Έξυπνο εργοστάσιο: Οι τάσεις του μέλλοντος

Το έξυπνο εργοστάσιο(smart factory) είναι ο όρος γύρω από τον οποίο κινείται το industry 4.0. Σύμφωνα με τη έκθεση της McKinsey για το 2019 «Future-Proofing a Digital Manufacturing Transformation»[1], καθώς η τεχνολογία αλλάζει ραγδαία, οι κατασκευαστές πρέπει να αποδεικνύουν εκ των προτέρων τα σχέδια μετασχηματισμού της βιομηχανίας ως προς το Industry 4.0, αλλιώς κινδυνεύουν να υστερούν από τους ανταγωνιστές τους.

Παρ’ όλα αυτά, ένα πράγμα είναι σαφές.Οι κατασκευαστές θα αντιμετωπίσουν αυξανόμενες πιέσεις στο κόστος, την αποδοτικότητα και την ποιότητα τα επόμενα χρόνια. Σε αυτή τη συγκυρία, νέα εργαλεία – είτε είναι το IoT, το 5G, το AI – μπορούν να βοηθήσουν αν υιοθετηθούν και εφαρμοστούν σωστά. Στην πραγματικότητα, από το 2015 έως το τέλος του 2020, η PwC[2] είχε ενημερώσει πως αναμένει ότι το 85% των βιομηχανικών εταιρειών θα εφαρμόσει τεχνολογίες Industry 4.0 σε όλα τα σημαντικά επιχειρηματικά τμήματα.

Παρακάτω, παρουσιάζονται τρεις τάσεις που συγκεντρώνουν το ενδιαφέρον στο έξυπνο εργοστάσιο.

IIoT analytics – ένας επιτυχημένος συνδυασμός

Τα analytics παρουσιάζουν μεγάλο ενδαιφέρον για τους παραγωγούς.

Το Industrial Internet of Things (IIoT) αναπτύσσεται ραγδαία στη βιομηχανία και πλέον βρίσκεται σε όλα τα στάδια μιας παραγωγικής διαδικασίας. Μια έρευνα της Microsoft IIoT[3] διαπίστωσε ότι το 94% των εταιρειών δήλωσε ότι θα εφαρμόσουν στρατηγικές IIoT έως το 2021.

Στην πραγματικότητα, η IDC προβλέπει ότι οι δαπάνες για την τεχνολογία IoT θα φθάσουν ένα τρισεκατομμύριο δολάρια έως το 2022. Οι μεγαλύτεροι τομείς που επενδύουν στην αναδυόμενη τεχνολογία περιλαμβάνουν διακριτή παραγωγή, μεταφορές, επιχειρήσεις κοινής ωφέλειας κλπ.

Οι κατασκευαστές που δεν επενδύουν σε analytics έως το 2020 θα δυσκολευτούν να ακολουθήσουν τον ανταγωνισμό. Το να παράγεις τυφλά και να ακολουθείς το τη διαίσθηση σου δεν είναι πλέον βιώσιμες επιλογές. Ειδικά, όταν κάθε άλλη επιχείρηση αξιοποιεί εξελιγμένα εργαλεία ανάλυσης για τον εντοπισμό προβλημάτων, ευκαιριών και λύσεων.

Machine Learning(ML) και Artificial Intelligence(AI)

Οι εφαρμογές του ML και του AI γίνονται ακόμη πιο σημαντικά εργαλεία για την ανάλυση δεδομένων. Αυτές οι δύο τεχνολογίες είναι υπεύθυνες για τη μεταφορά της παραγωγής στο επόμενο επίπεδο. Παρέχουν τρεις βασικά χαρακτηριστικά, τα οποία είναι ταχύτητα, κλιμάκωση και ευκολία.

Η ταχύτητα και η κλιμάκωση εκφράζουν το πλεονέκτημα της αυτοματοποίησης της ανάλυσης τεράστιων συνόλων δεδομένων σε αντίθεση με την ανάθεση ανθρώπινων αναλυτών δεδομένων στην εργασία. Χάρη στο AI και στο ML, είναι πλέον δυνατή η ανάλυση σύνθετων συνόλων δεδομένων σε ένα κλάσμα του χρόνου που χρειαζόταν πριν από μερικά χρόνια.

Αυτό δεν συμβαίνει μόνο επειδή οι υπολογιστές έχουν γίνει ταχύτεροι ή καλύτεροι. Αλλά κυρίως, επειδή οι αλγόριθμοι AI και ML έχουν γίνει εξαιρετικά καλοί στην ανάλυση δεδομένων. 

Από την πλευρά της ευκολίας, η προσθήκη AI και ML στα εργαλεία ανάλυσης τα έχει καταστήσει διαισθητικά, εύχρηστα και πολύ πιο αξιόπιστα. 

5G και έξυπνα εργοστάσια

Το 2020 είναι η χρονιά που είναι πιθανό να δούμε την πολύ συζητημένη διάθεση 5G σε πολύ μεγαλύτερη κλίμακα. Και, είναι πιθανό να έχει μεγάλο αντίκτυπο στο smart manufacturing. Το 5G θα επιτρέψει στους κατασκευαστές να βελτιώσουν τον τους χρόνους παραγωγής και να επιτρέψουν την πιο γρήγορη επικοινωνία μεταξύ μηχανών, συστημάτων και χρηστών..

Με το 5G, οι κατασκευαστές μπορούν να αρχίσουν να βελτιώνουν τη χρήση αισθητήρων, του cloud, του ποιοτικού ελέγχου, της κεντρικής παρακολούθησης κ.λπ. Ωστόσο, δεν θα μπορούν όλοι οι κατασκευαστές να επωφεληθούν από την χρήση του 5G (εξαρτάται από την περιοχή). 

Παρακολουθούμε τις τάσεις στη βιομηχανία

Καθώς η ψηφιοποίηση της βιομηχανίας θα συνεχίζει να εξελίσσεται τα επόμενα χρόνια, οι κατασκευαστές πρέπει να συμβαδίζουν με τις αλλαγές στο έξυπνο εργοστάσιο. Για μερικούς, αυτό μπορεί να είναι δύσκολο. Ωστόσο, είναι υψίστης σημασίας για την επιβίωση στην συνεχώς αναπτυσσόμενη παγκόσμια ανταγωνιστική αγορά.

ΑΝΑΦΟΡΕΣ:

[1] “Future-proofing a digital manufacturing transformation”, McKinsey and Company, 2019.

[2] “Industry 4.0 – Opportunities and challenges of the industrial internet”, PWC, 2014.

[3] “IoT Signals – Summary of research learnings”, Microsoft, 2019.