Термином «Индустрия 4.0» уже традиционно называют один из основных этапов Четвертой промышленной революции — полную автоматизацию производств. Предыдущие три смены промышленных парадигм — это механическое производство, массовое производство, а затем цифровая революция. Можно сказать, что Индустрия 4.0 — это просто объединение трех предыдущих эпох в производстве, но вместе с тем новая концепция открывает большие возможности и делает промышленность более эффективной, чем когда-либо прежде.
Профессор Клаус Шваб в книге «Четвертая промышленная революция» описывает Индустрию 4.0 как «новые технологии, объединяющие физический, цифровой и биологический миры, влияющие на все дисциплины, экономики и отрасли. Эти технологии имеют большой потенциал для того, чтобы подключить миллиарды людей к сети и кардинально повысить эффективность бизнеса и организаций».
Индустрия 4.0 в первую очередь связана с промышленностью. Если во время третьей промышленной революции цифровизация и развитие электроники были главными двигателями промышленного прогресса, то на новом этапе речь идет о внедрении глобальных промышленных сетей, использовании 3D-принтеров, синтезе еды и переходе от металлургии к производству композитных материалов.
Основное отличие Четвертой промышленной революции от предыдущих состоит в способности компьютеров обмениваться данными друг с другом и принимать решение без участия человека. Это делает реальным существование умных фабрик, на которых работают всего несколько человек, а все основные задачи выполняют роботы.
Согласно отчету Cision PR Newswire, объем рынка Индустрии 4.0 к 2030 году достигнет $1 трлн. Лидерами на нем являются глобальные технологические гиганты, такие как Alphabet-Google, HP, Samsung, IBM, NEC, Microsoft и многие другие. К 2023 году, согласно прогнозам аналитиков, объем рынка уже составит $214 млрд.
В России развитием Индустрии 4.0 активно занимается МТС. Компания создала акселератор, работающий в том числе со стартапами в сфере машинного зрения, систем производственной аналитики, искусственного интеллекта и безопасности в промышленности. Сейчас именно эти направления находятся в авангарде четвертой промышленной революции. Стартапы, получившие резидентство в акселераторе, запускают совместный с МТС пилотный проект, а их разработки в дальнейшем внедряют в продукты компании.
Подать заявкуПромышленные платформы IoT
IoT, или интернет вещей обеспечивает в промышленности (IIoT) взаимосвязь и совместную работу данных, машин и людей в процессе производства. По сути, эта технология одновременно использует сенсоры, роботов и данные для их взаимодействия друг с другом во время изготовления продукции.
Лидеры этого направления — Microsoft, GE, PTC и Siemens. Microsoft разрабатывает решения для IoT-платформ, тесно связанных с инфраструктурой (IaaS + PaaS) — то есть действующих на основе IaaS-сервера облачного провайдера.
Технологию уже использует BJC HealthCare — поставщик медицинских услуг, управляющий 15 больницами в Миссури и Иллинойсе. Компания использует IoT-платформу для экономии в цепочке поставок.
Интернет вещей соединяет систему из тысяч RFID-меток, использующих радиоволны для считывания и захвата информации об объекте. Метки закреплены на предметах медицинского назначения, которые раньше сортировались вручную. Поэтому медикаменты заказывались заранее и хранились на складах компании в объеме, который превышал ее текущие нужды.
С момента внедрения этой технологии BJC удалось сократить количество запасов, хранящихся на каждом объекте, на 23%. Компания прогнозирует постоянную экономию примерно $5 млн в год.
Большие данные и аналитика
Объединение IIoT и больших данных — «рецепт», который Bosch использует для преобразования цифровых технологий на своем заводе Bosch Automotive Diesel System в китайском Уси.
Компания подключает свое оборудование для контроля всего производственного процесса к единому распределительному центру завода. Для этого на все станки фабрики устанавливаются датчики, использующиеся для сбора данных о состоянии машин и времени их работы.
Затем данные обрабатываются в режиме реального времени, а сотрудники получают уведомления о будущей поломке или сбое в работе при выполнении производственных операций. Такая система позволяет не только прогнозировать проблемы в функционировании оборудования, но и планировать работы по техническому обслуживанию задолго до возникновения сбоев.
Это, в свою очередь, позволяет фабрике поддерживать бесперебойную работу оборудования в течение более длительного времени. В компании заявляют, что сбор и анализ данных в реальном времени позволил увеличить объемы производства более чем на 10%, улучшить систему доставки и повысить удовлетворенность клиентов.
