Industrija 4.0 revolucionira način na koji tvrtke proizvode, poboljšavaju i distribuiraju svoje proizvode. Proizvođači integriraju nove tehnologije, uključujući Internet of Things (IoT), računalstvo u oblaku i analitiku te AI i strojno učenje u svoje proizvodne pogone i kroz svoje operacije.

Ove pametne tvornice opremljene su naprednim senzorima, ugrađenim softverom i robotikom koja prikuplja i analizira podatke i omogućuje bolje donošenje odluka. Još se veća vrijednost stvara kada se podaci iz proizvodnih operacija kombiniraju s operativnim podacima iz ERP-a, opskrbnog lanca, korisničke službe i drugih poslovnih sustava kako bi se stvorile potpuno nove razine vidljivosti i uvida iz prethodno skrivenih informacija.

Ove digitalne tehnologije dovode do povećane automatizacije, prediktivnog održavanja, samooptimizacije poboljšanja procesa i, iznad svega, nove razine učinkovitosti i odziva prema kupcima što prije nije bilo moguće.

Razvoj pametnih tvornica pruža nevjerojatnu priliku za proizvodnu industriju da uđe u četvrtu industrijsku revoluciju. Analiza velikih količina velikih podataka prikupljenih od senzora u tvornici osigurava vidljivost proizvodnih sredstava u stvarnom vremenu i može pružiti alate za izvođenje prediktivnog održavanja kako bi se smanjio zastoj opreme.

Korištenje IoT uređaja visoke tehnologije u pametnim tvornicama dovodi do veće produktivnosti i poboljšane kvalitete. Zamjena poslovnih modela ručne inspekcije vizualnim uvidima koje pokreće AI smanjuje greške u proizvodnji i štedi novac i vrijeme. Uz minimalna ulaganja, osoblje za kontrolu kvalitete može postaviti pametni telefon povezan s oblakom za praćenje proizvodnih procesa s gotovo bilo kojeg mjesta. Primjenom algoritama strojnog učenja proizvođači mogu otkriti greške odmah, a ne u kasnijim fazama kada su popravci skuplji.

Koncepti i tehnologije Industrije 4.0 mogu se primijeniti na sve vrste industrijskih poduzeća, uključujući diskretnu i procesnu proizvodnju, kao i naftu i plin, rudarstvo i druge industrijske segmente.

živimo u doba industrije 4.0. Ova Četvrta industrijska revolucija sa svojom brzinom i opsegom bez presedana omogućuje vam pristup operacijama koji se više temelji na podacima. Ovi podaci, izvučeni iz vaše imovine, dodaju vrijednost i omogućuju pametnije odluke. Kako integrirate više imovine u poslovne tijekove rada, zajedno s tehnologijama kao što su 5G i rubno računalstvo, vaš izazov postaje otkrivanje onoga što je važno – pronalaženje pravih uvida, na razini. Usred ovog neobičnog i globalnog poremećaja, ovi uvidi mogu biti ključni ključ za operativnu otpornost.

Počnite s prikupljanjem podataka, a zatim dodajte AI
Moderna proizvodnja uvelike se oslanja na Internet stvari (IoT). Povezuje strojeve, računala i senzore za holistički pogled na proizvodni pogon i njegovu imovinu za jačanje proizvodnje i kvalitete.

Podaci su jedna komponenta. Ali važnija je mogućnost korištenja umjetne inteligencije i strojnog učenja za vizualizaciju tih podataka. Tvrtke sve više traže AI kako bi im pomogla odvojiti signal od buke u njihovim sustavima. U nedavnoj anketi IBM-a, 34% tvrtki reklo je da usvaja AI tehnologiju, što je porast u odnosu na 14% prije godinu dana. To je zato što su ove nove tehnologije ono što će operaterima u konačnici pružiti način da se inteligentnije bave održavanjem i radom imovine.

Kako AI dodaje inteligenciju proizvodnji
U proizvodnom pogonu gdje IT i OT mogu raditi u informacijskim silosima ili u organizaciji u kojoj se procesi razlikuju u različitim stupnjevima od pogona do pogona, povezivanje podataka između timova je ključno. Ta vam veza omogućuje isporuku pravih informacija, pravim ljudima, u pravom kontekstu, a sve za bolje odluke. Ovaj suradnički pogled pomaže u poboljšanju učinkovitosti proizvodnje i ograničavanju troškova. Proizvodnja pokretana umjetnom inteligencijom može dovesti do 30% poboljšanja prinosa i 15% smanjenja otpada.1

Na primjer, kada se aktivnosti održavanja provode prečesto, tvrtka ima nepotrebne troškove. Međutim, pametna tvornica može koristiti anomalije za predviđanje kvara imovine i planirati održavanje samo kada je to potrebno. To znači da možete smanjiti vrijeme zastoja i troškove. Ljepota umjetne inteligencije leži u njenoj sposobnosti da pronađe te skrivene anomalije dok se sustav ponaša na naizgled normalan način.

