Co oznacza inteligentna produkcja?

Kiedy mówimy o inteligentnej produkcji, tak naprawdę myślimy o danych. Co to znaczy? Inteligentna produkcja wykorzystuje aktualne dane — i technologie oparte na danych, takie jak sztuczna inteligencja i IIoT — do automatycznej adaptacji do zmian dotyczących popytu i potrzeb biznesowych. Inteligentne rozwiązania z obszaru produkcji wykorzystują dane z maszyn i czujników, aby zoptymalizować produkcję, poprawić jakość i zapewnić płynne działanie sprzętu. Ponadto dane gromadzone z całego łańcucha dostaw służą do przewidywania zakłóceń, rozwiązywania problemów i dotrzymywania obietnic składanych klientom przez firmę.

Definicja inteligentnej produkcji

NIST (National Institute of Standards and Technology) definiuje inteligentną produkcję jako : „ w pełni zintegrowane, współpracujące systemy produkcyjne, które reagują w czasie rzeczywistym, aby sprostać zmieniającym się wymaganiom i warunkom w fabryce i w sieci dostaw oraz zaspokoić potrzeby klientów”.

Inteligentna produkcja opiera się na łączności w chmurze. Stanowi ona połączenie ludzkiej kreatywności, maszyn i zasobów zintegrowanych cyfrowo oraz systemów i analiz opartych na sztucznej inteligencji. Integracja technologii AI i inteligentnych narzędzi pomaga zwiększyć zdolność adaptacyjne i przyspiesza dostosowywanie efektów pracy w oparciu o dane i informacje pozyskiwane w czasie rzeczywistym. Przejrzystość, elastyczność i odporność inteligentnych procesów produkcyjnych sprawia, że są one kamieniem węgielnym bardziej wydajnych modeli łańcucha dostaw i operacji biznesowych ogółem.

Poznaj część korzyści płynących z inteligentnej produkcji.

Historia: od Przemysłu 1.0 do Przemysłu 4.0 w produkcji

Pojęcie Przemysł 4.0odnosi się do czwartej rewolucji przemysłowej. Używamy terminu „rewolucja”, ponieważ wszystkie dotychczasowe rewolucje przemysłowe były związane z jakąś przełomową technologią lub wynalazkiem, który „zrewolucjonizował” cały przemysł. Pierwsza rewolucja przemysłowa bazowała na wykorzystaniu pary wodnej. Druga — elektryczności. Trzecia była oparta na elementarnej automatyzacji i wykorzystaniu maszyn obliczeniowych, a czwarta jest napędzana przez systemy cyfrowo-fizyczne i inteligentne technologie.

Współczesna inteligentna produkcja nie polega na burzeniu tradycyjnych fabryk i zastępowaniu ich rozwiązaniami innego typu. Chodzi o to, by krok po kroku modernizować istniejące fabryki i wyposażać je w najlepsze narzędzia i rozwiązania, które pozwolą realizować cele produkcyjne w sposób bardziej wydajny i skuteczny.

5 najważniejszych zalet inteligentnej produkcji

W obliczu bezprecedensowej presji konkurencyjnej dzisiejsze firmy muszą postrzegać sukces nie tylko przez pryzmat zysków. Długofalowa stabilność i lojalność klientów są wynikiem pozytywnych czynników odczuwalnych w całej firmie — od klientów po pracowników, a nawet środowisko naturalne.

1. Wydajność i produktywność: dzięki automatyzacji, analizie danych w czasie rzeczywistym i zintegrowanym rozwiązaniom dla branży produkcyjnej, zespoły mogą pracować szybciej, efektywniej i bezpieczniej. Predykcyjna konserwacja i zautomatyzowane procesy robocze mogą pomóc maszynom i zasobom połączonym z IoT działać z optymalną wydajnością.
2. Elastyczność i szybkość reakcji: na każdym etapie procesu inteligentne rozwiązania dla sektora produkcji i narzędzia do analizy danych pozwalają szybko reagować na zmiany rynkowe, odpowiednio ukierunkowując procesy produkcyjne i na bieżąco dostosowując produkty do indywidualnych potrzeb.
3. Zrównoważony rozwój: dane gromadzone przez inteligentne technologie produkcyjne mogą pomóc w realizacji strategicznych i rentownych planów mających na celu usprawnienie procesów i ograniczenie zużycia energii. Inteligentne rozwiązania mogą wspierać inicjatywy na rzecz zrównoważonego rozwoju, począwszy od przyjaznego dla środowiska etapu projektowania produktu, a skończywszy na bardziej ekologicznej logistyce.
4. Lepsza kontrola jakości: inteligentne rozwiązania produkcyjne mogą zintegrować cały łańcuch dostaw i wszystkie procesy produkcyjne, aby zagwarantować przejrzystość i wiarygodność standardów jakości na każdym etapie. Dzięki temu można uniknąć frustracji związanej ze negatywnymi opiniami, czy też katastrofalnych skutków konieczności wycofania produktu z rynku.
5. Kompleksowe oszczędności: cyfrowa integracja obejmująca cały łańcuch dostaw umożliwia skuteczniejsze prognozowanie, efektywniejsze zarządzanie zapasami i wdrażanie lepszych rozwiązań logistycznych. Oznacza to mniejsze ryzyko, mniejsze wydatki i — co najważniejsze — szczęśliwszych klientów.

