Новые производственные технологии: Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации

Официальный сайт Центра компетенций Национальной технологической инициативы по направлению «Новые производственные технологии» на базе Института передовых производственных технологий Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого

Ульяновский автомобильный завод (ООО «УАЗ»)

BFG Group

Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ)

«Объединенная Двигателестроительная Корпорация» («ОДК»)

«Объединенная авиастроительная корпорация» («ОАК»)

Тульский государственный педагогический университет имени Л. Н. Толстого (ТГПУ)

Институт проблем химической физики Российской академии наук

Сколковский институт науки и технологий (Сколтех)

ООО «Иннотех»

АО «ЛЛС»

ООО «Холдинг Ленполиграфмаш»

ООО «Научно-технический центр «Микротурбинные технологии»

ООО «Энергопромагрегат»

Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого (НовГУ)

Казанское моторостроительное производственное объединение (АО «КМПО»)

АО «ГОЗ Обуховский завод»

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (СПбПУ)

ООО «ОПТИМЕНГА-777»

Всероссийский научно-исследовательский институт экспериментальной физики (ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ»)

ЗАО «ПОЛИИНФОРМ»

Китайский центр автомобильных технологий и исследований (CATARC)

Ивановский государственный политехнический университет (ИвГПУ)

АНО ВО «Университет Иннополис»

ООО «ВГТ»

«Ростех»

Московский политехнический университет

АО «Первоуральский новотрубный завод» (АО «ПНТЗ»)

Средне-Невский судостроительный завод (СНСЗ)

Владикавказский научный центр Российской академии наук (ВНЦ РАН)

Фонд «ЦСР «Северо-Запад»

ООО «Аддитивные технологии»

Уфимский государственный нефтяной технический университет

АО «Концерн «Морское подводное оружие-Гидроприбор»

ПАО «ОДК-Сатурн»

ООО «Концерн Р-Про» (ООО «Р-Про»)

ООО «ВИК проект»

Тольяттинский государственный университет

ООО «Тетракуб»

Пермский Национальный Исследовательский Политехнический Университет (ПНИПУ)

ООО «Испытательный центр конструкционных и строительных материалов» (ООО «ИЦ КСМ»)

ПАО «Северсталь»

ПАО «АВТОВАЗ»

ЗАО «Биокад» («Национальный чемпион»)

Северо-Кавказский горно-металлургический институт (СКГМИ (ГТУ))

ООО «Научно-производственное объединение «Центротех» (НПО «Центротех»)

АО «НИЦ АСК»

Московский государственный технологический университет «СТАНКИН» (МГТУ «СТАНКИН»)

Научно-технический центр тонкопленочных технологий в энергетике

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева (Самарский университет)

Образовательный Фонд «Талант и успех» (Образовательный центр «Сириус»)

Северо-Осетинский государственный университет имени К.Л. Хетагурова (СОГУ)

ГНЦ Центральный научно-исследовательский и опытно-конструкторский институт робототехники и технической кибернетики» (ЦНИИ РТК)

МГУ имени М.В. Ломоносова

Группа компаний «Хевел» (совместное предприятие ГК«Ренова» и АО «РОСНАНО»)

Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»

Государственная корпорация по атомной энергии «Росатом»

ООО «РАСТ-Инжиниринг»

НИУ «Московский институт электронной техники» (МИЭТ)

ООО «ИИТ Консалтинг»

ООО «ИТ-Сервис»

Авиационный комплекс им. С.В. Ильюшина (ПАО «Ил»)

«Объединенная судостроительная корпорация» («ОСК»)

ООО «ИЦ «МИР»

АО «НПО Альянс Электро»

ООО «АКСИС»

Южно-Уральский государственный университет (ЮУрГУ)

ООО «ИЦ «ЦСП», Инжиниринговый центр «Цифровые средства производства для инженерного анализа и проектирования» при ТГПУ им. Л.Н. Толстого

ООО «О2 Световые Системы»

Кластер «Креономика»

Научно-производственное объединение «Бином» (НПО «Бином»)

Российский химико-технологический университет имени Д.И. Менделеева (РХТУ им. Д.И. Менделеева)

ООО «ТИК «ЛВМ АТ»

ОАО «Российские железные дороги» (ОАО «РЖД»)

ООО «НеоБИТ»

ООО «Политех-Инжиниринг»

ОАО «Фаберлик»

АО «Технопарк Санкт-Петербурга»

АО «Ай-Теко»

ООО «Лаборатория «Вычислительная механика»

ГК «Plaza Lotus Group»

АО «Диаконт» («Национальный чемпион»)

Центр компетенций НТИ по направлению «Новые производственные технологии»

С 2018 по 2020 годы специалисты Центра совместно с партнерами и участниками Консорциума выполнили более 250 НИОКТР по направлениям сквозной технологии Центра в интересах более 100 высокотехнологичных предприятий.

Некоторые проекты Центра:

---

1. Развитие подходов цифрового проектирования и моделирования в автомобилестроении

a. Первый российский электрический смарт-кроссовер «КАМА-1», разработанный «с нуля» без ДВС-предшественника на основе технологии цифровых двойников (Digital Twins) и уникальных CML-платформенных решений. Разработка выполнена в кратчайшие по стандартам автомобилестроения сроки – за 2 года. Проект «Создание «Умного» Цифрового Двойника и экспериментального образца малогабаритного городского электромобиля с системой ADAS 3-4 уровня» реализован в рамках Федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014-2020 годы» (мероприятие 1.3 Проведение прикладных научных исследований и разработок, направленных на создание продукции и технологий, уникальный идентификатор соглашения: RFMEFI57818X0269). Индустриальный партнер проекта – ПАО «КАМАЗ». Проект стал победителем конкурса «Технологический прорыв – 2020» по решению представителей Платформы НТИ совместно с Правительством РФ.

b. Универсальная модульная пассажирская платформа для нового модельного ряда автобусов, электробусов, троллейбусов средней, большой и особо большой вместимости. Универсальная пассажирская платформа (УПП) предполагает унификацию модулей экстерьера и интерьера, что позволяет сократить временные и финансовые затраты на производство, обслуживание и ремонт машин, снизить их снаряженную массу и достичь, таким образом, улучшения экологических показателей. Проект реализуется в интересах ПАО «КАМАЗ».

с. Оптимизированные конструкции кузова внедорожного автомобиля. Применение компетенций Центра (разработка цифрового двойника автомобиля и применение топологической многовариантной оптимизации) позволило за короткое время (10 недель) добиться целевых потребительских свойств конструкции. Проект выполнен в интересах иностранного партнера Консорциума СПбПУ – компании CATARC (Китай).

d. CML-CAR™ – платформа-демонстратор кросс-рыночных и кросс-отраслевых «сквозных» цифровых и передовых производственных технологий. Применение компетенций Центра (цифровое проектирование и моделирование, формирование многоуровневой матрицы целевых показателей и ресурсных ограничений, разработка «умных» моделей, выполнение виртуальных испытаний, создание цифровых двойников при помощи Цифровой платформы CML-Bench™) позволило спроектировать конструкцию электромобиля, превосходящую конкурентные конструкции по массе, аэродинамическим характеристикам и некоторым другим параметрам. Проект реализуется совместно со стратегическим партнером Центра – группой компаний CompMechLab®.

