Производство переживает цифровую трансформацию, известную как «Индустрия 4.0», которая стимулируется такими цифровыми технологиями, как Интернет вещей, периферийные вычисления, искусственный интеллект, цифровые двойники и робототехника. Вместо того чтобы полагаться на запланированные отчеты, ручные проверки и разнородное производственное программное обеспечение, заводы могут получать в реальном времени представление о том, что происходит во всех производственных процессах.

Это главная причина, почему компании всех размеров инвестируют в услуги по разработке IoT: чтобы создать и внедрить решение IoT, адаптированное под их конкретные бизнес-потребности, и принимать точные решения непосредственно в цеху. Перед успешной интеграцией IoT лучше всего глубоко погрузиться в тему IoT-технологий в производстве. В этой статье мы рассмотрим все аспекты промышленного интернета вещей, включая сценарии использования, проблемы, реальные примеры и статистику о будущем этой технологии.

Промышленный интернет вещей (IIoT): общие сведения

Промышленный интернет вещей — это подкатегория IoT, которая ориентированаspecifically на производство, цепочки поставок и производственные операции. Другими словами, IoT в производстве относится к использованию умных датчиков, устройств, машин и сканеров штрих-кодов/RFID для сбора и обмена данными в реальном времени с целью оптимизации производственных процессов.

Анализируя данные от промышленных активов и рабочих процессов, производители могут оптимизировать техническое обслуживание оборудования, контроль качества, распределение ресурсов и операции цепочки поставок. Типичная экосистема IIoT объединяет следующие компоненты:

Умные IoT-датчики, устройства и машины для сбора данных и отслеживания

Решения для обеспечения связи для надежного обмена данными между устройствами и системами

Облачные и периферийные вычисления для хранения и обработки данных

Искусственный интеллект и машинное обучение для предиктивного обслуживания, обнаружения аномалий и автоматизации

Системы аналитики данных для анализа собранной информации

Системы интеграции корпоративного уровня для подключения данных IIoT к производственным процессам

Когда данные IIoT должным образом агрегируются и анализируются, производители получают прозрачность своих операций, что помогает выявлять неэффективность, сокращать время простоя оборудования, повышать безопасность в цеху и увеличивать общую эффективность оборудования (OEE). В результате умные фабрики производят высококачественную продукцию быстрее, снижая при этом операционные расходы в долгосрочной перспективе.

IoT и IIoT: в чем разница?

Кратко говоря, IoT — это соединение физических устройств с уникальными идентификаторами, которые подключаются к интернету для сбора, передачи и обмена данными без вмешательства человека. Примерами приложений IoT являются умные телевизоры, холодильники, носимые медицинские устройства и бытовая техника.

Промышленный интернет вещей (IIoT) — это сеть умных устройств и датчиков с вычислительными возможностями, которые собирают, отслеживают, обмениваются и анализируют конкретные наборы данных для управления производственными процессами. Примерами приложений IIoT являются сканеры штрих-кодов, считыватели RFID, подключенные машины, промышленные роботы, камеры и сигнальные лампы.

К числу распространенных сценариев использования IIoT относятся предиктивное обслуживание, цифровые двойники, контроль качества, безопасность работников, управление запасами и энергопотреблением. Давайте рассмотрим их подробнее.

Предиктивное обслуживание

Для обеспечения жесткого контроля технического обслуживания на заводе и предотвращения чрезмерных, незапланированных или дорогостоящих простоев производители полагаются на предиктивное обслуживание. Во-первых, предприятия развертывают IoT-датчики на целевых объектах, которые собирают данные об оборудовании в условиях нормальной эксплуатации.

Во-вторых, технология позволяет сотрудникам круглосуточно следить за производительностью оборудования и автоматически предупреждает ремонтную бригаду, когда аномальные показатели превышают заданные пороговые значения. В результате специалисты могут раньше выявлять и исследовать ранние признаки неисправностей, а также ремонтировать или заменять компоненты оборудования до того, как они превратятся в серьезную проблему.

Поскольку расходы на ремонт могут быть огромными, производители, очевидно, заинтересованы в способах сокращения этих затрат и поддержания надлежащей работы оборудования как можно дольше. IIoT позволяет производителям быть в курсе состояния своих активов, прогнозировать отказы оборудования и планировать своевременное техническое обслуживание, обеспечивая тем самым оптимальную эффективность машин и бесперебойный производственный поток.

Дистанционное управление

Датчики и платформы управления IoT позволяют производителям отслеживать местоположение, статус и перемещение активов в разных точках в реальном времени. Даже если объекты производителя распределены по нескольким локациям, вся собранная информация хранится в централизованном центре, и каждый уполномоченный пользователь имеет к ней доступ. Предоставляя централизованное представление об активах, IIoT помогает удаленным командам знать, где находятся активы, как они работают и идут ли операции по плану или требуют дистанционного управления.

Благодаря такой видимости производители могут легко сравнивать производственные линии на разных предприятиях, контролировать поток активов и ресурсов и даже решать определенные проблемы через виртуальную сеть. Излишне говорить, что возможность удаленного управления оборудованием и ресурсами экономит время, оптимизирует производственные операции и повышает прозрачность мониторинга активов.

Цифровые двойники

Цифровой двойник — это цифровая копия физического объекта (производственного предприятия), которая полностью воспроизводит все происходящие в нем процессы. Цифровые двойники собирают данные с подключенных IoT-датчиков, установленных на заводе, и передают их в цифровой интерфейс для симуляции, отслеживания и тестирования реального поведения.

Собирая производственные данные в реальном времени, такие как температура активов, уровни вибрации, время безотказной работы оборудования, инженеры могут видеть, что происходит в цеху подключенного завода и как изменения повлияют на объект и его процессы на расстоянии. Таким образом, они могут настраивать производственные системы и оптимизировать процессы сборки практически в реальном времени.

Существуют различные типы цифровых двойников:

Прототип цифрового двойника. Создается до того, как построен физический объект, и используется для тестирования поведения будущего объекта и оценки возможных рисков.

Экземпляр цифрового двойника. Разрабатывается после создания физического объекта и используется для запуска различных сценариев и тестов перед внесением изменений в физический объект.

Совокупность цифровых двойников. Моделируется после создания физического объекта и используется для сбора информации и мониторинга параметров и возможностей объекта.

Независимо от того, какой тип цифрового двойника выбирает завод, его внедрение может помочь производителям сократить расходы и время простоев за счет мониторинга состояния оборудования и обнаружения аномалий. Цифровые двойники также оптимизируют использование оборудования и повышают качество продукции путем выявления проблем с производительностью и анализа ключевых показателей эффективности оборудования. Они также помогают выявлять тенденции и поддерживать бесперебойную работу на производственных линиях.

Управление запасами

В традиционном управлении запасами процесс отслеживания активов и управления ими часто носит ручной и трудоемкий характер, что приводит к неточностям в данных, избыточным запасам, их дефициту, а также к росту затрат на труд и хранение. IoT-датчики, встроенные в продукцию, «умные» полки и камеры на складе позволяют производителям непрерывно собирать данные о местоположении, количестве и состоянии запасов. Используя RFID-метки и технологии маячков, заводы могут идентифицировать, находить и отслеживать маркированные активы на всей территории предприятия. В результате заводы могут:

Повысить прозрачность учета запасов, всегда точно зная, что именно находится на складе в данный момент и в каких количествах.

Улучшить автоматизацию с помощью систем IoT и RFID, которые автоматически отправляют оповещения или выполняют действия при достижении пороговых значений.

Собирать точную информацию в режиме реального времени как о хранимых товарах, так и о статусе запасов для принятия обоснованных решений.

Лучше планировать спрос и избегать дефицита или излишков запасов благодаря постоянной осведомленности об их объеме.

Повысить эффективность за счет отказа от ручных процессов, таких как ручной поиск конкретных предметов, и улучшения видимости активов.

Сочетание IoT и RFID не только улучшает отслеживание запасов, но и сокращает операционные расходы, повышая прозрачность, точность и эффективность управления ими.

