Что такое умное предприятие кратко

Обновлено: 02.07.2024

Индустрия 4.0 и Четвертая промышленная революция

Как указано в статье, опубликованной компанией McKinsey [1], Индустрия 4.0 – это следующий этап использования цифровых технологий в производственном секторе, основой для которого являются четыре недавних изменения в отрасли: рост объемов данных, вычислительных мощностей и возможностей подключения; использование аналитики в производстве и бизнесе; новые формы взаимодействия человека и машины, например, сенсорные интерфейсы и системы дополненной реальности; совершенствование способов передачи цифровых команд в физический мир, например, передовая робототехника и 3D-печать.

Согласно результатам опроса на тему Индустрии 4.0, проведенного в 2016 году компанией PwC [2], это понятие относится к глубокой цифровой трансформации, которую проходят ведущие промышленные и производственные компании по всему миру. Более 2000 компаний, участвовавших в опросе, ожидают у себя резкого расширения использования цифровых технологий. Несмотря на то, что только 33% опрошенных оценивают свою компанию как продвинутую на сегодняшний день, этот показатель увеличивается до 70%, когда речь идет о перспективах на 2020 год.

Стоит отметить, что понятия Индустрия 4.0 и Четвертая промышленная революция не всегда являются синонимами. Первое относится только к изменениям, которые происходят в промышленности, а второе используется в более широком смысле для описания фундаментальных изменений в обществе. В этой статье мы рассматриваем Индустрию 4.0 в более узком контексте, сосредоточив внимание на том, как она влияет на производство.

Интеллектуальный интерфейс Smart Production предлагает наиболее эффективные способы производства того или иного объекта на основе обратной связи от киберфизических систем. После отправки объекта в производство Smart Production контролирует все физические процессы и этапы, через которые он проходит. Если интерфейс подключен к физическому оборудованию, то Smart Production может получать все данные непосредственно с этого оборудования без ручного вмешательства, а также обеспечивать обратную связь с оператором.

Такая система способствует принятию более обоснованных и своевременных решений, так как оператор может отслеживать соответствие изделия стандартам качества в процессе производства. Если изделие не соответствует заранее установленным стандартам качества, топринимаются автоматизированные корректирующие действия: перенаправление изделия на исправление или его полная переделка. Ключевым элементом в этом процессе является использование технологии непрерывных измерений в режиме реального времени для обеспечения соответствия изделий установленным стандартам качества. Для выполнения измерений Smart Production использует технологии других компаний группы Hexagon, в том числе лазерные трекеры Leica Geosystem.

Такой целостный интеллектуальный подход позволяет создать централизованную интегрированную систему управления производством, которая обладает следующими преимуществами:

Будущее

Чаще всего инженеры передают информацию изготовителям на бумаге в формате электронной таблицы Excel, поскольку они не готовы предоставлять данные в цифровом виде. Поскольку до сих пор на многих заводах и судостроительных верфях для контроля качества, отслеживания и изготовления используются бумажные документы, переход к полностью цифровой среде является сложной задачей.

Кроме того, недостаточно просто собирать данные с датчиков – необходимо обеспечить возможность их интерпретации и использования. Если же применяется цифровой процесс производства, например, как при использовании решения Smart Production на базе технологий NESTIX (SPx), производственные процессы могут быть полностью согласованы со стадиями строительства. Таким образом, может быть повышена эффективность капиталовложений в крупные строительные проекты за счет обеспечения доставки материалов в нужное время и в нужное место.

Заключение

Подключение устройств к сети (Интернет вещей) и использование технологий непрерывного измерения позволят не только повысить качество, но и открыть новые способы повышения эффективности за счет анализа собранных данных.

Умное производство – что это и в чем его преимущество?

Умное производство, (smart manufacturing, SM) – это современный инновационный подход к организации производства промышленной продукции, ориентированный на интеллектуальное управление производственным процессом. В фокусе оказываются вопросы использования промышленного интернета вещей, адаптивности и масштабируемости, больших данных, динамического моделированияе и симуляциию, а также обеспечения кибербезопасности и минимизации отходов и т. п. Насколько сегодня названные возможности применяются в промышленном секторе?

