Przemysł 4.0 (ang. Industry 4.0) zakłada przeprowadzanie procesów produkcyjnych z wykorzystaniem ściśle współpracujących ze sobą inteligentnych maszyn, systemów IT oraz nowych technologii. Koncepcja ta służyć ma przede wszystkim zwiększeniu wydajności i lepszemu gospodarowaniu zasobami przy skróconym czasie pracy wspartym automatyzacją. Charakteryzują ją bardzo duże możliwości w obszarze przetwarzania oraz gromadzenia danych, a także ewolucja w roli pracowników. Jakie cyfrowe technologie wspierają zatem koncepcję Inteligentnych Fabryk?
Branża produkcyjna jest bardzo rozległa i dedykowana różnego typu produktom o różnej złożoności (produkcja prosta oraz złożona), ciągłości wytwarzania (produkcja dyskretna lub procesowa) oraz skali (produkcja przemysłowa, rzemieślnicza czy chałupnicza). Współczesny przemysł wytwórczy intensywnie się zmienia, stawiając w coraz większej mierze na automatyzację procesów. Systemy do zarządzania klasy ERP, przeznaczone do integracji procesów w obrębie całego przedsiębiorstwa mają wspierać prosty i szybki dostęp do informacji na każdym stanowisku oraz wypierać część manualnie wykonywanych czynności w ramach zarządzania danymi, oraz zasobami. Ma gwarantować w fabrykach przepływ informacji na wysokim poziomie, który będzie rzutował na skrócenie czasu produkcji czy unikanie przestojów spowodowanych brakami.
Nowoczesny system ERP wpisujący się w koncepcję Przemysł 4.0 powinien być elastyczny i oferować funkcjonalności, które pozwalają na zarządzanie w takich obszarach, jak:
Część oprogramowań klasy ERP pozostaje także w ścisłej współpracy z pozostałymi technologiami, takimi jak sztuczna inteligencja pozwalająca na czerpanie korzyści z samodzielnego uczenia się maszyn, czy chmura obliczeniowa sprzyjająca redukcji kosztów utrzymania systemu.
Internet Rzeczy (IoT) odgrywa znaczącą rolę w rozwoju Przemysłu 4.0, która w znaczący sposób może rzutować na ciągłość procesu produkcyjnego. IoT zakłada współpracę zachodzącą bezpośrednio między maszynami, specjalnymi sensorami oraz systemami IT - bez konieczności interwencji człowieka. Czujniki stanowiące podstawę Internetu Rzeczy mają śledzić na bieżąco czynniki, których kontrole nie mogą być nieustannie lub w ogóle przeprowadzane przez pracowników, takie jak warunki hal produkcyjnych (np. wilgotność, cyrkulacja powietrza), zużycie danych elementów maszyn lub parametry produkcji.
Informacje o aktualnych stanach monitorowanych przez sensory obiektów są bezzwłocznie przekazywane do wykorzystywanego w danej fabryce systemu informatycznego, w razie konieczności uruchamiając również odpowiednie alerty. Ciągły dostęp do danych gromadzonych przy pomocy czujników pozwala m.in. na szybkie wykrywanie wąskich gardeł i wdrażanie niezbędnych działań naprawczych, zanim linia produkcyjna będzie zmuszona stanąć.
Pośród popularnych czujników stosowanych w fabrykach można wymienić czujniki: zbliżeniowe (pokazujące odległość między maszyną a obiektami), optyczne (reagujące na ruch przy użyciu wiązki światła), ciśnienia (określające niezbędny opór), tensometryczne (wskazujące siłę nacisku oraz wagę) i pojemnościowe (definiujące materiały).
Warto wspomnieć, że Internet Rzeczy pozwala na zapobieganie awariom dzięki integracji z innym filarem Przemysłu 4.0 (Industry 4.0), czyli Sztuczną Inteligencją.
Stan maszyn może być monitorowany przy pomocy sensorów, a następnie analizowany z wykorzystaniem algorytmów Sztucznej Inteligencji, które mają za zadanie przewidywanie problemów zanim te faktycznie nastąpią. A jest to tylko jedno z wielu zastosowań tej technologii w przemyśle.
Sztuczna inteligencja, wykorzystująca m.in. samodzielne uczenie się maszyn, pozwala na stałą kontrolę jakości procesów produkcyjnych. Specjalne algorytmy AI przetwarzają dostarczane im dane i na podstawie historii "uczą" systemy oraz urządzenia najbardziej optymalnych scenariuszy działań, uwzględniających np. redukcje kosztów produkcji. Wszelkie błędy w procesach są rejestrowane, a następnie przetwarzane przez algorytmy, by uniknąć jakichkolwiek błędów w przyszłości. Kontrola procesów produkcyjnych może w ten sposób odbywać się automatycznie, w ramach oficjalnie wyznaczonych standardów. Co więcej, raporty testów jakościowych mogą być weryfikowane również przy pomocy sztucznej inteligencji, korzystającej z analizy tekstu.
Inną metodą zastosowania AI w Przemyśle 4.0 jest zarządzanie zasobami. Aby odpowiednio nimi dysponować należy prognozować w zakresie wydajności pracy, budżetów, poziomów materiałów względem zużycia, a także uwzględniać cele projektów. Jedną z podstawowych funkcji sztucznej inteligencji jest właśnie prognozowanie na bazie danych historycznych. Algorytmy AI wyciągają wnioski z dostarczonych informacji oraz ustalonych parametrów, samodzielnie wyposażając kierowników w przewidywania z zakresu zasobów, uwzględniające najbardziej optymalne w danym momencie poziomy.
Koncepcja Big Data związana jest z gromadzeniem oraz przetwarzaniem ogromnej ilości nawet bardzo złożonych i różnorodnych danych, które w dobie inteligentnych czujników dotyczą m.in. fabryk. Dane to niezbędne źródło w podejmowaniu decyzji dotyczących przedsiębiorstwa, dlatego im większą ich liczbą dysponujemy — tym lepiej. Jeżeli jednak nie jesteśmy w stanie ich przetwarzać, Big
Data stają się bezużyteczne. Aby nimi zarządzać należy stosować odpowiednie programy analityki biznesowej z funkcją dedykowaną dużym wolumenom danych.
Analityka danych ma szczególne znaczenie dla usprawnienia procesów zarządzania w firmach produkcyjnych. Drobiazgowa oraz prawidłowa analiza pozwala poprawić wydajność, oraz elastyczność, co prowadzi do zindywidualizowania produkcji, poprawy konkurencyjności, wyższej jakości oraz uzyskania niższych kosztów. Dzięki narzędziom analitycznym w produkcji można: