Свыше $1 трлн в год на цифровую трансформацию заводов
Эта цифра стала итогом масштабного опроса, проведенного PwC среди более чем 700 глобальных корпораций. Каждая из них прокладывает свой путь к "умному производству".
Общая формула "умной фабрики" с применением промышленного интернета вещей (IIoT):
Сбор данных
🔹IIoT-сети должны обладать возможностью передавать и получать огромные объемы данных, генерируемых устройствами. 5G-сети позволяют подключать больше устройств с быстрым обменом данными.
🔹Датчики мониторят состояние оборудования (технические параметры) и внешней среды (влажность, давление). Внешние источники собирают данные рыночной аналитики. Все анализируют в единой системе.
Анализ и принятие решений
🔹Edge-вычисления позволяют обрабатывать и анализировать данные прямо на производстве.
Пример: датчик станка анализирует показания на месте и при отклонениях останавливает оборудование и отправляет уведомление в ERP-систему.
🔹Облачные технологии позволяют IIoT-сетям использовать высокую вычислительную мощность больших данных и обеспечивают хранение больших объемов данных. ИИ и машинное обучение оптимизируют процессы и прогнозируют сбои.
Автоматизированные системы
🔹На карьерах используют автономные установки с высокой точностью бурения (скажем, BHP ввела в эксплуатацию такую на чилийском руднике Spence только в 2022 году), беспилотные самосвалы с маршрутизацией. Добытое сырье разделяют на роботизированных сортировочных линиях. Для точного учета добычи используют RFID-метки.
Цифра для безопасности
🔹Для прогнозирования и предотвращения обвалов используют датчики контроля устойчивости пород, установленные по контуру карьера. Персонал экипируют "умными касками" с мониторингом состояния здоровья. На объектах устанавливают системы аварийного оповещения с точной геолокацией.
Окружающая среда
🔹Все фичи для экологического мониторинга, включая специальные датчики для почв и грунтовых вод.
Кейс Xiaomi Smart Factory (Пекин, Китай).
В 2024 году компания Xiaomi открыла Xiaomi Smart Factory, где провели полную цифровизацию промышленного производства. Ее запуск позволил:
• увеличить производительность на 70%;
• сократить время перенастройки оборудования на 86%;
• автоматизировать производственные линии на 81%;
• увеличить точность повторного контроля ошибок внешнего вида ключевых компонентов до 95%;
• повысить скорость принятия решений при контроле ошибок в 17,6 раза по сравнению с ручными методами;
• выйти на самую высокую в отрасли точность обнаружения дефектов экранов с частотой ошибок всего 0,001%.
Подписывайтесь на Нержавейку