? Умное производство – что это и в чем его преимущество?

Под умным производством понимаем комплекс технологий, методов и организационных подходов, который способен обеспечить более высокую продуктивность и быструю перенастраиваемость при одновременном снижении затрат на материалы, энергию, трудовые ресурсы и росте качества. Умное производство невозможно без его цифровизации, выражающейся в создании цифровых двойников, а также сквозном внедрении интеллектуальных информационных систем и цифровых платформ, охватывающих весь жизненный цикл продукции – от проектирования, подготовки, запуска и собственного производства – до эксплуатации, обслуживания и утилизации продукции.

Экономически умное производство углубляет разделение труда при росте длины и гибкости глобальных и отраслевых производственных цепочек, что ведет к снижению издержек и стоимости продукции. Для конечных потребителей – это возможность приобрести продукцию, соответствующую личным предпочтениям (иногда даже штучно, на заказ), по более низкой цене. Для общества в целом умное производство значительно снижает воздействие на окружающую среду и потребляет меньше ресурсов.
Роман Крикунов, директор по развитию консорциума ЛОГИКА-ТЕПЛОЭНЕРГОМОНТАЖ.

Умное производство – это современная организация бизнес-процесса предприятия, которая характеризуется автоматизацией производственных систем; оптимизацией производственных процессов за счет внедрения современных технологий, в том числе робототехники; сбором, хранением и обработкой больших массивов данных с помощью использования интернета вещей и облачных сервисов; прогнозированием и эффективным планированием производства.

Среди основных преимуществ умного производства, пожалуй, можно выделить: непрерывный контроль производства за счет сбора и анализа данных в режиме реального времени; прогнозирование будущих событий за счет накопления и анализа данных за прошедшие периоды и сопоставления их с текущей ситуацией; эффективное планирование производства; минимизация ошибок, связанных с человеческим фактором, за счет максимального использование современного автоматизированного оборудования и, как следствие, повышение качества продукции; оптимизации использования ресурсов; повышение качества обслуживания клиентов за счет упрощения коммуникаций, своевременного получения обратной связи и сокращения времени обслуживания. Все эти преимущества позволяют значительно сократить производственные издержки и повысить прибыльность бизнеса.

Кто в тренде

По оценкам PwC, объем мирового рынка IoT к 2020 году может достигнуть $1,2 трлн. Gartner считает, что к 2020 году свыше 50% всех новых бизнес-процессов и систем будут включать в себя элементы IoT. По степени развитости цифровой экономики Россия пока в числе аутсайдеров.

По оценкам McKinsey, для глобальной экономики годовой эффект от внедрения интернета вещей к 2025 году может составить $4 трлн по пессимистическому прогнозу и до $11 трлн по оптимистическому прогнозу. При этом наибольший вклад внесет промышленность.

По подсчетам McKinsey, потенциальный эффект для ВВП от цифровизации российской экономики к 2025 году составит 4,1–8,9 трлн руб., что составит от 19 до 34% увеличения ВВП страны.

Между тем пока состояние рынка IIoT в России далеко от оптимистичных прогнозных значений. По оценкам Orange Business Services, в 2017 году его объем составлял 20,8 млрд руб. и имел перспективы роста на 12% в год с достижением к 2020 году уровня 30 млрд руб. Сельское хозяйство, несмотря на огромные перспективы и потенциальные выгоды, а также относительно высокий интерес инвесторов, пока остается самым неоцифрованным рынком. Отраслью — лидером по внедрению технологий IIoT стала транспортная, причем телематические автотранспортные системы активно внедряются и производственными компаниями из других отраслей, в распоряжении которых имеется большой автопарк.

Конкретные примеры

Например, PepsiСo использует технологии транспортной телематики: данные собираются с грузовых и легковых автомобилей, спецтехники. Это позволяет компании контролировать условия труда водителей и применять корректирующие меры для снижения аварийности. Эти же данные используются для повышения эффективности продаж и логистики: искусственный интеллект сравнивает фактические сведения с плановыми. Сейчас система выдает рекомендации сразу же после обнаружения отклонения, но в будущем ее планируется обучить так, чтобы она предупреждала о возможных сбоях, рассказывает директор департамента информационных технологий PepsiCo в России Минас Наразьян.

Что мешает

Несмотря на декларируемый интерес российских предпринимателей к технологиям IIoT, выполненных проектов в этой области не так много. Об уже реализованных проектах внедрения элементов Smart-производства в 2018 году сообщили 12% компаний, еще 46% их планировали, но при этом 42% респондентов заявили, что пока не собирались двигаться в этом направлении, говорится в исследовании Deloitte.

Эксперты называют целый ряд сдерживающих факторов, на первом месте среди которых стоит экономический: из-за санкций затруднен трансфер передовых технологий, да и сроки возврата инвестиций, вложенных в IIoT, спрогнозировать крайне сложно. Слабая конкуренция компаний на внутреннем рынке также не способствует развитию и не создает предпосылок для запуска дорогостоящих и длительных по времени процессов цифровой трансформации как экономики в общем, так и отдельных производственных компаний. Цифровизации российской промышленности мешает страновой менталитет — общий консерватизм, несклонность к технологическим новшествам и проистекающая из этого инертность как топ-менеджеров, так и линейных сотрудников.

Понятие Smart Manufacturing чрезвычайно широко, оно включает в себя сразу несколько больших направлений деятельности.

Создание цифровых двойников предприятия, с помощью которых люди получают возможность планировать, проектировать и моделировать процессы и продукты, а также контролировать всю производственную цепочку на всех этапах превращения исходного сырья в готовую продукцию.
Работа с Big Data, или сбор и анализ огромных массивов данных, что позволяет планировать деятельность компании в будущем и корректировать эти планы по мере необходимости.
Использование виртуальной (VR), дополненной (AR) или расширенной реальности (XR).
Применение роботов в процессе производства.

Дорогое начало

Передовики smart-производства

PepsiCo

Segezha Group

Лесопромышленный холдинг Segezha Group активно развивает направление внедрения цифровых технологий на производстве, в частности работу с Big Data и технологии предиктивной аналитики. Перспективным проектом в данной сфере является система предиктивного качества в производстве бумаги на новой бумагоделательной машине Сегежского ЦБК производительностью 110 тыс. т продукции в год и предиктивных ремонтов. 8 тыс. датчиков телеметрии генерируют терабайты диагностических данных, сбор и анализ которых позволяют своевременно предупреждать персонал о проблемном статусе каждого задействованного в реальном времени технологического процесса. Проблема любого бумагоделательного производства — обрывы полотна. Длительный трудоемкий процесс его заправки приводит к существенным потерям производительности и прибыли из-за вынужденного простоя. Реализация проекта направлена на сокращение непроизводственных простоев оборудования и повышение объемов выпуска готовой продукции.

Naumen

Кому проще

Внедрение smart-технологий прежде всего необходимо тем компаниям, которые работают на конкурентных рынках и сталкиваются с переменчивым спросом потребителей.

Умное производство (англ. Smart Manufacturing) – это максимально интенсивное и всеобъемлющее использование сетевых информационных технологий и киберфизических систем на всех этапах производства продукции и её поставки.

Технологии умного производства

Умное производство предполагает использование следующих технологий:

Умные машины, способные обмениваться информацией с другими производственными системами и работать с высокой степенью автономности, и продвинутые роботы.

Индустриальный интернет вещей. Устройства и технологии, обеспечивающие Интернет-соединение для всех машин на производстве.

Облачные сервисы, предоставляющие удобный и непрерывный сетевой доступ к общему пулу настраиваемых вычислительных ресурсов.

Интеграционные платформы предприятия, задача которых принимать данные от оборудования, анализировать и агреггировать их.

Оборудование обладает полным доступом к необходимой информации в любое время работы.

Система обладает способностью к оперативному реагированию на изменения в технологическом процессе и неполадки.

