• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Революционные изменения в промышленности

За последние два десятилетия с момента появления Интернета и новых отраслей информационной индустрии произошли поистине революционные изменения во всех сферах нашей жизни. В ближайшие 10–15 лет ожидается следующий радикальный скачок, который будет связан с внедрением индустриального Интернета вещей (The Industrial Internet of Things — IIoT). По мере того как различные небытовые устройства (например, робототехнические комплексы на цифровом производстве), оснащенные датчиками и сенсорами и подключенные к Интернету, станут «общаться» между собой без вмешательства человека, трансформируются основные сектора экономики (промышленное производство, энергетика, транспорт, медицина, сельское хозяйство и др.), и полностью изменится сама модель взаимодействия людей и машин. К 2030 г. вклад от развития Интернета вещей в мировую экономику может составить около $14 трлн.

Внедрение технологий IIoT повысит эффективность труда на предприятиях, позволит экономить на плановом ремонте оборудования и общих эксплуатационных затратах, минимизирует аварии на производстве и в целом увеличит предсказуемость промышленных систем. На макроуровне это приведет к росту энергоэффективности и конкурентоспособности экономики, стиранию границ между отраслями, снижению техногенного влияния на окружающую среду. Одним из следствий для социальной и гуманитарной сферы станет вытеснение низкоквалифицированного труда (как физического, так и умственного) машинами и появление новых видов компетенций, требующих высокой квалификации. В данном трендлеттере рассматриваются отдельные технологические направления, которые будут способствовать внедрению IIoT.

Версия для печати: 

 ИКТ_10_2016 (PDF, 998 Кб)

 

Облачные вычисления для цифровой промышленности

Широкое распространение Индустриального Интернета вещей требует решения ряда вопросов, среди которых важное место занимает проблема сбора, хранения и анализа огромных массивов данных, получаемых от различных устройств. Около 90% всей имеющейся в мире информации человечество создало за последние два года. К примеру, один большой нефтеперерабатывающий завод каждый день генерирует примерно терабайт «сырых» данных. По мере развития промышленной автоматизации и роста внедрения M2M-технологий (machine-to-machine) облачные вычисления становятся наиболее эффективным способом аккумуляции и обработки больших объемов информационных ресурсов.

Облачные вычисления — это модель предоставления сетевого доступа к коллективно используемому набору настраиваемых вычислительных ресурсов, которые пользователь может оперативно задействовать под свои задачи при сведении к минимуму собственных управленческих усилий и времени взаимодействия с провайдером. Облачные платформы позволяют быстро и легко пользоваться сервисами и приложениями, помогают повысить скорость принятия решений и увеличить производительность в целом. Облачные сервисы могут быть публичными, частными и гибридными (наиболее перспективное направление развития). С помощью гибридных облаков компании, которые исчерпали потенциал своего корпоративного хранилища данных, получают возможность, сохранив у себя наиболее важную часть ИТ-инфраструктуры, передать остальные ИТ-ресурсы на обслуживание облачным провайдерам.



 







Технологии «дополненной реальности» в производстве 

Дополнение реального мира цифровыми объектами с помощью различных носимых устройств и гаджетов все увереннее входит в современные индустриальные практики, в частности, становится неотъемлемым элементом кастомизированного производства. Технологии дополненной реальности (Augmented Reality — AR) намного упрощают и сокращают процесс создания нового продукта: благодаря замене физических прототипов виртуальными моделями, совместимыми с реальными устройствами, можно еще на ранних этапах увидеть ошибки проектирования или эффекты того или иного усовершенствования. Эти технологии в целом позволяют снизить влияние человеческого фактора, сократить затраты на ремонт оборудования, повысить производительность труда и конкурентоспособность на рынке.

Кроме моделирования деталей, планирования и оптимизации производственных процессов, в частности монтажа, AR-технологии используют для координации деятельности отделов и сотрудников и даже для создания рабочих инструкций и технических публикаций. Например, в складской деятельности «умные очки» используются для автоматизации процессов, технического и сервисного обслуживания, удаленного консультирования по ремонту оборудования.





 






Системы машинного зрения для контроля производственных процессов

В условиях современного высокотехнологичного производства человек не может обеспечить стопроцентный контроль всех операций. В результате брак обнаруживается слишком поздно, что приводит к большим потерям материалов и средств. Повысить управляемость производственного процесса и оптимизировать его работу, в частности автоматизировать контроль выпускаемой продукции, помогают системы машинного зрения. Они сочетают в себе реальное оборудование и виртуальные модели и умеют анализировать визуальную информацию.

Информацию на входе системы машинного зрения формируют промышленные видеокамеры (смарт-камеры), обладающие функциями высокоточной локализации объектов, распознавания текста, считывания штрих- и двумерных кодов, геометрических измерений, работы с цветом и др. Программное обеспечение систем машинного зрения анализирует изображения с этих камер, после чего передает полученные данные оператору, автоматизированной системе управления технологическим процессом (АСУ ТП), роботу или напрямую исполнительным механизмам для управления производством. Системы машинного зрения особенно эффективны в тех случаях, когда объем, скорость или сложность анализируемой информации существенно превышают способности оператора. Такие системы применяются в машиностроении (в том числе в автомобилестроении), электронике, медицине и фармацевтике, робототехнике, а также для лабораторных испытаний.