– снижение количества трафика, передаваемого по сети, за счет обработки информации на самом устройстве и передачи только результирующих данных;
– уменьшение задержек, если необходимо оперативно отреагировать на те или иные результаты обработки данных;
– предотвращение выхода персональных или других конфиденциальных данные из определённого контура;
– Возможность для устройства, определённое время работать без доступа к центральным серверам, что повышают отказоустойчивость системы.
Непрерывное цифровое моделирование
Цифровое моделирование – это цифровое представление всего физического производственного процесса. Выполняется цифровое моделирование и создание цифровых двойников изделия (продукта) и процессов его производства, включая промышленное оборудование, технологическую оснастку, ресурсы, производственные процессы.
Благодаря технологии Интернета вещей физический и виртуальный миры взаимодействуют друг с другом посредством получения реальных производственных данных. Вводится понятие Цифровая фабрика, которая представляет собой цифровую модель реальной фабрики со всеми ее компонентами. Это позволяет выполнять непрерывную корректировку Цифровых моделей.
В результате все процессы от разработки изделия до планирования производства визуализируются как единый процесс в режиме реального времени. Это позволяет смоделировать реальные сценарии производственного процесса и проанализировать поведение всех производственных объектов в течение определенного периода времени. Различные варианты и параметры моделирования позволяют заранее разрабатывать меры по устранению возможных проблем при производстве продукции: слишком высокая или низкая загруженность, тормозящие производственный процесс факторы и т. д.
Виртуальная и дополненная реальность
Основным условием для эффективного управления производственным процессом является легко понятная для человека визуализация данных. В рамках концепции Индустрии 4.0 эти задачи решают сетевые технологии виртуальная и дополненная реальности.
Виртуальная реальность – это технология, которая дает возможность смоделировать производственный процесс и управлять им интерактивным способом. Под термином «виртуальная реальность» понимают изображение, максимально близко соответствующее реальности и созданное с помощью компьютерных трехмерных технологий. Такие технологии используют аппаратные и программные средства, позволяющие создать для человека искусственную окружающую обстановку, так чтобы чувства человека работали как в реальном мире.
Технологии виртуальной реальности используются прежде всего на этапах цифрового моделирования, а также планирования и контроля производственных процессов. Виртуальная реальность также может широко использоваться для обучения производственного персонала.
Дополненная реальность – технология, позволяющая расширить сведения о реальном мире дополнительными данными. Для создания Дополненной реальности используются компоненты и технологии, которые можно разделить на три части:
– изображение виртуальных объектов для создания 3D компьютерной графики;
– отслеживание позиции, местоположения пользователя и объектов окружающей среды;
– взаимодействие, осуществляемое с помощью физических и виртуальных средств производства, жестов и др.
Для решения этих задач могут использоваться, наряду со специальными смарт-очками и смарт-перчатками, планшеты и смартфоны, оснащенные сенсорными функциями и камерой. Используя службы навигации и геолокации, а также технологии распознавания изображения, можно видеть реальный мир и расширять его за счет включения дополнительной информации. Дополненная реальность может использоваться для визуализации технологического процесса, в том числе при выполнении ручных операций, в сфере технического обслуживания оборудования, в сфере логистики, когда маркировка, количество и расположение необходимых товаров отображается на дисплее.
Возможности эффективного использования дополненной реальности на промышленном производстве имеют высокий потенциал, но пока мало используются по причине достаточно трудоемкого внедрения и управления.
Искусственный интеллект
В понятие Искусственный интеллект (ИИ) входят научные и технические данные необходимые для создания разумных машин и компьютерных программ, способных самообучаться и решать проблемы вместо человеческого интеллекта.
Отличие алгоритмов ИИ от традиционных логических алгоритмов заключается в том, что они не предназначены для решения конкретной задачи, а в их основе лежит программа, которая учится на основе полученных данных, использующая алгоритмы машинного обучения и нейронные сети.
Машинное обучение – класс алгоритмов, которые используя большие наборы данных и самообучаются на примерах решения аналогичных задач. В алгоритмах могут применяться различные статистические методы или нейронные сети. Создание алгоритмов ИИ – это совместная работа экспертов и специалистов по обработке данных.
Получать и обрабатывать большие массивы данных невозможно без современных технологий интернета вещей, больших данных и облачных вычислений. Следовательно, эффективная работа ИИ возможно только совместно с новыми технологиями.
Использование ИИ в промышленности накладывает на эту технологию соответствующую специфику. ИИ в первую очередь требуется использовать там, где надо решать относительно простые для человека задачи, но чрезвычайно сложные для традиционных логических алгоритмов. Например, распознавание образов, без чего невозможно создание промышленных роботов.
Уже сегодня промышленные компании используют технологии ИИ для прогнозирования обслуживания и ремонтов оборудования, контроля и прогнозирования качества изготовления продукции, оптимизация запасов и цепочек поставок.
Аналитика
Использовать потенциал больших данных возможно только представив их в доступной и простой для пользователя форме. Стоит задача преобразования Больших данных в «умные» данные (Smart data), чтобы оставить только полезную информацию, которую можно эффективно использовать для решения бизнес-задач. Для получения «умных» данных существуют различные способы, включая методы искусственного интеллекта.
Анализ и предоставление данных пользователю выполняется при помощи аналитических сервисов. Существует следующие виды аналитики:
– описательная аналитика, предоставляет отчеты с использованием различных данных;
– диагностическая аналитика, предоставляет пользователю информацию «почему что-то произошло»;
– предиктивная (предсказательная) аналитика, выполняет прогноз на основе анализа данных;
– предписывающая аналитика говорит, что требуется сделать.
Визуализация собранных и обработанных данных в виде аналитических отчетов осуществляется с помощью панелей управления, различных приложений, которыми пользуются работники управленческих звеньев предприятия.
Оборудование цифрового производства
Рассматривая оборудование цифрового производства, мы не заглядываем в фантастическое будущее, а говорим о сегодняшнем дне или недалеком завтра.
Оборудование цифрового производства – это высокоавтоматизированное оборудование, обладающее возможностью подключения к сети Интернет, развитыми межмашинным (М2М) и человеко-машинным (М2Н) интерфейсами. Оборудование обеспечивает высокую производительность и качество выпускаемой продукции, имеет низкое энергопотребление, высокую надежность.
Возможность интеграции оборудования с системами подготовки и управления производством, межмашинное взаимодействие позволяет реализовать автономный процесс управления производственными системами или децентрализованное управление, которое является частью концепции Индустрии 4.0.
На предприятиях организуется работа так называемых гибких производств (ГПС): от гибкого производственного модуля (ГПМ, рис. 6) до гибкого автоматизированного цеха (ГАЦ).
Гибкие системы позволяют организовать автономную работу и выпуск продукции в течение длительного периода в том числе по индивидуальным заказам. На управляющий компьютер ГПС приходят наряды на производство определенных деталей, автоматически на станки с ЧПУ передаются требуемые УП, загружается нужный инструмент, устанавливаются соответствующие заготовки.
Рис. 6. Гибкий производственный модуль
В цифровом производстве широко используются производственные роботы, в первую очередь коллаборативные (коботы), способные работать рядом с человеком. Это роботы-манипуляторы, которые, например, выполняют действия аналогичные функциям человеческой руки (рис. 7). Они заменят человека на однообразных простых операциях, а также на вредных и опасных участках. Это обслуживание станков, сварка, пайка, покраска, резка, сборка и разборка.
Рис. 7. Робот-манипулятор на станке с ЧПУ
Для перевозки деталей, заготовок, инструмента в цехах и на складских участках используются транспортные роботы, робототехнические тележки. На некоторых производствах возможно для транспортных задач использование и квадрокоптеров.
С использованием технологий Индустрии 4.0 эффективность использования роботов значительно возрастает, в частности за счет мониторинга их работы в реальном времени и сокращения время переналадки. При этом стоимость роботов уменьшается. За последние 30 лет средняя цена робота уменьшилась в 2 раза, а если сравнивать с ценой труда, то еще больше. Например, робот-манипулятор для станка с ЧПУ, как правило, не превышает 10% стоимости станка.
Широкое распространение цифровых технологий в области проектирования и механообработки стимулировало взрывной характер развития аддитивных технологий или технологий 3D-печати.
Аддитивные технологии – обобщенное название технологий, предполагающих изготовление изделия по данным цифровой модели (CAD-модели) методом послойного добавления. Получение изделия происходит послойно, шаг за шагом, путем формирования тем или иным способом слоя материала, отверждения или фиксации этого слоя в соответствии с конфигурацией сечения СAD-модели и соединения каждого последующего слоя с предыдущим.
В результате появилось оборудование нового класса (рис. 8).
Рис. 8. Аддитивное промышленное оборудование
3D-принтер или AM-машина (Additive Manufacturing) – станок с числовым программным управлением, использующий метод послойной печати детали.
Сегодня производятся различные типы и модели станков, использующих аддитивные технологии:
