Рынок IoT растёт стремительным темпом и в центре этого роста находятся датчики, поскольку они являются ключевыми элементами для сбора и вывода ценных данных.
Основной сегмент рынка IoT – товары массового потребления: смартфоны, планшеты, автомобили и т.п. Благодаря высокому спросу и постоянно возрастающей конкуренции на рынке B2C, технологии IoT стремительно развиваются. Компании-разработчики различных датчиков и других мехатронных устройств диверсифицируют свой бизнес, осуществляя трансфер технологий из сегмента товаров массового потребления в сегмент перерабатывающего производства, который для них является менее ёмким, но более стабильным.
В отчёте "Zinnov Zones" приведены данные факта и прогноза по расходам предприятий на продукты и услуги в области IoT. Факт рынка 2016 года и прогноз на 2021 год.
Для ощущения масштаба – Объём глобально рынка корпоративного сектора IoT значительно превосходит объём глобального рынка промышленной роботизации. Компании тратят больше денег на внедрение IoT, чем на роботизацию производства.
Спрос на инжиниринговые услуги в области IoT со стороны промышленных предприятий значительно выше чем на услуги интеграции промышленных роботов.
С чем связан столь ажиотажный спрос на IoT технологии? Какую пользу приносит IoT производственным компаниям?
Для того чтобы ответить на эти вопросы, нужно взглянуть на проблемы организации автоматизированного производства:
Автоматизация производства – это процесс передачи мехатронным устройствам и компьютерным системам производственных функций, которые ранее выполнялись человеком.
Поскольку каждое коммерческое предприятие ориентированно прежде всего на получение коммерческой прибыли, главная цель автоматизации производства – повышение производительности, за счёт чего увеличивается объём и эффективность оборота, что в конечном итоге повышает конкурентоспособность и коммерческую прибыль производственного предприятия.
Инвестиции в высокопроизводительное оборудование с высоким уровнем автоматизации – решают локальные проблемы производства и существенно увеличивают производительность части производственных операций, но дисбаланс производственных мощностей, который возникает при локальной модернизации производства, снижает эффективность инвестиций в высокопроизводительное оборудование, а в некоторых случаях и вовсе негативно отражается на коммерческой прибыли предприятия.
Проблема дисбаланса производственных мощностей усугубляется отсутствием интеграции производственных систем, а также плохо организованной системой управления и отсутствием достоверной информации в реальном времени о факте совершения или не совершения производственных операций. Принимать эффективные управленческие решения можно только на основании достоверной информации.
Решение производственных проблем, исходящих из дисбаланса производственных мощностей и плохо организованной системы управления производством – во внедрении автоматизированной системы управления технологическими процессами (АСУ ТП).
Внедрение автоматизированных систем управления (АСУ) может решить проблемы организации производства и управления только в том случае, если обеспечена возможность наполнения базы данных АСУ достоверными данными в реальном времени.
Инвестиции в покупку АСУ без инвестиций во внедрение – это деньги, выброшенные на ветер.
АСУ работает с данными, данные надо собрать, структурировать, анализировать и использовать для управления производством. Управление производством с использованием компьютерных систем – это метод обратного преобразования данных (план производства) из информационного пространства в физическое с последующем сбором данных (факт производства) для корректировки плана по факту.
Данные с которыми работает АСУ, делятся на 2 кластера – виртуальные и дигитальные.
К виртуальным данным относятся постоянные или условно постоянные данные (константы): параметры оборудования, человеческие ресурсы, транспортные маршруты, производственные площади и т.д.
К дигитальным данным относятся переменные: производственные операции (план/факт), информация об изделии (3D модель, чертежи, спецификации), потребность и факт наличия материалов на складе, информация о расходных материалах, ремонтных работах и т.д.
Объеденные виртуальные и дигитальные данные создают "цифровую тень производства".
База данных АСУ наполняется виртуальными данными фактическим и индуктивными методами сбора информации. Это необходимые действия при внедрении АСУ.
Получение оперативных данных для дигитализации производства методом индуктивного сбора данных участниками производственного процесса и наполнение базы данных АСУ ТП через человеко-машинный интерфейс является экономически неэффективным методом. Неэффективность метода усугубляется задержками обратного информационного потока и ошибками ввода данных, связанным с человеческим фактором.
Решение вышеизложенных проблем автоматизации производства – разработка и внедрение киберфизических систем (CPS), которые интегрируются через промышленные сети в интернет вещей (IoT).
Датчики, собранные в IoT – это глаза, уши и другие органы чувств, интегрируемые с мозгом руководителя производства, дающие возможность принимать эффективные управленческие решения в режиме реального времени на основании достоверных данных.
Комментариев нет:
Отправить комментарий