Получая информацию от тысяч датчиков, «умные» заводы будут осуществлять мониторинг и контроль всех средств производства
Статья американской журналистки Энн Филд (Anne Field) в сокращенном виде
Сокращать простои, избавляться от дефектов, повышать эффективность —заветная цель любого промышленного производства. Уже сегодня Всеобъемлющий Интернет (Internet of Everything, IoE) обещает с помощью цифровизации реализовать концепцию «умных» заводов, которые, получая данные от сотен сенсоров, осуществляют контроль и мониторинг всех средств производства для непрерывного улучшения производственного процесса. Это означает возможность делать практически все, от фиксации необходимости ремонта оборудования, чтобы завод мог принять превентивные меры, до наблюдения за всеми стадиями производственного процесса с целью внесения в реальном времени необходимых корректировок.
По мнению Стива Шепли (Steve Shepley), одного из руководителей производственного отдела компании Deloitte, «мы находимся в эпицентре четвертой промышленной революции». Первые три, по его словам, имели дело с паровыми машинами, конвейерной сборкой и автоматизацией, а нынешняя сосредоточена на «внедрении “умных” подключенных ресурсов». Эта революция сулит огромную выгоду: по данным McKinsey Global Institute (независимое исследовательское подразделение компании McKinsey), к 2025 г. IoT -приложения в заводских условиях смогут ежегодно приносить 1,2—3,7 трлн долларов дополнительной прибыли.
Отдельные производители, в частности, в автомобилестроении и в авиакосмической отрасли, уже внедрили компоненты таких систем. Например, General Motors использует сенсорные системы для мониторинга влажности в процессе покраски. Обнаружив отклонение от заданных параметров, система может направить деталь в другой цех.
Целый ряд компаний начинает реализовывать весьма амбициозные проекты по созданию комплексных подключенных систем, сотрудничая при этом с взаимодополняющими предприятиями для разработки недостающих фрагментов цифровой мозаики. Возьмем суперсовременный завод (Brilliant Factory) General Electric , где IoE-технологии будут использоваться для модернизации 400 производственных и сервисных предприятий компании. Цифровое соединение занятых разработкой продуктов инженерных коллективов с заводскими цехами, партнерами-поставщиками и обслуживающими подразделениями создаст непрерывный цикл обмена данными в реальном времени, что позволит ускорить принятие решений, улучшить их качество и повысить продуктивность. «Мы разрабатываем цифровой маршрут, который позволит нам лучше проектировать, производить и обслуживать наши продукты», — говорит Стефен Биллер (Stephan Biller), главный научный сотрудник производственного отдела GE. В результате, по его прогнозам, выработка увеличится на 10%, а время бесперебойной работы — на 20%.
Сейчас в GE реализуются десятки пилотных проектов с различными компонентами данного процесса. Так, недавно было создано приложение для подразделений, занимающихся турбокомпрессорным оборудованием. Оно соединяет конструкторов с производственниками и помогает проверить возможность производства разрабатываемого оборудования. Когда конструктор придумывает деталь, приложение в реальном времени сообщает, можно ли ее изготовить и какие следует внести изменения. После успешного завершения и отладки проектов система развертывается на заводах, выполняющих сходные задачи.
На многих заводах можно обнаружить целый «зверинец» совершенно не взаимодействующих друг с другом ИТ-систем, используемых в различных целях, от управления энергоснабжением до техподдержки. Поэтому во главу угла своей концепции GE поставила платформу, которая в реальном времени интегрирует данные, и уже на этой платформе разрабатывает нужные приложения.
В качестве примера можно сослаться на прогнозирующие алгоритмы техобслуживания. Они выявляют повышенную вероятность перегрева или других аварийных состояний механизмов и предупреждают линейных руководителей о необходимости проведения профилактического ремонта. В случае готовой продукции анализ данных может выявить, например, причину появления того или иного дефекта и подсказать способ избежать этого в дальнейшем.
Другой пример: авиастроительная корпорация Airbus в содружестве с компанией National Instruments разрабатывает систему, которую Джеймс Смит (James Smith), директор National Instruments по маркетингу встроенных систем, назвал «заводом будущего». Цель первой фазы проекта, по словам Смита, — сократить количество ошибок. Для этого рабочим в реальном времени передается информация, помогающая понять то, что необходимо сделать в каждый конкретный момент времени и какие инструменты должны использоваться в той или иной ситуации. Снабженные датчиками «умные» инструменты передают информацию по сети Wi-Fi рабочим, которым, например, необходимо просверлить несколько тысяч отверстий в самолете, и сообщают, когда инструмент находится в нескольких миллиметрах от центра очередного отверстия. Другие сенсоры могут определять крутящий момент при затягивании болтов, давая инженерам возможность проанализировать данные, решить, правильно ли выполнена поставленная задача, и затем выявить причину неполадки.
Развитие новой промышленной революции требует сотрудничества многих компаний. С этой целью Консорциум промышленного Интернета (Industrial Internet Consortium) спонсирует ряд пионерских совместных проектов, сфокусированных на разных этапах производственного процесса. Так, компании Infosys, Bosh, PTC и Intel работают над проектом повышения эффективности активов, который направлен на уменьшение отходов, улучшение технического состояния и увеличение времени работоспособности всех промышленных активов в сфере эксплуатации, техобслуживания, сервисного обслуживания, информационных технологий и энергетики. Проект фокусируется на том, как использовать данные, поступающие от оборудования и процессов, для передачи инженерам по обслуживанию самолетных шасси информации, на основе которой они смогут предотвращать и устранять возможные отказы.
Согласно McKinsey, внедрение таких систем должно развиваться так же, как последние несколько десятилетий внедрялась заводская автоматизация, и достичь в развитых странах 50—90%.