Система обладает пониманием границ автоматического действия и снабжает всей необходимой информацией операторов и управленцев для принятия необходимых решений.

Развитие сетевых протоколов, в частности переход от IPv4 к IPv6.

Развитие мобильных устройств, позволяющих осуществлять распределенные вычисления (без опоры на центральные серверы). Архитектура мобильных устройств должна быть способна к улучшениям без перепрограммирования всей производственной системы.

Развитие системы открытых стандартов связи, поддерживаемых всеми производителями устройств, а также стандартов взаимодействия между электронными устройствами и автоматическими системами планирования (CAD, CAM, CAE…).

Как в России развивается умное производство

Согласно проекту документа, совсем скоро в России должны появиться так называемые фабрики будущего – с цифровым моделированием, гибко перенастраиваемым производственным циклом. Во II квартале 2018 года должны заработать первые такие фабрики – в авиакосмической отрасли и двигателестроении.

Заключение

Еще поговорим о том, какими характеристиками должен обладать идеальный контроллер для завода, и как можно обеспечить его надежность, если речь идет об опасном производстве.

Кейс 1 — как за пару секунд собрать информацию о работе всего завода?

При этом информацию мало просто собрать: было бы неплохо сопоставить ее с предыдущими показателями, посмотреть, не простаивает ли какой-нибудь станок, выяснить, почему объект номер 5 постоянно ломается, а с объекта 125 за последний год выходит меньше всего продукции, хотя работает он по общему графику.

Кстати, это решение используется на блоках 1 и 2 Смоленской АЭС — там внедрили систему eSOMS. Сотрудникам станции приходится совершать ежедневные обходы для проверки оборудования – на это уходит большая часть рабочего дня. Чтобы сократить процедуру, каждому специалисту выдали специальное устройство, которое просчитывает оптимальный маршрут для обхода.

Так, время полной проверки сократилось в 20 раз, а качество наблюдения, напротив, увеличилось. При этом полученные во время обхода данные мгновенно передавались в центральную информационную систему, которая их самостоятельно анализировала. Готовый отчет вместе с рекомендациями отправлялся операторам для принятия дальнейших решений. Экономический эффект от сокращения трудозатрат составил 45 млн рублей в год.

Кейс 2 — работа с неисправностями, воровством и браком

Американская компания General Electric производит и обслуживает газовые турбины. Чтобы не отправлять каждый раз своих специалистов на проверку оборудования к заказчику, они внедрили удаленное наблюдение. Для этого они разработали систему, которая собирает данные с датчиков и самостоятельно анализирует работу всех турбин. Так компания точно знает, когда оборудованию потребуется ремонт.

Совокупная выгода для предприятий, которые купили турбины General Electric, оценивается в 100 млрд долларов в год – и все благодаря отсутствию внеплановых восстановительных работ.

Часто заводы живут по принципу: сломалось – починили, работаем дальше. IIoT-технологии позволят уйти от ремонта по факту поломки к системе прогнозов неисправности (например, программа предупредит о том, что надо заменить определенные детали). И если станок номер 5 почему-то выходит из строя с завидной регулярностью, система учтет этот показатель и оповестит операторов. Останется только посмотреть, в чем проблема: может, оборудование неправильно эксплуатируют или завезли некачественное сырье.

Датчики точно определяют, во сколько началась работа на каждом станке и сколько деталей было произведено к концу смены — поэтому сотрудники не смогут использовать заводское оборудование в личных целях, это сразу будет видно в итоговой статистике по работе станка.

Эти же датчики помогут решить проблему брака. Они определят, какой сбой в настройках оборудования или неправильно подобранный материал стал причиной появления кривых деталей.

Российская компания ОДК-Сатурн с 2001 года поставляет газотурбинные двигатели для военных нужд и энергетики. В 2018 году они начали работать над цифровым двойником производственного цеха — виртуальной моделью, которая имитирует реальный производственный цикл. При его разработке учитывали параметры расположения всего оборудования, соотношение ручных и автоматизированных процессов, особенности цеха.

