Использование цифровых технологий для автоматизации производственных процессов

Введение

Начало 21-го века ознаменовало эпоху изменений в производственном секторе, главным образом обусловленную появлением и интеграцией цифровых технологий. Эта цифровизация, как поясняет Виал [1], является процессом, направленный на улучшение объекта путем инициирования значительных изменений в его свойствах с помощью комбинаций информационных, вычислительных, коммуникационных технологий и средств подключения. Этот сдвиг парадигмы имеет ключевое значение для контекстуализации роли цифровых технологий в современных производственных процессах, которые все чаще пересматриваются и видоизменяются благодаря этим инновациям [2].

Эпоха цифровых технологий ознаменована увеличением инвестиций в проекты, основанные на ИИ, которые признаны за их способность резко снижать операционные издержки для бизнеса:

• По прогнозу McKinsey, к 2030 году около 400 миллионов человек на планете, или 14% рабочей силы, потеряют работу из-за того, что их функции станут выполнять программы и роботы.
• 53% работников считают, что автоматизация значительно изменит или сделает их работу устаревшей в течение следующих десяти лет (только 28% считают, что это маловероятно).
• 77% работников будут вынуждены в ближайшее время приобрести новые навыки или полностью переквалифицироваться в связи с роботизацией.
• 80% мужчин в связи с роботизацией приобретают новые навыки в сравнении с 74% женщин.
• 34% взрослых людей, не имеющих среднего и высшего образования, не считают нужным развивать новые цифровые навыки.
• 69% людей в возрасте от 18 до 34 лет положительно оценивают потенциальное влияние цифровизации на рынок труда. Их мнение разделяют 59% людей в возрасте от 35 до 54 лет и 50% – в возрасте старше 55 лет [3].

Центральное место в понимании этой трансформации занимает концепция "цифровой трансформации". Этот термин отражает переход от традиционных производственных практик к современным, основанным на технологиях, которые коренным образом меняют порядок ведения производственных операций. Цифровая трансформация в производстве – это не линейный процесс, а непрерывная эволюция, характеризующаяся постоянным внедрением новых технологий для повышения эффективности, продуктивности и адаптивности на высококонкурентном и динамичном мировом рынке.

Другим ключевым термином, неотъемлемым от этого обсуждения, является "Индустрия 4.0" (рис. 1). Этот термин, возникший в Германии, представляет четвертую промышленную революцию, характеризующуюся слиянием физических и цифровых технологий и представляет собой новую фазу процесса индустриализации, когда киберфизические системы, Интернет вещей (IoT), облачные вычисления и когнитивные вычисления становятся главными задачами производственных операций. Индустрия 4.0 характеризуется высокой степенью автоматизации и обмена данными в производственных технологиях, что приводит к созданию интеллектуальных фабрик, которые могут похвастаться повышенной эффективностью, снижением количества человеческих ошибок и повышенной гибкостью производства.

Рис. 1. Четвертая промышленная революция

Наконец, "автоматизация" в контексте современного производства означает использование различных систем управления, механизмов и программного обеспечения для управления оборудованием с минимальным вмешательством человека или вообще без него. Суть автоматизации заключается в ее способности повышать скорость, согласованность и качество производства, тем самым снижая эксплуатационные расходы и человеческие ошибки. Автоматизация, интегрированная с цифровыми технологиями, такими как искусственный интеллект и Интернет вещей, обеспечивают мониторинг и принятие решений в режиме реального времени, тем самым выводя производство на высокий уровень точности и эффективности.

Таким образом, внедрение цифровых технологий в производственные процессы знаменует собой значительный отход от традиционных методов. Эта цифровая трансформация, основанная на принципах Индустрии 4.0 и проявляющаяся в продвинутой автоматизации, не только переосмысливает производственные процессы, но и устанавливает новые критерии эффективности, продуктивности и инноваций в производственном секторе.

Обзор литературы

Изучение применения цифровых технологий в производстве было в центре внимания многочисленных научных исследований, проливающих свет на преобразующее воздействие этих технологий. Всесторонний обзор существующей литературы раскрывает многогранный подход к пониманию и внедрению цифровизации в производство. Эти исследования, полученные из академических баз данных, дают богатую информацию о методологиях и результатах исследований в этой области.

