industrijas 4.0 pamats, jo dati, kas vada lielāko daļu industrijas 4.0 tehnoloģiju, atrodas mākonī.
2. Lietiskais internets. Lietiskais internets (IoT) ir koncepcija, kuras mērķis ir paplašināt parastā interneta sniegtās priekšrocības, tostarp pastāvīgu savienojamību, attālās vadības iespējas un datu koplietošanu, līdz pat precēm fiziskajā pasaulē. Fiziski priekšmeti, piemēram, ierīces, mašīnas, roboti un produkti ir papildināti ar iegultiem sensoriem, kas nodrošina reāllaika ieskatus par to stāvokli, veiktspēju vai atrašanās vietu. Iegūstiet IoT signālus: ražošanas aktualitāšu atskaite — lejupielādes ieskati par ražošanas IoT tendencēmIegūstiet IoT signālus: ražošanas aktualitāšu atskaites.
3. Digitālie dvīņi. Digitālais dvīnis ir fiziska objekta digitālais attēlojums, piemēram, mašīnas, procesa, rūpnīcas, sistēmas vai piegādes ķēdes simulācija. Dažkārt tas ietver fizisko līdzekļu atveidošanu 3D formātā. Digitālais dvīnis, kas ir industrijas 4.0 pamatkomponents, ļauj uzņēmumiem palielināt produktivitāti, uzlabot darbplūsmas un izstrādāt jaunus produktus.
4. Lielapjoma dati un analīze. Lielapjoma datu analīzes sistēmas var apstrādāt pilnu datu apjomu, kas ģenerēts, veicot katras rūpnieciskās darbības funkcijas uzraudzību. Izmantojot mašīnmācīšanās un mākslīgā intelekta tehnoloģijas, dati tiek ātri apstrādāti reāllaikā, uzlabojot lēmumu pieņemšanu un automatizāciju visā ražošanas procesā.
5. Malas skaitļošana. Malas skaitļošana ir mākoņdatošanas sistēmu optimizēšanas metode, kas paredz datu apstrādes veikšanu tīkla malā, tiešā datu avota tuvumā. Šāda apstrāde ir īpaši izdevīga, jo samazina latentuma laiku, kas ir laiks, no kura dati tiek iegūti, līdz tam, kad ir nepieciešama atbilde.
6. Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās. Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās ir būtiski svarīgi faktori industrijas 4.0 transformācijai, kā arī pārejai uz viedām rūpnīcām un ražošanu. Mākslīgais intelekts izmanto viedo rūpnīcu ģenerētus datus, lai optimizētu mašīnas, uzlabotu darbplūsmas un racionalizētu loģistiku, uzlabojot procesu efektivitāti.
7. Kiberdrošība. Palielināta fiziskās un digitālās vides savienojamība industrijā 4.0 nozīmē iespējamu apdraudējumu palielināšanos no ļaunprātīgiem uzbrukumiem un ļaunprogrammatūras. Tomēr tehnoloģijas, piemēram, mašīnmācīšanās, ļauj automatizēt apdraudējumu noteikšanu, aizsardzību un reakciju, vienlaikus samazinot pārkāpumus un ražošanas aizkaves visos tīklos.
8.  

Industrijas 4.0 tehnoloģijas sniedz daudzas priekšrocības, tostarp:
 