---

2. Развитие подходов цифрового проектирования и моделирования в двигателестроении

a. Двигатель ТВ-7-117-СТ01. С применением компьютерного и суперкомпьютерного инжиниринга снижена масса двигателя ТВ-7-117-СТ01. Работы выполнены в интересах АО «ОДК-Климов».

b. Детальная термодинамическая модель газотурбинного двигателя (ГТД) как основа для создания виртуального испытательного полигона «Газотурбинный двигатель» и цифрового двойника ГТД. Результаты применены при разработке оптимизированной конструкции серийного изделия. Применение компетенций Центра (виртуальные испытания компрессора и его модификаций, камеры сгорания и турбины во всем спектре режимов эксплуатации ГТД) позволило значительно снизить стоимость жизненного цикла ГТД. Проект реализуется в интересах Казанского моторостроительного производственного объединения (КМПО).

c. Разработка нового семейства многоцелевых высокооборотных дизельных двигателей на основе технологии цифровых двойников. Планируется применение двигателей на железнодорожном транспорте, в большегрузных автомобилях и в судостроении. Проект реализуется в интересах Уральского дизель-моторного завода (УДМЗ).

d. Разработка технических решений и прототипов устройств – камера сгорания, компрессор низкого давления – для создания конкурентоспособных газовых турбин мощностью 25 МВт для газоперекачивающих агрегатов на основе цифровых двойников разрабатываемых устройств. Индустриальный партнер: ОКБ им. А. Люльки (ПАО «ОДК-УМПО»).

---

3. Развитие подходов цифрового проектирования и моделирования в машиностроении

a. Принципиально новая конструкция системы очистки бурового раствора («вибросито»). Применение компетенций Центра (создание цифрового двойника и виртуальных испытательных стендов изделия) позволило существенно превзойти показатели изделия по сравнению с конкурентами. Проект реализуется в интересах НПО «Центротех» (предприятие ТВЭЛ/ГК «Росатом»).

b. Принципиально новая конструкция антарктических саней для перевозки крупногабаритных многотонных грузов. Применение компетенций Центра (разработка цифрового двойника транспортных арктических саней и проведение виртуальных испытаний, моделирующих условия эксплуатации в Антарктиде) позволило найти решение для конструкции, перемещающей до 60 тонн вместо 16 тонн при прежних характеристиках. Проект реализуется в интересах завода им. Комсомольской правды стратегическим партнером и членом консорциума Центра НТИ СПбПУ компанией ООО «Политех-инжиниринг».

---

4. Развитие подходов цифрового проектирования и моделирования в авиастроении

a. Концепт (аэродинамический облик, силовая схема корпуса) и элементы конструкции (винт, шасси) нового перспективного самолета-амфибии. Применение компетенций Центра позволило оптимизировать аэродинамические показатели конструкции самолета под заданные проектные цели, разработать полностью композитные корпус и крылья, увеличить дальность полета до 2200 км, обеспечить возможность взлета и посадки как с твердой поверхности (на нее), так и с воды (на нее) при ограниченной полосе разбега.

b. Расчет условий и режимов работы несущей системы вертолета. Применение компетенций Центра (создание виртуального испытательного полигона для определения полетных режимов и внутренних нагрузок проектируемой несущей системы вертолета для проверки полетных характеристик вертолета без изготовления опытного образца и выполнения дорогостоящих натурных испытаний) позволило определить нагрузки на все элементы несущей системы и выполнить расчет прочности. Проект реализован в интересах ООО «ВР-Технологии» (холдинг «Вертолеты России»/ГК «Ростех»).

---

5. Цифровое проектирование и моделирование в других отраслях

a. Создание математической прогнозной модели распространения COVID-19. Имея огромный опыт математического моделирования в различных научных областях и отраслях высокотехнологичной промышленности, сотрудники Центра НТИ СПбПУ по просьбе заместителя министра здравоохранения Российской Федерации В.В. Уйбы (сейчас занимает пост Главы Республики Коми) с февраля 2020 года вошли в сформированный по инициативе и под руководством А.И. Боровкова проектный консорциум совместно со специалистами Института биомедицинских систем и биотехнологий СПбПУ и Научно-исследовательского института гриппа имени А.А. Смородинцева. Разработанная модель способствовала планированию и принятию важнейших административных решений в различных регионах России в период пандемии COVID-19. За разработку А.И. Боровков получил благодарность от имени Первого Заместителя Председателя Правительства РФ А.Р. Белоусова за существенный вклад в развитие отечественного технологического бизнеса.

b. Мегапроект «Северный морской транзитный коридор» (СМТК) по созданию комплексной транспортно-логистической системы для международных транзитных морских грузоперевозок на маршруте Азия – Европа через Северный морской путь (СМП). Центр НТИ СПбПУ участвует в проекте в качестве эксперта в области цифрового моделирования и проектирования, разработки цифровых двойников. Проект СМТК был инициирован Госкорпорацией «Росатом» в 2019 году с целью создания нового предложения на международном рынке логистического сервиса по доставке грузов между Северо-Западной Европой и Восточной Азией через СМП. Отраслевым логистическим оператором выступает предприятие ГК «Росатом» – ООО «Русатом Карго», на базе которого ведутся организация и развитие международных транзитных морских грузоперевозок по формируемой транспортной магистрали на базе СМП.

c. Федеральный проект «Цифровой Обь-Иртышский бассейн» по созданию основанной на больших данных системы комплексного управления водными ресурсами крупнейшего в России и третьего по величине в мире – Обь-Иртышского речного бассейна. Проект был инициирован губернатором Кузбасса С.Е. Цивилёвым в марте 2019 года, в его реализацию вовлечены 12 регионов Западной Сибири и Урала. Цифровое моделирование экосистемы главных сибирских рек позволит выявить основные факторы, критически влияющие на уровень техногенной нагрузки, определить пути решения проблем, связанных с накопленным экологическим ущербом, и перейти к системной реализации мер по оздоровлению водных объектов. Задача проекта, аналогов которому в мире пока нет: с применением технологии цифровых двойников (Digital Twins) и больших данных (Big Data) создать комплексную систему управления водными ресурсами, которая станет инструментом поддержки принятия решений для федеральных и региональных органов власти, а также промышленных предприятий – водопользователей. Центр НТИ СПбПУ выступает в качестве технологического координатора и исполнителя проекта.

---

6. Разработка передовых производственных технологий аддитивного производства и новых материалов

a. Экспериментальные образцы сложнолегированных металлопорошковых композиций нового поколения для применения в 3D-печати. Благодаря уникальному химическому составу на основе ниобий-кремния, который невозможно получить традиционными методами, изделия из такого сплава выдерживают температуру до 1450 C°. Это делает возможным их применение для производства газотурбинных двигателей 5-го поколения в качестве замены более низкотемпературных никелевых аналогов (не более 1200 С°), чтобы значительно повысить КПД двигателя и снизить эмиссию CO2. Проект реализуется совместно с АО «Балтийская Промышленная Компания».

b. Опытные образцы материала, изготовленные методом селективного лазерного плавления (СЛП) атомизированных порошков сплавов с эффектом памяти формы системы Ti-Ni и по своим физико-механическим и функциональным свойствам лишь незначительно уступающих материалам, полученным классической термомеханической обработкой.

с. Создание инновационных металлизационных покрытий из перспективных материалов для эксплуатации в экстремальных природных условиях. Применяются технологии холодного газодинамического напыления порошковых материалов, сверхзвукового газопламенного напыления и электрохимического осаждения на основе дисперсий железо-хромовых сплавов и углеродных материалов (графен, модифицированные сажи, наночастицы). Данные покрытия являются инновационными как по составу, так и по методам нанесения и разрабатываются с целью повышения эксплуатационной надежности оборудования и материалов, работающих в экстремальных природных условиях нефтегазовых месторождений, Арктических регионов, зон вечной мерзлоты. Полученные уникальные покрытия на основе композиции Ni (никеля) и Со (кобальта) по значениям коррозионной стойкости более чем в 6 раз превосходят соответствующие значения применяемых сегодня материалов (13Cr). Разработка Научно-технологического комплекса (НТК) «Новые технологии и материалы» в рамках научно-технологического сотрудничества с ПАО «Северсталь».

d. Разработка научно-технологических основ цифрового производства крупногабаритных элементов изделий из алюминиевых сплавов аддитивным электродуговым выращиванием и последующим их соединением методом сварки трением с перемешиванием. Проект объединяет преимущества двух современных ресурсосберегающих технологий создания материалов и конструкций нового поколения для авиационной и космической отраслей промышленности, судостроения и энергетики. Аддитивное электродуговое выращивание (WAAM) и сварка трением с перемешиванием (FSW) с использованием средств цифровой обработки позволяют наладить производство крупногабаритных элементов изделий из алюминиевых сплавов в различных отраслях. Разработка ведется лабораторией «Синтез новых материалов и конструкций», индустриальный партнер – АО «Балтийская промышленная компания».

e. Отечественная технология получения однонаправленных лент из углеродных волокон и термопластичных полимеров. Новые термопластичные полимерные композиционные материалы имеют ряд преимуществ по сравнению со всеми известными композиционными материалами на основе реактопластов: широкий интервал температур эксплуатации (от –195 до +230 °С), высокую скорость переработки, повышенные демпфирующие свойства, высокую устойчивость к ударным нагрузкам и др. В разных отраслях промышленности композиционные материалы заменяют дорогостоящий алюминий – с преимуществом в весе и кратным снижением трудоемкости производства. Исполнитель проекта – Лаборатория «Моделирование технологических процессов и проектирование энергетического оборудования», соисполнитель – Кабардино-Балкарский государственный университет им. Х.М. Бербекова, УЗИЦ «Эльбрус».