Контроль качества

Когда речь заходит о контроле качества, IoT помогает сделать этот процесс непрерывным, автоматизированным и основанным на данных. Устройства и датчики IoT, установленные по всей производственной линии, улучшают контроль качества за счет постоянного мониторинга производственных процессов и оборудования. Это позволяет производителям выявлять отклонения в режиме реального времени и предотвращать появление дефектов до того, как они дойдут до клиентов.

Например, автопроизводитель может использовать IoT-датчики, установленные на сборочных линиях, для мониторинга таких параметров, как температура, давление и вибрация в реальном времени. Если датчик обнаруживает, что параметр вышел за пределы допустимого диапазона, система может мгновенно предупредить операторов и даже инициировать автоматическое удаление дефектных деталей с линии. Данные, собранные датчиками, помогают определить, где и почему возник дефект.

Кроме того, IoT помогает производителям:

Усилить отслеживаемость дефектов за счет сквозного отслеживания продуктов и производственных параметров.

Улучшить управление цепочкой поставок посредством мониторинга состояния и контроля качества от поставщиков до производства.

Сократить количество производственных браков, выявляя проблемы с качеством на ранних этапах и минимизируя ошибки и необходимость переделки.

Поддерживать автоматизированный осмотр с помощью подключенных к интернету вещей датчиков и камер в сочетании с компьютерным зрением и машинным обучением для более быстрого и точного обнаружения дефектов по сравнению с ручной проверкой.

Интегрировать данные IoT с системами управления качеством (QMS) для оптимизации процессов контроля качества, управления несоответствиями и автоматизации документооборота.

Управление энергопотреблением

Платформа управления энергопотреблением на базе IoT в сочетании с датчиками и устройствами позволяет производителям автоматически собирать данные об энергопотреблении и визуализировать их в режиме реального времени с помощью графиков и информационных панелей. «Умные» счетчики и датчики, установленные на оборудовании или рядом с ним, непрерывно следят за энергопотреблением и нагрузкой на технику. Анализируя эту информацию, производители могут выявлять перерасход энергии, обнаруживать неэффективное оборудование и настраивать его работу для устранения потерь.

Платформы управления энергопотреблением на базе IoT используют предиктивную аналитику для моделирования схем энергопотребления, обнаружения аномалий и предотвращения поломок оборудования. Подключенные датчики отправляют автоматические оповещения, когда потребление энергии превышает заданные лимиты. Собранные данные и отчеты также могут использоваться для выполнения экологических, социальных и управленческих требований (ESG) и соблюдения нормативных требований. С помощью «умных» систем производители могут перейти к более экологичным методам работы, сокращая углеродный след, минимизируя отходы и оптимизируя потребление воды.

Безопасность труда

Во-первых, устройства и датчики с поддержкой IoT выявляют риски, которые могут привести к травмам или угрозам для здоровья. Данные, собираемые с помощью носимых устройств, таких как защитные каски, куртки и часы с датчиками, дают представление о движениях работников, их деятельности и взаимодействии с промышленной средой. Датчики могут контролировать показатели здоровья персонала, такие как частота сердечных сокращений, температура тела, уровень кислорода в крови и утомляемость, помогая замечать ранние признаки переутомления и физического напряжения.

Во-вторых, датчики IoT могут обнаруживать опасности на рабочем месте, включая утечки газа, чрезмерный шум, перепады температур и небезопасные погодные условия, и автоматически отправлять оповещения при возникновении рисков. Некоторые системы IoT могут предотвращать неконтролируемые утечки газа, быстро реагируя на изменения температуры или колебания концентрации газа. Кроме того, удаленный мониторинг оборудования помогает снизить риск работы в опасных зонах за счет минимизации необходимости ручных проверок.

Помимо этого, системы IoT могут отслеживать действия работников и предупреждать их, если они не используют необходимые средства защиты и протоколы. Помимо снижения числа травм, такие решения повышают соблюдение сотрудниками протоколов безопасности и снижают риск несчастных случаев или потери рабочего времени.

Оптимизация цепочки поставок

В производстве IoT делает цепочку поставок более прозрачной и точной. Оснащая машины и продукцию RFID/NFC-метками или QR-кодами, производители могут отслеживать их перемещение и статус в режиме реального времени на протяжении всего интеллектуального производственного процесса. Собирая и анализируя эти данные, производители отслеживают и оптимизируют весь маршрут доставки при возникновении задержек или изменений. В результате производители могут улучшить прозрачность запасов и прослеживаемость продукции, обеспечивая своевременную и более эффективную доставку.

