Dane z raportu Allied Market Research mówi? wprost – Internet Rzeczy to przysz?o?? przemys?u. Z roku na rok, przybywa? b?dzie maszyn, które same b?d? komunikowa? si? ze sob?. Rosn?ca liczba smart urz?dze? sprawia, ?e za 4 lata warto?? rynku Przemys?owego Internetu Rzeczy (IIoT), wyniesie blisko 200 mld dolarów. To niemal 50 mld dolarów wi?cej ni? jego obecna warto??.
Wed?ug autorów raportu Factories of the Future w 2025 roku na ca?ym ?wiecie dzia?a? b?dzie ponad 75 miliardów pod??czonych urz?dze?, z których wi?kszo?? znajdzie zastosowanie w sektorze wytwórczym. Firmy produkcyjne wydawa? b?d? coraz wi?ksze kwoty na urz?dzenia i maszyny, które b?d? ze sob? po??czone. Z danych opublikowanych przez analityków z Allied Market Research wynika, ?e w ci?gu zaledwie 4 lat rynek uro?nie o 1/3 i b?dzie wart 196,8 mld dolarów.
Sama maszyna to nie wszystko
G?ównym czynnikiem wp?ywaj?cymi na szybki rozwój Przemys?owego Internetu Rzeczy w sektorze wytwórczym b?dzie post?puj?ca kontrola wszystkich sk?adowych procesu produkcji, która ma wp?ywa? na wzrost wydajno?ci.
Proces ten ju? si? rozpocz??, ale jeste?my na pocz?tku jego drogi. Pierwszym etapem by?a i nadal jest gruntowna informatyzacja przemys?u, która opiera si? na systemach klasy ERP. To w?a?nie to rozwi?zanie informatyczne pozwala przedsi?biorstwu wdra?a? nowe technologie, które usprawni? dzia?anie organizacji i przygotuj? j? na nadchodz?ce zmiany. – mówi Lucjan Giza Dyrektor ds. Rozwoju w BPSC i dodaje – Ten etap ma za sob? tylko cz??? firm. W Polskich warunkach to odpowiednio: co druga (54%) ?rednia firma i 80% du?ych przedsi?biorstw.
Czy faktycznie jeste?my na pocz?tku drogi prowadz?cej do automatycznych fabryk, o której mówi ekspert z BPSC? Najlepiej w tym przypadku polega? na liczbach, które s? niezaprzeczalnie obiektywne. McKinsey zapyta? menagerów w firmach przemys?owych, czy po wdro?eniu rozwi?za? IoT zauwa?yli zmian?. 60% stwierdzi?o, ?e tak i obecnie maj? lepszy wgl?d w to, co dzieje si? w ich firmie. Jednocze?nie ponad po?owa tej grupy (54%) deklaruje, ?e wykorzystuje zaledwie dziesi?t? cz??? informacji (10%) pochodz?c? z maszyn. Oznacza to, ?e a? 90% danych jest marnotrawionych.
W czym tkwi problem? W znikomym wykorzystaniu sztucznej inteligencji (SI). Ze wspomnianego ju? wcze?niej raportu Factories of the Future dowiadujemy si?, ?e mniej ni? jeden na dziesi?ciu (8%) producentów przemys?owych wykorzystuje w swoim zak?adzie technologi? opart? na sztucznej inteligencji. Jednak jak wynika z deklaracji kadry kierowniczej bior?cej udzia? w badaniu, do 2020 roku co druga firma z sektora przemys?owego (50%) wdro?y rozwi?zania oparte na sztucznej inteligencji.
Motorem nap?dowym inwestycji w SI b?dzie rosn?ca ilo?? danych, z którymi mamy obecnie do czynienia w sektorze produkcyjnym. Zawansowana automatyka przemys?owa, czujniki i sensory w maszynach zbieraj? ogromne ilo?ci informacji. Te dane s?, jak diamenty, które dopiero po oczyszczeniu i obróbce jubilerskiej – stan? si? bezcennymi brylantami, otaczaj?c blaskiem swojego posiadacza. Odpowiednikiem jubilera jest sztuczna inteligencja. To „ona” pomo?e sektorowi produkcyjnemu poradzi? sobie z wartkim strumieniem informacji. – kontynuuje Lucjan Giza z BPSC.
Zwrot z awarii
Sztuczna inteligencja jest równie? niezwykle przydatna do prowadzenia konserwacji maszyn i urz?dze?. U?ywaj?c czujników do ?ledzenia wydajno?ci i warunków produkcji, maszyny same mog? nauczy? si? przewidywa? awarie i podejmowa? dzia?ania prewencyjne lub naprawcze. Wyeliminowanie przestojów bardzo si? op?aca. Specjali?ci z Wall Street Journal wyliczyli, ?e nieplanowane przerwy w pracy kosztuj? globalny sektor produkcyjny oko?o 50 mld dolarów rocznie, a awaria aktywów jest przyczyn? 42% przestojów. Dzi?ki SI rutynowe kontrole s? szybsze i dok?adniejsze. Wyeliminowany jest równie? wymóg kontroli jako?ci, prowadzony w trakcie procesu przez ludzi, co jest czasoch?onne i cz?sto obarczone b??dem.
Jako?? 4.0
Je?eli w ?wiecie odzie?owym rz?dzi dzi? zjawisko szybkiej mody, to w przemy?le mo?emy mówi? o szybkiej produkcji. Coraz krótsze terminy wprowadzania wyrobów na rynek oraz wzrost ich z?o?ono?ci sprawia, ?e przedsi?biorstwom produkcyjnym coraz trudniej jest utrzyma? wysoki poziom jako?ci przy zachowaniu zadowalaj?cej mar?owo?ci oraz przestrzeganiu zmieniaj?cych si? przepisów i norm. Z drugiej strony, klienci oczekuj? produktów bezb??dnych. Wykorzystanie algorytmów SI, które powiadamia? b?d? zespo?y produkcyjne o pojawiaj?cych si? anomaliach produkcyjnych jest skutecznym panaceum na problemy z utrzymaniem wysokiej jako?ci produktu przy minimalizacji kosztów jego wytworzenia.