Ako trenutno rješavate hitne poslovne probleme, pozivamo vas da razgovarate s jednim od naših stručnjaka za industriju. Ovdje smo da pomognemo.

Razmotrite ovo: možda imate dva parametra koja promatrate. Obojica bi mogla biti unutar svojih pragova i ne šalju upozorenja ili obavijesti da nešto nije u redu. Međutim, AI nam omogućuje da vidimo da ako je “param1” na gornjoj granici, ali unutar raspona, a “param2” je na donjoj granici, ali unutar raspona, tada postoji potencijalni problem. Sada razmislite o obrascima kroz desetke ili čak stotine parametara. Sposobnost analize složenih odnosa ovih parametara omogućuje nam da otkrijemo pravu anomaliju. I ova analiza, za koju bi inače bili potrebni sati do dana (a ponekad ju je nemoguće napraviti ručno), sada se radi u stvarnom vremenu kako bi operacije tekle glatko.

Ubrzano vrijeme odziva uz 5G + rubno računalstvo
Kada je Klaus Schwab, osnivač i predsjedavajući Svjetskog ekonomskog foruma, prvi put pisao o Četvrtoj industrijskoj revoluciji 2016., 5G mreže još nisu bile ni predstavljene.

Sada 5G smanjuje vrijeme odgovora s minuta i sekundi na manje od sekunde. To ubrzava komunikaciju sa senzorima i aktuatorima i daje nevjerojatno brže rezultate. Zatim spojite ovo s rubnim računalstvom. Shvaćate koliko je lakše izračunati ogromnu količinu podataka iz sveprisutnih sredstava jer više ne prenosite informacije preko mreže. Umjesto toga, vi zaključujete i ocjenjujete svoj AI prema izvoru podataka, tako da se prenose samo rezultati. Ovo postaje posebno moćno kako skalirate svoje operacije. Na primjer, ako imate 500 strojeva u proizvodnom pogonu od kojih svaki koristi vizualnu analitiku i zaključke na licu mjesta. tada još uvijek imate 500 strojeva koji mogu poslati video zapise ili slike, koje su velike datoteke, na poslužitelj za pohranu ako otkriju problem.

Izgradite otporniju organizaciju s proizvodnjom koju pokreće AI
Ovo su neobična vremena za proizvodnju. Sposobnosti koje mijenjaju igru natječu se s nepredstavljenim poremećajima dok tvrtke rade na rješavanju kratkoročnih i dugoročnih implikacija na svoje poslovanje. To je također prilika za ponovno promišljanje operacija, poboljšanje tokova podataka, automatizaciju i primjenu uvida AI koji grade fleksibilnije i otpornije operacije.

Poboljšajte kvalitetu proizvoda i prinos s inteligentnim, sigurnim

Analiza podataka za optimalno donošenje odluka
Ugrađeni senzori i međusobno povezani strojevi proizvode značajnu količinu velikih podataka za proizvodne tvrtke. Analitika podataka može pomoći proizvođačima da istraže povijesne trendove, identificiraju obrasce i donesu bolje odluke. Pametne tvornice također mogu koristiti podatke iz drugih dijelova organizacije i njihov prošireni ekosustav dobavljača i distributera za stvaranje dubljih uvida. Gledajući podatke iz ljudskih resursa, prodaje ili skladištenja, proizvođači mogu donositi proizvodne odluke na temelju prodajnih marži i osoblja. Potpuni digitalni prikaz operacija može se stvoriti kao “digitalni blizanac”.

IT-OT integracija
Mrežna arhitektura pametne tvornice ovisi o međusobnoj povezanosti. Podaci u stvarnom vremenu prikupljeni od senzora, uređaja i strojeva u tvornici mogu se konzumirati i odmah koristiti od strane drugih tvorničkih sredstava, kao i dijeliti među drugim komponentama u paketu poslovnog softvera, uključujući planiranje resursa poduzeća (ERP) i drugo poslovno upravljanje softver.

Izrada po narudžbi
Pametne tvornice mogu proizvoditi prilagođenu robu koja isplativije zadovoljava potrebe pojedinačnih kupaca. Zapravo, u mnogim industrijskim segmentima proizvođači teže postizanju “veličine serije od jednog” na ekonomičan način. Korištenjem naprednih softverskih aplikacija za simulaciju, novih materijala i tehnologija kao što je 3-D ispis, proizvođači mogu jednostavno stvoriti male serije specijaliziranih proizvoda za određene kupce. Dok je prva industrijska revolucija bila o masovnoj proizvodnji, Industrija 4.0 je o masovnoj prilagodbi.