Цифровая экономика. Новые производственные технологии

Сквозные цифровые технологии – это будущее экономики. Невозможно представить жизнь современного человека без интернета, также, как и невозможно представить сегодня бизнес без удаленного общения с заказчиком, без представительства в социальных сетях, без уже имеющегося уровня оцифровки данных. Но это очень малая часть того уровня, который ждет Россию в ближайшем будущем.

К 2021 году пять городов-миллионников в России покроют высокоскоростной сетью 5G. Это значит, что доступный, сверхскоростной мобильный интернет буквально через несколько лет будет доступен абсолютно везде. Не будет больше необходимости «тянуть» провода и выдумывать схемы для минимизации расходов на эту статью. А к 2024 году в России планируется полностью перейти на цифровую экономику, сделав прорыв сразу в нескольких сферах. В рамках данного федерального проекта было составлено 7 дорожных карт и назначены ответственные предприятия, отвечающие за развитие и реализацию.

Изменения в цифровой среде влияют на рабочие места, они трансформируют отрасли экономики. Бессмысленно их подавлять и игнорировать, задача государства — принимать и совершенствовать эти процессы. «Сквозные» технологии стали основой национального проекта «Цифровая экономика».

Современные технологии продолжают соединять физический и виртуальный миры. Цифровая экономика подтверждает, что новые методы позволят компаниям и людям выполнять задачи качественнее и быстрее, чем раньше.

Безусловно, чтобы эта госпрограмма была реализована, в первую очередь необходимо внедрить разработанные технологии в бизнес-процессы. Для этого лидеры в своих отраслях будут кооперироваться по технологическим сегментам и поэтапно вводить новые цифровые технологии. Те предприятия, которые откажутся или не смогут влиться в этот процесс, к сожалению, будут «выпадать» из гонки за существование. Такая синергия позволит ускорить внедрение цифровых технологий в экономику страны.

Новые производственные технологии

Проект дорожной карты по развитию новых производственных технологий (НПТ), был подготовлен Санкт-Петербургским политехническим университетом им. Петра Великого (СПбПУ) в рамках реализации мероприятий федерального проекта «Цифровые технологии» национальной программы «Цифровая экономика».

Новые производственные технологии — это «совокупность новых, с высоким потенциалом, демонстрирующих де-факто стремительное развитие, но имеющих пока по сравнению с традиционными технологиями относительно небольшое распространение, новых подходов, материалов, методов и процессов, которые используются для проектирования и производства глобально конкурентоспособных и востребованных на мировом рынке продуктов или изделий (машин, конструкций, агрегатов, приборов, установок и т.д.)».

Разработка и введение планируемых технологий и субтехнологий является необходимым шагом для присутствия российских компаний на общемировом рынке производства. Сегодня высокотехнологические процессы – это норма, любая разработка должна «попадать» в производство быстро, чтобы стать конкурентоспособной. Поэтому жизненно необходимо сокращать сроки вывода новой продукции на рынок, а также повышать наукоемкость производственных процессов, эффективно снижать издержки на всех этапы производства, но при этом сохранять высокие потребительские характеристики.

Технология цифровых двойников

В индустриальных и научных источниках определения «цифрового двойника» отличаются. Согласно некоторым из них, цифровой двойник является интегрированной моделью уже построенного продукта, которая призвана содержать информацию обо всех дефектах изделия и регулярно обновляться в процессе физического использования. Другим распространённым определением является цифровая модель, полученная на основании информации с датчиков, установленных на физическом объекте, которая позволяет симулировать поведение объекта в реальном мире. Ни одно из этих определений, впрочем, не придаёт достаточного внимания процессам, как важному аспекту цифрового двойника.

Фундаментально цифровой двойник может быть определён как постоянно меняющийся цифровой профиль, содержащий исторические и наиболее актуальные данные о физическом объекте или процессе, что позволяет оптимизировать эффективность бизнеса. Он основан на огромном объёме накопленных данных, полученных в ходе измерений целого ряда показателей объекта в реальном мире. Анализ накопленных данных позволяет получать точную информацию о производительности системы, а также приводить к выводам о необходимости во внесении изменений как в производимый продукт, так и в сам процесс производства.

Это значит, что перед тем, как запустить производство, например, бака с вентилем и насосом, сначала этот объект будет создан и проверен в цифровой, то есть виртуальной версии. И только после виртуальных тестов, при условии, что он их пройдет, бак обретет физическое воплощение. Это позволит сократить расходы на «пробные» версии, а также расходы на проверку работоспособности по подсчетам специалистов в 10 раз. И безусловно, это значительно сократит время между разработкой и непосредственным производством. Сейчас, перед поступлением на рынок, любой продукт «уничтожают» в нескольких вариантах тестирования для проверки пределов прочности и поведения во внештатных ситуациях. После внедрения технологии цифровых двойников все это будет происходить в виртуальной реальности.

Именно цифровым двойникам отводится роль прорывных технологий, которые позволят российским компаниям выходить в лидеры областей на глобальных рынках.

Digital Brainware

Без чего невозможна технология цифрового двойника? Безусловно, без оцифровки всех физических, натурных и других — дорогостоящих и зачастую уникальных — экспериментов. Для реализации этой оцифровки был разработан комплекс мероприятий «Формирование национального Digital Brainware».

Она использует смежные сквозные цифровые технологии искусственного интеллекта, больших данных, распределенных реестров, а также обеспечивает управление интеллектуальной собственностью, экспертное сопровождение и прохождение с первого раза физических и натурных испытаний.

Фактически, речь идет о разработке и валидации математических моделей высокого уровня адекватности материалов (MultiScale и MultiStage-подходы), машин, конструкций, приборов, установок, сооружений, физико-механических и химических процессов, технологических и производственных процессов (Multidisciplinary-подход). Для реалистичности получаемых данных необходимо оцифровать порядка 150 тысяч целевых показателей и ресурсных ограничений.

Именно такая полноценная оцифровка всех возможных процессов позволит отойти от существующей парадигмы производства «разработка — создание образца — доводка продуктов/изделий до требуемых характеристик на основе многочисленных дорогостоящих испытаний и итерационного перепроектирования» к новой, современной «разработка – создание цифрового двойника — виртуальные испытания – массовое производство».

Одной из самых сложных задач станет обеспечение функциональной совместимости разрабатываемых в рамках технологии цифровых двойников решений с уже реализованными зарубежными. Много отечественных предприятий работают на импортном программном обеспечении и технологиях (Siemens, Dassailt Systemes, ANSYS, SAP). Кроме того, разработка таких серьезных проектов обязана быть ориентированной на экспорт в том числе. Поэтому учет уже существующих технологий и интеграции с ними российских разработок является логичным вектором развития цифровой экономики.

2 июня 2020 г.

