Себастьян даніель зоттер
Сьогодні компанії в машинобудуванні та машинобудуванні все частіше шукають інтелектуальні рішення для майбутніх продуктів, мережеві ланцюжки створення вартості та нові форми взаємодії з клієнтами та працівниками. Цей пошук зумовлений необхідністю кардинального перегляду всієї роботи та бізнес-моделей, щоб успішно зорієнтуватися в оцифрованому світі. Ключові технології, особливо інформаційні, відіграють тут центральну роль.
Інтернет речей (IoT) знаходиться в центрі сучасних технологічних розробок. Спочатку мова йде про взаємодію пристроїв (з датчиками та виконавчими механізмами, краю), з одного боку, та Інтернету (з центрами обробки даних та продуктивністю, хмарою), з іншого. Потім все частіше виникає мережеве та розширене використання хмари та краю з інтеграцією алгоритмів, машинного навчання (ML) та штучного інтелекту (AI).
На додаток до пристроїв, їх з’єднання через шлюзи (наприклад, IoT Hub) та протоколи (такі як WLAN, LPWAN або Cellular 4 / 5G) та платформи IoT (такі як Azure) є важливими компонентами IoT. У той час як стандартизовані послуги (такі як зберігання, обчислювальна потужність, аналітика) пропонуються на платформах як «Платформа як послуга», програмні послуги (такі як програми, безпека або «Великі дані») доповнюють їх як «Програмне забезпечення як послуга» ”Рішення.
Цифрові рішення у взаємодії промислових та технологічних компаній
У німецькому машинобудуванні та машинобудуванні оцифровка та IoT вже є сьогодні. Майже три з чотирьох компаній у Німеччині (71 відсоток) вже планують або використовують програми, пов’язані з промислово використовуваним IoT (Industrial IoT або IIoT), також відомим як “Індустрія 4.0” у Німеччині (KI & Leadership, Microsoft, 2019).
Старі та нові машини та системи все частіше підключаються від пристроїв до Інтернету. Ланцюги створення вартості інтегровані горизонтально в компанії та вертикально через кордони компанії, так що наскрізні цифрові дані доступні від розробки, виробництва до обслуговування. Виробники беруть безпосередню участь у доданій вартості своїх клієнтів: від підходів до обслуговування та обслуговування до моделей операторів. Працівники отримують цифрову підтримку у вигляді мобільних робочих станцій або підходів до віртуальної реальності.
Зрештою, машинобудування та машинобудування зараз успішно стають постачальниками цифрових рішень. Змінюються не лише робочі моделі в мережевих кіберфізичних системах. Це створює цінні дані про експлуатацію та споживання, які можна з вигодою використовувати в бізнес-моделях на основі даних. Для того, щоб мати можливість створювати додану вартість з даних, в ідеалі в режимі реального часу, нові технології користуються попитом. Відповідні дослідження показують, що використання AI у промисловості може зменшити витрати на переробку продукції більш ніж на 20 відсотків.
Співпраця в цифрових екосистемах
Для того, щоб використати весь потенціал сучасних технологій, провідні компанії все більше покладаються на нові форми співпраці. У минулому було коротше обговорення питання створення власних цінностей чи інших, але нові концепції спрямовані на створення розподіленої вартості в цифрових екосистемах. Успішні промислові компанії привносять у ці сучасні моделі знання своєї галузі та багаторічний досвід роботи в галузі ІТ.
У той же час компетенція технологічних партнерів у ланцюжку створення вартості IoT (від пристроїв до платформ до інтелектуальних програмних послуг) Партнери проекту беруть участь у реалізації від стратегії до реалізації. В ідеалі, таким чином, виробники машин та систем можуть сконцентруватися на своїй ключовій галузевій компетенції, оптимізувати витрати та інвестиції та успішно впровадити нові бізнес-моделі.
Для того, щоб мати можливість успішно заявити про себе в умовах цифрової глобалізації, ці нові форми співпраці повинні бути реалізовані. “У епоху AI час самостійного проходження безумовно закінчився”, – каже, наприклад, Сабін Бендієк (CVP Microsoft). Нещодавно на виставці Hannover Messe 2019 вона закликала промисловість і технології об’єднати зусилля – до альянсу цифрового прогресу.
Здається, це повідомлення дійшло до обробної промисловості. По всьому ланцюжку створення вартості додатки пілотуються у партнерстві під загальною фразою “Індустрія 4.0”, і впроваджуються та пропонуються перспективні рішення. Виділяється лише технологічний зв’язок між пристроями, Інтернетом та інтелектом для створення «інтелектуальної цифрової екосистеми».
У дослідженнях і розробках складні моделювання та підходи 3D-моделей є новаторськими для нових підходів до проектування. 3D-друк дає поштовх до переосмислення конструкції та розробки прототипів. Нові підходи в області «Розширеної, змішаної або віртуальної реальності» дають змогу інноваційним формам глобальної мережевої співпраці за допомогою таких пристроїв, як Microsoft HoloLens.