Таким сложным предприятиям, как ОДК-Сатурн, с экспериментами над улучшением производства особо не поиграться — слишком опасно и непредсказуемо. Но цифровой двойник позволяет протестировать любое нововведение, смоделировать сценарии и определить максимально точный эффект от внедрения. Решение позволяет контролировать и реальное производство: технология рассчитывает рабочий цикл, затраты и сопоставляет их с реальными данными.

Двойник должен постоянно подстраиваться под режим работы завода, только так можно создать точную копию реального производства. Для этого разработчики подключили все аппаратуру к сети: датчики и сенсоры обеспечивают связь между станками и цифровым двойником цеха.

Кейс 3 – вот бы завод еще был безопасным

На фабрике по изготовлению мороженного Langnese в Германии работают больше тысячи человек в одну смену. На производстве используют жидкий аммиак. Чтобы обезопасить сотрудников, на заводе установили датчики, реагирующие на уровень аммиака. Когда концентрация вещества в воздухе повышается, срабатывают аварийные сигналы, а все работники получают уведомления.

Микроклимат, уровень освещения и шума, концентрация вредных веществ – все эти показатели могут регулироваться с помощью системы датчиков на заводе любого типа.

Кстати, система безопасности помогает экономить. Например, на заводе в цехе А надо поддерживать низкую температуру, чтобы продлить срок работы оборудования. В цехе Б, напротив, температура должна быть выше нормы. А на этаже с рабочими кабинетами инженеров нужно обеспечить комфортные для сотрудников климатические условия.

О контроллере

Так как Kauri занимается в том числе и разработкой IIoT-решений для заводов, мы сделали свой контроллер, который идеально подойдет для любого производства. Насколько нам известно, большинство контроллеров заточены под одну задачу (или под несколько задач, но в одной отрасли: контроллеры для топливных колонок, для домашней автоматизации в целом, для управления светом в частности, для учета электроэнергии в садоводства и так далее). Мы поставили перед собой задачу создать универсальный контроллер, который мог бы поддерживать все существующие модули связи. При этом иметь возможность не устанавливать те, которые не пригодятся заказчику, чтобы не переплачивать за ненужные функции. Мы создавали контроллер на базе процессора i.MX 8M Mini.

Контроллер должен поддерживать определённый тип связи, которая будет удобна для завода. Например, если это небольшое производство, и там достаточно отслеживать передвижение сотрудников, подойдет RFID. Без RFID-технологии в принципе сложно обойтись, так как она обеспечивает умную систему доступа и контроля. RFID-метки прикрепляют, например, на производимые детали, чтобы проконтролировать все перемещения по цеху в нужной последовательности.

Для большого завода может пригодиться модуль LoRa для сбора и передачи телеметрии со всей территории. Чтобы следить за движущимися объектами (например, за рабочей техникой), потребуется GPS/ГЛОНАСС модуль.

Отдельная тема — характеристики условий эксплуатации контроллера. Отталкиваемся от особенностей завода. Если мы будет устанавливать контроллер во влажную или пыльную среду, нужен IP66. Если контроллер будет работать под водой — IP68. В некоторых случаях может потребоваться дополнительная обработка платы контроллера, обеспечивающей высокую степень защиты от вибрации или механической ударной нагрузки.

Кстати, мы позаботились и о безопасной работе контроллера. Если по какой-то причине контроллер на АЭС выйдет из строя или начнет работать с ошибками, будет невесело. Поэтому мы предусмотрели возможность аппаратного дублирования контроллера — резервный контроллер, который в случае неисправностей возьмет на себя все задачи основного.

Мы сделали контроллер класса надежности 99.99. Последняя девятка добавилась за счет аппаратного Watchdog timer — WDT (внешнее устройство с таймером). Контроллер должен обращаться к устройству, например, раз в секунду (подтверждение того, что процессор исправно работает). Если в следующую секунду контроллер завис и не обратился, WDT выполняет рестарт системы.

Ну и про удаленное обновление ПО мы тоже не забыли.

Что тормозит модернизацию заводов?

Читайте также: