9 технологических столпов Четвертой промышленной революции

Некоторые из этих передовых технологий уже внедряются предприятиями и цепочками поставок, но полный потенциал Индустрии 4.0 раскрывается только при их совместном использовании.

1. Аналитика больших данных

Большие данные — это термин, используемый для описания больших, разнообразных и сложных наборов данных, полученных из различных источников, которые влияют на принятие стратегических решений в бизнесе.

В Индустрии 4.0 большие данные собираются из различных источников, включая заводское оборудование и устройства Интернета вещей, системы планирования ресурсов предприятия (ERP) и управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), а также приложения для прогнозирования погоды и дорожного движения.

Между тем, аналитика больших данных — это процесс анализа больших массивов данных, предоставляющий информацию о предпочтениях клиентов, алгоритмы для корреляции, тренды и другую информацию. Анализ этого источника больших данных может быть использован во многих различных областях, например, для прогнозирования ошибок (для минимизации вероятности их возникновения) и для алгоритмов прогнозирования на основе больших данных (для минимизации ущерба до его возникновения).

2. Горизонтальная и вертикальная системная интеграция

В Индустрии 4.0 системная интеграция играет важную роль в достижении оптимальной эффективности производства. Горизонтальная интеграция — это процесс объединения систем и устройств одного функционального уровня в рамках одного предприятия или между различными предприятиями. Другими словами, она направлена ​​на объединение одноранговых систем для обеспечения их бесперебойной связи и обмена данными.

Вертикальная интеграция — это процесс объединения систем и функций на разных уровнях бизнеса. Другими словами, она направлена ​​на вертикальную интеграцию систем: от проектирования продукции до производства, контроля качества, продаж и обслуживания клиентов.

Горизонтальная и вертикальная системная интеграция — это две взаимодополняющие стратегии, которые помогают предприятиям сектора Индустрия 4.0 достигать оптимальной эффективности производства, повышать гибкость и конкурентоспособность.

3. Облачные вычисления

Облачные вычисления считаются «ключом» к успешному внедрению Индустрии 4.0 и цифровой трансформации. Сегодня облачные технологии не только обеспечивают преимущества в скорости, масштабируемости, хранении данных и экономии средств, но и играют роль основы для самых передовых технологий, от искусственного интеллекта и машинного обучения до Интернета вещей, помогая компаниям внедрять инновации.

4. Дополненная реальность (ДР)

Дополненная реальность определяется как интерактивная технология, позволяющая объединить виртуальный мир и пользователя, при этом виртуальный мир используется как часть реальной среды. Эта технология улучшает взаимодействие человека и машины, удалённое управление задачами обслуживания и визуальный осмотр.

В Индустрии 4.0 технология дополненной реальности позволяет сотрудникам использовать умные очки или мобильные устройства для визуализации данных Интернета вещей в реальном времени, оцифрованных деталей, инструкций по ремонту или сборке оборудования и т. д.

Несмотря на то, что дополненная реальность пока еще молода в промышленной революции 4.0, она уже продемонстрировала огромный потенциал в повышении эффективности и качества работы.

5. Промышленный Интернет вещей (IIoT)

Промышленный Интернет вещей (IIoT) играет центральную роль в Индустрии 4.0. Большинство физических объектов в Индустрии 4.0, включая оборудование, роботов, машины, объекты и продукты, оснащены датчиками и метками радиочастотной идентификации (RFID), которые предоставляют данные в режиме реального времени об их состоянии, производительности или местоположении.

Эта технология позволяет компаниям эффективнее управлять цепочками поставок, быстрее проектировать и модифицировать продукцию, предотвращать простои оборудования, отслеживать тенденции поведения клиентов, отслеживать продукцию и запасы и многое другое.

6. Автономные роботы

Вместе с Индустрией 4.0 появляется новое поколение автономных роботов. Автономные роботы, запрограммированные на выполнение задач с минимальным вмешательством человека, различаются по размеру и функциональности: от небольших профессиональных дронов, сканирующих запасы, до гигантских мобильных роботов, работающих на умных фабриках.

Эти роботы, оснащенные передовым программным обеспечением, искусственным интеллектом, датчиками и компьютерным зрением, способны выполнять сложные и деликатные задачи, а также распознавать, анализировать и действовать на основе информации, которую они получают из окружающей среды.

7. Кибербезопасность

Кибербезопасность — ещё одна важная проблема, которая может оказать серьёзное влияние на бизнес-среду из-за злонамеренных действий киберпреступных организаций. Поэтому для противодействия негативному воздействию киберпреступных организаций необходимы превентивные решения и системы защиты.

Приступая к цифровой трансформации в соответствии с принципами Индустрии 4.0, крайне важно продумать стратегию кибербезопасности, охватывающую как ИТ-системы, так и полевое оборудование.

8. Инструменты моделирования/цифровых двойников

Моделирование становится незаменимым инструментом оптимизации производственных процессов и содействия устойчивому развитию. Создавая виртуальную копию производственной системы, оно позволяет менеджерам и инженерам моделировать, анализировать и прогнозировать её эффективность до фактического внедрения. Это способствует снижению рисков, экономии времени и средств, а также повышению гибкости и эффективности производственного процесса.

9. Периферийные вычисления

Для обеспечения быстрого и гибкого производства всё большую важность приобретает анализ данных на уровне источника, то есть на конечном этапе. Вместо передачи всех данных в облако для обработки, современные производственные системы интегрируют возможности анализа данных непосредственно в датчики и устройства управления. Это значительно сокращает время между сбором данных и принятием решений, тем самым повышая эффективность и надёжность производственного процесса.

Помимо ускорения обработки данных, анализ данных на конечной точке также способствует повышению безопасности. Минимизируя объём передаваемых данных, компании могут снизить риск кибератак и защитить конфиденциальную информацию.