Как промышленный интернет вещей помогает решать масштабные производственные задачи
На волне популяризации «интернета вещей» многие технологические гиганты деятельно развивают разработке, направленные на оптимизацию производственных процессов. Это направление стало называться промышленный «интернет вещей» либо IIoT. Согласно данным компании Verizon, в 2014 году рынок IIoT насчитывал уже 1,2 млрд подключенных устройств, а к 2020 году он вырастет до 5,4 млрд устройств.
В недавнем изучении аналитики компании Accenture опросили 1 400 начальников бизнеса во всем мире и заключили , что к 2030 году вклад промышленного «интернета вещей» в мировую экономику в финансовом эквиваленте составит более $14 трлн.
Наряду с этим внедрение аналогичных разработок за теже месяцы может привнести до $6 трлн в ВВП США и более $70 млрд в экономику Германии.
Но изучение Accenture кроме этого говорит о том, что возможности пользы от «промышленного интернета вещей» до тех пор пока неочевидны многим большим предпринимателям. Более того, отсутствие замыслов по применению аналогичных разработок во многом связано с их непониманием и сложностью того, какой доход они смогут принести в возможности.
Однако, уже сейчас «транспортные» системы и умные предприятия применяются в самых различных отраслях экономики. Одним из самые известных примеров внедрения аналогичных разработок стал один из наибольших европейских портов, расположенный в городе Гамбург.
Управление порта искало возможности повысить грузооборот и пропускную свойство, и совладать с постоянными пробками. Перестроить уже существующую инфраструктуру было нереально из-за неповторимой конструкции порта, исходя из этого было решено оптимизировать рабочие процессы посредством разработок.
Для начала было решено организовать единую диспетчерскую совокупность, в которой регистрировался любой грузовик, что доставляет либо забирает груз из порта. Дабы совладать с пробками на выезде в город, диспетчер начал отслеживать перемещение фур и при необходимости просил водителя подождать на особой парковке. Помимо этого, было составлено загрузки и единое расписание погрузки автомобилей.
Водители скоро начали ориентироваться на электронное табло и эти из особого мобильного приложения, и заторы в зоне погрузки быстро убывают. Более того, к инфраструктуре порта стали подключаться многие логистические компании.
В итоге с момента запуска совокупности пропускная свойство порта возросла на 178%. К 2025 году управление порта собирается достичь отметки в 18 млн контейнеров, тогда как в 2015 году было 8,8 млн. Более того, применяя собственный опыт в технологической изменении порта Гамбурга, компания SAP в будущем создала универсальное ответ для будущих клиентов по управлению логистическими центрами и складами.
Промышленный «интернет вещей» кроме этого помог улучшить производство на фабриках легендарного производителя мотоциклов Harley Davidson. Как мы знаем, что компания собирает много «чопперов» на заказ, и у клиентов бывают самые различные пожелания. Управление завода также решилось на кардинальный ход и внедрило «умную» совокупность управления производством на базе уже IoT.
Любой станок был подключен к сети, что разрешило в реальном времени измерять и разбирать поступающие с них информацию о производственном ходе.
Это снизило число неполадок и уменьшило время простоя оборудования. Более того, все роботы и станки на заводе были объединены в единую сеть, в рамках которой они передают друг другу текущие задачи по сборке мотоциклов.
Внедрение передовых разработок в прессовочном цехе, где изготавливаются топливные баки и крылья, разрешило обеспечить своевременную диагностику качества изделий и улучшить процесс обслуживания прессов.
Помимо этого, интеллектуальные совокупности отслеживают температуру воздуха в помещениях, уровень влажности а также частоту вращения вентиляторов. Все это оказывает помощь избежать поломки оборудования и своевременно создавать его ремонт.
Результаты не вынудили себя ожидать — сейчас сборка мотоцикла по личному проекту, на которую раньше тратили до 21 дня, занимает всего шесть часов на базе IT-сиcтем SAP. Что касается серийных «металлических коней», то их выпуск увеличился уже на 25%.
Но самое основное — на базе опыта на данный момент Davidson уже в Российской Федерации была запущена роботизированная производственная линия, совместно со экспертами SAP и студентами из МГТУ им. Баумана. В ней любой из станков самостоятельно трудится на своем ПО, но особая разработка осуществляет контроль целый производственный процесс, разрешая вносить коррективы в каждую созданную подробность.
Воспользовался ответами промышленного «интернета вещей» и наибольший итальянский ЖД перевозчик Trenitalia. В 2013 году компания ввела в строй 50 новых скоростных электропоездов и задумалась о сокращении издержек на их ремонт. Дело в том, что, в соответствии с требованиям безопасности, при происхождения поломки компания не имеет возможности ремонтировать конкретные вагоны и вынуждена проводить необходимую профилактику всего состава.
Это натолкнуло управление Trenitalia на внедрение механизмов предиктивной аналитики. Скоро был запущен проект Predictive Maintenance, в рамках которого на все поезда были установлены датчики, собирающие данные о работе главных агрегатов и узлов состава. «Умная» совокупность кроме этого прогнозирует возможность отказа оборудования, разбирая много факторов. При обнаружении поломки, она оперативно оповещает диспетчера о необходимости замены того либо иного элемента.
Внедрение совокупности разрешило Trenitalia перейти на крупноблочный ремонт поездов, оперативно заменяя агрегаты и крупные узлы на новые.
Потому, что ремонтники приобретают все информацию о работе состава и заблаговременно знают, что именно нужно отремонтировать, компания кроме этого без шуток экономит на хранении подробностей на складе, доставляя их в депо перед заменой. В итоге затраты на ремонт сократились минимум на 10%.
Мысль, реализованная германским IT-концерном и итальянскими железными дорогами, отыскала продолжение в Канаде. Технологии «интернета вещей» кроме этого помогли снизить траты на ремонт поездов и второму большому ЖД перевозчику — канадской Canadian Pacific Railway.
Раньше компании приходилось устраивать плановые испытания составов через каждые 200 км, загоняя их на особые станции технического обслуживания. Помимо этого, перевозчик отслеживал надежность вагонов и поездов, каждый год проводя их гарантийное обслуживание.
С внедрением «умных» ответов и установкой на поездах особых датчиков, необходимость регулярных испытаний составов отпала сама собой, поскольку сейчас диспетчеры в настоящем времени приобретают информацию о состоянии каждого из катков и силовых агрегатов. В итоге компания перешла на модель обслуживания по состоянию, вовремя заменяя родные к износу детали и элементы.
Но до тех пор пока внедрение аналогичных разработок не носит массовый темперамент. Во многом это связано с тем, что производители не уверены в безотносительной безопасности промышленного «интернета вещей».
Одно из потенциальных ответов данной неприятности пара лет назад внесла предложение компания Cisco. Ее эксперты уверены, что обезопасисть эти от вредоносных воздействий и утечек окажут помощь так именуемые «туманные» вычисления.
Инженеры Cisco внесли предложение всецело локализовать эти на производстве и воспользоваться так называемой «туманной» сетью – особенной вычислительной инфраструктурой, разбирающей данные в пределах раздельно забранной закрытой сети. В компании уверены, что к 2018 году при помощи «туманных» вычислений будет обрабатываться до 40% всех данных в «интернете вещей», а потому Cisco деятельно внедряет данную разработку во многие собственные IoT-решения.
Наряду с этим в Российской Федерации вопросом безопасности IoT деятельно занимается Лаборатория Касперского. В рамках меморандума с русским дочкой SAP они собираются создать общее рещение для экономической безопасности фирм, трудящихся с IoT-совокупностями.
Знают важность развития этого направления и в Российской Федерации, где экспертный совет при правительстве в июне отверг подготовленную Минпромторгом дорожную карту развития «интернета вещей». В министерстве предлагали создать личный национальный протокол и отечественную платформу для «умных» устройств, но специалисты отметили бесполезность аналогичных разработок без тесной кооперации с зарубежными компаниями.
В качестве альтернативы в правительстве внесли предложение ориентироваться на интернациональный опыт и создать все условия для участия России в разработке общемировых стандартов для «интернета вещей». Но для этого на отечественном рынке должны существовать большие компании со собственными центрами разработок, а предприятия – быть заинтересованными во внедрении аналогичных ответов на производстве. Пока же в условиях длящейся экономической рецессии и сокращения количества инвестиций такие проекты вряд ли возможно осуществить без действенного национально-частного партнерства.
