От IIoT к AIoT: что такое умный промышленный интернет вещей?

В последние годы термин «Интернет вещей» (IoT) стал одним из самых популярных в технологическом мире. Он обещал связать миллиарды устройств, делая нашу жизнь более удобной и эффективной. Однако на этом развитие не остановилось. Следующим этапом стал промышленный Интернет вещей (IIoT), который принес революционные изменения в производственные процессы. Сегодня на сцену выходит новый термин – AIoT (Artificial Intelligence of Things), соединяющий возможности Интернета вещей с мощью искусственного интеллекта.

IIoT представляет собой применение технологий Интернета вещей в промышленности. Это включает в себя использование датчиков, систем сбора и анализа данных для улучшения эффективности и производительности производственных процессов. IIoT позволяет предприятиям получать объективные реальные данные о состоянии оборудования и использовать их для оптимизации процессов и минимизации простоев. Например, с помощью датчиков можно отслеживать износ оборудования и проводить его обслуживание только тогда, когда это действительно необходимо, что значительно сокращает расходы.

За последнее десятилетие IIoT уже доказал свою эффективность. Внедрение промышленного интернета вещей позволяет предприятиям достигать значительных улучшений в производительности и снижении издержек. Компании, использующие IIoT, могут сократить время простоя оборудования на 20-30%, что приводит к существенному увеличению прибыльности. Так, внедрение IIoT-решения «Диспетчер» на ОДК-Салют сократило нерегламентированные простои техники на 12% и на 40% увеличило коэффициент загрузки оборудования. IIoT также способствует улучшению качества продукции за счет более точного контроля производственных процессов.

AIoT объединяет в себе возможности IIoT и искусственного интеллекта. Идея заключается в том, чтобы не просто собирать данные с помощью датчиков, но и анализировать их в режиме реального времени с помощью алгоритмов машинного обучения. Это позволяет не только выявлять проблемы, но и предсказывать их возникновение. Проще говоря, это умный промышленный интернет. Например, система AIoT может заранее предупредить о возможном выходе из строя оборудования, основываясь на данных о его работе и предыдущих отказах.

Рынок AIoT демонстрирует значительный рост, и прогнозируется его дальнейшее быстрое расширение в ближайшие годы. В 2024 году ожидается, что рынок AIoT достигнет примерно 9,98 миллиардов долларов США с прогнозируемым среднегодовым темпом роста (CAGR) в 32,7%. К 2028 году этот показатель может вырасти до 31,05 миллиардов долларов США. Для сравнения, рынок IoT значительно больше, но растет он несколько медленнее. В 2024 году объем рынка IoT прогнозируется на уровне около 714,48 миллиардов долларов США, и к 2032 году он может достигнуть 4 062,34 миллиардов с CAGR в 24,3%. IIoT также демонстрирует значительный рост, стимулируемый развитием производственных технологий, здравоохранения и умных городов, с прогнозируемым CAGR более 23% в период с 2024 по 2030 годы.

Таким образом, несмотря на то что рынок AIoT в абсолютных показателях меньше по сравнению с общим рынком IoT, он расширяется более быстрыми темпами благодаря синергетическим преимуществам, которые приносит объединение AI и IoT-технологий.

На заводах Bosch с помощью AIoT научились отслеживать неэффективные производственные процессы и оптимизировать их в режиме реального времени. Это позволило на 30% снизить время производства и повысить гибкость производственных процессов. AIoT помогает улучшать логистику, управление запасами и даже прогнозировать спрос на продукцию. В медицине AIoT позволяет создавать умные системы мониторинга состояния пациентов, предсказывая возможные осложнения и своевременно предупреждая врачей.

Одним из наиболее ожидаемых результатов от ИИ применительно к техническим системам является умение прогнозировать сроки профилактических ремонтов. Например, в условиях реального цеха управление логистикой требует применения высоконадежных алгоритмов. Такие алгоритмы зависят от множества факторов – динамически меняющихся производственных планов, оперативной обстановки на маршрутах перемещения физических объектов, требований техники безопасности и других параметров. Особо важно, что некоторые факторы напрямую связаны с задачами ИИ, такими как распознавание образов, голосовое управление и предотвращение столкновений​​.

Судя по публикациям и отчетам таких крупных холдингов, как Siemens, Volkswagen, General Electric – наиболее часто решаемые задачи, где AIoT действительно может принести значительные выгоды в производственной сфере это:

• Предиктивный сервис по техническому состоянию оборудования: AIoT-системы позволяют заблаговременно планировать профилактические ремонты, что обеспечивает долговечность и надежность работы оборудования.
• Оптимизация логистики: Управление перемещением объектов в производственных цехах, будь то инструменты или крупные механизмы, становится более эффективным благодаря AIoT. Такие системы используют данные с датчиков, видеокамер и других устройств для оптимизации маршрутов и предотвращения столкновений​​.
• Контроль качества: AIoT-системы могут отслеживать динамические параметры, такие как температура, вибрация и электрические характеристики, что позволяет мгновенно реагировать на отклонения от норм и повышает качество продукции.
• Управление запасами: AIoT помогает предприятиям в управлении запасами, прогнозируя потребности в материалах и инструментах, что позволяет минимизировать издержки и избежать дефицита.

Цифровые двойники: AIoT-технологии позволяют создавать цифровые двойники производственного оборудования и процессов, что дает возможность моделировать и оптимизировать их работу без риска для реальных систем​​.

На текущем этапе развития информационных технологий сбор данных играет ключевую роль. Данные – это «новая нефть» цифровой эпохи, они становятся основой для принятия обоснованных решений и разработки стратегий. В контексте IIoT и AIoT сбор данных позволяет предприятиям:

• Мониторить и анализировать производственные процессы: собранные данные дают представление о текущем состоянии производственного оборудования и процессов, что позволяет своевременно выявлять и устранять проблемы.
• Повышать производительность: на основе анализа данных предприятия могут оптимизировать свои процессы, снижать издержки и увеличивать производительность.
• Разрабатывать предиктивные модели: данные используются для создания моделей, которые могут предсказывать будущие события, такие как выход из строя оборудования или изменение спроса на продукцию.

Примером таких решений для сбора данных в РФ является система мониторинга промышленного оборудования «Диспетчер». Эта система собирает данные с любого промышленного оборудования и позволяет строить системы управления производством и ремонтом на основе данных в реальном времени. Начать внедрять подобные системы, сделав это частью краткосрочной стратегии, – наиболее правильный шаг для современных промышленных предприятий. Системы мониторинга класса «Диспетчер» могут стать важным инструментом для перехода в «Экономику данных», фокус на которую взяло государство.

Для успешного внедрения AIoT-систем предприятиям необходимо пройти несколько важных этапов цифровой трансформации. Вот какие этапы выделяет директор дивизиона «Машиностроение и металлообработка» ГК «Цифра» Василий Чуранов:

1. Оценка текущего состояния и разработка стратегии: прежде чем начинать цифровую трансформацию, предприятие должно провести всесторонний анализ текущего состояния своих ИТ-систем и производственных процессов. На основе этого анализа разрабатывается стратегия цифровой трансформации, включающая цели, задачи и сроки их достижения.
2. Модернизация инфраструктуры: для сбора и обработки больших объемов данных необходима современная инфраструктура. Это включает в себя установку датчиков и устройств для сбора данных, модернизацию сетей и серверного оборудования, а также обеспечение надежного и безопасного хранения данных.
3. Внедрение систем управления данными: создание эффективной системы управления данными, которая включает в себя сбор, хранение, обработку и анализ данных, является ключевым элементом цифровой трансформации. Важно обеспечить интеграцию всех систем и устройств для создания единой информационной среды.
4. Разработка и внедрение аналитических инструментов: для анализа данных и создания предиктивных моделей необходимы мощные аналитические инструменты. Это могут быть платформы для анализа больших данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.
5. Обучение персонала: успех цифровой трансформации зависит от уровня подготовки и компетенций сотрудников. Необходимо проводить регулярное обучение персонала, чтобы они могли эффективно использовать новые технологии и инструменты.
6. Пилотные проекты и масштабирование: начинать внедрение AIoT-систем следует с пилотных проектов. Это позволит выявить возможные проблемы и недостатки, а также оценить эффективность новых технологий. После успешного завершения пилотных проектов можно приступать к масштабированию решений на все предприятие.

AIoT – это эволюция киберфизических систем, которые могут принимать решения на уровне станков и оборудования. Переход от IIoT к AIoT должен начинаться с создания локальных интеллектуальных систем управления на уровне отдельных станков и оборудования, а затем переходить к более сложным интегрированным системам, способным управлять всем производственным процессом. Я верю, что AIoT имеет потенциал значительно улучшить производственные процессы за счет использования данных и умных алгоритмов для оптимизации работы оборудования, но на первых парах нужно выбирать кейсы для внедрения AIoT, которые не столкнутся с серьезным противодействием из-за бюрократических и социальных барьеров на заводе. Кроме этого, важно искать заказчиков, которые заинтересованы в реальном применении AIoT-технологий и готовы к таким инновациям.

AIoT представляет собой логическое продолжение развития технологий Интернета вещей и искусственного интеллекта. Он обладает значительным потенциалом для улучшения производственных процессов и создания новых возможностей в различных отраслях. Однако важно понимать реальное значение термина AIoT и не поддаваться на маркетинговые уловки. В конечном итоге, успех AIoT будет зависеть от его способности приносить реальные выгоды и решать конкретные задачи бизнеса.

В то время как AIoT продолжает развиваться, предприятиям следует внимательно следить за новыми возможностями и оценивать их применимость в своих процессах. Независимо от того, является ли AIoT очередным маркетинговым ходом или настоящей революцией, его потенциал уже сейчас вызывает интерес и обещает значительные изменения в будущем.