В настоящее время все технологии играют ключевую роль в развитии самых современных предприятий. Цифровая трансформация, и особенно в промышленном секторе, сейчас предоставляет организациям возможности для расширения потенциала и весьма солидного повышения эффективности активов и бизнес-процессов. Внедрение промышленного “Интернета вещей” (IIoT) и анализа данных в режиме реального времени оказывает большое влияние на производственные операции. Эти инструменты способствуют исключительно быстрому реагированию на разные потенциальные проблемы, минимизируют негативное воздействие на окружающую среду, значительно сокращают количество непредвиденных простоев и увеличивают прибыль. Согласно прогнозам (рис. 1), в промышленном секторе будут наблюдаться следующие важные тенденции: 1) Расширение цифровизации: Процесс цифровой трансформации в компаниях будет продолжаться и развиваться.

Рис. 1. Прогнозы развития технологий

2) Широкое внедрение IIoT: Подключенные решения IIoT будут активно внедряться на основных производствах в различных компаниях. 3) Применение технологий ИИ и машинного обучения: Технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения будут все шире использоваться для автоматизации процессов, что приведет к повышению производительности и гибкости производства. 4) Увеличение внимания к экологичности: Предприятия будут уделять больше внимания многим вопросам экологической устойчивости и рациональному использованию природных ресурсов. 5) Получение критически важной информации: Компании будут стремиться получать важную информацию на основе собранных данных для принятия обоснованных решений.

Углубление цифровизации и рост применения облачных технологий

Цифровые ресурсы (рис. 2) укрепляют устойчивость организаций. Наступивший год создаст условия для дальнейшей цифровой трансформации в промышленности. Бизнес-лидеры из разных отраслей обращаются к технологиям на основе ИИ и 3D-моделирования для лучшего понимания производственных процессов и планов. Чтобы адаптироваться к среде, в которой поставки сырья нестабильны, а спрос на конечную продукцию сосредоточен на предметах первой необходимости, предприятия должны тщательно изучить свои возможности и потенциал.

 Рис. 2. Бизнес-лидеры из разных отраслей обращаются к технологиям на основе ИИ и 3D-моделирования для лучшего понимания производственных процессов и планов

Облако — это необязательное условие цифровой трансформации, но один из важных инструментов для ее реализации. Облачные технологии ускоряют окупаемость новых решений, увеличивают эффективность совместной работы и сокращают издержки. Стало ясно, что облачная платформа позволяет организациям консолидировать получаемые из множества источников данные в центральном хранилище, повышая их прозрачность и доступность — в любое время, в любом месте и на любом безопасном устройстве.

Текущий кризис ускоряет внедрение облачных технологий и способствует развитию комплексных подходов к работе с данными, что обеспечивает видимость и стабильность операций. Внедрение аналитики стало величайшей движущей силой цифровой трансформации, так как предприятия стремятся получать все больше ценных сведений, основанных на собранных данных. Данные становятся источником истины, который помогает командам фокусироваться на критичных факторах, определяющих устойчивость бизнеса. Кроме того, стоит отметить коренные изменения в менталитете: сегодня заказчики знают, что им нужно и как быстро они хотят это получить. В эпоху, когда время играет существенную роль, повышенное внимание к цифровым преобразованиям и аналитической информации станет залогом успеха.

Автоматизация набирает обороты

Согласно исследованию консалтинговой компании Gartner 75% предприятий перейдут от тестирования технологий на базе ИИ к их эксплуатации (рис. 3), что приведет к пятикратному росту инфраструктуры потоковых данных и аналитики. Расширение возможностей систем управления данными с помощью ИИ поможет оптимизировать и усовершенствовать операции. Изучение больших массивов операционных и архивных данных станет нормой.

 Рис. 3. Сочетание IIoT и ИИ положит начало очередной волне повышения производительности, особенно в промышленности

Мы также увидим, что ИИ-приложе­ния будут чаще дополняться устройствами и датчиками, подключенными к IIoT. Сочетание IIoT и ИИ положит начало очередной волне повышения производительности, особенно в промышленности. Способствуя автоматизации, ИИ использует исторические данные «Интернета вещей» и анализирует тенденции, которые помогают улучшать производственные процессы. В результате человек получает рекомендации по оптимальному планированию, что существенно снижает процент ошибок и неэффективных решений.

Экологичность как составная часть бизнеса

Экологичность начинается с получения количественных показателей о состоянии предприятия. Цифровизация — естественный первый шаг для применения подхода, основанного на фактах. Полученные данные помогают бизнесу сформировать целевую стратегию и реализовать ее на местах.

Технологии «Индустрии 4.0» объединяют информацию из различных источников для построения цифровых двойников. Это позволяет организациям оптимизировать процессы с точки зрения экологии. Так, например, в энергетической отрасли за последние несколько месяцев значительно упало потребление авиационного топлива и вырос спрос на электроэнергию, при этом среднее энергопотребление осталось относительно стабильным (рис. 4). Электричество по-прежнему является самым эффективным способом распределения энергии на планете. С другой стороны, в большинстве промышленных компаний цепочки поставок не могут трансформироваться с той же скоростью, с какой изменяется мир. В перспективе эти предприятия начнут обращаться к локальным поставщикам, чтобы соответствовать специфическим требованиям и уменьшать количество вредных выбросов.

Рис. 4. В энергетической отрасли за последние несколько месяцев значительно упало потребление авиационного топлива и вырос спрос на электроэнергию

Развитие промышленности необходимо для роста экономики, искоренения нищеты и создания рабочих мест. Рациональное использование ресурсов и совершенствование технологических инноваций — реальный путь к снижению издержек, повышению конкурентоспособности и занятости. Промышленный сектор, хоть и запоздал с цифровой трансформацией, получил уникальный шанс взять курс на оздоровление окружающей среды.

Расширение хранилищ данных

Вопросы надежности, производительности и безопасности сегодня являются приоритетными для промышленных предприятий. Поэтому компании концентрируют усилия на получении максимального количества полезной информации для анализа, чтобы контролировать затраты и обеспечивать рентабельность инвестиций. Бизнес все острее осознает, что для большей устойчивости необходимы технологии (рис. 5).

Рис. 5. Компании концентрируют усилия на получении максимального количества полезной информации для анализа

Для безопасного подключения и сбора данных, размещенных на удаленных ресурсах, организации все чаще используют IIoT. Полученные сведения поступают в операционные приложения, а завершается процесс их обработки в ключевых бизнес-приложениях. На этом строятся оптимизация, управление активами, расширенная аналитика, моделирование и повышение бизнес-эффективности всего производства. В промышленном секторе данные крайне важны и способствуют решению ряда задач:

• Оперативная эксплуатационная информация все чаще используется для понимания происходящего на производстве здесь и сейчас и помогает эффективно управлять процессами и активами. Например, консоль, на которую выводится частота вибраций вращающихся турбин, дает четкое представление о состоянии и рабочих характеристиках данного оборудования в режиме реального времени.
• Ретроспективная информация помогает воссоздать ситуации из прошлого для анализа и выявления аномального поведения активов. К примеру, график, отображающий изменение частоты вибрации турбины в прошлом, в сравнении с показателями в моменте покажет долгосрочные операционные перспективы ресурса.
• Прогнозную аналитику можно использовать для причинно-следственного (what-if) моделирования. Объединение оперативных и архивных данных позволяет оценить потенциальные последствия при различных эксплуатационных показателях и характеристиках даже с учетом переменных третьего порядка. Затем возможно применение детерминистских и недетерминистских моделей для моделирования с открытым циклом и прогнозной аналитики. Так, зная текущее техническое состояние турбины, можно оценить время ее работы.
• Предписывающая аналитика указывает на то, что необходимо для оптимизации ресурсов и производственных процессов. При этом можно создать методическое руководство на основе сценариев, которое реализуется с помощью обучающих элементов и алгоритмов с закрытым циклом и применяется для выверки планов и графиков по всей производственной цепочке предприятия. Например, чтобы минимизировать влияние графиков техобслуживания на деятельность предприятия, можно использовать вычисления на основе сценариев в унифицированной модели цепочки поставок.
• Улучшение охраны труда достигается за счет комплексного применения IoT-устройств и технологий дополненной и виртуальной реальности. В онлайн-режиме они сообщают производственному персоналу порядок действий и информируют операторов о вероятных ошибках при выполнении тех или иных задач.

Уверенное развитие

Никто не застрахован от нестабильных ситуаций, которые связаны с возможным возвращением пандемии, продолжительностью и глубиной экономического кризиса, торговыми войнами, колебаниями нефтяных цен и т. д. Поэтому бизнесу следует извлекать уроки из опыта в условиях неопределенности и создавать собственную новую норму.

Чтобы устранять наболевшие отраслевые проблемы, наращивать капитализацию и производительность, управлять рисками и оптимизировать расходы, компаниям необходимо интеллектуальное программное обеспечение. Правильный выбор технологий повышает маневренность, позволяет эффективно управлять издержками и избегать дорогостоящих ошибок. Цифровизация, автоматизация и рекомендации, получаемые на основе анализа данных, в сочетании с экологичным подходом в использовании ресурсов станут главными факторами и движущей силой, которые помогут предприятиям достигать поставленных целей и уверенно смотреть в будущее.

Автор: Крейг Хейман (Craig Hayman)
Источник: https://controleng.ru/