Барьеры и перспективы IIoT и Индустрии 4.0

Восприятие любой новой темы инноваций всегда неоднозначное – сообщество быстро делится на «оптимистов» и «скептиков – пессимистов». Обычно первые немного переусердствуют, пытаясь рисовать картину будущего яркими, солнечными цветами. Вторые наоборот – красят все в темные, низвергая новых идолов или говорят «что тут нового, – мы и так это давно уже делаем». Знакомо?

Как быть в таких ситуациях? Наш ответ – знать реальную картину и слушать практиков. Верить в будущее, но знать путь к нему. Именно такой подход мы увидели в интервью  Adrian Jennings (Адриана Дженинг), вице-президента Ubisense, поставщика ПО в области промышленных предприятий и новых технологий IIoT, – для издания CFE Media. Дженнинг опровергает множество иллюзий  о 4.0 или Интернете вещей как панацее или быстром успехе. Однако он ясно говорит о революционных изменениях и показывает, как выстраивать реальный путь, по которому уже движется множество инноваторов.  Даем сокращенный перевод из е-издания Digital IIoT report.

***********

Концепция Industry 4.0 дает много обещаний по улучшению эффективности производства, однако реалии многих заводов таковы, что те далеко не всегда готовы. У многих предприятий еще нет множества вещей даже в области 3.0. Недавнее исследование Ubisense показало следующую картину для сборочных и дискретных производств:

  • 40% предприятий не имеют данных в реальном времени, которые бы показывали состояние их производственных процессов
  • Более 80% респондентов полагаются на человеческий фактор, когда речь идет об изменениях процессов. Но затем  85% ошибок в производстве связаны с ошибками персонала.
  • Закупочные службы почти 10% производителей тратят половину дня на поиски необходимых запчастей, оборудования или поставщиков
  • Почти 15% производителей не ставят высокие приоритеты задачам обслуживания и ремонта.

CFE MEDIA: Вы работаете со множеством клиентов во всех областях производственных процессов. Были ли Вы удивлены этими результатами?

JENNINGS: Где-то «да», – например, что 10% производителей тратят половину дня на поиски , 40% предприятий не имеют данных в реальном времени, а 50% не успевает следить за изменениями в ходе процесса. Но если задуматься, это соответствует нашему опыту в разных секторах сборочных производств.

В целом, я хочу сказать, что картинка полностью роботизированных производств автомобильных гигантов не соответствует реалиям большинства сборочных производств в мире. На большинстве сборочных, мелко-серийных производств (тракторы, экскаваторы, большие самолеты, уборочная техника и т.п.) доминируют ручные операции. И в таком свете, результаты исследования вовсе не удивляют.

CFE: Что Вы считаете самыми большими барьерами во внедрении Industry 4.0? И где больше здесь барьеров – в области человеческого фактора или финансов?

JENNINGS: Я сделаю одно заявление. Я не думаю, что кто-либо – даже в автомобильной промышленности внедрил уже сегодня Industry 4.0 в полном объеме. И именно потому, что предприятия имеют серьезные барьеры. Есть такая привычка думать, что любые автоматизированные процессы являются как бы готовыми к Industry 4.0, поскольку 4.0 – это о взаимодействии кибер-физических систем. А нам говорили и ранее о 3.0, как о массовом проникновении микро-процессоров и компьютеризованном контроле. Что тогда это такое, как не взимодействие кибер-физических систем? По крайней мере – начало этого в локальных масштабах?  Я думаю, что критически важно переосмыслить, что Industry 4.0 это о совершенно других масштабах интеграции этих систем, и почему здесь на первое место выходят технологии Интернета вещей.  Главная парадигма,  что стоит за этим – мы получим детальную и в реальном времени информацию о состоянии любого процесса или продукта в цепочке ценности, – от заказа и до отгрузки готовой продукции. Это – именно то, что обеспечивает гибкость производства в ответе на внешние изменения и вызовы среды.

Если так смотреть, то я думаю, что есть 4 главных барьера в Industry 4.0: сети, безопасность, навыки и культура. Вероятно, сети и безопасность идут рядом, так как они очень взаимоувязаны.  Сети – так как нужно собирать данные с разных участков, и поэтому вы нуждаетесь в надежной сетевой инфраструктуре, способной собирать все данные в одной локации. Даже сбор на серверах не является такой уж элементарной задачей. Ведь беспроводные сети так и не получили массового применения – есть ограничения для критических приложений и они недостаточно надежны. А проводные сети –  дорогие при установке. Поэтому проблема остается. Многие предприятия просто не имеют надежной сетевой инфраструктуры, способной обеспечить все обмены по предприятию, а также позволить обмены с подрядчиками и поставщиками. В этих рамках проявляется 2-ой барьер – проблема безопасности. Industry 4.0 требует широкополосной, высокоскоростной сети с низкими задержками, которую типично предлагают операторы телеком. Но они не покрывают требования ОЕМ (производителей машин и линий).

Таким образом, вызовы IT в области сетевой инфраструктуры – критические и не только по финансовым причинам. Большинство пром. предприятий ведомые соображениями улучшений в технологических процессах. В лучшем случае, есть понимание автоматизации и соответственно руководящие должности в технических департаментах занимают люди с этим опытом. А IT – это просто поддерживающая функция, которую редко рассматривают как область инвестиций на самодостаточных критериях.

В этом контексте Industry 4.0 представляется действительно как сейсмический сдвиг – абсолютно очевидно, что «IT-фикация» необходима для производства. Если производственные процессы должны быть действительно ведомыми интеллектом и данными  в реальном времени, собираемых с датчиков, тогда IT технологи должны занять центральную, лидирующую роль по всем направлениям, ведущим к устройствам « внизу». Это большой сдвиг в мышлении большинства менеджеров разных уровней и это требует видения IT-инфраструктуры как стратегической инвестиции, а не как инкрементальной добавки в проекты АСУ ТП.

Другая культурная проблема – (не) желание людей изменяться. Industry 4.0 – по-настоящему революционная идея и это открывает просто огромные возможности для тех людей, кто готов эту идею принять и реализовать. Но позвольте напомнить, что эта идея – не о технологиях; технологии – просто инструмент. Industry 4.0 – скорее о новых подходах в производстве, и примеры в автомобильной промышленности являются хорошей иллюстрацией к этому.  Когда вы двигаете по конвейеру одновременно 400 автомобилей или, скажем, крыл для самолета, здесь нет места рискам  и  экспериментам.  Industry 4.0 разрушит долговечные, традиционные практики о том, как управлять процесами и она создаст новый уровень гибкости, который превзойдет опыт многих предыдущих поколений. Однако одна технология не способна изменить экономические результаты, пока изменения не пройдут через всю организацию.

CFE: Что касается ваших клиентов, кто уже внедряет Industry 4.0 – как они видят наибольшие выгоды?

JENNINGS: Я упомянул уже, что не вижу полных внедрений 4.0 в автомобильной промышленности. Но многие уже в пути! Я хочу подчеркнуть отличия между всеохватывающими кибер-физическими системами, которые часто упоминаются в Industry 4.0, и локальными кибер-физическими системами, которые добавляют ценность в единственный процесс или в совокупность взаимодсвязанных процессов. Давайте назовем их «кибер-физическими островами» и впишем их в рамки привычных, но продвинутых систем Industry 3.0, или эмбрионных систем Industry 4.0  в ранней фазе – как хотите.

Наш бизнес в Ubisense направлен как раз на создание таких кибер-физических островов и наши клиенты действительно видят определенные выгоды в результате.

Есть много примеров на эту тему – я возьму только два:

  • Одно из наших решений позволяет виртуализировать процесс идентификации продукта – это общее требование в сборочных линиях. Традиционно, оно выполняется  либо вручную, либо автоматически – путем установки сканеров на штрих-коды или метки RFID, или другие подобные. Устраняя сканеры штрих-кодов, наши клиенты устранили значительное количество потерь в процессе, достаточное для того, чтобы сократить количество станций контроля на линии. Они делают это, благодаря фиксированной ID инфраструктуре. Другие клиенты благодаря этому сократили время по пере-балансировке, когда постоянная поддержка тех. процесса обеспечивалась за счет инженеров, работающих по выходным.
  • Другое решение полностью виртуализирует целую рабочую станцию, создавая зоны контроля технологического процесса в ПО и, таким образом, заменяя традиционную, фиксированную рабочую станцию. Будучи 1 раз виртуализированной, рабочая станция может оптимизировать свою работу в реальном времени в зависимости от разной загрузки продуктами, разных задач и многих других переменных в процессе выполнения.  Один наш клиент использует это, чтобы переключить рабочих для выполнения других задач; другой – для выполнения параллельно нескольких операций.

CFE: Давайте поговорим о вызовах производителей в области Big Data. Как они могут делать свою работу лучше, управляя данными и чтобы лучше понимать свои показатели эффективности?

JENNINGS: Аналитика больших данных – это набор организационных навыков, который сегодня большинство предприятий просто не имеет. До сих пор, аналитика была на локальном уровне – и часто ограничена на уровне отдельных процессов или небольшого набора связанных процессов. Инструменты аналитики также не были специализированны – если вы посмотрите на большинство отчетов предприятий, вы увидите что лидирующий аналитический инструмент – это Microsoft Excel. Поэтому поиск тенденций и триггеров в этом море кажущихся не связанных между собой данных – настоящий вызов, и больше в области NSA* чем производства.  Производственники должны решить – либо они аутсорсят их аналитику (создавая при этом еще один уровень задач по кибер-безопасности) или нанимают полностью готовый ресурс с необходимым набором навыков из других отраслей. Обе опции имеют свои вызовы, но думаю, что аутсорсинг – это более отдаленное решение: “software-as-a-service” и  “analytics-as-a-service” кажутся очень интересными идеями, но если Industry 4.0 должна объять все аспекты в ее широких рамках и во взаимодействии в реальном времени, тогда и “production-planning-as-a-service”,  “process-control-as-a-service” должны быть также рассмотрены. А в таком рассмотрении усложнения для кибер-безопасности и контроль эффективности SLA**  становятся просто огромными.

CFE:  Хорошо. Но если новый производитель смотрит на то, как начинать реализацию подходов 4.0 – какие должны быть первые шаги?

JENNINGS: Первый шаг – «Стоп!», – я шучу, но только частично. Я уже сказал – Industry 4.0 идет изначально с предупреждением: можно не проглотить все сразу, и поэтому риски –высокие! Это очень большая вещь с огромными потенциальными выгодами и мой совет заключается в том, чтобы откусывать и съедать маленькими кусочками. Я говорил о кибер-физических островах, где вы рассматриваете либо Industry 3.0 в поздней стадии, либо (как я это делаю) Industry 4.0  в ранней стадии. Обе фазы имеют свою логику, свои переходные точки которые вы должны рассматривать. Например, вам не нужны данные в реальном времени из вашей  базы поставщиков 2-го уровня***  для того, чтобы сделать значительный шаг вперед в качестве продукции или в наращивании объема продукции вашего завода. Растущее число доступных решений предлагает сегодня разнообразные датчики для установки в кибер-физические острова по заводу, а также лучший ROI через более прозрачные контроль и смарт-управление.   Эти решения могут быть частью больших проектов с такими же большими ROIs, но этим можно управлять локально и без всякой зависимости от третьих сторон по сетям, безопасности и аналитике данных.  Мой совет здесь: выстраивайте ваши кибер-физические острова сегодня и соединяйте их все – завтра. Как только эти острова заработают и будут создавать ценность, необходимость их объединения станет в разы большей, а ROI – очевидным. До этого полная и всеохватывающая инфраструктура интернета вещей, возможно, не нужна – это будет представлять высокие обещания, но и очень высокие риски.

Источник: Digital IIoT report, 2016, CFE Media

 

Примечания переводчика:

* NSA (National Security Agency) – имеется ввиду новые технологии обработки данных, как – системы биг дата и облачные технологии, машинное обучение и предиктивная аналитика.

** SLA (Service Level Agreement) – общепринятое обозначение требований к сервису и его качеству в областях информационно-коммуникационных технологий, – особенно если речь идет о внешних подрядчиках.

*** 2-ой уровень поставщиков (Tier 2 vendor) – в ИТ, – это поставщики 2-го уровня, – это как правило, не стратегические поставщики, или «запасные», имеющие не столь предпочтительные условия, но необходимые в условиях диферсификации или закрытия узких мест в поставках.

Тема подходов к 4.0 будет топовой в конференциях 20 и 21 сентября, – у вас еще есть шанс зарегистрироваться

paulzp
Нет Комментариев

Коментувати

Коментар
ім’я
Email
Web-cайт:

Підпишіться на новини руху 4.0