To, co obserwujemy, wynika przede wszystkim z szybszego rozwoju rynku rozwiązań dla Przemysłu 4.0. Pomimo tego, że sama koncepcja Industry 4.0, obejmująca wiele różnych zagadnień, pojawiła się dość dawno temu, to wciąż znajdujemy się na początku czwartej rewolucji przemysłowej. Niewątpliwie wyróżnikiem zachodzących zmian jest zakres i sposób wykorzystania danych. W tym kontekście szczególnie ważne jest znajdowanie skutecznych sposobów pozyskiwania, przetwarzania i wykorzystywania informacji do optymalizacji procesów produkcyjnych, sprzedaży czy logistyki. Staje się to możliwe dzięki innowacjom technologicznym, takim jak Internet Rzeczy, chmura, sztuczna inteligencja czy sieci 5G. Nowe możliwości wykorzystują działające na polskim rynku firmy produkcyjne, zwiększając poziom cyfryzacji i automatyzacji procesów.

– Na całym świecie można zaobserwować trendy związane z Industry 4.0, IoT, AI, cloud oraz VR. Jako firma produkcyjna jesteśmy bardzo zainteresowani korzyściami wynikającymi z koncepcji Przemysłu 4.0. Wiążemy z jej rozwojem naszą przyszłość. Wykorzystanie robotów do realizacji ciężkich czy powtarzalnych zadań jest już standardem w branżach produkcyjnych. Lepsza analiza danych dotyczących produkcji również wpływa na podniesienie efektywności procesów produkcyjnych. Te wszystkie rozwiązania jak najbardziej znajdują się w polu naszych zainteresowań – mów Dominik Radojewski, IT Infrastructure & Support Manager w Hochland Polska (cytat z wywiadu opublikowanego w CRN Polska, nr 3/2022).

Zdaniem naszego rozmówcy Przemysł 4.0, w połączeniu z IoT, jest nieuniknionym, kolejnym etapem ewolucji firm produkcyjnych. Z kolei sztuczna inteligencja wydaje się być niezbędnym elementem przyszłego modelu sprzedażowego, umożliwiając prognozowanie potrzeb klientów oraz tendencji na rynku.

Sieć, która wszystko łączy

W ciągu ostatnich paru lat ogromnie wzrosło już nie teoretyczne, a praktyczne wykorzystanie rozwiązań związanych z Przemysłem 4.0. Obserwowane przyspieszenie wynika głównie z rosnącego dostępu do sieci. Białe plamy na mapie, gdzie mogą wystąpić problemy z aktywnym pobieraniem danych, znikają. Co więcej, sieć nie tylko staje się dostępna, ale jest również znacznie szybsza. W rezultacie podłączane są do niej instalacje przemysłowe, które dotychczas nie znajdowały się w sieci informatycznej. Dane do integracji są zbierane z tak połączonych urządzeń i systemów, następnie analizowane i korelowane z informacjami z innych procesów biznesowych – w celu znalezienia dodatkowych korzyści. W działaniach tych coraz częściej wykorzystuje się algorytmy uczenia maszynowego.

Motorem czwartej rewolucji przemysłowej jest gwałtownie rosnąca liczba urządzeń podłączonych do internetu, która już dawno przekroczyła liczbę samych jego użytkowników. Już w 2020 roku szacowano, że do sieci podpiętych było 50 miliardów urządzeń. W efekcie przestała być internetem tylko ludzi, łącząc (jako IoT) rzeczy, z których coraz więcej to elementy systemów przemysłowych. W tym przypadku chodzi o przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT – Industrial Internet of Things), który zwykle polega na zastosowaniu połączonych z siecią czujników, sterowników i innych urządzeń w warunkach zakładu produkcyjnego.

Powyższe urządzenia dostarczają dane i generują alarmy, ułatwiają przeprowadzanie analiz biznesowych, podejmują proste zautomatyzowane działania albo uruchamiają określone procedury. Jednakże firmy produkcyjne mogą wykorzystywać IIoT w znacznie szerszym zakresie zastosowań, które polegają, ogólnie rzecz biorąc, na gromadzeniu i wykorzystaniu danych oraz komunikacji.

Nowe narzędzia, nowe możliwości

Liczba scenariuszy wykorzystania IIoT rośnie także z tego powodu, że sensory stają się coraz tańsze, moc obliczeniowa bardziej dostępna, a koszt przesyłania i gromadzenia dużych ilości danych wyraźnie maleje. Tymczasem skala gromadzonych danych może być obecnie trudna do wyobrażenia. Jeśli nowoczesna fabryka może mieć tysiące sensorów i generowanie danych odbywa się w nich co minutę, to daje to miliony próbek dziennie, które można wykorzystać do optymalizacji procesu produkcji. Przy czym IIoT to nie tylko zakłady produkcyjne, ale także energetyka czy logistyka. Silniki pojazdów generują terabajty danych, które można gromadzić do analizy.

W ramach walki z konkurencją zakłady produkcyjne będą przetwarzać duże ilości danych, dążąc do uzyskania jak największej wiedzy o procesach produkcyjnych – ile czego zużywają, jak dużo wytwarzają, ile na tym zarabiają. Firmy, które chcą zarządzać i optymalizować procesy mają obecnie do dyspozycji nowe narzędzia, dzięki którym możliwości mierzenia wymienionych zmiennych stają się coraz większe i ekonomicznie uzasadnione.

Dzieje się tak w dużej mierze za sprawą chmury, w której najłatwiej i najszybciej można gromadzić, przetwarzać i analizować dane. Także tam dostępne są najlepsze obecnie narzędzia z obszaru uczenia maszynowego i analityki. Wdrożenie czegoś podobnego w trybie on-premises wymaga po pierwsze dużego wysiłku, a po drugie może się okazać bezcelowe, jeśli za chwilę w chmurze pojawią się lepsze rozwiązania od już wybranego.

Jednakże przetwarzanie wszystkich generowanych danych nie zawsze będzie się odbywać w chmurze. Nierzadko bardziej uzasadnione będzie wykorzystanie do tego edge computingu, który szybciej i lepiej obsłuży pewne procesy – od prostego filtrowania zdarzeń i danych, po bardziej złożone ich przetwarzanie. Przy okazji przetwarzanie brzegowe rozwiąże problemy z przepustowością sieci czy opóźnieniami. W takim scenariuszu do chmury mogą być wysyłane tylko wybrane informacje do dalszej analizy, albo dane do archiwizowania.

Artykuł Przemysł wrzuca czwarty bieg pochodzi z serwisu CRN.