Новые производственные технологии в России — FEA.RU | CompMechLab

22–24 мая 2019 года в г. Иннополис (Республика Татарстан) проходил форум «Цифровая индустрия промышленной России» (ЦИПР-2019). Традиционно организаторами к проведению форума было подготовлено издание, собравшее актуальные экспертные материалы по теме мероприятия.

В числе авторов журнала – специалисты Инжинирингового центра (CompMechLab^®) СПбПУ: начальник отдела технологического и промышленного форсайта Юрий Рябов и аналитик отдела Анна Гамзикова.

Номер журнала доступен на скачивание по ссылке. Ниже приводим полный текст статьи.

---

Четвертая промышленная революция идет полным ходом – уже не на уровне отдельных инновационных компаний, драйверов рынка, а на государственном уровне. В России принята и реализуется национальная программа «‎Цифровая экономика», подразумевающая развитие девяти направлений «‎сквозных» цифровых технологий, одним из которых являются «Новые производственные технологии» (НПТ). Это направление уже развивается в России.

Новые производственные технологии в действии

Важность НПТ сильнее всего видна в автомобилестроении: эта отрасль является одним из основных драйверов развития цифровых экономик в ведущих странах мира.

Ключевая роль здесь отводится технологиям цифрового проектирования и моделирования – от стадии исследования и планирования, когда закладываются базовые принципы изделия, и заканчивая созданием «умных» цифровых двойников (Smart Digital Twins) объектов и производственных процессов, которые с высочайшей точностью соответствуют реальным изделиям и процессам. Происходит значительное сокращение объема дорогостоящих натурных испытаний, и в случае корректных вычислений (а степень их адекватности напрямую зависит от уровня компетенций исполнителя) финальное натурное испытание перед изготовлением итогового изделия лишь подтверждает результаты цифрового моделирования. Соотношение числа натурных и виртуальных испытаний у мировых лидеров автомобилестроения изменилось радикально: в 2007 г. оно составляло 100 к 100, в 2017 г. – 5 к 30 000.

Производственные линии автопроизводителей максимально роботизированы, количество обслуживающего персонала по сравнению с традиционным производством сократилось в разы. Все активнее применяются технологии 3D-принтинга, позволяющие не только сокращать число комплектующих, но и производить изделия таких форм, какие невозможно создать при использовании традиционных технологий (штамповки, литья и проч.). Используются новые материалы, которых еще недавно просто не существовало. Долгосрочные договоры на поставки стандартного перечня комплектующих заменяются сетями сертифицированных поставщиков, распределенных по всему миру.

Таким образом, производство каждого следующего поколения автомобилей соответствует постоянно повышающимся требованиям глобального рынка: происходит сокращение сроков принятия решений (Time-to-Decision, T2D), сокращение времени исполнения (Time-to-Execution, T2E), сокращение времени вывода высокотехнологичной продукции на рынок (Time-to-Market, T2M).

Всё это требует своих моделей и технологий, в том числе управления, а также соответствующих компетенций на всех уровнях создания продукта. Это серьезные вызовы и для промышленности, и для науки, и для системы образования, и для бизнеса. Именно из-за комплексности этих вызовов о происходящих изменениях говорят как о промышленной революции. И те, кто не участвует в этом процессе, лишают себя будущего.

Ведущие высокотехнологичные российские компании активно участвуют в этих процессах и показывают высокие результаты. Одним из примеров этого в автомобильной промышленности стал инициативный проект Инжинирингового центра (CompMechLab^®) СПбПУ – электрический концепт-кар CML CAR, который демонстрирует компетенции в области разработки и применения новых производственных технологий.

Концепт разработан в новой парадигме цифрового проектирования и моделирования, имеющей мало общего с простой 3D-геометрической моделью и кинематическими расчетами, которые в основном и представлены в промышленности и которые часто ошибочно выдают за цифровое проектирование и моделирование.

В Инжиниринговом центре (CompMechLab^®) СПбПУ весь процесс цифрового проектирования и моделирования, включая и формирование многоуровневой матрицы целевых показателей и ресурсных ограничений, и разработку «умных» моделей, и выполнение десятков тысяч виртуальных испытаний, и создание цифровых двойников, выполняется на основе специально разработанной CML-Цифровой платформы CML-Bench^ТМ. Эта уникальная платформа автоматизирует процесс на основе лучших технологий мирового уровня.

CML CAR был подготовлен к производству в рекордные для отрасли сроки – в течение 1 года. При этом в нем заключено несколько значимых пользовательских рекордов: по массе автомобиля, аэродинамическим характеристикам, конструкции подвески шасси и некоторым другим показателям.

CML CAR – это полностью готовый к серийному производству и эксплуатации автомобиль, но основной целью создания концепта была демонстрация новых производственных технологий, которые могут быть применены в любой отрасли.

Ряд таких технологий, в первую очередь, технологий цифрового проектирования, применяется в проекте по созданию коммерческого электрического городского транспорта с интеллектуальной системой помощи водителю City Pilot, который сейчас выполняют Лаборатория «Вычислительная механика» (головная компания ГК CompMechLab) и Университет Иннополис для ПАО «КАМАЗ».

В рамках этого проекта специалисты Лаборатории «Вычислительная механика» разрабатывают решения для оптимизации конструкции силового каркаса и несущей системы автомобилей «‎Камаз» – «Компас 4» и «Компас 9» – с тем, чтобы они удовлетворяли самым высоким современным требованиям безопасности и комфорта. Эта масштабная задача выполняется в несколько этапов, включающих в себя разработку «умных» моделей исходных конструкций, проведение многочисленных виртуальных испытаний и исследования по оптимизации конструкции с учетом анализа всех полученных больших данных.

Центром НТИ СПбПУ и членами консорциума реализованы и реализуются проекты и в других отраслях, демонстрирующие возможности и перспективы развития новых производственных технологий. Так, Инжиниринговый центр (CompMechLab^®) СПбПУ ведет разработку гидросамолета для ООО «Аэросила». Задачи проекта – разработка серии модификаций самолета под нужды различного назначения, разработка оптимальной конструкции самолета, удовлетворяющей всем заданным проектным целям. Среди прочего, в рамках проекта ведется разработка полностью композитного корпуса и крыльев, а также работа по обеспечению возможности взлета и посадки в условиях как твердой поверхности, так и воды при ограниченной полосе разбега.

 

Пути развития НПТ в России

Реализуемый в России национальный проект «‎Цифровая экономика» предполагает создание дорожных карт по развитию каждой из «‎сквозных» технологий, в том числе и НПТ. В конце марта 2019 года Центр НТИ, созданный на базе Института передовых производственных технологий Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого, выиграл конкурс «‎Росатома» на написание дорожной карты (ДК) по развитию в России новых производственных технологий.

Разработка ДК началась буквально на следующий день после объявления результатов конкурса. К проекту был привлечен широкий круг ключевых экспертов в области новых производственных технологий, цифровой трансформации производств и развития цифровой экономики. Результаты опроса экспертов позволили сформировать профили потребностей в НПТ ведущих российских организаций и оценочный рейтинг технологий, необходимых для достижения глобального лидерства.

Важно отметить, что вопросы анкеты связаны не только с новыми производственными технологиями, но и с другими «‎сквозными» технологиями, для которых разрабатываются собственные ДК, – с учетом их синергетических пересечений и критических взаимосвязей в части преодоления барьеров и ограничений.

Топ-5 технологий, наиболее приоритетных для достижения технологического лидерства России	Частота включения технологии в ТОП-5
Математическое моделирование, компьютерный и суперкомпьютерный инжиниринг / Имитационное и суперкомпьютерное моделирование	79	62,2%
«Цифровые двойники»	66	52,0%
Многопараметрическая, многокритериальная, мультидисциплинарная, топологическая, топографическая оптимизация размеров и формы и бионический/генеративный дизайн	55	43,3%
Технологии разработки и производства материалов с заданными свойствами	49	38,6%
Технологии управления жизненным циклом изделий	46	36,2%

Среди наиболее важных эффектов НПТ для экономики эксперты назвали сокращение временных и финансовых затрат на разработку и производство продукции, получение продуктов с принципиально новыми потребительскими свойствами, гибкость производства и возможность внедрения новых бизнес-моделей.

