Jak technologie Przemysłu 4.0 zmieniają produkcję

Przemysł 4.0 rewolucjonizuje sposób, w jaki firmy wytwarzają, ulepszają i dystrybuują swoje produkty. Producenci integrują technologie wspomagające, w tym internet rzeczy (Internet of Things — IoT), przetwarzanie w chmurze i analitykę oraz sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w swoich zakładach produkcyjnych i w całej swojej działalności. Te inteligentne fabryki są wyposażone w zaawansowane czujniki, wbudowane oprogramowanie i robotykę, aby gromadzić i analizować dane oraz umożliwiać podejmowanie lepszych decyzji. Można uzyskać jeszcze większą wartość, gdy dane z procesów produkcyjnych zostaną połączone z danymi operacyjnymi z programów ERP, łańcucha dostaw, obsługi klienta i innych systemów przedsiębiorstwa, aby stworzyć zupełnie nowe poziomy widoczności i wglądu w informacje, które były wcześniej odseparowane. Technologia ta prowadzi do zwiększonej automatyzacji, konserwacji predykcyjnej, samooptymalizacji usprawnień procesów, a przede wszystkim do nowego poziomu wydajności i responsywności wobec klientów, co wcześniej było niemożliwe.

Rozwój inteligentnych fabryk daje niesamowitą szansę producentom wchodzącym w czwartą rewolucję przemysłową. Analiza dużych ilości danych zebranych z czujników w fabryce zapewnia widoczność zasobów produkcyjnych w czasie rzeczywistym i oferuje narzędzia do przeprowadzania konserwacji predykcyjnej w celu zminimalizowania przestojów sprzętu. 

Używanie urządzeń IoT w inteligentnych fabrykach prowadzi do wyższej produktywności i lepszej jakości. Zastąpienie kontroli manualnej wizualnymi analizami opartymi na sztucznej inteligencji zmniejsza liczbę błędów produkcyjnych, a także zapewnia oszczędność czasu i pieniędzy. Dzięki minimalnym inwestycjom personel ds. kontroli jakości może skonfigurować smartfon połączony z chmurą, aby można było monitorować procesy produkcyjne praktycznie z dowolnego miejsca. Dzięki zastosowaniu algorytmów uczenia maszynowego producenci mogą wykrywać błędy od razu, a nie na późniejszych etapach, gdy naprawa jest droższa.

Koncepcje i technologie Przemysłu 4.0 mogą być stosowane we wszystkich typach przedsiębiorstw przemysłowych, w tym podczas produkcji jednostkowej i procesowej, a także w przemyśle naftowym i gazowym, górnictwie i innych gałęziach przemysłu. 
 

Od pary do czujnika: kontekst historyczny dla Przemysłu 4.0

Pierwsza rewolucja przemysłowa

Pierwsza rewolucja przemysłowa, która rozpoczęła się pod koniec XVIII wieku w Wielkiej Brytanii, umożliwiła produkcję przy użyciu wody i pary zamiast wyłącznie siły ludzkiej i zwierzęcej. Gotowe towary powstawały przy użyciu maszyn, a nie w wyniku uciążliwego wytwarzania ręcznego.

Druga rewolucja przemysłowa

Sto lat później druga rewolucja przemysłowa wprowadziła linie montażowe oraz umożliwiła zastosowanie ropy, gazu i energii elektrycznej. Te nowe źródła energii, wraz z bardziej zaawansowaną komunikacją telefoniczną i telegraficzną, zapewniły masową produkcję i pewien stopień automatyzacji procesów produkcyjnych.

Trzecia rewolucja przemysłowa

Trzecia rewolucja przemysłowa, która rozpoczęła się w połowie XX wieku, dodała do procesów produkcyjnych komputery, zaawansowaną telekomunikację i analizę danych. Cyfryzacja fabryk rozpoczęła się od wbudowania w maszyny programowalnych sterowników logicznych (programmable logic controller — PLC), które miały pomóc automatyzować niektóre procesy oraz zbierać i udostępniać dane.

