Автоматизация производственных процессов: роль промышленных данных и ИИ

Автоматизация производственных процессов стала неотъемлемой частью современной промышленности. В условиях глобальной конкуренции и растущих требований к эффективности предприятия вынуждены искать новые способы оптимизации своих операций. Ключевую роль в этом играют промышленные данные и искусственный интеллект (ИИ), которые позволяют не только улучшить производительность, но и предсказывать возможные сбои, минимизировать затраты и повышать качество продукции.
Сегодня автоматизация выходит за рамки простого внедрения роботов на производственных линиях. Она включает в себя сбор, анализ и интерпретацию огромных объемов данных, которые генерируются оборудованием, датчиками и системами управления. Искусственный интеллект, в свою очередь, помогает превратить эти данные в actionable insights — решения, которые могут быть реализованы в реальном времени. В этой статье мы рассмотрим, как промышленные данные и ИИ меняют производственные процессы, какие преимущества они приносят бизнесу и стране, а также с какими вызовами сталкиваются компании при их внедрении.

Промышленные данные — это основа любой системы автоматизации. Они поступают из множества источников, включая датчики, IoT-устройства, ERP-системы и SCADA-системы. Эти данные могут быть как структурированными (например, показатели температуры или давления), так и неструктурированными (видео, аудио, изображения).
Источники данных:

• Датчики и IoT-устройства: Современное оборудование оснащается датчиками, которые собирают информацию о его состоянии, производительности и окружающей среде. Например, на заводе Siemens в Амберге (Германия) более 1000 датчиков собирают данные в реальном времени, что позволяет оптимизировать производственные процессы.
• ERP-системы: Эти системы интегрируют данные из различных отделов предприятия, таких как финансы, логистика и производство, обеспечивая единую платформу для анализа.
• SCADA-системы: Они используются для мониторинга и управления промышленными процессами, собирая данные с оборудования и предоставляя операторам визуализацию.

Важность сбора и анализа данных:
Сбор данных — это только первый шаг. Для их эффективного использования необходимо обеспечить качественную обработку и анализ. Современные технологии, такие как машинное обучение и большие данные, позволяют выявлять закономерности, которые невозможно заметить вручную. Например, российская компания «Росатом» использует системы анализа данных для прогнозирования износа оборудования, что позволяет снизить затраты на обслуживание и избежать простоев.

Искусственный интеллект стал ключевым инструментом в автоматизации производственных процессов. Он позволяет не только анализировать данные, но и принимать решения на основе этих данных, что значительно повышает эффективность производства.
Применение ИИ:

• Предиктивная аналитика: ИИ может предсказывать возможные сбои в оборудовании, что позволяет проводить профилактическое обслуживание. Например, General Electric использует предиктивную аналитику для мониторинга состояния турбин, что помогает избежать дорогостоящих поломок.
• Компьютерное зрение: Эта технология используется для контроля качества продукции. Например, на заводах BMW камеры с ИИ анализируют каждую деталь, чтобы выявить дефекты.
• Роботизация: ИИ позволяет роботам адаптироваться к изменяющимся условиям. Например, на заводах Tesla роботы самостоятельно настраиваются под новые задачи, что ускоряет процесс производства.

Преимущества автоматизации:

• Повышение эффективности: Автоматизация позволяет сократить время выполнения задач и увеличить производительность.
• Снижение затрат: Оптимизация процессов и предотвращение сбоев снижают операционные расходы.
• Улучшение качества продукции: ИИ помогает выявлять дефекты на ранних этапах, что повышает качество выпускаемой продукции.
• Минимизация ошибок: Автоматизация снижает зависимость от человеческого фактора, что уменьшает количество ошибок.

Несмотря на очевидные преимущества, внедрение автоматизации и искусственного интеллекта в производственные процессы сопровождается рядом серьезных вызовов.
Основные проблемы

• Интеграция технологий: Многие предприятия сталкиваются с трудностями при интеграции новых технологий в существующие процессы. Несовместимость оборудования, устаревшая инфраструктура и отсутствие четкой стратегии интеграции могут значительно замедлить процесс.
• Кибербезопасность: С ростом объема данных и подключенных устройств увеличиваются риски кибератак. Ярким примером стала атака на компанию Colonial Pipeline в 2021 году, которая привела к остановке производства и значительным финансовым потерям.
• Нехватка квалифицированных кадров: Для работы с ИИ и автоматизированными системами требуются специалисты с узкоспециализированными навыками. Однако на рынке труда наблюдается дефицит таких профессионалов, что затрудняет внедрение и эксплуатацию новых технологий. Компания «Газпром нефть» активно внедряет автоматизацию на своих месторождениях, однако столкнулась с проблемой нехватки квалифицированных кадров. Для решения этой задачи компания запустила образовательные программы, направленные на подготовку сотрудников для работы с современными технологиями. Это позволило не только повысить уровень компетенций персонала, но и ускорить процесс внедрения инноваций.

Таким образом, несмотря на высокий потенциал автоматизации, предприятиям необходимо учитывать эти вызовы и разрабатывать стратегии для их преодоления.

Автоматизация продолжает развиваться, и в ближайшие годы можно ожидать появления новых технологий, которые изменят промышленность.
Тренды

• Цифровые двойники: Это виртуальные копии физических объектов, которые позволяют тестировать и оптимизировать процессы без риска для реального оборудования. Например, Siemens активно использует цифровые двойники для проектирования и тестирования новых продуктов.
• Автономные системы: В будущем заводы смогут работать полностью автономно, без участия человека.
• Когнитивные технологии: ИИ будет не только анализировать данные, но и учиться на них, что позволит создавать более гибкие и адаптивные системы.

Влияние на рынок труда и экологию
Автоматизация может привести к сокращению рабочих мест, но также создаст новые профессии, связанные с управлением и обслуживанием автоматизированных систем. Кроме того, оптимизация процессов снизит потребление энергии и уменьшит выбросы вредных веществ, что положительно скажется на экологии

Автоматизация производственных процессов с использованием промышленных данных и ИИ — это не просто тренд, а необходимость для современных предприятий. Она позволяет повысить эффективность, снизить затраты и улучшить качество продукции. Однако успешное внедрение этих технологий требует тщательной подготовки, включая обучение персонала и обеспечение кибербезопасности.
Одним из инструментов, который помогает предприятиям собирать и анализировать данные, является «Диспетчер». Эта система позволяет собирать данные с оборудования, анализировать их и предоставлять отчеты, которые помогают повысить производительность. Например, на одном из заводов в России внедрение «Диспетчера» позволило сократить время простоя оборудования на 20%.