• Produktivitāte. Produktivitāte pieaug, jo mākslīgais intelekts un autonomās sistēmas palīdz rūpnīcu darbiniekiem palielināt ražošanas efektivitāti, kvalitāti un samazināt dīkstāves laiku.
• Automatizācija. Automatizācija bieži vien ir risinājums, kas ļauj palielināt ražošanas efektivitāti. Tādas tehnoloģijas kā mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās padara automatizāciju iespējamu.
• Līdzekļu izmantošana. Lielāka elastība visā ražošanas procesā, izmantojot industrijas 4.0 tehnoloģijas, nozīmē uzlabotu līdzekļu izmantošanu un palielinātu ieņēmumu potenciālu.
• Procesu optimizācija. Visas industrijas 4.0 tehnoloģijas tiek izvietotas vienam mērķim – lai optimizētu ražošanas procesus, veicinot augstāku efektivitāti, un uzlabotu klientu apkalpošanu.
• Darbības nepārtrauktība. Uzņēmējdarbības un visu procesu nepārtrauktības nodrošināšanai ir kritiski svarīga nozīme, jo rūpniecības un ražošanas nozarēs dīkstāve ir īpaši dārga.
• Uzlabota kvalitāte. Ātras rūpnīcas darbības un viedi ražošanas procesi uzlabo kopējo caurlaidspēju un kvalitāti, vienlaikus samazinot izmaksas.
• Racionalizēta loģistika. Pateicoties mākslīgajam intelektam un datu analīzei, ražotāji var optimizēt ražošanas un piegādes procesus, jo viņiem tiek nodrošināta visas piegādes ķēdes redzamība.

Pāreja uz industriju 4.0 ir saistīta ar noteiktiem, specifiskiem izaicinājumiem. Piemēram, esošo līdzekļu integrēšana digitalizācijas procesā var būt sarežģīta un laikietilpīga. Vēl viens šķērslis, kas jāpārvar, ir potenciālie jauno darbinieku prasmju trūkumi tādās būtiskās jomās kā datu zinātne, mākslīgais intelekts un kiberdrošība, kā arī pensijā aizejošo darbinieku zaudēšana.

Izmantojot digitalizāciju, kiberdrošības ievainojamības vienmēr rada bažas, ņemot vērā to, ka tik daudzu tehnoloģiju konverģences radītais uzbrukumu tvērums ir lielāks. Datu drošība arī turpmāk būs galvenā problēma, lai aizsargātu drošu un efektīvu komercdarbību. Visbeidzot, pilnais datu apjoms, kas ģenerēts no digitalizācijas, ir saistīts ar nepieciešamību pēc lielākas krātuves un apstrādes jaudas. Datu ceļš vien parasti ir vairāku slāņu dziļš, tāpēc šo slāņu atklātas saziņas nodrošināšana var būt dārga un sarežģīta.

Kā izskaidrots iepriekš, pāreja uz industriju 4.0 sniedz daudzas priekšrocības. Apskatīsim dažus industrijas 4.0 tehnoloģiju reālās pasaules piemērus darbā.
 

Datu ieskatu izvēršana

Dow pārtrauca datu izolētību un paātrināja digitālo rūpniecību, izmantojot Microsoft risinājumus – pamanot uzlabojumus iekārtu darbspējas laikā, ražošanas efektivitātē un darbinieku sadarbībā. Izlasiet Dow stāstu.
 

Veiktspējas uzlabošana

Novo Nordisk izmantoja jauktās realitātes iespējas, lai optimizētu veikalu procesus, ļaujot tehniķiem izpildīt uzdevumus efektīvākā, optimizētākā un sadarbību veicinošākā veidā. Izlasiet Novo Nordisk stāstu.

Ātrāku ieskatu sasniegšana

Stanley Black & Decker sasniedza ātrākus ieskatus, ieviešot IoT sensorus vairākās mašīnās, lai skatītu plašu veiktspējas rādītāju diapazonu.

Šie reālās pasaules piemēri norāda uz nākotnes rūpnīcas potenciālu. Iztēlojoties nākotnes rūpnīcu, nav grūti prognozēt palielinātu automatizāciju un, iespējams, plašāku robotikas pielietošanu ražošanā. Rūpnīcas jau tagad uzlabo savu sniegumu, izmantojot viedus ražošanas risinājumus un viedas rūpnīcu stratēģijas. Piemēram, Lighthouse rūpnīca (kā to nosaka Pasaules Ekonomikas foruma Global Lighthouse Network) ir plašā mērogā ieviesusi progresīvas ražošanas un mākslīgā intelekta vadītas tehnoloģijas, kā arī sasniegusi darbības un finanšu ieguvumus.

Uzziniet vairāk par nākotnes rūpnīcu.