По наиболее значимым технологиям (математическое моделирование, «цифровые двойники» и пр.) эксперты фиксируют отставание России на уровне готовности технологий TRL7–TRL9 (то есть от создания прототипов систем до серийного производства), а в качественных оценках – отставание на 5–10 лет (по мнению 74% экспертов). Это значит, что эти технологии либо не разрабатываются в России (но активно внедряются за рубежом), либо их не умеют применять (барьер кадров), либо применять не могут (барьер стандартов и норм), либо не могут обосновать эффективность (барьер отсутствия пилотирования).

С помощью экспертов были аккумулированы предложения по перспективным шагам, направленным на преодоление основных барьеров развития новых производственных технологий в России. В числе основных барьеров были выделены следующие (в скобках указан процент респондентов, указавших данный барьер): нехватка квалифицированных кадров, недостатки системы образования (62%), неэффективная система управления, устаревшие бизнес-модели (31%), устаревшие стандарты и нормативно-правовое обеспечение (26%), нехватка финансов (24%), специфика культуры деятельности, отсутствие личной мотивации (23%), отсутствие стимулов к конкуренции (13%), износ или нехватка производственных ресурсов (13%).

Можно констатировать, что запуск цифровой трансформации в России уже осуществлен, и уже существует спрос на исследования и разработки в области «сквозных» технологий цифровой экономики, – в этом согласны все эксперты, участвующие в разработке ДК. Компании-лидеры уже вносят вклад в реализацию повестки цифровой трансформации экономики Российской Федерации, однако их опыт необходимо активно масштабировать, а соответствующие компетенции – постоянно актуализировать. На решение этой задачи и направлена дорожная карта по направлению развития «сквозной» цифровой технологии – «Новые производственные технологии».

Год науки и технологий: июнь – месяц новых производственных технологий и материалов — FEA.RU | CompMechLab

Можно ли создать серийный автомобиль с нуля за 2 года? Снизить массу изделия, не уменьшая его прочность и другие важные характеристики? В несколько раз увеличить грузоподъемность системы транспортировки? В кратчайшие сроки определить причину поломок в сложнейшей системе и найти способ устранения? Да, если вы применяете новые производственные технологии: прежде всего, цифровое проектирование и моделирование, цифровые двойники, платформенные решения, но также и роботизированные системы, новые материалы и способы конструирования, системы обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.

2021 год объявлен Президентом России Годом науки и технологий. Наука впервые вышла в ранг ключевых национальных приоритетов. Для её поддержки и развития был создан отдельный национальный проект. По результатам реализации нацпроекта «Наука», рассчитанного на 2019–2024 годы, Россия должна войти в пятерку мировых научных лидеров по приоритетным направлениям, уменьшить отток ученых за границу и повысить привлекательность мест работы для иностранных ученых – отмечается на сайте Минобрнауки РФ.

Каждый месяц Года науки и технологий связан с одним из актуальных научных направлений. В число 12 важнейших направлений – наряду с освоением космоса, генетикой или искусственным интеллектом – вошли новые производственные технологии. Месяцем новых производственных технологий стал июнь!

Сквозная цифровая технология «Новые производственные технологии» (СЦТ НПТ) – это сложный комплекс мультидисциплинарных знаний, передовых наукоемких технологий и системы интеллектуальных ноу-хау, сформированных на основе результатов фундаментальных и прикладных научных исследований, кросс-отраслевого трансфера и комплексирования передовых наукоемких технологий, СЦТ и субтехнологий. Новые производственные технологии – совокупность новых, с высоким потенциалом, демонстрирующих де-факто стремительное развитие, но имеющих пока по сравнению с традиционными технологиями относительно небольшое распространение, новых подходов, материалов, методов и процессов, которые используются для проектирования и производства глобально конкурентоспособных и востребованных на мировом рынке продуктов или изделий (машин, конструкций, агрегатов, приборов, установок и т. д.). Дорожная карта развития «сквозной» цифровой технологии «Новые производственные технологии»

В последние годы в России сформировался четкий запрос на принципиальный качественный прорыв в области науки, инноваций, передовых промышленных технологий. Осуществлен запуск соответствующих стратегических государственных программ, основная задача которых – обеспечение глобальной конкурентоспособности отечественных компаний-лидеров на новых рынках и в высокотехнологичных отраслях промышленности. В числе этих программ – Национальная технологическая инициатива (НТИ), Стратегия научно-технического развития Российской федерации (СНТР), национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации» и другие.

Значительную роль в реализации этих программ играет Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (СПбПУ), где годами формировалась особая экосистема инноваций, гармонично встроенная в процессы формирования цифровой промышленности и шире – цифровой экономики.

Один из мощнейших в России консорциумов по направлению «Новые производственные технологии» сформирован в Центре компетенций НТИ СПбПУ, созданный на базе Института передовых производственных технологий СПбПУ в 2017 году. Консорциум Центра объединяет лидеров науки, образования, промышленности и по состоянию на май 2021 года насчитывает 81 участника и более 25 компаний-партнеров, включая 7 крупнейших госкорпораций и холдингов («Росатом», «Ростех», ОДК, ОАК, «Вертолеты России», ОСК, РЖД), 18 ведущих университетов, 4 крупнейшие научные организации и др.

Ректор СПбПУ Андрей Иванович Рудской: Сегодня часто обсуждается вопрос: как выходить из экономического кризиса, как восстанавливать экономический потенциал промышленных предприятий? На мой взгляд, сегодня у предприятий не остается иного пути, кроме как развивать свою конкурентоспособность до мирового уровня, объединяться, и опережать конкурентов в освоении новых рынков и открывающихся ниш. А для этого предприятия должны освоить весь комплекс новых производственных технологий: чтобы быстрее разрабатывать, точнее принимать решения, эффективнее производить, снижать трансакционные издержки.  

Итак, вот три механизма развития экономического потенциала промышленности: применение новых производственных технологий; скорейшее освоение новых рынков; развитие сотрудничества через консорциумы. И хочу отметить, что все три механизма сходятся и реализуются при непосредственной поддержке государства в созданном в прошлом году Научном центре мирового уровня «Передовые цифровые технологии».

В 2020 году в рамках национального проекта «Наука» был сформирован Научный центр мирового уровня (НЦМУ) «Передовые цифровые технологии», действующий в формате консорциума 4 организаций: СПбПУ (инициатор и координатор консорциума), Санкт-Петербургского государственного морского технического университета, Тюменского государственного университета и НИИ гриппа имени А.А. Смородинцева Минздрава России.

Основная цель НЦМУ – обеспечение научно-технологического прорыва на основе фундаментальных и прикладных исследований мирового уровня, формирование условий для перехода на принципиально новый уровень применения наукоемких технологий и эффективности современного цифрового производства.

Системообразующим ядром экосистемы технологий и инноваций СПбПУ, обеспечивающей синергию науки, технологий и промышленности, является Инжиниринговый центр (CompMechLab^®) СПбПУ, входящий в состав Центра компетенций НТИ СПбПУ, – признанный национальный лидер в сфере разработок оригинальных технологий, машин, конструкций, оборудования и продуктов на основе цифрового проектирования и моделирования, компьютерного и суперкомпьютерного инжиниринга.

Основная задача всей этой масштабной экосистемы – разработка, применение и масштабирование лучших решений для создания высокотехнологичных изделий мирового уровня с применением передовых производственных технологий в самых различных отраслях.

Ежегодно специалистами Инжинирингового центра Центра НТИ СПбПУ и НЦМУ реализуется около 100 НИОКТР проектов по разработке конструкций высокотехнологичных изделий, узлов, агрегатов. Большая часть из них реализуется на Цифровой платформе разработки и применения цифровых двойников CML-Bench™ – единственной отечественной разработке подобного рода. Платформа обеспечивает высокую эффективность, автоматизацию и прозрачность процесса разработки цифровых двойников, включая управление процессами и данными компьютерного моделирования и виртуальных испытаний, решение таких задач, как сбор, обработка, в том числе визуализацию, каталогизацию и хранение компьютерных моделей и результатов компьютерного моделирования.