Czwarta rewolucja przemysłowa

Obecnie przeżywamy czwartą rewolucję przemysłową, zwaną również Przemysłem 4.0, która charakteryzuje się zwiększonym zastosowaniem automatyzacji i zatrudnieniem inteligentnych fabryk opartych na danych, aby produkować towary bardziej wydajnie i produktywnie. Udoskonalono elastyczność, dzięki czemu producenci mogą lepiej spełniać wymogi klientów, wykorzystując masową personalizację — finalnie dążąc przy tym do osiągnięcia wydajności, w wielu przypadkach podczas produkcji jednostkowych partii. Gromadząc więcej danych z hali produkcyjnej i łącząc je z innymi danymi operacyjnymi przedsiębiorstwa, inteligentna fabryka umożliwia podejmowanie lepszych decyzji.

Jakie technologie napędzają Przemysł 4.0?

ikona przedstawiająca maszynę

Internet rzeczy (ang. Internet of Things – IoT)

Internet rzeczy (IoT) jest kluczowym elementem inteligentnych fabryk. Maszyny w fabryce są wyposażone w czujniki z adresem IP, który pozwala im łączyć się z innymi urządzeniami z dostępem do Internetu. Ta łączność umożliwia gromadzenie, analizowanie i wymianę dużych ilości cennych danych.

ikona przedstawiająca przesyłanie

Przetwarzanie w chmurze

Przetwarzanie w chmurze jest fundamentem każdej strategii Przemysłu 4.0. Pełna realizacja inteligentnej produkcji wymaga łączności i integracji inżynierii, łańcucha dostaw, produkcji, sprzedaży, dystrybucji oraz usług. Umożliwia to chmura. Ponadto duża zazwyczaj ilość przechowywanych i analizowanych danych może być przetwarzana wydajniej i bardziej ekonomicznie w chmurze. Przetwarzanie w chmurze pomaga również obniżyć koszty początkowe małych i średnich producentów, którzy mogą dzięki temu odpowiednio dostosować potrzeby i skalować je w miarę rozwoju firmy.

ikona przedstawiająca sztuczną inteligencję

AI i uczenie maszynowe

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe umożliwiają firmom produkcyjnym pełne wykorzystanie całego wolumenu informacji generowanych w hali produkcyjnej oraz w jednostkach organizacyjnych, a nawet u partnerów i w zewnętrznych źródłach. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą generować informacje w zakresie widoczności, przewidywalności i automatyzacji operacji i procesów biznesowych. Na przykład: maszyny przemysłowe są podatne na awarie w trakcie procesu produkcyjnego. Wykorzystanie danych zgromadzonych z tych zasobów może pomóc firmom w przeprowadzaniu konserwacji predykcyjnej opartej na algorytmach uczenia maszynowego, aby poprawić ciągłość działania i wydajność.

ikona przedstawiająca analizę danych

Przetwarzanie brzegowe

Wymogi związane z działaniami produkcyjnymi w czasie rzeczywistym oznaczają, że niektóre analizy danych muszą być wykonywane na „brzegu” — czyli tam, gdzie tworzone są dane. Minimalizuje to czas oczekiwania od momentu wygenerowania danych do momentu, gdy wymagana jest reakcja. Na przykład wykrycie problemu związanego z bezpieczeństwem lub jakością może wymagać wykonania czynności przy użyciu sprzętu w czasie niemal rzeczywistym. Czas potrzebny na przesłanie danych do chmury przedsiębiorstwa, a następnie z powrotem do hali produkcyjnej może być zbyt długi i jest uzależniony od stabilności sieci. Zastosowanie przetwarzania brzegowego oznacza również, że dane pozostają blisko źródła, co zmniejsza zagrożenia bezpieczeństwa.

