În zorii celei de-a patra revoluţii industriale (Industry 4.0), organizaţiile industriale îşi plasează transformarea digitală proprie în fruntea agendei strategice de priorităţi. Conceptul Industry 4.0 se referă la interconectarea de sisteme cibernetice şi fizice (CPS) într-un mediu industrial. Sistemele CPS conectează lumea fizică cu cea digitală şi facilitează colectarea de date digitale de la dispozitive şi procese fizice (cum ar fi datele de mentenanţă de la echipamente şi datele de calitate de la liniile de producţie), precum şi utilizarea acestor date pentru automatizări şi optimizări. În acest scop sunt folosite tehnologii Industrial Internet of Things (IIoT) pentru colectarea şi procesarea de volume mari de fluxuri de date de mare viteză, simultan cu automatizarea operaţiunilor şi a proceselor.
Transformarea digitală din cadrul Industry 4.0 va îmbunătăţi competitivitatea organizaţiilor industriale, în acelaşi timp întărindu-le abilitatea de a lua decizii optime. În ciuda termenilor la modă care înconjoară noile concepte din procesele organizaţionale, IIoT şi Industry 4.0 dispun deja de câteva studii de caz concrete care le dovedesc profitabilitatea. Aceste studii de caz facilitează adopţia accelerată a IIoT în industrie, motivul pentru care IIoT va contribui cel mai mult la potenţialul valoric de afaceri al IIoT, fenomenul IoT pentru consum rămânând în urmă. Conform recentului raport al Accenture, intitulat “Winning with the Industrial Internet of Things”, IIoT ar putea însuma până la 14.200 miliarde USD pentru economia globală până în 2030. Ca atare, înţelegerea cazurilor generatoare de profitabilitate din acest segment reprezintă un pas esenţial către modelarea unei strategii de transformare digitală de succes.
Flexibilitate a controller-elor logice programabile de automatizare industrială
Automatizarea industrială se bazează pe controllere logice programabile (PLC), sisteme de achiziţie și de control al datelor (SCADA) şi sisteme de control distribuit (DCS). Aceste sisteme sunt în general inflexibile şi nu permit schimbări facile ale configuraţiei lor. Acest fapt reprezintă o barieră serioasă în calea instalării de tehnologii noi de automatizare într-o unitate de producţie (cum ar fi instalarea unei imprimante 3D ca parte a procesului de producţie), precum şi în calea schimbării configuraţiei proceselor industriale (cum ar fi proiectarea rezultatelor unei linii de producţie către personalizarea de masă). IIoT facilitează convergenţa OT (Operational Technologies) cu IT (Information Technologies) şi permite, printre altele, reconfigurarea proceselor de automatizare industrială bazată pe instrumente digitale în intervale de timp mai mici (ex. ore în loc de săptămâni). Mai degrabă decât să reconfigureze sisteme OT complexe, configurările maşinilor şi instrumentelor au loc la nivelul etajului digital al sistemului IIoT. Ca atare, instalările IIoT sunt folosite în mod extensiv pentru a sprijini modelele de personalizare a producţiei de masă de o manieră mai rapidă şi mai eficientă din punct de vedere costuri.
Mentenanţă predictivă
Cele mai multe organizaţii industriale îşi întreţin echipamentele pe bază de abordări preventive, conform cărora echipamentele se inspectează şi întreţin la intervale regulate. Este foarte adevărat că o abordare preventivă înseamnă proceduri de mentenanţă mai devreme decât se cere în mod efectiv, ceea ce conduce la o eficienţă de ansamblu mai scazută a echipamentelor (OEE). Pentru optimizarea OEE, firmele trec la mentenanţă predictivă, care înseamnă cea mai nouă viziune în materie de mentenanţă industrială. În cadrul mentenanţei predictive, maşinile sunt capabile să prevadă şi să anticipeze propriile defecte, prin calcularea cu acurateţe a unor parametri precum End of Life (EoL) şi Mean Time to Failure (MTTF). Tehnologiile IIoT colectează şi consolidează seturi de date despre starea echipamentelor, cum ar fi: date despre vibraţii, date acustice, date ultrasonice, date termice, date de analiză fluide şi altele. Pe baza acestora, tehnologiile de analiză de tip BigData permit extragerea de informaţii predictive despre operarea echipamentelor, incluzând tipare semnificative ale procesului de degradare. Prin îmbunătăţirea parametrului OEE al unui echipament scump, organizaţiile industriale pot obţine o profitabilitate directă şi tangibilă a investiţiilor IIoT efectuate.
Controlul calităţii
Tehnologiile IIoT şi Big Data permit colectarea de date voluminoase despre procesele industriale, ceea ce generează detectarea cu acurateţe a problemelor de calitate la diverse momente de timp. De exemplu, datele digitale despre o linie de producţie pot fi colectate şi folosite la identificarea problemelor şi ineficienţelor, simultan cu recomandări legate de acţiuni de remediere. Aşa ceva întăreşte zonele de management al calităţii precum Total Quality Management (TQM) şi ZDM (Zero Defect Manufacturing). În vreme ce TQM şi ZDM există pe piaţă de peste două decenii, progresul înregistrat de Industry 4.0 este cel care le asigură implementarea credibilă şi eficientă din punct de vedere costuri.
Uzine conectate şi optimizare lanţ aprovizionare
IIoT permite optimizări ale lanţului de aprovizionare care nu erau posibile anterior progreselor înregistrate de Industry 4.0. Aceste optimizări se bazează pe diseminarea cu acurateţe şi la timp de informaţii despre procesele din cadrul lanţurilor de aprovizionare. Tehnologiile IIoT interconectează dispozitive, sisteme CPS şi sisteme de informaţii de afaceri (cum ar fi ERP (Enterprise Resource Planning) şi PLM (Product Lifecycle Management)) din toate părţile componente ale lanţului, în acelaşi timp permiţând curgerea fluidă a informaţiilor între locaţii de uzine, firme de logistică, clienţi şi alte părţi componente ale lanţului. Cu ajutorul IIoT, uzinele devin interconectate şi sunt informate la timp despre toate evenimentele importante petrecute de-a lungul lanţului de aprovizionare, cum ar fi plasarea de comenzi critice, întârzieri în furnizarea de materiale, cedări de echipamente care generează fenomene disruptive pentru producţie, disponibilitatea produselor finisate, informaţii despre nivelurile stocurilor şi altele asemenea. Aceste informaţii sunt sintetizate în consecinţă şi folosite pentru antrenarea de optimizări ale calendarelor de producţie, previziunilor de comenzi şi termenilor de livrare, ceea ce conduce la diverse beneficii, cum ar fi minimizarea stocurilor, producţia realizată în termen oportun şi reducerea pierderilor.
Elemente de activare IT/Networking
Instalările IIoT se bazează pe tehnologii digitale de ultimă generaţie, care includ:
- Edge Computing
Edge Computing reprezintă un element al celor mai multe infrastructuri IIoT, deoarece ele permit operaţiuni cu grad mic de supraîncărcare şi cu performanţe mari, desfășurate aproape de câmpul operaţional, incluzând atât operaţiuni de automatizare cât şi de analiză date. Infrastructurile Edge Computing complementează infrastructurile de stocare şi analiză date în cloud, deoarece ele facilitează procesarea în timp real şi acţionează ca un strat de filtrare care economiseşte atât lăţimea de bandă a reţelei utilizată pentru transmiterea acestor date cât şi costurile de stocare a lor în cloud. - High-Speed Networking Technologies
Cele mai multe instanţe de utilizare IIoT implică operaţiuni inteligente de reţea, care necesită viteze mari, incluzând infrastructuri mixte bazate pe cablu şi wireless. Marea majoritate a traficului IIoT se desfăşoară actualmente peste infrastructuri Wi-Fi, Ethernet şi LTE, însă se poate constata existenţa şi a instalărilor emergente de tip Low-Power WAN (Wide Area Network Technologies). - Securitatea cibernetică şi securitatea fizică
Organizaţiile industriale sunt preocupate de introducerea de noi dispozitive IT şi CPS în locaţiile de funcţionare. Consecinţa imediată este nevoia de mecanisme inteligente de securitate cibernetică, care să asigure totala încredere în blocurile ce alcatuiesc infrastructuria IT din facilitatea de producţie. Simultan, este nevoie de protejarea seturilor de date în conformitate cu cerinţele de reglementare şi de afaceri (cum ar fi Regulamentul GDPR emis de UE, precum şi reglementările de protecţie date la scară globală). Mai mult, instalările în extindere de infrastructuri IT din medii industriale, conduce treptat la convergenţa securităţii cibernetice cu cea fizică, ca parte a unei abordări integrate de securitate. - AI şi Big Data Analytics
Instanţele de utilizare IIoT implică operaţiuni de analiză date ca mijloc de extragere informaţii care să conducă la optimizări de procese. Unele dintre aceste operaţiuni necesită procese de analiză avansată de date, care ajunge în zonele de deep learning şi inteligenţă artificială. Este, de pildă, cazul detectării stărilor de defect ale echipamentelor în aplicațiile de mentenanţă predictivă, care se bazează pe reţele neurale pentru detectarea de tipare complexe.
Allied Telesis oferă o gamă întreagă de soluţii pregătite pentru Industry 4.0, care ajută clienţii la migrarea către această epocă nouă într-o manieră fluidă şi eficientă din punct de vedere costuri.