Так, в конце 2020 года в рамках ФЦП Минобрнауки «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014–2020 годы» совместно с КАМАЗом был успешно реализован проект «Создание «умного» цифрового двойника и экспериментального образца малогабаритного городского электромобиля с системой ADAS 3-4 уровня». Его результатом стал первый российский предсерийный электромобиль «КАМА-1», созданный на основе технологии цифровых двойников всего за два года и с бюджетом, на порядок ниже финансовых затрат на аналогичные проекты в России и в мире. При этом по пользовательским характеристикам «КАМА-1» превосходит все имеющиеся аналоги в классе.

Другой пример применения этой же технологии – оптимизация авиадвигателя ТВ7-117СТ-01 в интересах АО «ОДК-Климов». Это первый для отечественного двигателестроения прецедент, предполагавший «оцифровку» многолетнего опыта предприятия: от базовых экспериментов и определения свойств материалов – до описания параметров эксплуатации изделия. Это уникальный прецедент в отрасли, который послужил основой для развития тесного и разностороннего сотрудничества с Объединенной двигателестроительной корпорацией.

Инновационные материалы для нефтепромыслового оборудования и перспективные газовые турбины, персонифицированные 3D-печатные импланты и моделирование распространения COVID-19, автоматизация проектирования жилых многоквартирных домов и участие в создании цифровой платформы для новой логистической экосистемы Северного морского транзитного коридора – эти и многие другие проекты Центра НТИ СПбПУ меняют облик российских производств, формируя промышленность (и шире – экономику) Будущего.

Проректор по цифровой трансформации СПбПУ, руководитель Научного центра мирового уровня СПбПУ «Передовые цифровые технологии», Центра НТИ СПбПУ «Новые производственные технологии» и Инжинирингового центра (CompMechLab^®) СПбПУ Алексей Боровков: «Залог успеха – новый образ мышления, новая организация деятельности, кадры с компетенциями мирового уровня, передовые цифровые технологии и цифровые платформы, новые бизнес-модели и экосистема инноваций с потенциалом саморазвития, способная обеспечивать конвергенцию и генерировать синергетические эффекты, чтобы создавать и выводить на высокотехнологичные рынки глобально конкурентоспособные продукты».

Научно-практическая конференция «Новые производственные технологии»: «Цифровые технологии в промышленности»

3 декабря 2020 года в рамках деловой программы II Международного Форума «Новые производственные технологии» состоялась научно-практическая конференция «Новые производственные технологии». Конференция была организована по 2 направлениям: «Цифровые технологии в промышленности» и «Экономика цифровой промышленности».

Модератором конференции по направлению «Цифровые технологии в промышленности» выступил вице-губернатор Санкт-Петербурга Владимир Княгинин, который обозначил ключевые цели мероприятия: обсуждение задач, стоящих перед различными отраслями экономики и регионами РФ в рамках внедрения передовых производственных технологий, оценка динамики изменений за последние несколько лет. «Сейчас мы находимся на этапе переоценки достижений цифровой экономики. Первый этап, когда мы получили навыки работы в цифровой среде, опыт выстраивания кооперационных связей, мы прошли. И сейчас важно понимать, что данные, которые мы получаем, являются разрозненными. Мы понимаем, что формируется заказ на извлечение «умных» данных. Главный вопрос сегодня – что последует за этим этапом развития?», – отметил Владимир Княгинин.

С приветственным словом к участникам конференции выступил проректор по перспективным проектам Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ), руководитель Центра НТИ СПбПУ «Новые производственные технологии», руководитель Научного центра мирового уровня «Передовые цифровые технологии» СПбПУ Алексей Боровков, который отметил значимость обсуждаемых вопросов и представил соорганизатора конференции: экономический факультет МГУ имени М.В. Ломоносова (МГУ).

Также с приветственным словом в формате видеообращения выступил декан экономического факультета МГУ Александр Аузан: «Я приветствую Центр НТИ СПбПУ «Новые производственные технологии», Ассоциацию «Технет», Научный центр мирового уровня «Передовые цифровые технологии» и всех участников конференции! Считаю важным, что мы успешно взаимодействуем на самых неожиданных междисциплинарных линиях. Еще ранее мы с СПбПУ приняли нестандартное решение и создали зеркальные лаборатории наших университетов. Я рад представить Алексея Боровкова в качестве заведующего лабораторией «Цифровые технологии в промышленности» на экономическом факультете МГУ. Я же имею честь выступать как заведующий учебно-научной лабораторией «Экономика цифровой промышленности» Центра НТИ СПбПУ. Мы это сделали, чтобы соединить технологические и инженерные идеи с экономическими и институциональными. Я надеюсь, что мы сможем продемонстрировать эффективные совместные решения по итогам работы конференции».  

Первым с докладом «Цифровые двойники – технология-интегратор, технология-драйвер» выступил Алексей Боровков. Свое выступление Алексей Боровков начал с представления работы команды Центра НТИ СПбПУ в условиях самоизоляции (удаленный режим), когда все процессы были выстроены на цифровой платформе по разработке и применению цифровых двойников CML-Bench^™. «За 35 недель работы в удаленном режиме было проведено более 46 тысяч виртуальных испытаний на десятках специализированных стендах и виртуальных полигонах. Было сгенерировано более 4600 проектных решений для более чем 10 отраслей промышленности», – подчеркнул спикер.

Алексей Боровков отметил работу специалистов Центра НТИ СПбПУ «Новые производственные технологии» совместно с представителями ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ над разработкой первой редакции национального стандарта ГОСТ Р «Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники. Общие положения». Было приведено определение цифрового двойника и системные основания для разработки и применения цифровых двойников (ЦД) на стадиях жизненного цикла: разработка (ЦД-1), производство (ЦД-2) и эксплуатация (ЦД-3). На примере проектов, выполненных в интересах высокотехнологичных предприятий, было продемонстрировано применение технологии цифровых двойников на основе цифровой платформы по разработке и применению цифровых двойников CML-Bench^™, что является обеспечением глобальной конкурентоспособности компаний.

В завершение выступления Алексей Боровков представил проект по разработке электромобиля «КАМА-1» – первого российского электромобиля, удовлетворяющего всем мировым требованиям сертификации, Таможенного Союза. Электромобиль «КАМА-1» будет представлен 10-11 декабря на площадке VII ежегодной национальной выставки ВУЗПРОМЭКСПО-2020 в Москве. «Принципиально меняется ландшафт интеллектуальной собственности. Не отдельные патенты и ноу-хау, а только совокупность комплексирования результатов интеллектуальной деятельности дает решения, которые хранятся в технологиях цифрового двойника и при необходимости патентуются в момент выхода продукции на рынок», – подчеркнул Алексей Боровков.

Член-корреспондент РАН, научный руководитель Института энергетики СПбПУ Юрий Петреня представил доклад по теме «Цифровые технологии. Ключевые направления в энергомашиностроении и энергетике». Спикер обозначил основные этапы жизненного цикла продукции в энергомашиностроении и энергетике, привел примеры применения цифровых технологий для проектирования и моделирования газовых турбин и влажнопаровых турбин для АЭС. «Целесообразность внедрения цифровых технологий определяется соответствием конечным целям. В энергомашиностроении – главное обеспечить конкурентоспособность, в энергетике – тарифы на электроэнергию, надежность», – отметил Юрий Петреня.

Следующий спикер – заместитель губернатора Ханты-Мансийского автономного округа (ХМАО) – Югры Алексей Забозлаев обозначил, что одним из приоритетных направлений для развития региона является цифровая трансформация. В области нефтедобычи была отмечена деятельности компании ООО «Газпромнефть-Хантос», которая первой в России разработала и применила цифровую интегрированную модель месторождения с использованием искусственного интеллекта для управления производством, что позволит снизить до 15% операционные затраты компании. В сфере государственного управления было отмечено развитие системы электронных услуг, которая включает в себя полный цикл предоставления услуг: от назначения до выплат без участия чиновников.