Сфери закупівель, логістики та виробництва повністю реорганізовані за допомогою роботів, засобів зв’язку, аналітики та орієнтованих на майбутнє технологій, таких як “блокчейн”. Він заснований на намаганні повністю охопити створення промислової вартості від датчиків до аналізу великих обсягів даних. Передові рішення дозволяють, наприклад, повторно впровадити безпеку та обслуговування машин із використанням прогнозних моделей. Працівників підтримують і захищають у їх роботі так звані “носяться”. Виробничі мережі картографуються цифровим способом („цифровий двійник”), а на заводах, до рівня виробничих осередків, підтримуються підходи до моделювання та оптимізованого виробництва. Технології блокчейн дозволяють постійно оптимізувати закупівлі та логістику, від планування та відстеження списків деталей до аналізу та моніторингу даних про закупівлі та запасів, а також їх оплати.
За цим посиланням до маркетингу, продажів та обслуговування цілісно підходять по-різному. Дані складають вихідну точку для більш точного аналізу споживачів (від ідентифікації до адресації до стратегій ціноутворення) у маркетингу. Тут з’являються підходи до продажів, починаючи від нових відносин із клієнтами та закінчуючи цифровою командою продажів.
Така інтелектуальна цифрова екосистема має чотири основні елементи, що мають значення для успіху: гнучкі мережі ланцюжка створення вартості, взаємодія на основі даних, віртуалізовані процеси, цифрові компетенції. Цифрова екосистема тоді призводить до значних конкурентних переваг для всіх, хто бере участь.
Два способи використання промислового інтелекту
Як рішення виглядають на практиці? Слід розрізняти два способи використання промислового інтелекту:
Інтернет: Тут пропонуються масштабовані, потужні та безпечні інфраструктури, хмарні платформи та програмні послуги для IoT та AI.
Edge: Ці пристрої та програми можуть приймати рішення, пов’язані з контекстом, і в режимі реального часу на основі оперативних даних, навіть без постійного підключення до мережі. Для того, щоб використовувати алгоритми та моделі AI, вони навчаються в Інтернеті за допомогою машинного навчання з використанням великих обсягів даних, а потім стають доступними для відповідного пристрою на сайті.
На практиці обидва завдання доповнюють одне одного. Зберігання даних, обчислювальна потужність та навчання забезпечують постійний подальший розвиток моделей у мережі. Edge використовує це для знань у реальному часі щодо пристроїв та додатків у сценаріях, коли рішення в реальному часі є важливими.
Обидві моделі повинні використовуватися по-різному, залежно від сценаріїв прийняття рішень та функціонування. Edge розширює централізовані платформи IoT та повертає аналіз даних до краю мережі. Іншими критеріями, які слід враховувати, є: час транзакцій, (стабільне) підключення до Інтернету, вимоги дотримання та витрати. Початкові дослідження показують, що 40 відсотків початкових аналізів даних буде проведено до кінця 2022 року (IDC, Industrial IoT, Німеччина, 2019).
Промисловий інтелект: успішні практичні приклади
На наступних практичних прикладах компанії успішно подолали п’ять основних перешкод в оцифруванні: вони досягли швидкого, економічно ефективного масштабування, результати показали чітку додану вартість у короткостроковій перспективі, технології були легкодоступні – і всі проекти були здійснені та підтримані центральними особами, що приймають рішення.
Машинобудівна компанія Howden: розподілена робота з розробки
Наприклад, машинобудівна компанія Howden використовує 3D-моделі своїх турбін і компресорів і використовує пристрої змішаної реальності HoloLens для забезпечення їх розвитку. Історичні дані та дані в режимі реального часу стають доступними для всіх користувачів на різних кінцевих пристроях через платформи IIoT, а також розподілена робота з розробки. Існуючі моделі даних постійно збагачуються, аж до роботи машин клієнтів, і постійно використовуються для подальшого розвитку.
Проект “Brainwave”: автоматизовані оптичні системи виробництва
Відповідні практичні приклади у галузі виробництва включають співпрацю між Microsoft, виробником електроніки Jabil та виробником інструментів Sandvik Coromat. Проект “Brainwave” зосереджений на автоматизованих оптичних системах у виробництві. Електронні компоненти перевіряються в режимі реального часу за допомогою моделей AI для виявлення аномалій та помилок. Сандвік працює над прогнозуючими моделями для оптимального використання промислових інструментів. Дані про верстати та інструменти збираються у компанії, аналізуються в реальному часі за допомогою алгоритмів ML та пропозицій щодо прийняття рішень, що надаються клієнтам. Крім того, технічні працівники інформуються про технічне обслуговування, а керівники заводу попереджаються про потенційні помилки та збої.
Карл Цайс: Забезпечення якості виробництва
Carl Zeiss пропонує ще один приклад виробництва у галузі забезпечення якості. Компанія з точної механічно-оптичної промисловості працює зі спектрометрами для аналізу якості сировини в режимі реального часу і, таким чином, для визначення оптимального налаштування параметрів процесу для виробництва. Дані про виробництво зчитуються в режимі реального часу за допомогою спектроскопічного аналізу, переносяться в хмару і оцінюються там. Рішення спрямовані на підвищення ефективності, безпосереднє автоматизоване вдосконалення технологічного процесу, оптимальне використання енергії та сировини та підвищення якості.