Облачные вычисления
С появлением IoT и Индустрии 4.0 компании стали генерировать данные с ошеломляющей скоростью — это сделало невозможным их обработку вручную и создало потребность в инфраструктуре, способной хранить и управлять этими данными более эффективно — в облачных вычислительных технологиях.
Одним из первых среди автопроизводителей эту технологию внедрил Volkswagen — вместе с Microsoft компания разработала облачную сеть Volkswagen Automotive Cloud.
Технология позволит связать автомобиль с умным домом, персональным голосовым помощником, службой прогнозирования поломок и сбоев в работе автомобиля, а также обеспечить передачу потокового мультимедиа-контента и обновления операционной системы бортового компьютера.
Поскольку компании по всему миру активно разрабатывают и тестируют автономные транспортные средства, автопроизводителям необходимо придумать эффективный способ по управлению потоком больших объемов данных. Создание облачной платформы хранения и связи становится эффективным способом преодоления этой проблемы.
Аддитивное производство
Наряду с робототехникой и интеллектуальными системами аддитивное производство, или 3D-печать является ключевой технологией, стимулирующей развитие Индустрии 4.0.
Одна из лучших по мнению Всемирного экономического форума интеллектуальных фабрик в мире, Fast Radius, использует собственную технологическую платформу для 3D-печати.
Система собирает данные об изготовлении детали с виртуального склада Fast Radius (облачного хранилища для 3D-моделей), а затем находит лучший способ для ее производства и оборудование, на котором ее можно создать.
Дополненная реальность
Несмотря на широкое распространение в потребительских приложениях, обрабатывающая промышленность только начинает изучать преимущества технологии дополненной реальности (AR).
Дополненная реальность устраняет разрыв между цифровым и физическим мирами, накладывая виртуальные изображения или данные на физический объект. Развитием этого направления, среди прочих, занимается General Electric — компания запустила пилотный проект по использованию промышленных AR-гарнитур на своем заводе по производству реактивных двигателей в Цинциннати.
До внедрения технологии сотрудникам предприятия часто приходилось прерывать работу, чтобы проверить по инструкции, что все этапы выполнены верно. AR позволяет постоянно держать инструкцию в поле зрения или просматривать обучающие видео прямо на рабочем месте. С помощью очков дополненной реальности механики также могут в реальном времени связаться с экспертами для получения срочной помощи.
Во время пилотного проекта производительность работников предприятия выросла на 11%, утверждают в компании.
Цифровое клонирование
Цифровой клон — это модель реального продукта (например, автомобиля, процессора или чипа), которую можно наложить на продукцию прямо во время производства. Это позволяет компаниям лучше анализировать и оптимизировать свои производственные процессы.
Например, чтобы ускорить процесс разработки гоночных автомобилей, компания Penske Truck Leasing заключила партнерство с Siemens на использование технологий создания цифрового клона детали.
Модель позволила инженерам провести виртуальные испытания новых деталей и оптимизировать характеристики болида еще до его изготовления. Цифровой двухместный гоночный автомобиль был создан на основе датчиков, установленных на реальном автомобиле.
Собрав данные о давлении в шинах, работе двигателя, скорости ветра и других характеристиках, система создала компьютерную модель виртуального автомобиля. Эта модель позволила инженерам тестировать различные проектные конфигурации, быстро и эффективно внося изменения в дизайн будущего транспортного средства.
Машинное обучение
Машинное обучение — технология глубокого анализа данных с помощью нейросетей, позволяющая улучшить возможности алгоритмов для управления станками на производстве или выполнения другие задачи.
Японская компания Fanuc использует эту технологию, чтобы промышленные роботы самостоятельно обучались выполнять новые задачи. Устройства раз за разом выполняют одну и ту же задачу, пока не достигнут высокой точности.
Партнерство с NVidia позволяет компании учить несколько роботов одновременно — тому, чему один робот может научиться за восемь часов, восемь машин могут научиться за час. Такая система уменьшает время простоя оборудования и позволяет работать с более разнообразными продуктами на одном предприятии.
Безусловно, начавшаяся четвертая промышленная революция до неузнаваемости изменит образ жизни человека. По своей сути, создание автономных производств и внедрение киберфизических систем коснется всех сфер жизни общества. А базовым отличием этой революции станет синтез всех имеющихся технологий, которые в результате образуют новую инфраструктуру, отдельную от человека.