Technologie inteligentnej produkcji

Decydujące kwestie, takie jak cyberbezpieczeństwo i strategiczna integracja biznesowa, są integralną częścią cyfrowej transformacji. Jednak poniżej przyjrzymy się kilku najbardziej podstawowym technologiom, które stanowią fundament inteligentnych praktyk produkcyjnych.

• IoT/IIoT: kiedy urządzenia i maszyny są przystosowane do wysyłania i odbierania danych cyfrowych, tworzą sieć IoT. Dane wysyłane z urządzenia informują o jego stanie i aktywności, a dane wysyłane do urządzenia umożliwiają sterowanie nim oraz automatyzację jego działań i procesów. Przemysłowa sieć IoT (IIoT) jest podstawą inteligentnej produkcji, ponieważ obejmuje nie tylko połączone zasoby, ale także inteligentne systemy i zautomatyzowane procesy, z którymi są one zintegrowane.
• AI/Uczenie maszynowe: nawet najbardziej kompleksowe dane są bez znaczenia, jeśli nie można ich wykorzystać do przekazania informacji. Sztuczna inteligencja pozwala ożywić dane produkcyjne dzięki zaawansowanej analityce oraz naturalnej umiejętności zarządzania obszernymi i zróżnicowanymi zbiorami danych i łączenia ich. Producenci dysponujący wszystkimi tymi danymi mogą następnie korzystać z algorytmów uczenia maszynowego, aby ich systemy mogły informować ich o tym, co najważniejsze — co dzieje się teraz i co może wydarzyć się w przyszłości.
• Big Data: jeśli AI i uczenie maszynowe stanowią o inteligencji produkcji, to Big Data jest źródłem energii. Ten termin nie odnosi się wyłącznie do objętości danych, chodzi przede wszystkim o ich różnorodność i złożoność. Dostarczając systemowi AI olbrzymie zbiory złożonych i różnorodnych danych produkcyjnych, dajesz mu niezbędne narzędzia do wyciągania coraz dokładniejszych wniosków i szybszego uczenia się w dłuższej perspektywie.
• Autonomiczne roboty: jak już wspomnieliśmy, robotyka nie jest w produkcji niczym nowym. Niemniej zdolność do zewnętrznej automatyzacji zasobów nie jest tym, co wyznacza nowe standardy. Kluczowa jest zdolność tych połączonych z chmurą zasobów do wykorzystywania inteligentnych technologii do automatyzowania samych siebie. Inteligentne fabryki opierają się na autonomicznej automatyzacji, która zapewnia im niezbędną elastyczność i szybkość.
• Produkcja przyrostowa / produkcja hybrydowa: szerzej znana jako druk 3D, produkcja przyrostowa poprawia odporność i elastyczność przedsiębiorstwa. Przykładowo odrzutowiec Boeing 747 składa się z ponad sześciu milionów części — z których wszystkie mają własne harmonogramy wymiany. Zamiast magazynować wszystkie te części, inteligentne drukarki 3D wykorzystujące metal lub tworzywa sztuczne, mogą uzyskać dostęp do dzienników konserwacji i produkować części w miarę potrzeby, umożliwiając firmie prowadzenie „wirtualnego magazynu”.
• Przetwarzanie w chmurze: dzięki łączności i przetwarzaniu w chmurze producenci mają dostęp na żądanie do zasobów systemowych, takich jak dane IIoT, analizy i automatyzacja procesów, a wszystko to za pośrednictwem kanałów bezprzewodowych, mi.in. Wi-Fi lub 5G. Duże chmury mogą być zarządzane centralnie, ale jednocześnie rozproszone w lokalizacjach regionalnych lub globalnych.
• Łączność 5G: dzięki technologii 5G firmy mogą korzystać z korzyści płynących z łączności internetowej w chmurze i zwiększać je dzięki mniejszym opóźnieniom, znacznie wyższym prędkościom i niemal nieograniczonej możliwości skalowania.
• Edge computing: współczesne inteligentne fabryki stawiają na możliwość błyskawicznego wprowadzania zmian i reagowania w czasie rzeczywistym. Przesyłanie danych zebranych w jednym miejscu do systemów znajdujących się w innej fizycznej lokalizacji wymaga czasu — a dla inteligentnych fabryk ten czas przestoju oznacza straty. Edge computing pozwala wprowadzić inteligentne rozwiązania (sztuczną inteligencję i analizę danych) do hali produkcyjnej i wyeliminować opóźnienia w sieci IoT.
• Symulacja / cyfrowy bliźniak: cyfrowego bliźniaka lub symulację tworzy się jako identyczną wirtualną kopię maszyny lub procesu istniejących w świecie rzeczywistym. Pozwala to zespołom produkcyjnym testować nowe rozwiązania i testować możliwości wirtualnych prototypów bez ponoszenia kosztów i ryzyka uszkodzenia istniejących urządzeń.
• Projektowanie na potrzeby produkcji: to nie tyle technologia, co raczej interdyscyplinarna strategia, która istnieje dzięki technologii. Zasady projektowania dla produkcji pozwalają specjalistom ds. badań i rozwoju uczyć się na podstawie danych pochodzących ze wszystkich zakładów produkcyjnych i baz klientów. Dzięki tym informacjom specjaliści mogą projektować produkty, które spełniają wymagania klientów w zakresie jakości i personalizacji, a ich produkowanie i dostosowywanie jest łatwiejsze, tańsze i szybsze.