Наряду с этим IoT помогает соблюдать строгие нормативные требования, что особенно важно для фармацевтики, производства продуктов питания и других чувствительных отраслей. «Умные» датчики, установленные на транспортных средствах, в контейнерах и на упаковке продукции, позволяют в режиме реального времени отслеживать состояние товаров, такие параметры, как температура, давление и влажность. Такой мониторинг в реальном времени позволяет оперативно реагировать на отклонения и предотвращать порчу, повреждение или ухудшение качества во время транспортировки.

Архитектура Интернета вещей (IoT) в производстве

IoT-решения для производства обычно состоят из шести уровней: восприятия, подключения, обработки данных, приложений, процессов и безопасности.

Уровень восприятия

Уровень восприятия включает в себя «умные» датчики, исполнительные механизмы, считыватели RFID, сканеры QR-кодов и другие устройства, развернутые на производственном участке. Они собирают данные в режиме реального времени (часто «сырые») с машин, производственных линий, продукции и работников, а также обеспечивают взаимодействие с физическими производственными процессами.

Уровень подключения

Уровень связи соединяет устройства, машины и производственные системы посредством промышленных сетей, протоколов связи, шлюзов и периферийных устройств. Он обеспечивает передачу данных между уровнем восприятия и другими уровнями архитектуры IoT, позволяя собирать данные с датчиков и передавать управляющие команды на исполнительные механизмы.

Уровень обработки данных

Уровень обработки собирает, хранит и анализирует данные с машин, производственных линий и других устройств цеха, чтобы пользователи могли получать аналитическую информацию о работе и принимать стратегические решения. Для этого он включает в себя базы данных, хранилища/озёра данных, аналитические платформы, граничные вычисления или облачные вычисления, обработку данных в реальном времени и режиме, близком к реальному времени, а также инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения.

Уровень приложений

Уровень приложений предоставляет веб-приложения, мобильные приложения и другие программные решения для доступа к производственным операциям и управления ими. Эти инструменты представляют производственную информацию и аналитические данные, полученные с помощью искусственного интеллекта, в понятном формате с помощью информационных панелей и отчетов, а также интегрируют данные IoT с корпоративными системами, такими как MES, ERP и другими.

Уровень процессов

Уровень процессов объединяет процедуры управления, рабочие процессы и механизмы системного управления для поддержания соответствия требованиям и надежности экосистемы IoT в цехе. Он координирует потоки данных между машинами, производственной системой и операторами, а также выполняет такие важные задачи, как контроль доступа, мониторинг системы и реагирование на инциденты.

Уровень безопасности

Уровень безопасности защищает производственные устройства IoT, системы, машины и операционные данные на всех уровнях архитектуры. Он включает в себя множество мер безопасности для каждого уровня, таких как физическая защита устройств, сквозное шифрование, многофакторная аутентификация, сегментация сети, управление доступом, регулярные обновления программного обеспечения и оценка рисков.

Основные преимущества Интернета вещей в производстве

Технология IoT играет важную роль в производстве, поскольку компании внедряют более интеллектуальные, взаимосвязанные подходы и работают над повышением эффективности производственных процессов.

Сокращение незапланированных простоев

Устройства и датчики IoT могут непрерывно контролировать рабочие параметры оборудования, такие как температура, вибрация и электрические характеристики в течение всего срока службы оборудования. Такой подход помогает производителям прогнозировать неисправности и поломки до того, как они негативно повлияют на производственный процесс. В результате использование IoT сокращает незапланированные остановки производства, позволяет планировать ремонт в удобное время и сокращает время простоя системы до 50%.

Повышение эффективности производства

Внедряя системы и датчики IoT в производственный процесс, предприятия могут автоматизировать множество процессов, вовремя обнаруживать аномалии оборудования и сокращать производственные ошибки, тем самым увеличивая операционную эффективность. Точные данные в реальном времени от машин, окружающей среды и производственных систем дают производителям большую прозрачность операций, помогая им принимать решения на основе данных, которые приводят к увеличению объема производства на 10%–20%.