Siemens Gamesa: Технічне обслуговування вітрогенераторів
У вітряних турбінах від Siemens Gamesa лопаті ротора реєструються автономними безпілотниками, дані датчиків стають доступними до Інтернету через центральний доступ, а лопаті ротора аналізуються в Інтернеті за допомогою даних зображення. Раніше служби AI підтримували ручний аналіз зображень. Виявлені помилки автоматично призводять до створення замовлень на обслуговування та їх виконання.
Ліфт thyssenkrupp: цифровий двомісний номер для інтелектуальних будівель
Ліфт Thyssenkrupp вибрав нові підходи в області інтелектуальних будівель. Основна увага була приділена підтримці, використанню та досвіду роботи інфраструктур із використанням цифрових близнюків. Цей подвійний являє собою віртуальну копію будівлі, об’єктів і пристроїв, а також користувачів і всі відповідні екологічної інформації , таких як будівництво, відвідувач, метеорологічні дані і т.д. Датчики ВГД контролювати всі елементи будівлі – від систем освітлення і ліфтів для опалення, Системи вентиляції та вентиляції. Ця інформація збагачується в режимі реального часу даними про те, як використовується будівля. Дані надаються власникам та операторам для аналізу проблем, виявлення закономірностей або оптимального проведення робіт з технічного обслуговування.
Проект “Farmbeat” та OSRAM: Технології харчування жителів світу
Рішення соціальних проблем, серед іншого, має на увазі проект Microsoft “Farmbeat” у тісній співпраці з такими компаніями, як OSRAM у Мюнхені. “Farmbeat” займається технологіями годування населення світу. У сільському господарстві для оптимізації застосування використовується шлях від полів (край) через дані датчиків (IoT) до хмари та підходів AI. OSRAM допомагає спростити вирощування їжі в міських районах за допомогою інтелектуальних технологій освітлення. Одне із застосувань у освітлювальній та будівельній технологіях зосереджено на інтелектуальних системах освітлення рослин, заснованих на відкритій платформі розробників IoT (“Lightintelligence”).
Шлях вперед
Кажуть, що нові технологічно орієнтовані форми виробництва (“Advanced Manufacturing”, AM) мають величезний довгостроковий потенціал для підвищення конкурентоспроможності та доданої вартості компаній, галузей та економік. Відповідно, AM розглядається як одна з найбільш актуальних галузей технологічних інновацій та інвестицій, особливо в Німеччині.
Однак сучасні дослідження показують, що шлях ще довгий. Близько 84 відсотків усіх німецьких промислових компаній планують інвестувати в цю технологічну сферу до 2025 року загалом понад 100 млрд. Євро на рік. Однак на цей час витрачають менше 20 відсотків.
Технологічний зв’язок між пристроями, Інтернетом та інтелектом для створення «інтелектуальної цифрової екосистеми» є ключовим фактором успіху в німецькому машинобудуванні та машинобудуванні. Під крилатою фразою «Індустрія 4.0» ці підходи повинні базуватися на ланцюгах створення вартості (горизонтально і компанія, особливо в Німеччині ( по вертикалі) переосмислення і перебудовано.
Подальші статті можна знайти за адресою:
Нескорочена стаття: https://cloudblogs.microsoft.com/industry-blog/de-de/manufacturing/2019/12/05/intelligente-digitale-okosysteme-in-der-fertigungsindustrie/
Опублікована стаття в ManagerMagazin (видання січня 2020, публікація: 18 грудня 2019): http://manager-wissen.com/intelligente-digitale-oekosysteme-in-der-fertigungsindustrie
Інші публікації в LinkedIn: триває
Автор
Себастьян Даніель Зоттер, провідний виробник у галузі Microsoft, підтримує керівників німецьких промислових компаній та супроводжує програми трансформації у співпраці з Microsoft. Його основна увага приділяється стратегічним галузям технологій (AI та (I) IoT), партнерству та інтелектуальним цифровим екосистемам.
До того, як приєднатися до корпорації Майкрософт, пан Сіттер був віце-президентом thyssenkrupp (tk) і відповідав за всі цифрові та ІТ-програми на рівні компанії. Він розпочав свою кар’єру консультантом з управління у стратегіях та KPMG.
Пан Сіттер з нетерпінням чекає ваших запитань, пропозицій та спонукань щодо статті та радий подальшій спільній дискусії на
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/sebastian-seutter/
Twitter: https://twitter.com/sdseutter за адресою: @sdseutter
Спочатку ця публікація була опублікована за адресою https://www.linkedin.com/pulse/intelligente-digitale-%C3%B6kosysteme-der-sebastian-seutter/.
Sebastian Seutter люб’язно дозволив нам перекласти і опублікувати цю статтю.
Temy.co - Software Development Partner 