Осем ключови технологични клъстера за Индустрия 5.0

Индустриалните данни трябва да бъдат събирани, съхранявани и транспортирани както във фабриката, така и извън нейните стени, по сигурен и защитен начин. Въпреки че технологичните лидери в производствения сектор възприемат облака по-бавно от колегите си в други индустрии, облачните изчисления си проправят път в индустрията. Периферните изчисления (Edge computing), облачните изчисления (cloud computing) и ИТ и оперативни технологични (OT) мрежи, които ги свързват, навлизат във все повече проекти в производствения сектор.

Source: Shutterstock

Контрол на индустриалните работни процеси

Софтуерът контролира ключови индустриални процеси и прави това от десетилетия. Системите за контрол и събиране на данни буквално поддържат светлините включени, осигурявайки контрол в реално време на критична инфраструктура в производството, енергийния сектор и извън него. Инструментите за управление на жизнения цикъл на продукта проследяват продуктите от идеята до създаването, докато системата за изпълнение на производството проследява физическите елементи, докато се движат през фабриката от суровината до крайния продукт. Решенията за планиране на корпоративни ресурси или платформа за цифрови операции записват транзакции в целия бизнес. Всички тези инструменти играят взаимосвързани и припокриващи се роли за поддържане на безпроблемното функциониране на машините за производство и осигуряват ясни възможности за премахване на дублиране, хармонизиране на моделите на данни, подобряване на оперативната съвместимост и поддържане на безопасни и сигурни дистанционни операции.

Осигуряване на интегрирано отчитане на напредъка спрямо плана

Напредъкът в производствения процес трябва да е видим за всички заинтересовани страни. Долу във фабриката, горе в контролната зала или от другата страна на планетата в главния офис, мигащи Andon светлини, големи дисплеи, специфични за машината промишлени панели за интерфейс човек/машина (HMI) и таблети, смартфони и преносими устройства на служителите играят ключова роля в предаването на информация за нивата на запасите, готовите стоки и отклонението от очакванията. Споделената видимост и отчетност за това, което се случва сега, и това, което се е случило в миналото, често е първата стъпка към извличане на прозрения в подкрепа на подобряването в бъдеще.

Софтуерна автоматизация за анализ и предприемане на действия

Исторически данни, навременни наблюдения от IoT сензори и други системи и познания за бъдещите състояния - както вътрешни (например производствен капацитет, графици за поддръжка), така и външни (например гъвкавост на веригата за доставки, търсене на клиенти, времето) - се комбинират, за да предложат на производителите повече детайлен контрол върху техния бизнес. Машинното обучение и AI изграждат модели на оптимални операции (често в облака) и след това наблюдават десетки, стотици или дори хиляди променливи на ръба, за да предупредят бързо човешките оператори, когато има вероятност нещата да се отклонят от курса. В някои ситуации софтуерът може да бъде упълномощен да прави корекции, без да чака изрично разрешение от наблюдаващ човек.

Разбиране на въздействието на производството на материали

Производителите се занимават с правенето на неща. Машините, които използват за това - металните преси, фрезовите машини, струговете, 3D принтерите и всички останали - не са пряка отговорност на технологичните ръководители. Но тези машини вече не съществуват в оперативен технологичен балон, напълно отделен от дигиталната стратегия на организацията. Малко вероятно е един технологичен ръководител да избира между един струг и друг, но той трябва да може да разбере въздействието на тези машини - данните, които генерират, и данните, които консумират - върху други системи, процеси и работни потоци. Разрастването на отдалечената или автономна работа също засяга пряко сферата на интереси и влияние на технологичните ръководители.

Source: Shutterstock

Влияние върху околната среда

Индустриалните IoT сензори измерват и наблюдават машини, хора, суровини, готови стоки и цели работни потоци, предоставяйки голяма част от данните, които захранват другите технологични клъстери. От просто измерване на температура, влажност или вибрации до по-сложни случаи на използване на компютърно зрение около контрола на качеството или безопасността на работниците, намаляващите разходи за сензори, свързаност, съхранение и изчисления означават, че можем да наблюдаваме индустриални среди повече от всякога. На пазари като европейския например законодателството за поверителност и защита на данните строго ограничава наблюдението на отделните работници.

Използване на хардуерна автоматизация за извършване на тежка работа

Извървяхме дълъг път, откакто General Motors инсталира индустриалния робот Unimate на производствена линия в Ню Джърси през 1961 г. Днес малко големи поточни линии биха могли да работят без своите редици индустриални роботи в клетки. Хардуерната автоматизация също набира сила в по-малко структурирани работни процеси, както и в тези, които изискват по-тясно взаимодействие с хората. Коботите, дроновете, автономните мобилни роботи (AMR) и автоматизираните управлявани превозни средства са сред решенията за хардуерна автоматизация, които играят важна роля при избирането, сглобяването, пренасянето, опаковането или проверката на части и готови продукти.

Осигуряване на безопасност на работниците

Производството може да бъде физически опасно за служителите и безопасността им трябва да бъде първостепенна грижа на мениджърите. Във всеки технологичен клъстер има елемент за безопасност на работниците, но от Forrester ги обобщават като отделна категория заради тяхната значимост. Роботите повдигат най-тежките товари, IoT сензорите наблюдават натрупването на вредни газове, а камерите за компютърно виждане следят за хора, движещи се пред AMR, намалявайки риска от нараняване на работното място. Тези технологии поддържат и по-обмисленото разпределение на ограничените човешки ресурси, като по този начин помагат за задържането на служителите и гарантират по-интелигентното използване на наличната работна сила.