Снижение затрат на техническое обслуживание

Автоматизация на базе IoT снижает потребность в человеческом вмешательстве в повторяющиеся или трудоемкие задачи по техническому обслуживанию. Поскольку датчики IoT постоянно отслеживают производительность оборудования, они рано выявляют потенциальные проблемы и фиксируют признаки износа оборудования до того, как они превратятся в дорогостоящие поломки. В результате производители проводят техническое обслуживание по мере необходимости, сокращают ненужные ремонты, продлевают срок службы оборудования и сокращают расходы на техническое обслуживание до 40%.

Повышение прозрачности цепочки поставок

Датчики IoT и трекеры с поддержкой GPS предоставляют производителям информацию в режиме реального времени о состоянии и местонахождении материалов и продуктов по мере их продвижения по цепочке поставок. Улучшенная видимость активов помогает предприятиям оптимизировать отслеживание активов и управление ими, вовремя замечать дефицит или задержки и оперативно реагировать на сбои. В свою очередь, компании могут сократить незапланированные остановки до 25%, снизить уровень запасов до 30%, сохраняя при этом надежность обслуживания.

Повышение качества продукции

Датчики IoT улучшают контроль качества на производственных линиях, непрерывно проверяя продукцию, точно определяя время возникновения дефектов и регулярно контролируя состояние продукции для поддержки соблюдения нормативных требований и обеспечения качества. Производственные компании, которые используют IoT для автоматизированного контроля качества, сокращают количество дефектов до 40%, повышая общую эффективность и удовлетворенность клиентов, а также достигают увеличения выхода годной продукции с первого раза на 26,9%.

Повышение безопасности труда

Благодаря круглосуточному сбору данных интеллектуальными датчиками производители могут мгновенно узнавать о потенциальных угрозах или происходящих авариях и быстро реагировать на них. Отслеживание здоровья работников в реальном времени еще больше повышает безопасность труда, позволяя рано обнаруживать стресс и другие риски для здоровья, а также минимизируя вероятность несчастных случаев и травм, связанных с ручным трудом и опасными задачами.

Проблемы IoT в производстве и пути их решения

Внедрение IoT сопряжено с трудностями и факторами, которые могут помешать успешной реализации. Тем не менее, производственные компании могут преодолеть эти препятствия, предприняв правильные шаги с самого начала.

Риски внедрения IoT в производстве. Источник

Согласно статистике Deloitte, операционный риск остается главной заботой бизнес-лидеров (его назвали 65% респондентов), за ним следуют стратегические (42%), кибернетические (32%), финансовые (31%) и регуляторные риски (29%). Эти проблемы могут возникать на разных этапах внедрения IoT. Ниже мы рассмотрим ключевые проблемы, с которыми могут столкнуться производители при внедрении IoT, и способы их решения.

Одна из ключевых проблем внедрения IIoT заключается в том, что существующие организационные процессы могут быть не готовы к поддержке подключенных операций, основанных на данных. IIoT не устраняет существующие пробелы в процессах сам по себе. Он делает их видимыми в режиме реального времени с помощью датчиков, которые собирают данные, и информационных панелей, которые визуализируют то, что уже происходит в цехе. Если процессы неэффективны или плохо контролируются, IIoT может просто создать «автоматизированный хаос», которым дороже и сложнее управлять. Сопротивление со стороны сотрудников может еще больше замедлить внедрение IIoT.

Чтобы подготовиться к внедрению IIoT, производителям следует сначала навести порядок в своих процессах вручную: изучить, как они работают на самом деле, устранить неэффективность и установить текущие показатели в качестве отправной точки. Следующим шагом является внедрение IIoT в одной области, где процесс уже стабилен и предсказуем. Затем следует заранее определить для каждого предупреждения от систем IoT, кто его получает, сколько времени есть на реакцию и что произойдет, если никто не ответит.