Lanac opskrbe
Industrijske operacije ovise o transparentnom, učinkovitom opskrbnom lancu, koji mora biti integriran s proizvodnim operacijama kao dio snažne strategije Industrije 4.0. To mijenja način na koji proizvođači dobavljaju svoje sirovine i isporučuju svoje gotove proizvode. Dijeljenjem nekih proizvodnih podataka s dobavljačima, proizvođači mogu bolje rasporediti isporuke. Ako, na primjer, proizvodna traka doživi prekid, isporuke se mogu preusmjeriti ili odgoditi kako bi se smanjio gubitak vremena ili troškova. Dodatno, proučavanjem podataka o vremenskim prilikama, transportnim partnerima i trgovcima, tvrtke mogu koristiti prediktivnu dostavu za slanje gotovih proizvoda u pravo vrijeme kako bi zadovoljile potražnju potrošača. Blockchain se pojavljuje kao ključna tehnologija koja omogućuje transparentnost u opskrbnim lancima.

Internet stvari (IoT)
Internet stvari (IoT) ključna je komponenta pametnih tvornica. Strojevi u tvornici opremljeni su senzorima koji imaju IP adresu koja omogućuje strojevima da se povežu s drugim uređajima s mogućnošću interneta. Ova mehanizacija i povezanost omogućuju prikupljanje, analizu i razmjenu velikih količina vrijednih podataka.

Iskoristite prednosti povezanih uređaja i podataka
Računalni oblak
Računalstvo u oblaku kamen je temeljac svake strategije Industrije 4.0. Potpuna realizacija pametne proizvodnje zahtijeva povezanost i integraciju inženjeringa, opskrbnog lanca, proizvodnje, prodaje i distribucije te usluga. Cloud pomaže da to bude moguće. Osim toga, obično velika količina podataka koja se pohranjuje i analizira može se učinkovitije i isplativije obraditi s oblakom. Računalstvo u oblaku također može smanjiti početne troškove za male i srednje proizvođače koji mogu prilagoditi svoje potrebe i mjeriti ih kako njihov posao raste.

Istražite mogućnosti oblaka
AI i strojno učenje
Umjetna inteligencija i strojno učenje omogućuju proizvodnim tvrtkama da u potpunosti iskoriste količinu informacija generiranih ne samo u tvornici, već u svim poslovnim jedinicama, pa čak i od partnera i izvora trećih strana. AI i strojno učenje mogu stvoriti uvide koji pružaju vidljivost, predvidljivost i automatizaciju operacija i poslovnih procesa. Na primjer: industrijski strojevi skloni su kvarovima tijekom procesa proizvodnje. Korištenje podataka prikupljenih iz tih sredstava može pomoći tvrtkama u obavljanju prediktivnog održavanja na temelju algoritama strojnog učenja, što rezultira dužim radnim vremenom i većom učinkovitosti.

Naučite kako učiniti više  s AI
Rubno računalstvo
Zahtjevi proizvodnih operacija u stvarnom vremenu znače da se neka analiza podataka mora obaviti na “rubu”—to jest, gdje se podaci stvaraju. Ovo minimizira vrijeme kašnjenja od trenutka kada su podaci proizvedeni do trenutka kada je potreban odgovor. Na primjer, otkrivanje problema sa sigurnošću ili kvalitetom može zahtijevati djelovanje s opremom gotovo u stvarnom vremenu. Vrijeme potrebno za slanje podataka u poslovni oblak i zatim natrag u tvornicu može biti predugo i ovisi o pouzdanosti mreže. Korištenje rubnog računalstva također znači da podaci ostaju blizu svog izvora, čime se smanjuju sigurnosni rizici.

Djelujte prema svojim podacima na njihovom izvoru
Kibernetička sigurnost
Proizvodne tvrtke nisu uvijek razmatrale važnost kibernetičke sigurnosti ili kibernetičkih sustava. Međutim, ista povezanost operativne opreme u tvornici ili na terenu (OT) koja omogućuje učinkovitije proizvodne procese također izlaže nove ulazne staze za zlonamjerne napade i zlonamjerni softver. Kada prolazite kroz digitalnu transformaciju u industriju 4.0, bitno je razmotriti pristup kibernetičkoj sigurnosti koji obuhvaća IT i OT opremu.

Digitalni blizanac
Digitalna transformacija koju nudi Industrija 4.0 omogućila je proizvođačima stvaranje digitalnih blizanaca koji su virtualne replike procesa, proizvodnih linija, tvornica i opskrbnih lanaca. Digitalni blizanac nastaje povlačenjem podataka iz IoT senzora, uređaja, PLC-ova i drugih objekata povezanih s internetom. Proizvođači mogu koristiti digitalne blizance kako bi povećali produktivnost, poboljšali tijek rada i dizajnirali nove proizvode. Simulacijom proizvodnog procesa, na primjer, proizvođači mogu testirati promjene u procesu kako bi pronašli načine za smanjenje vremena zastoja ili poboljšanje kapaciteta.