Преобладающей темой в литературе является акцент на интеграции технологий индустрии 4.0. Например, в исследованиях широко изучалась роль искусственного интеллекта (ИИ), робототехники и Интернета вещей (IoT) в совершенствовании производственных процессов [4, 5]. Эти технологии не являются самостоятельными решениями, а являются частью взаимосвязанной структуры, которая обеспечивает эффективность, точность и инновации в производственных линиях. Методологии, используемые в этих исследованиях, часто включают анализ на основе конкретных случаев, когда подробно рассматриваются конкретные случаи применения технологии для оценки их влияния на эффективность производства и выпуск продукции.

Более того, исследования углубились в концепцию интеллектуального производства, которая лежит в основе Индустрии 4.0. Интеллектуальное производство использует цифровые технологии для создания гибкой, взаимосвязанной и интеллектуальной производственной среды. Исследования в этой области обычно используют комбинацию качественных и количественных подходов, анализируя данные о внедрениях интеллектуального производства, чтобы сделать выводы об их эффективности и потенциале для более широкого применения [6].

Другая важная область исследований сосредоточена на цифровой трансформации производственных процессов. Это включает в себя не только внедрение передовых технологий, но и стратегическую перестройку всей производственной экосистемы. Ученые провели систематические обзоры литературы, проанализировав множество рецензируемых статей, чтобы составить всестороннее представление о текущем состоянии и будущих перспективах цифровой трансформации в производстве. Эти обзоры играют важную роль в выявлении тенденций, проблем и возможностей в данной области, обеспечивая целостное представление о том, как цифровые технологии меняют производство [7].

Результаты этих исследований разнообразны, но сходятся в нескольких ключевых моментах. Во-первых, внедрение цифровых технологий в производство значительно повышает производительность и операционную эффективность. Во-вторых, наблюдается заметный сдвиг в сторону индивидуализации и гибкости производственных процессов, обеспечиваемых цифровыми решениями. Наконец, интеграция цифровых технологий сопряжена с определенными трудностями, включая потребность в квалифицированной рабочей силе, проблемы безопасности данных и значительные первоначальные инвестиции.

В заключение, существующая литература по применению цифровых технологий в производстве представляет богатый набор исследовательских методологий и выводов. В совокупности эти исследования подчеркивают преобразующее воздействие цифровизации на производство, подчеркивая как ее огромный потенциал, так и проблемы, с которыми необходимо справиться для успешного внедрения.

Цифровые технологии для автоматизации производственных процессов

Индустрия 4.0 определяется несколькими ключевыми технологическими достижениями (рис. 2). Интернет вещей (IoT) выступает в качестве основной технологии – это система, которая объединяет устройства в компьютерную сеть и позволяет им собирать, анализировать, обрабатывать и передавать данные другим объектам через программное обеспечение, приложения или технические устройства в режиме реального времени, что приводит к повышению операционной эффективности и принятию решений [6].

Рис. 2. Элементы Индустрии 4.0

Для работы Интернета вещей важны: аналитика, соединения, устройства и опыт. Для простоты этот принцип представляют как ABCDE: Analytics, Big Data, Connection, Device, Experience:

• Analytics (аналитика) – ключевое звено в функционировании IoT, которое объединяет сами устройства, данные с них и оптимизирует бизнес-процессы;
• BigData (большие данные) – то есть информация с устройств – хранятся в облаке. Они позволяют автоматизировать существующие процессы или выстраивать новые;
• Connection (соединение) – это каналы, по которым устройства получают и передают информацию;
• Devices (устройства) – подключенные к системе девайсы, которые для корректной работы в зависимости от задач должны иметь соответствующую частоту сообщений;
• Experience (опыт) – работа с уже имеющимся опытом решения проблем клиента с помощью IoT, его аналитика и переосмысление.

IoT позволяет компаниям автоматизировать процессы и снижать трудозатраты. Это сокращает объем отходов, улучшает качество предоставляемых услуг, удешевляет процесс производства и логистику.

По данным исследования IoT Analytics [8], в 2020 году самый высокий уровень проникновения технологии IoT наблюдался в транспорте, энергетике, ретейле, управлении жизнью города, здравоохранении и промышленности.

Следующей технологией является киберфизические системы (CPS), которые имеют решающее значение в индустрии 4.0, устраняя разрыв между физическими операциями и цифровыми системами управления. CPS позволяют осуществлять автономные и самооптимизирующиеся производственные процессы.

