Производство переживает цифровую трансформацию, известную как Индустрия 4.0, движимую такими цифровыми технологиями, как интернет вещей, периферийные вычисления, ИИ, цифровые двойники и робототехника. Вместо того чтобы полагаться на плановые отчеты, ручные проверки и разрозненное производственное программное обеспечение, заводы могут получать представление о том, что происходит во всех производственных операциях, в режиме реального времени.

Это главная причина, по которой компании любого размера инвестируют в услуги по разработке IoT: чтобы создавать и внедрять IoT-решения, адаптированные к их конкретным бизнес-потребностям, и принимать точные решения непосредственно в цехах. Перед успешной интеграцией IoT лучше всего глубоко изучить технологию IoT в производстве. В этой статье мы расскажем все об промышленном интернете вещей, включая варианты использования, проблемы, реальные примеры и статистику о будущем этой технологии.

Промышленный интернет вещей (IIoT): пояснение

Промышленный интернет вещей — это подкатегория IoT, которая фокусируется конкретно на производстве, цепочках поставок и производственных операциях. Другими словами, IoT в производстве означает использование интеллектуальных датчиков, устройств, машин и сканеров штрих-кодов/RFID для сбора и обмена данными в режиме реального времени для улучшения производственных операций.

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

Интеллектуальные 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
ИИ и машинное обучение для прогнозного технического обслуживания, обнаружения аномалий и автоматизации
Системы анализа данных для анализа собранной информации
Системы интеграции предприятия 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 активов, повышать безопасность в цехах и увеличивать общую эффективность оборудования (OEE). В результате «умные» заводы производят высококачественную продукцию быстрее, снижая при этом операционные расходы в долгосрочной перспективе.

IoT против IIoT: в чем разница?

В двух словах, IoT — это подключение физических устройств с уникальными идентификаторами к интернету для сбора, передачи и обмена данными без вмешательства человека. Примеры приложений IoT включают смарт-телевизоры, холодильники, носимые медицинские устройства и бытовую технику.

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

Распространенные варианты использования IIoT включают прогнозное техническое обслуживание, цифровые двойники, контроль качества, безопасность работников, управление запасами и энергопотреблением. Давайте рассмотрим их подробно.

Прогнозное техническое обслуживание

Чтобы обеспечить строгое техническое обслуживание на заводе и избежать чрезмерных, незапланированных или дорогостоящих простоев, производители полагаются на прогнозное техническое обслуживание. Во-первых, предприятия развертывают IoT-датчики на целевых активах, которые собирают данные об оборудовании в нормальных условиях эксплуатации.

Во-вторых, технология позволяет работникам контролировать производительность оборудования 24/7 и автоматически оповещает команду технического обслуживания, когда ненормальные показатели превышают заданные пороговые значения. В результате технические специалисты могут раньше выявлять и исследовать ранние признаки неисправности, а также ремонтировать или заменять компоненты оборудования до того, как они превратятся в проблему.

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

Дистанционное управление

Датчики и платформы управления IoT позволяют производителям отслеживать местоположение, статус и перемещение активов в разных местах в режиме реального времени. Даже если производственные мощности распределены по нескольким локациям, вся собранная информация хранится в централизованном узле, и каждый авторизованный пользователь имеет к ней доступ. Обеспечивая централизованный обзор активов, IIoT помогает удаленным командам знать, где находятся активы, как они работают и идут ли операции по плану или требуют дистанционного управления.

Благодаря такой прозрачности производители могут легко сравнивать производственные линии на разных объектах, 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 объекта), которая полностью воспроизводит все процессы, протекающие внутри него. Цифровые двойники собирают данные с подключенных IoT-датчиков, установленных на заводе, и передают их в цифровой интерфейс для моделирования, отслеживания и тестирования поведения в реальном мире.

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

Существуют различные типы цифровых двойников:

Прототип цифрового двойника. Создается до того, как будет построен физический объект, и используется для тестирования поведения будущего объекта и оценки возможных рисков.
Экземпляр цифрового двойника. Разрабатывается после того, как физический объект построен, и используется для запуска различных сценариев и тестов перед внесением изменений в физический объект.
Агрегированный цифровой двойник. Моделируется после того, как физический объект построен, 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 простоя за счет мониторинга состояния оборудования и обнаружения аномалий. Цифровые двойники также оптимизируют использование оборудования и улучшают качество продукции за счет выявления проблем с производительностью и анализа ключевых показателей эффективности оборудования. Они также помогают выявлять тенденции и поддерживать бесперебойную работу производственных линий.

Управление запасами

В традиционном управлении запасами процесс отслеживания и контроля активов часто является ручным и трудоемким, что приводит к неточным данным, излишкам запасов, их дефициту, а также к увеличению затрат на оплату труда и хранение. IoT-датчики, встроенные в продукты, «умные» полки и камеры, установленные по всему складу, 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 складских запасов, всегда точно зная, что находится на складе в любой момент времени и в каком количестве.
Улучшить автоматизацию с помощью систем IoT и RFID, которые автоматически запускают оповещения или действия при достижении пороговых значений.
Собирать точную информацию в режиме реального времени как о хранящихся товарах, так и о состоянии запасов для принятия обоснованных решений.
Лучше планировать спрос и избегать дефицита/излишков запасов, всегда зная количество товаров на складе.
Повысить эффективность за счет исключения ручных процессов, таких как поиск конкретных товаров вручную, и улучшения наглядности.

Сочетание IoT и RFID не только улучшает отслеживание запасов, но и сокращает операционные расходы, а также повышает прозрачность, точность и эффективность управления запасами.

Контроль качества

Что касается контроля качества, IoT помогает сделать этот процесс непрерывным, автоматизированным и основанным на данных. IoT-устройства и датчики, установленные на всей производственной линии, улучшают контроль качества за счет постоянного мониторинга производственных процессов и оборудования. Это позволяет производителям обнаруживать 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 режиме реального времени. Если датчик обнаруживает, что параметр вышел за пределы допустимого диапазона, система может мгновенно оповестить операторов и даже инициировать автоматическое удаление дефектных деталей с линии. Данные, собранные датчиками, помогают определить, где и почему возникает дефект.

Помимо этого, IoT может дополнительно помочь производителям:

Усилить прослеживаемость дефектов путем сквозного отслеживания продукции и производственных параметров.
Улучшить управление цепочками поставок за счет мониторинга состояния и контроля качества от поставщиков до производства.
Сократить количество производственных браков за счет раннего выявления проблем с качеством, минимизируя ошибки и необходимость переделок.
Поддержать автоматизированную инспекцию с помощью подключенных к IoT датчиков и камер в сочетании с компьютерным зрением и машинным обучением для более быстрого и точного обнаружения дефектов по сравнению с ручными проверками.
Интегрировать данные IoT с системами управления качеством (QMS) для оптимизации процессов качества, управления несоответствиями и автоматизации документации.

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 панелей мониторинга. «Умные» счетчики и датчики, установленные на оборудовании или рядом с ним, непрерывно отслеживают потребление энергии и нагрузку на оборудование. Анализируя эту информацию, производители могут выявлять потери энергии, обнаруживать неэффективное оборудование и корректировать его настройки для устранения потерь.

Платформы управления энергопотреблением на базе IoT используют прогнозную аналитику для моделирования схем энергопотребления, обнаружения аномалий и предотвращения поломок оборудования. Подключенные датчики отправляют автоматические оповещения, когда потребление энергии превышает установленные лимиты. Собранные данные и отчеты также могут использоваться для поддержки экологических, социальных и управленческих (ESG) требований и соблюдения нормативных актов. С помощью «умных» систем производители могут перейти к более экологичным операциям, 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 здоровью. Данные, собранные с помощью носимых устройств, таких как каски, куртки и часы, оснащенные датчиками, дают представление о перемещениях, действиях работников и их взаимодействии с производственной средой. Датчики могут отслеживать показатели здоровья персонала, такие как частота сердечных сокращений, температура тела, уровень кислорода в крови и утомляемость, помогая выявлять ранние признаки переутомления и физического напряжения.

Во-вторых, IoT-датчики могут обнаруживать опасности на рабочем месте, включая утечки газа, чрезмерный шум, изменения температуры 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. Более того, удаленный мониторинг оборудования помогает снизить воздействие опасных зон за счет минимизации необходимости ручных проверок.

Помимо этого, системы IoT могут отслеживать действия работников и предупреждать их, если они не используют соответствующие средства защиты и протоколы. Помимо снижения травматизма, 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 продукты 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 изменений или задержек. В результате производители могут улучшить прозрачность запасов и прослеживаемость продукции, обеспечивая своевременную и более эффективную доставку.

Наряду с этим, IoT также помогает соответствовать строгим нормативным требованиям, что особенно важно для фармацевтики, пищевого производства и других чувствительных отраслей. «Умные» датчики, установленные на транспортных средствах, в контейнерах и на упаковке продукции, позволяют отслеживать состояние товаров в режиме реального времени, например, температуру, давление и влажность. Этот мониторинг в реальном времени позволяет немедленно реагировать на отклонения и предотвращать порчу, повреждение или деградацию во время транспортировки.

Архитектура IoT в производстве

Решения IoT 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, RFID-считыватели, сканеры QR-кодов и другие устройства, развернутые в цехах. Они собирают данные в режиме реального времени, часто необработанные, с машин, производственных линий, продуктов и от работников, а также обеспечивают взаимодействие с физическими производственными процессами.

Уровень подключения

Уровень связи объединяет 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 команды управления на исполнительные механизмы.

Уровень обработки данных

Уровень обработки собирает, хранит и анализирует данные от машин, производственных линий и других устройств цеха, чтобы пользователи могли получать операционную аналитику и принимать стратегические решения. Для этого уровни включают базы данных, хранилища/озера данных, аналитические платформы, периферийные или облачные вычисления, обработку данных в реальном времени или близком к нему, а также инструменты ИИ/МО.

Уровень приложений

Уровень приложений предоставляет веб- и мобильные приложения, а также другие программные решения для доступа к производственным операциям и управления ими. Эти инструменты представляют производственную информацию и аналитические данные, полученные с помощью ИИ, в понятном формате через панели мониторинга и отчеты, а также интегрируют данные IoT с корпоративными системами, такими как MES, ERP и другие.

Уровень процессов

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

Уровень безопасности

Уровень безопасности защищает производственные IoT-устройства, 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 IoT в производстве

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

Сокращение незапланированных простоев

IoT-устройства и датчики могут непрерывно отслеживать рабочие параметры оборудования, такие как температура, вибрация и электрические характеристики, на протяжении всего срока службы оборудования. Этот 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 проводить плановый ремонт в удобное время и сокращает время простоя системы на величину до 50%.

Повышение эффективности производства

Внедряя системы и датчики IoT в производственный процесс, предприятия могут автоматизировать многие процессы, заблаговременно обнаруживать аномалии в работе оборудования и сокращать производственные ошибки, тем самым повышая операционную эффективность. Точные данные в реальном времени от машин, окружающей среды и производственных систем дают производителям более широкое представление об операциях, помогая им принимать решения на основе данных, что приводит к повышению производительности на величину до 10%–20%.

Снижение затрат на техническое обслуживание

Автоматизация на базе IoT снижает потребность в участии человека в повторяющихся или трудоемких задачах по техническому обслуживанию. Поскольку датчики IoT постоянно контролируют производительность оборудования, они заблаговременно выявляют потенциальные проблемы и сигнализируют о признаках износа оборудования до того, как они превратятся в дорогостоящие поломки. В результате производители проводят техническое обслуживание по мере необходимости, сокращают количество ненужных ремонтов, продлевают срок службы оборудования и снижают затраты на техническое обслуживание на величину до .

Повышение прозрачности цепочки поставок

Датчики IoT и трекеры с поддержкой GPS дают производителям представление в реальном времени о состоянии и местоположении материалов и продуктов по мере их перемещения по цепочке поставок. Повышенная прозрачность активов помогает предприятиям оптимизировать отслеживание и управление активами, заблаговременно выявлять нехватку или задержки и быстро реагировать на сбои. В свою очередь, компании могут сократить количество незапланированных остановок на величину до и снизить уровень запасов на величину до 30%, сохраняя при этом надежность обслуживания.

Повышение качества продукции

Датчики IoT улучшают контроль качества на производственных линиях, непрерывно проверяя продукцию, точно определяя момент возникновения дефектов и регулярно отслеживая состояние продукции для обеспечения соответствия требованиям и контроля качества. Производственные компании, использующие IoT для автоматизированного мониторинга качества, сокращают количество дефектов на величину до 40%, повышая общую эффективность и удовлетворенность клиентов, а также достигают увеличения выхода годной продукции с первого предъявления на 26,9%.

Повышение безопасности труда

Благодаря круглосуточному сбору данных с помощью интеллектуальных датчиков производители могут немедленно узнавать о потенциальных угрозах или происходящих авариях и быстро реагировать. Отслеживание состояния здоровья работников в режиме реального времени дополнительно повышает безопасность труда, позволяя заблаговременно выявлять стресс и другие риски для здоровья, а также сводя к минимуму вероятность несчастных случаев и травм, связанных с ручным трудом и опасными задачами.

Проблемы внедрения IoT в производстве и пути их решения

Внедрение IoT сопряжено с трудностями и соображениями, которые могут препятствовать успешной реализации. Однако производственные компании могут преодолеть эти препятствия, предприняв правильные шаги с самого начала.

Риски внедрения IoT в производстве. Source

Согласно статистике Deloitte, операционный риск остается главной проблемой для руководителей бизнеса, на него указали 65% респондентов, за ним следуют стратегические (42%), киберриски (32%), финансовые (31%) и риски комплаенса (29%). Эти опасения могут возникнуть на разных этапах внедрения IoT. Ниже мы рассмотрим основные проблемы, с которыми могут столкнуться производители при внедрении IoT, и способы их решения.

Одной из ключевых проблем при внедрении IIoT является то, что существующие организационные процессы могут быть не готовы к поддержке подключенных, управляемых данными операций. IIoT сам по себе не устраняет существующие пробелы в процессах. Он делает их видимыми в режиме реального времени с помощью датчиков, которые собирают данные, и панелей мониторинга, 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 базовых. Следующим шагом будет внедрение IIoT в одной области, где процесс уже стабилен и предсказуем. Затем заранее определите для каждого оповещения от систем IoT, кто его получает, сколько времени есть на реакцию и что произойдет, если никто не ответит.

Безопасность данных

производственных организаций, опрошенных Deloitte, сообщили о том, что за последний год столкнулись как минимум с одним инцидентом в сфере кибербезопасности. Инфраструктура IoT может включать сотни и даже тысячи подключенных устройств, каждое из которых служит потенциальной точкой входа для злоумышленников. Устройства IoT непрерывно собирают и передают операционные данные, и компрометация такого устройства может предоставить злоумышленникам доступ к нему или даже к промышленным системам. Поэтому руководителям производственных предприятий необходимо серьезно относиться к безопасности во всех производственных процессах.

Чтобы гарантировать надежную безопасность промышленного интернета вещей, компаниям следует начать с базовых мер безопасности, таких как внедрение контроля доступа, протоколов аутентификации и регулярных обновлений, а затем постепенно усиливать защиту на разных уровнях. К числу передовых методов также относятся сегментация сети, многофакторная аутентификация, безопасный удаленный доступ, оценка рисков безопасности и мониторинг в режиме реального времени. Производителям также следует проводить обучение сотрудников вопросам безопасности и регулярно проводить аудит своей среды и ее защиты.

Проблемы интеграции

Предприятиям может потребоваться подключение IoT к MES, ERP, аналитическим и другим системам для обеспечения обмена данными в реальном времени, отчетности и повышения 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.

Для обеспечения бесшовной интеграции IoT производители могут использовать промежуточное ПО или интеграционные платформы, API, коннекторы или шлюзы, по возможности внедрять стандартизированные протоколы и использовать общую модель преобразования данных. Им также необходимо установить внутренние стандарты для закупки любых новых устройств/платформ и внедрять поэтапное развертывание с тестированием, чтобы минимизировать перебои и задержки.

Нехватка технической экспертизы

По данным Deloitte, производителей сообщают о трудностях с наймом квалифицированных специалистов в областях, от которых зависит экосистема IoT. IoT требует сочетания навыков, включая интеграцию оборудования, разработку программного обеспечения, управление данными и обслуживание систем. Процесс обучения может быть сложным, а поиск или подготовка талантов в этих областях — дорогостоящими.

Производственные организации, планирующие внедрение IoT в рабочие процессы, должны либо собрать собственную команду, либо передать разработку IoT технологическому партнеру. Выбрав второй вариант, они могут воспользоваться экспертной поддержкой при выборе наиболее подходящих технологий IoT, разработке и интеграции решений IoT, обеспечении их безопасности и масштабируемости, а также при долгосрочном обслуживании.

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 оборудование, датчики, сетевую инфраструктуру, программные платформы и текущие услуги. В результате производители откладывают внедрение IoT из-за неопределенности в отношении окупаемости инвестиций (ROI) 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 использовать подход MVP, запуская проекты Индустрии 4.0 поэтапно и используя отзывы пользователей для их доработки.

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

Неадекватное управление изменениями

Реальные примеры использования IoT в производстве

Bosch

Сбор данных с различных машин и систем
Консолидация данных в едином интерфейсе
Стандартизация данных из различных форматов
Обеспечение мониторинга состояния оборудования в режиме реального времени