Алексей Забозлаев отметил соглашение о сотрудничестве, которое было подписано между Сургутским государственным университетом (СурГУ) и СПбПУ в рамках деловой программы I Северной международной конференции «Цифровая жизнь и цифровая индустрия». В рамках совместной деятельности СурГУ и СПбПУ в 2020 года на базе СурГУ начали работу 2 инжиниринговых центра: «Центр компьютерного инжиниринга» и «Центр химического инжиниринга», деятельность которых направлена на трансфер компетенций и внедрение цифровых технологий промышленное производство. «Внедрение новых производственных технологий – задача, которую необходимо решать системно. Привлечение технологических партнеров, тиражирование опыта лидеров технологической трансформации и развитие образовательной подготовки лидеров технологической трансформации – ключевые задачи для региона в области развития цифровых технологий. Мы открыты для диалога и кооперации. Мы готовы вкладывать технологические, трудовые, финансовые ресурсы для достижения цифровой трансформации региона», – подчеркнул Алексей Забозлаев.

 

Член-корреспондент РАН, заведующий лабораторией информационного обеспечения точного земледелия ФГБНУ «Агрофизический научно-исследовательский институт» Вячеслав Якушев выступил с докладом «Цифровые технологии точного землевладения», в котором представил перспективные направления научно-технологического развития агропромышленного комплекса, перспективы развития рынка «Фуднет» НТИ.

Заместитель генерального директора – директор института металлургии и машиностроение ОАО «НПО «ЦНИИТМАШ» Госкорпорации Росатом Иван Иванов представил основные направления реализации научно-технической программы развития аддитивных технологий Госкорпорации «Росатом», глобальные тренды промышленности с учетом применения аддитивных технологий. «В настоящий момент идет активный процесс формирования рынка аддитивных технологий в России. Будущее за этими технологиями. В перспективе следует ожидать значительное удешевление стоимости сложного производства, создание принципиально новых материалов и конструкций, которые сделать с использованием традиционных технологий невозможно», – подчеркнул в ответе на вопрос модератора Владимира Княгинина о значении данных технологий для России Иван Иванов.

В совместном докладе «Роль цифровизации Северной морской логистики в экономическом развитии арктических регионов: система экосистем, единая архитектура сервисов, предсказательное моделирование, расчет мультипликативных эффектов» заместителя заведующего кафедрой по научной работе, советника декана экономического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова по цифровой экономике Елены Тищенко и директора по развитию проекта Северного Морского Транзитного Коридора, «Русатом Карго» Станислава Чуя была представлена значимость разработки платформенных решений на основе технологии цифровых двойников для реализации проекта «Северный морской транзитный коридор».

Елена Тищенко представила Северную морскую логистику как единую систему экосистем, состоящую из микро- и макропоказателей, межотраслевые показателей. «Для развития проекта важна единая архитектура сервисов в рамках единой архитектуры функциональных уровней морской логистики Арктической зоны. Платформенные решения на основе технологии цифровых двойников позволяют определить кооперационные цепочки между отдельными игроками, сформировать оптимизационные схемы, снизить транзакционные издержки. Алексей Боровков комплексирует наши научные школы, наработки и компетенции, что только усиливает российскую научную школу», – сказала Елена Тищенко.

Станислав Чуй, продолжив выступление Елены Тищенко, представил типы цифровых моделей и их функциональное предназначение для развития Северного морского пути. Спикер обозначил основные этапы создания объектов и сервисов с применением технологии цифрового моделирования для развития Северного морского пути в качестве конкурентоспособной на мировом рынке национальной транспортной коммуникации РФ: моделирование замысла бизнеса, создание и оптимизация сервисов, тестирование бизнес-решений.

По итогам работы конференции по направлению «Цифровые технологии в промышленности» Алексей Боровков подвел итоги обсуждения, обозначил глобальные и региональные тренды развития цифровой экономики и предложил всем лидерам цифровой трансформации ориентироваться в своей деятельности на технологические фронтиры. Модератор конференции вице-губернатор Санкт-Петербурга Владимир Княгинин, завершая работу конференции, отметил, что передовые производственные технологии, которые активно развиваются и достигают невероятных результатов в двигателестроении и космонавтике, переходят в другие отрасли экономики и социально-экономическую сферу, что является основанием для серьезных размышлений.

Спикеры конференции

• Алексей Боровков, проректор по перспективным проектам СПбПУ, руководитель Центра НТИ СПбПУ «Новые производственные технологии», руководитель Научного центра мирового уровня «Передовые цифровые технологии» СПбПУ;
• Иван Иванов, заместитель генерального директора – директор института металлургии и машиностроение ОАО «НПО «ЦНИИТМАШ» Госкорпорации Росатом;
• Алексей Забозлаев, заместитель губернатора Ханты-Мансийского автономного округа – Югры;
• Владимир Княгинин, вице-губернатор Санкт-Петербурга;
• Юрий Петреня, член-корреспондент РАН, научный руководитель Института энергетики СПбПУ;
• Елена Тищенко, заместитель заведующего кафедрой по научной работе, советник декана экономического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова по цифровой экономике;
• Станислав Чуй, директор по развитию проекта Северного Морского Транзитного Коридора, «Русатом Карго»;
• Вячеслав Якушев, член-корреспондент РАН, заведующий лабораторией информационного обеспечения точного земледелия ФГБНУ ФГБНУ «Агрофизический научно-исследовательский институт».

Новые производственные технологии. Перспективные направления на уровне страны, региона, компании

Заказчик

Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Год

2016-2017

Описание

Сотрудниками «АЦ «Эксперт» совместно с Уральским федеральным университетом создан Проект «Разработка комплекса мер и механизмов повышения эффективности международного сотрудничества в области новых производственных технологий». Проект нацелен на выявление научных направлений в области новых производственных технологий, перспективных для проведения совместных научно-исследовательских работ с ведущими международными научными группами, и разработку комплекса мер по повышению эффективности этого международного сотрудничества с учетом интересов России и зарубежного опыта.

Для достижения данной цели были определены следующие основные задачи:

— сформировать перечень технологических приоритетов в области новых производственных технологий;

— провести аналитический обзор компетенций в сфере новых производственных технологий в зарубежных странах;

— проанализировать потребности российских научных групп в использовании интеллектуальных и технологических ресурсов зарубежных партнеров;

— провести анализ ключевых международных рынков для реализации технологий и научно-технической продукции российских компаний и организаций;

— проанализировать инструменты поддержки реализации совместных международных научно-технических проектов;

— проанализировать отечественные и зарубежные механизмы поддержки развития новых производственных технологий;

— подготовить предложения по развитию механизмов, обеспечивающих создание консорциумов и коллабораций российских и ведущих зарубежных коллективов.

Информационной базой исследования послужили: российские и зарубежные документы в области научно-технологического развития, аналитические системы Thomson Innovation Analyst, Questel Orbit, Scopus, SciVal, Web of Science, база данных Европейского секретариата кластерного анализа, база данных Российской кластерной обсерватории, данные о выигранных международных конкурсах основных грантодателей

Представлена демо-версия отчета

5 современных технологий, влияющих на производителей

В обрабатывающей промышленности всегда был аппетит к технологиям. От анализа больших данных до передовой робототехники — революционные преимущества современных технологий помогают производителям сократить вмешательство человека, повысить производительность предприятия и получить конкурентное преимущество.

Сложные технологии, такие как, среди прочего, искусственный интеллект, Интернет вещей и трехмерная печать, формируют будущее производства за счет снижения стоимости производства, повышения скорости операций и сведения к минимуму ошибок.Поскольку производительность имеет решающее значение для успеха производственного предприятия, ожидается, что каждый производитель сделает значительные инвестиции в эти технологии.