Безопасность данных

91% опрошенных компанией Deloitte производственных предприятий сообщили, что за последний год столкнулись хотя бы с одним нарушением кибербезопасности. Инфраструктура IoT может состоять из сотен или даже тысяч подключенных устройств, каждое из которых служит потенциальной точкой входа для злоумышленников. Устройства Интернета вещей непрерывно собирают и передают операционные данные, и компрометация такого устройства может предоставить злоумышленникам доступ к нему или даже к промышленным системам. Поэтому руководителям производств необходимо серьезно относиться к безопасности на всех производственных процессах.

Для обеспечения надежной безопасности промышленного Интернета вещей компании должны начать с базовых мер безопасности, таких как внедрение контроля доступа, протоколов аутентификации и регулярных обновлений, а затем постепенно усиливать защиту на разных уровнях. Передовые методы также включают сегментацию сети, многофакторную аутентификацию, безопасный удаленный доступ, оценку рисков безопасности и мониторинг в реальном времени. Производителям также следует проводить обучение работников по вопросам безопасности и регулярно аудировать свою среду и ее защиту.

Проблемы интеграции

Предприятиям может потребоваться подключить IoT к MES, ERP, аналитическим и другим системам для обеспечения обмена данными в реальном времени, отчетности и улучшения прозрачности производственных операций. Однако интеграция решений IoT с существующей инфраструктурой может быть сложной и дорогостоящей из-за устаревших систем, несовместимых форматов данных и протоколов связи, а также ограниченной совместимости между устройствами и платформами.

Чтобы обеспечить бесшовную интеграцию IoT, производители могут полагаться на промежуточное ПО (middleware) или интеграционные платформы, API, коннекторы или шлюзы, по возможности применять стандартизированные протоколы и внедрять единую модель преобразования данных. Им также необходимо установить внутренние стандарты для закупки любых новых устройств и платформ и применять поэтапное внедрение с тестированием для минимизации сбоев и задержек.

Нехватка технической экспертизы

По данным Deloitte, 69–72% производителей сообщают о трудностях с наймом квалифицированных специалистов в областях, от которых зависит экосистема IoT. Интернет вещей требует сочетания навыков, включая аппаратную интеграцию, разработку программного обеспечения, управление данными и обслуживание систем. Кривая обучения может быть крутой, а поиск или обучение талантов в этих областях обходится дорого.

Производственным организациям, планирующим внедрение IoT в рабочие процессы, необходимо либо сформировать собственную команду, либо передать разработку IoT на аутсорс технологическому партнеру. Если они выбирают второй вариант, они могут воспользоваться экспертной поддержкой в выборе наиболее подходящих технологий IoT, разработке и интеграции решений IoT, обеспечении их безопасности и масштабируемости, а также в предоставлении долгосрочного обслуживания.

Высокие затраты на внедрение

Первоначальные затраты на внедрение технологии IoT могут быть высокими, особенно для малого и среднего бизнеса. Инфраструктура IoT требует инвестиций в специализированное аппаратное обеспечение, датчики, сетевую инфраструктуру, программные платформы и постоянные услуги. В результате производители откладывают внедрение IoT из-за неопределенности в отношении окупаемости инвестиций и опасений, что расходы могут выйти из-под контроля по мере масштабирования проекта.

Чтобы держать бюджет под контролем, производственным компаниям необходимо с самого начала разработать экономически эффективную стратегию. Производители могут применить подход MVP, запуская проекты Индустрии 4.0 поэтапно и используя отзывы пользователей для их доработки.

Другой способ — выбрать платформы IoT с открытым исходным кодом и облачную инфраструктуру, которые могут масштабироваться по мере роста систем IoT компании. Также рекомендуется рассмотреть модель «IoT как услуга» (IoT-as-a-Service), чтобы получить доступ к инфраструктуре и сервисам IoT без крупных первоначальных вложений. Компании также могут привлекать опытных партнеров по разработке IoT для оптимизации затрат на проект.

Недостаточное управление изменениями

Реальные примеры использования IoT в производстве

Ведущие мировые компании, такие как Siemens, Airbus, General Electric, Volkswagen и Bosch, активно внедряют IoT для создания полностью автоматизированных заводов и ускорения производственных процессов.

Bosch

Airbus

Siemens