Tools

Технологии будущего, приближающие эпоху Промышленности 4.0

22 февраля 2019 г.


Оборудование, выявляющее необходимость смены запчастей. Системы производства, осуществляющие контроль качества в процессе производства и, таким образом, сокращающие периоды простоя ввиду инспекций. Роботы, автоматически распознающие и перемещающие компоненты. Эти и подобные сценарии постепенно становятся реальностью в производственной среде.

Они основаны на таких технологиях будущего как искусственный интеллект (ИИ) и граничные вычисления. Последние открывают практически безграничные возможности для дискретной и перерабатывающей промышленности, поскольку позволяют использовать новые бизнес-модели и повышать продуктивность. Соответственно, такие технологии являются неотъемлемым элементом обеспечения конкурентоспособности промышленных компаний в мире будущего.

Информация как основа новых технологий

Технологии будущего будут изобретены благодаря доступности информации. В результате цифровой трансформации промышленности данных более, чем достаточно. Такие цифровые решения как портфолио «Цифровое предприятие» от Siemens, уже дублируют каждый этап производства – от проектирования и производства до использования продукта – иными словами, создают цифровой двойник.

Более того, эти процессы все более тесно переплетаются друг с другом в цифровой среде, что приводит к формированию больших объемов данных. Технологии будущего позволяют анализировать и использовать эти массивы данных совершенно по-новому.


Рассмотрим на примере технологии искусственного интеллекта. Сам по себе ИИ – не новая разработка. Так, Siemens устанавливал нейронные сети на сталепрокатных предприятиях еще в 1990-х. Однако с тех пор технология ИИ совершила стремительный прорыв.

Вычислительные мощности возросли многократно. Алгоритмы стали оптимальное. Оборудование на производстве работает эффективнее. Скорость передачи данных значительно увеличилась. Это означает, что растущие объемы информации можно собирать и анализировать намного быстрее и куда более исчерпывающим образом, а сам анализ данных стал гораздо более сложным.

В этой связи необходимость использования таких платформ как MindSphere (работающая на базе Интернета вещей открытая облачная операционная система от Siemens) становится очевидной.

Подготовка промышленности к технологиям будущего

Используя такую платформу, пользователи могут не только собирать данные, но и анализировать их при помощи алгоритмов ИИ и, следовательно, повышать эффективность производственных процессов.

К примеру, алгоритмы ИИ на заводе Siemens в Амберге, Германия, используют данные фрезерных станков для определения окончания жизненного цикла катушек и терминов их замены. Такой анализ позволяет свести вероятность незапланированных простоев практически к нулю и снизить затраты на эксплуатацию и обслуживание каждого станка на 10 тысяч евро в год.

ИИ работает не только на облачных платформах на базе Интернета вещей. Благодаря наличию высокомощных компьютеров и высокоэффективного оборудования, ИИ может использоваться непосредственно на предприятиях – прямо на станках.

Эта технология известна как граничные вычисления. Ее преимущество состоит в том, что умные приложения работают «на месте», что обеспечивает быструю передачу данных и их обработку в режиме реального времени. Кроме того, информация о процессах производства защищена и курсирует лишь в локальной среде – соединение с облаком необходимо лишь для обновления приложений ИИ.

Граничные вычисления уже широко применяются на заводе Siemens в Амберге, в частности, для контроля качества микросхем. По итогам анализа данных производства, алгоритмы ИИ способны показать, какие из микросхем могут быть дефектными – соответственно, проверке на Рентгене подвергаются только указанные компоненты – что позволило на 30% сократить затраты на приемочный контроль.


ИИ также открывает совершенно новые возможности для автономных транспортно-загрузочных систем. Для примера: ранее для организации бесперебойной работы требовалось выполнить затратную по времени задачу по обучению роботов работе с известными предметами, проработке каждого движения и его программированию до мельчайших деталей.

ИИ позволяет транспортно-загрузочным системам распознавать даже неизвестные предметы и высчитывать наиболее релевантные позиции для их захвата. Последнее находит применение в полностью автоматизированных конвейерных линиях таких сложных продуктов как автомобили – сборочные мощности должны быть максимально гибкими. Для этого роботы должны обладать способностью определять положение различных компонентов и передвигать их.

Технологии будущего уже стали реальностью. Однако их потенциал по повышению эффективности, надежности и гибкости производства все еще огромен. Это единственно возможное решение задачи удовлетворения спроса на небольшие партии, вплоть до одной единицы, все более кастомизированных продуктов. И что еще более важно – произвести быстро, качественно и по приемлемой цене.

Совместная работа многих участников – залог успеха в будущем

Технологии будущего требуют новых научно-технических разработок, которые могут быть успешно внедрены лишь при условии, когда компании всех размеров и секторов работают сообща, на паритетных началах.

Ключевым моментом здесь является комбинирование цифровой и промышленной экспертизы. За десятилетия работы отдельные сектора наработали обширную экспертизу и глубокие знания в области производственных процессов. Такое понимание является необходимым условием внедрения цифровых решений и ИИ, граничных вычислений и автономных транспортно-загрузочных систем в производственную среду. Более того, эта сложная тема требует применения знаний и навыков очень широкого круга участников из бизнеса, науки и правительственных институций.

Правительство должно стимулировать научно-исследовательскую деятельность, развитие инфраструктуры, информационной безопасности и образования

Крайне важно иметь правильный регуляторный стимул от правительства – в форме дорожной карты и в масштабе всего государства. Здесь критичными являются следующие четыре аспекта:

1. Необходимо создать экосистему, способствующую росту и развитию инноваций – посредством поддержки прикладных исследований и инвестиций. Это единственный способ в краткие сроки превратить технологии будущего в удобные и практичные продукты.

2. Повсеместная ИТ-инфраструктура и быстрый доступ в интернет – базовые требования. Для Промышленности 4.0 требуется не только большая пропускная способность, но и гораздо более высокая скорость передачи данных с их максимальной доступностью. Это неотъемлемое условие существования индустрии будущего. Каким образом малый или средний бизнес сможет, к примеру, получить доступ к цифровому будущему, если регион его резидентства не имеет адекватного доступа в интернет? Здесь правительству предстоит поработать.

3. Информационная безопасность – важнейший элемент успешного перехода к Промышленности 4.0. Цифровизация и кибербезопасность – параллельные взаимосвязанные процессы. Именно по этой причине Siemens и партнеры разработали Хартию доверия по кибербезопасности. Цель – установить общие минимальные современные стандарты кибербезопасности. На данный момент Хартию подписали 16 компаний и организаций.


4. Все уровни образования необходимо переориентировать на новые цифровые разработки. Глубокие знания в ИТ, ПО, программировании, коммуникационных технологиях, информационной безопасности и анализе данных необходимы профессионалам будущего. Это не то, что можно освоить за ночь. Нам необходимо пройти этот путь вместе с существующими и будущими сотрудниками. Только так мы сможем в полной мере использовать широкие возможности новейших технологий.

Технологии будущего должны служить социальным нуждам

Кроме всего прочего, технологии нельзя рассматривать изолированно. Разумеется, они должны обеспечивать экономический успех компаний. Однако, технологии также должны служить социальным нуждам, улучшая качество жизни людей.

В конечном итоге, люди всегда должны быть в центре внимания. Использование таких новых технологий, как ИИ и граничные вычисления, позволит не только сделать рабочие процессы более надежными, но и освободить больше времени для креативных задач. И, вопреки расхожему мнению, они не заменят людей, поскольку это всего лишь инструменты, благодаря которым мы будем оставаться успешными, особенно в секторе B2B, и сможем усовершенствовать свои бизнес мощности.