Produkcja automatyczna a produkcja autonomiczna

Automatyzacja w produkcji nie jest niczym nowym. To pojęcie odnosi się do zrobotyzowanych urządzeń, które zostały zaprogramowane wyłącznie w celu wykonywania określonych czynności. Najczęściej te powtarzalne zadania wykonywane są we współpracy z innymi maszynami i ludźmi w środowisku takim jak linia montażowa. Automatyzacja ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia szybkości i dokładności wymaganej w produkcji masowej.

Autonomiczna produkcja to właściwie taka zautomatyzowana produkcja… wyposażona w inteligencję. Wykorzystując technologie Przemysłu 4.0, takie jak AI i uczenie maszynowe, inteligentny system produkcyjny i połączone z nim urządzenia IoT gromadzą różne zbiory danych, takie jak informacje zwrotne od konsumentów, informacje o podaży i popycie, dane dotyczące wydajności maszyn i wszelkie inne istotne informacje. Następnie do tych zbiorów danych można zastosować algorytmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, aby opracować — i automatycznie uruchomić — bardziej wydajne i zoptymalizowane procesy.

Inteligentna produkcja w praktyce

Zobacz, jak najbardziej innowacyjne firmy na świecie wykorzystują rozwiązania programistyczne do optymalizacji i usprawniania procesów produkcyjnych i łańcucha dostaw:

• Leonhart Group: inteligentne rozwiązania oparte na chmurze zapewniają przejrzystość, wydajność i bezpieczeństwo. Skalowalne systemy umożliwiają rozwój i błyskawiczne reagowanie na szanse biznesowe.
• A.M.P.E.R.E: zautomatyzowane procesy w całym łańcuchu dostaw oraz aktualizowane na bieżąco kursy walut i notowania giełdowe pozwalają szybko kalkulować ceny i realizować zamówienia na czas.
• Geographe: przejrzystość i dostęp do danych w czasie rzeczywistym przekładają się na skuteczniejsze reagowanie na potrzeby klientów, bardziej wiarygodną analitykę predykcyjną oraz optymalizację łańcuchów dostaw i produkcji.

Wdrażanie inteligentnej produkcji: kolejne kroki

Część firm ma już za sobą dość długą historię transformacji cyfrowej, której efektem jest integracja szerokiej gamy technologii Przemysłu 4.0. Inne organizacje dopiero rozpoczynają swoją podróż lub zastanawiają się, od czego powinny ją zacząć.

Dobra wiadomość jest taka, że najlepsze rozwiązania z zakresu inteligentnej produkcji wychodzą naprzeciw potrzebom klientów, niezależnie od tego, na jakim etapie się znajdują. Oferują one pomoc w rozpoczęciu lub kontynuowaniu procesu transformacji — z wykorzystaniem zarówno rozwiązań niezależnych, jak i opartych na chmurze systemów ERP z wbudowanymi funkcjonalnościami.

Zanim rozpoczniesz transformację, pomyśl o tym, co stanowi Twój najważniejszy zasób w procesie produkcyjnym — o pracownikach. Opracuj skuteczne strategie komunikacji i zarządzania zmianą, aby wszystkie Twoje zespoły działały z zaangażowaniem, czuły wsparcie i były na bieżąco informowane o planowanych zmianach.