Киберфизические системы могут улучшить производственные процессы, обеспечивая обмен информацией реального времени между промышленным оборудованием, производственной цепочкой поставок, поставщиками, системами управления бизнесом и клиентами. Кроме того, киберфизические системы могут повышать эффективность этих процессов благодаря автоматическому мониторингу и контролю всего производственного процесса и адаптации производства для удовлетворения предпочтений клиентов. Киберфизические системы повышают прозрачность и управляемость цепочек поставок, улучшая отслеживаемость и безопасность товаров.

Кроме того, важную роль играют передовые технологии робототехники и автоматизации, поскольку роботы становятся все более совместимыми и адаптируемыми, способными работать совместно с людьми.

Другим неотъемлемым аспектом Индустрии 4.0 является интеллектуальное производство, которое предполагает использование цифровых инструментов для создания более гибких, взаимосвязанных и эффективных производственных систем. Согласно исследованиям, интеллектуальное производство предполагает применение передовой аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта для оптимизации производственных процессов [4]. Такой подход не только повышает производительность, но и обеспечивает большую гибкость производства, удовлетворяя растущий спрос на индивидуальные продукты.

Роль ИИ в этой системе невозможно переоценить. Технологии ИИ играют важную роль в обеспечении интеллектуального производства. Алгоритмы искусственного интеллекта способны анализировать огромные объемы данных из различных источников, таких как датчики и станки, для выявления закономерностей, прогнозирования потребностей в техническом обслуживании и оптимизации производственных операций. Этот интеллектуальный анализ данных позволяет принимать более обоснованные решения, сокращать время простоя и улучшать контроль качества [9].

Таким образом, Индустрии 4.0 охватывает целый ряд цифровых технологий, включая IoT, CPS, робототехнику и искусственный интеллект, которые в совокупности составляют основу современного интеллектуального производства. Эти технологии не только революционизируют способы осуществления производственных процессов, но и приводят к значительному повышению эффективности, гибкости и общей производительности. Интеграция этих передовых технологий означает переход к более интеллектуальным, взаимосвязанным и быстро реагирующим производственным системам, соответствующим более широким целям Индустрии 4.0.

Тематические исследования и приложения

Применение цифровых технологий в производстве – это не теоретическая концепция, а практическая реальность, о чем свидетельствуют многочисленные примеры из реальной жизни. Эти тематические исследования иллюстрируют глубокое влияние интеллектуальных и подключенных устройств автоматизации, наряду с появлением совместных производственных сетей, фундаментально изменяющих производственный ландшафт. Этот раздел опирается на конкретные примеры из литературы, чтобы продемонстрировать ощутимые эффекты этих технологий.

Одним из примечательных примеров является внедрение Интернета вещей и искусственного интеллекта в предиктивное техническое обслуживание. В исследовании был освещен случай с производителем автомобилей, который интегрировал датчики Интернета вещей в свое оборудование. Эти датчики собирали данные о производительности машины в режиме реального времени, которые затем анализировались с использованием алгоритмов искусственного интеллекта для прогнозирования потребностей в техническом обслуживании до возникновения поломок. Этот упреждающий подход привел к значительному сокращению незапланированных простоев и затрат на техническое обслуживание, иллюстрируя возможности Интернета вещей и искусственного интеллекта в повышении операционной эффективности [4].

Другой пример связан с использованием коллаборативных роботов, или "коботов", на сборочных линиях. В тематическом исследовании сектора производства электроники коботы были внедрены для работы совместно с людьми-операторами. Эти коботы, оснащенные датчиками и возможностями машинного обучения, смогли адаптироваться к задачам и рабочей среде, что привело к увеличению скорости производства и повышению безопасности работников. Этот случай иллюстрирует роль робототехники в создании более гибкой и ориентированной на человека производственной среды [5].

Кроме того, разработка цифровых двойников представляет собой значительный прогресс в интеллектуальном производстве. Цифровые двойники – это виртуальные копии физических производственных процессов, используемые для моделирования и анализа. Тематическое исследование в аэрокосмической промышленности продемонстрировало, как цифровые двойники использовались для имитации процесса сборки компонентов самолета. Это моделирование позволило оптимизировать процесс сборки, свести к минимуму ошибки и повысить общее качество конечного продукта. Использование цифровых двойников демонстрирует потенциал виртуальных технологий в повышении точности и эффективности производственных процессов [5].

В дополнение к этим примерам, важным событием стало появление совместных производственных сетей. Эти сети используют цифровые технологии для объединения различных заинтересованных сторон в производственном процессе, включая поставщиков, производителей и заказчиков. Примером этого является внедрение технологии блокчейн для обеспечения прозрачности цепочки поставок. Тематическое исследование в фармацевтической промышленности показало, как блокчейн использовался для отслеживания пути фармацевтических продуктов от производства до конечных пользователей, обеспечивая целостность и безопасность продуктов. Это приложение подчеркивает роль цифровых технологий в расширении сотрудничества и прозрачности в производственных сетях.

Эти тематические исследования и приложения предоставляют конкретные доказательства преобразующего воздействия цифровых технологий на производство. От предиктивного технического обслуживания и коботов до цифровых двойников и сетей совместной работы – эти технологии переосмысливают производственный процесс, что приводит к повышению эффективности, гибкости и качества. Реальные последствия этих технологических достижений подчеркивают их жизненно важную роль в формировании будущего производства.

Заключение

В заключение, данное исследование представляет собой всесторонний анализ интеграции цифровых технологий в автоматизацию производственных процессов, иллюстрирующий глубокие последствия и преобразующий характер этой интеграции в рамках парадигмы Индустрии 4.0. Полученные результаты показывают, что появление цифровых технологий, таких как искусственный интеллект, интернет вещей и робототехника, значительно повысило эффективность производства, производительность и гибкость, сигнализируя о парадигмальном сдвиге в производственном ландшафте.

Интеграция цифровых технологий в производство, принося беспрецедентные выгоды, также сопряжена с существенными проблемами. Одной из наиболее заметных проблем является потенциальное усиление социально-экономического неравенства, при этом перемещение рабочих мест, вызванное автоматизацией, становится критической проблемой. В исследовании подчеркивается настоятельная необходимость адаптации рабочей силы, подчеркивается необходимость повышения квалификации и переподготовки кадров для смягчения негативных последствий этого перехода.

По сути, исследование обеспечивает детальное понимание сложной динамики, играющей роль в цифровизации производственных процессов. Оно закладывает основу для будущих исследований и разработки политики, направленных на использование всего потенциала цифровых технологий при одновременном решении сопутствующих проблем. Выводы, полученные в результате этого исследования, имеют решающее значение для направления производственного сектора к более эффективному, адаптируемому и инклюзивному будущему.

1. Vial G. Understanding digital transformation: A review and a research agenda //Managing Digital Transformation. – 2021. – С. 13-66.
2. Maretto L., Faccio M., Battini D. The adoption of digital technologies in the manufacturing world and their evaluation: A systematic review of real-life case studies and future research agenda //Journal of Manufacturing Systems. – 2023. – Т. 68. – С. 576-600.
3. PwC публикует результаты глобального опроса о технологиях, рабочих местах и навыках. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://www.pwc.com/gx/en/news-room/press-releases/2019/global-skills-survey-2019.html
4. Lu Y., Xu X., Wang L. Smart manufacturing process and system automation–a critical review of the standards and envisioned scenarios //Journal of Manufacturing Systems. – 2020. – Т. 56. – С. 312-325.
5. Kehayov M., Holder L., Koch V. Application of artificial intelligence technology in the manufacturing process and purchasing and supply management //Procedia Computer Science. – 2022. – Т. 200. – С. 1209-1217.
6. Ribeiro J. et al. Robotic process automation and artificial intelligence in industry 4.0–a literature review //Procedia Computer Science. – 2021. – Т. 181. – С. 51-58.
7. Kraus S. et al. Digital transformation: An overview of the current state of the art of research //Sage Open. – 2021. – Т. 11. – №. 3. – С. 215.
8. Schumacher A., Sihn W., Erol S. Automation, digitization and digitalization and their implications for manufacturing processes //Innovation and Sustainability Conference Bukarest. – Amsterdam, The Netherlands : Elsevier, 2016. – С. 1-5.
9. Топ-10 приложений интернета вещей в 2020 году. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://iot-analytics.com/top-10-iot-applications-in-2020/