ikona przedstawiająca bezpieczeństwo danych

Cyberbezpieczeństwo

Firmy produkcyjne nie zawsze brały pod uwagę znaczenie cyberbezpieczeństwa. Jednak łączność sprzętu operacyjnego w fabryce lub w terenie (technologia operacyjna, ang. operational technology — OT), umożliwiająca wydajniejsze procesy produkcyjne, ujawnia również nowe ścieżki dostępu dla złośliwych ataków i złośliwego oprogramowania. Przechodząc cyfrową transformację w kierunku Przemysłu 4.0, konieczne jest rozważenie podejścia opartego na cyberbezpieczeństwie, które obejmuje sprzęt IT i OT.

ikona przedstawiająca cyfrowego bliźniaka

Cyfrowy bliźniak

Cyfrowa transformacja oferowana przez Przemysł 4.0 umożliwia producentom tworzenie cyfrowych bliźniaków, którzy są wirtualnymi replikami procesów, linii produkcyjnych, fabryk i łańcuchów dostaw. Cyfrowy bliźniak jest tworzony poprzez pobieranie danych z czujników IoT, urządzeń, sterowników PLC i innych przedmiotów podłączonych do Internetu. Producenci mogą wykorzystać cyfrowe bliźniaki do zwiększenia produktywności, usprawnienia przepływów pracy i projektowania nowych produktów. Na przykład symulując proces produkcyjny, wytwórcy mogą testować zmiany w procesie i opracowywać metody minimalizowania przestojów oraz podnoszenia zdolności produkcyjnej.

Charakterystyka inteligentnej fabryki

Mężczyzna pracujący przy komputerze

Analiza danych w celu optymalnego podejmowania decyzji

Wbudowane czujniki i połączone ze sobą maszyny generują ogromną ilość danych dla firm produkcyjnych. Analityka danych pomaga producentom w badaniu trendów historycznych, identyfikowaniu wzorców i podejmowaniu lepszych decyzji. Inteligentne fabryki mogą również wykorzystywać dane z innych części organizacji oraz rozszerzonego ekosystemu dostawców i dystrybutorów, aby zdobywać bardziej szczegółowe informacje. Analizując dane pochodzące z działu kadr, sprzedaży lub magazynowania, producenci mogą podejmować decyzje produkcyjne w oparciu o marże sprzedaży i personel. Pełną cyfrową reprezentację operacji można stworzyć w postaci „cyfrowego bliźniaka”.

Pracownik fabryki regulujący maszynę

Integracja sprzętu IT — OT

Architektura sieci inteligentnej fabryki zależy od łączności. Dane w czasie rzeczywistym gromadzone z czujników, urządzeń i maszyn w hali produkcyjnej mogą być od razu przetwarzane i wykorzystywane przez inne zasoby w fabryce, a także udostępniane innym komponentom pakietu oprogramowania przedsiębiorstwa, w tym programowi do planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP) i innym systemom zarządzania firmą.

Mężczyzna pracujący nad automatyzacją fabryki

Produkcja niestandardowa

Inteligentne fabryki mogą w bardziej opłacalny sposób wytwarzać towary dostosowane do indywidualnych potrzeb klientów. Dzięki zastosowaniu zaawansowanych aplikacji symulacyjnych, nowych materiałów i technologii, takich jak wydruk 3D, producenci mogą bez trudu tworzyć małe partie specjalistycznych przedmiotów dla konkretnych klientów. Podczas gdy pierwsza rewolucja przemysłowa dotyczyła masowej produkcji, Przemysł 4.0 dotyczy masowej personalizacji.

Duża instalacja magazynowa

Łańcuch dostaw

Działalność przemysłowa jest uzależniona od przejrzystego, wydajnego łańcucha dostaw, który musi być zintegrowany z działalnością produkcyjną w ramach solidnej strategii Przemysłu 4.0. Zmienia to sposób, w jaki producenci zaopatrują się w surowce i dostarczają gotowe produkty. Udostępniając dostawcom niektóre dane produkcyjne, wytwórcy mogą lepiej planować dostawy. Na przykład, jeśli na linii montażowej wystąpi zakłócenie, dostawy mogą zostać przekierowane lub opóźnione, aby ograniczyć stratę czasu lub kosztów. Ponadto, analizując pogodę, dane partnerów transportowych i sprzedawców detalicznych, firmy mogą zastosować wysyłkę predykcyjną do przesyłania gotowych towarów we właściwym czasie, który będzie idealnie odpowiadał potrzebom konsumentów. Blockchain (łańcuch bloków) staje się kluczową technologią umożliwiającą transparentność w łańcuchach dostaw.

Przemysł 4.0 i hybrydowa architektura IT w wielu chmurach

Budowanie hybrydowej infrastruktury IT w wielu chmurach jest kluczowym elementem cyfrowej transformacji dla producentów pragnących czerpać korzyści z Przemysłu 4.0. Hybrydowe środowisko wielochmurowe występuje wtedy, gdy firma ma co najmniej dwie publiczne i prywatne chmury do zarządzania obciążeniami obliczeniowymi. Stwarza to możliwość optymalizacji obciążeń we wszystkich chmurach, ponieważ niektóre środowiska są lepiej dostosowane lub bardziej opłacalne w przypadku określonych obciążeń. Producenci poszukujący cyfrowej transformacji i bezpiecznego, otwartego środowiska mogą przenieść swoje istniejące obciążenia z lokalizacji stacjonarnej do najlepszego możliwego środowiska chmurowego. 

Przemysł 4.0 i IBM

Wizualne analizy oparte na sztucznej inteligencji prowadzą do większej produktywności

Dodanie do inspekcji fizycznej funkcji kontroli automatycznej opartej na sztucznej inteligencji ogranicza liczbę wad produktów, poprawiając wydajność i minimalizując alerty fałszywie pozytywne. Model uczenia głębokiego można zwykle szybko wyszkolić przy użyciu istniejących obrazów i filmów. Model kontroli automatycznej można dodać do linii produkcyjnej po podłączeniu do aparatu w smartfonie.

Produkcja oparta na sztucznej inteligencji

Cyfrowa transformacja w kierunku Przemysłu 4.0 zaczyna się od zgromadzenia danych, a następnie użycia sztucznej inteligencji do sensownego zinterpretowania tych danych. Inteligentne fabryki korzystają z urządzeń IoT, które łączą maszyny i komputery, aby uzyskać jasny obraz zakładu produkcyjnego z danymi w czasie rzeczywistym. Następnie sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wydobywają praktyczne informacje z dużych ilości danych.

Inteligentne zarządzanie i konserwacja zasobów

Zarządzanie zasobami przedsiębiorstwa (Enterprise asset management — EAM) ma zasadnicze znaczenie dla zachowania ciągłości operacji. Producenci wdrażający technologie Przemysłu 4.0 mogą w swoich inteligentnych fabrykach z łatwością podłączyć wiele tysięcy urządzeń do Internetu rzeczy. Aby sprostać wymaganiom Przemysłu 4.0 i zapewnić wydajność, każde z tych urządzeń musi gwarantować maksymalną dostępność roboczą. Zarządzanie zasobami przedsiębiorstwa zwiększa sprawność i odporność operacyjną, umożliwiając zdalne monitorowanie sprzętu, oferując funkcje wydłużania cyklu życia zasobów, a także zapewniając analizy na potrzeby konserwacji predykcyjnej.

Konwergencja technologii IT i OT jest fundamentem Przemysłu 4.0

Przemysł 4.0 prowadzi do konwergencji systemów technologii informacyjnej (information technology — IT) i operacyjnej (operational tehchnology — OT), tworząc łączność pomiędzy autonomicznymi urządzeniami produkcyjnymi a szerszymi systemami komputerowymi. Dane OT z czujników, sterowników PLC i systemów SCADA są integrowane z danymi informatycznymi z systemów MES i ERP. Owa integracja wraz z uczeniem maszynowym wpływa na całe przedsiębiorstwo, od inżynierii po operacje, sprzedaż i jakość.

Zasoby

Strona produkcyjna transformacji cyfrowej: inteligentne fabryki

Spełnij obietnicę Przemysłu 4.0 — przekształć dotychczasowe technologie produkcyjne, łącząc urządzenia IoT, gromadząc i analizując dane w czasie rzeczywistym oraz optymalizując proces produkcyjny.

Zabezpieczenie internetu rzeczy

Trzydzieści sześć procent kadry wyższego szczebla uważa, że zabezpieczenie platform IoT jest największym wyzwaniem dla ich organizacji.

Dlaczego pewna firma uważa, że to środowisko robocze jest kluczem do inteligentnej fabryki

Meggitt, brytyjski producent komponentów lotniczych, wykorzystuje potencjał Przemysłu 4.0, aby zapewniać niezakłócone dostawy i zero wad.

Jak inteligentna produkcja umożliwia optymalizację fabryk tak, by funkcjonowały na miarę nowej ery

Połącz dane zebrane za pomocą Przemysłowego internetu rzeczy (Industrial Internet of Things — IIoT), aby opracować funkcje konserwacji predykcyjnej i zachęcić kluczowych pracowników produkcyjnych do współpracy ze sobą.

Wizualne analizy oparte na sztucznej inteligencji prowadzą do wzrostu wydajności produkcji

Znacząco podnieś wydajność procesów i jakość produktów poprzez objęcie środowisk operacyjnych kontrolami wizualnymi opartymi na sztucznej inteligencji.

Wpisy na blogu na temat Przemysłu 4.0

Przeczytaj wpisy na blogu poruszające szereg tematów związanych z Przemysłem 4.0, w tym produkcji opartej na sztucznej inteligencji, inteligentnej kontroli wizualnej i Przemysłowego internetu rzeczy.

Rozwiązania

Usługi konsultingowe IoT

Możesz liczyć na pomoc specjalistów IBM w modelowaniu i wdrażaniu Twojej wizji połączonych operacji obsługujących IoT, aby osiągnąć wyższy poziom sprawności i elastyczności.

Na czym polega zarządzanie zasobami przedsiębiorstwa (EAM)?

Eksperci IBM pomogą Ci w zarządzaniu fizycznymi zasobami i sprzętem, wykorzystując czujniki i urządzenia obsługujące IoT w celu podniesienia wydajności i maksymalizacji inwestycji w zasoby.

IBM Maximo Visual Inspection — usprawnia kontrolę wizualną przy użyciu sztucznej inteligencji

Zastosuj technologie rozpoznawania obrazów w oparciu o sztuczną inteligencję oraz internet rzeczy w swoim środowisku operacyjnym, aby monitorować zasoby i szybciej wykrywać problemy produkcyjne.

Modernizacja aplikacji korporacyjnych za pomocą aplikacji SAP

Specjaliści IBM pomogą Ci możliwie skutecznie wykorzystać dane i transakcje SAP, zwiększając wydajność produkcyjną i widoczność łańcucha dostaw oraz wydłużając dyspozycyjność zasobów.

Usprawnij logistykę i zarządzanie łańcuchem dostaw w produkcji

Rozwiązania IBM mogą pomóc w zbudowaniu lepszego łańcucha dostaw i zredukowaniu złożoności dzięki wykorzystaniu automatyzacji za pomocą sztucznej inteligencji i wdrożeniu Przemysłowego internetu rzeczy (IIoT).

Internet rzeczy (IoT) w chmurze IBM Cloud

Wdrażając urządzenia IoT w chmurze IBM można łatwo zgromadzić i przetworzyć dane, a następnie uzyskać cenne informacje w oparciu o sztuczną inteligencję, aby usprawnić swoją działalność.