Вот пять технологий, которые положительно влияют на обрабатывающую промышленность.

1. Промышленный Интернет вещей

Возможности Интернета вещей (IoT) быстро внедряются в промышленную и производственную сферу, предоставляя владельцам заводов возможность повысить производительность и снизить сложность процессов.Ожидается, что к 2020 году количество устройств с поддержкой Интернета вещей достигнет отметки в 25 миллиардов.

Промышленный Интернет вещей (IIoT) представляет собой сочетание различных технологий, таких как машинное обучение, большие данные, данные датчиков, облачная интеграция и автоматизация машин. Эти технологии используются в таких областях, как прогнозирующее и упреждающее обслуживание, мониторинг в реальном времени, оптимизация ресурсов, прозрачность цепочки поставок, анализ операций между предприятиями и безопасность, что позволяет руководителям предприятий минимизировать время простоя и повысить эффективность процессов.

Например, регулярное техническое обслуживание и ремонт необходимы для бесперебойной работы завода. Однако не все оборудование и устройства требуют обслуживания одновременно. Интернет вещей позволяет руководителям предприятий использовать мониторинг состояния и профилактическое обслуживание оборудования. Мониторинг производительности в реальном времени помогает им планировать график технического обслуживания, когда это действительно необходимо, снижая вероятность незапланированных отключений и связанной с этим потери производительности.

Точно так же оборудование с поддержкой IoT и встроенным датчиком может передавать данные, которые помогают команде цепочки поставок отслеживать активы (с помощью датчиков RFID и GPS), проводить инвентаризацию, прогнозировать, оценивать отношения с поставщиками и планировать программы профилактического обслуживания.

2. Аналитика больших данных

Аналитика больших данных может предложить несколько способов повышения производительности активов, оптимизации производственных процессов и облегчения настройки продукта. Согласно недавнему опросу Honeywell, 68 процентов американских производителей уже инвестируют в аналитику больших данных. Эти производители могут принимать обоснованные решения, используя данные о производительности и отходах, полученные с помощью аналитики больших данных, снижая эксплуатационные расходы и увеличивая общий доход.

3. Искусственный интеллект и машинное обучение

В течение нескольких десятилетий производители использовали робототехнику и механизацию для повышения производительности и минимизации производственных затрат на единицу продукции. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение кажутся следующей волной в производстве. ИИ помогает производственным группам анализировать данные и использовать полученные знания для замены запасов, снижения эксплуатационных расходов и обеспечения непрерывного контроля качества всего производственного процесса.

Эпоха неразумных роботов, занятых циклическими производственными задачами, закончилась. Искусственный интеллект и машинное обучение позволяют роботам и людям сотрудничать друг с другом, создавая гибкие производственные процессы, которые учатся, улучшают и принимают разумные производственные решения. Следовательно, производители могут использовать промышленную робототехнику и интеллектуальную автоматизацию для управления повседневными задачами и сосредоточить свое время и ресурсы на задачах, приносящих доход, таких как исследования и разработки, расширение ассортимента продукции и улучшение обслуживания клиентов.

4. Трехмерная печать

Технология трехмерной печати или производства аддитивного слоя призвана оказать огромное влияние на такие высокотехнологичные отрасли, как аэрокосмическая промышленность, горнодобывающая техника, автомобили, огнестрельное оружие, торговое и сервисное оборудование и другое промышленное оборудование. Эта революционная технология позволяет производителям создавать физические продукты из сложных цифровых дизайнов, хранящихся в файлах трехмерного автоматизированного проектирования (САПР).

Для печати реальных объектов можно использовать такие материалы, как резина, нейлон, пластик, стекло и металл.Фактически, трехмерная биопечать позволила изготавливать живые ткани и функциональные органы для медицинских исследований.

В отличие от традиционного производственного процесса, трехмерные принтеры могут создавать сложные формы и конструкции без дополнительных затрат, что дает большую свободу дизайнерам и инженерам. Более того, растущее применение трехмерной печати в производстве приводит к развитию производства как услуги (MaaS), позволяя компаниям поддерживать современную инфраструктуру, обслуживающую множество клиентов, и избавляет от необходимости покупать новое оборудование.

5. Виртуальная реальность

Виртуальная реальность (VR) упрощает процесс проектирования продукта, устраняя необходимость в создании сложных прототипов. Дизайнеры и инженеры используют виртуальную реальность для создания реалистичных моделей продуктов, что позволяет им просматривать свои проекты в цифровом виде и устранять потенциальные проблемы до начала производства. Клиенты также могут просматривать и взаимодействовать с этими цифровыми проектами, симуляциями и интегрированными устройствами, что значительно сокращает время, необходимое от проектирования до производства готового продукта.

Например, производители автомобилей теперь используют виртуальную реальность, чтобы гарантировать, что их автомобили проходят испытания на ранней стадии процесса разработки, сокращая время и затраты, связанные с изменением конструкции, допусков и функций безопасности.

Поскольку прогнозная аналитика имеет решающее значение для операционной эффективности производственного предприятия, ожидается, что руководители предприятий будут все больше полагаться на виртуальную реальность для анализа рабочих процессов, улучшения процессов сравнительного анализа и поддержания соответствия с помощью протоколов обучения.

Поскольку производители продолжают внедрять эти современные технологии для управления всеми аспектами производственного процесса, можно ожидать улучшения общей производительности и прибыльности. Компании, стремящиеся оставаться актуальными на постоянно конкурентном рынке, не могут позволить себе игнорировать положительное влияние каждой из этих технологий.

Ссылка: Сложные технологии, формирующие будущее производства электроники

Топ-10 технологий, которые изменят производство в 2021 году

Технологии производства будут держать бразды правления в 2021 году

От анализа больших данных до передовой робототехники и компьютерного зрения на складах — производственные технологии приносят беспрецедентные преобразования.Многие производители уже используют сложные технологии для производства , такие как Интернет вещей (IoT), 3D-печать, искусственный интеллект и т. Д., Чтобы повысить скорость операций, уменьшить вмешательство человека и минимизировать ошибки.

По мере стремительного приближения 2021 года производителям придется отказаться от Индустрии 4.0 и перейти на Индустрию 5.0. Последнее связано с соединением людей и машин (интеллектуальных систем). Интересно, что Industry 5.0 уже здесь.Продолжающаяся пандемия COVID-19 только ускоряет ее наступление.

Подробнее: Цифровая трансформация в производстве

Вот 10 лучших технологий, которые положительно влияют на обрабатывающую промышленность.

1. Робототехника

С развитием технологий робототехники роботы с большей вероятностью станут дешевле, умнее и эффективнее. Роботы могут использоваться для множества производственных ролей и могут помочь автоматизировать повторяющиеся задачи, повысить точность, уменьшить количество ошибок и помочь производителям сосредоточиться на более продуктивных областях.

Преимущества использования робототехники в производстве:

• Они повышают эффективность прямо от обработки сырья до упаковки готовой продукции
• Вы можете запрограммировать роботов на работу 24/7, что отлично подходит для непрерывного производства.
• Роботы и их оборудование очень гибкие и могут быть настроены для выполнения сложных работ
• Они очень рентабельны даже для небольших производственных единиц.

Совместная сборка, покраска и герметизация, осмотр, сварка, сверление и крепление — вот несколько примеров работы, выполняемой роботами.Сегодня роботы работают в нескольких отраслях, включая переработку резины и пластика, производство полупроводников и исследования. Хотя они в основном используются в крупносерийном производстве, присутствие роботов ощущается в малых и средних организациях.

Подробнее: Что такое коботы и как они могут принести пользу отраслям?

2. Нанотехнологии

Нанотехнологии значительно выросли за последние несколько лет.Он включает в себя манипуляции с наноскопическими материалами и технологиями. Хотя его широкое распространение относительно ново, вскоре оно станет незаменимым во всех отраслях обрабатывающей промышленности. Дальнейшие исследования и экспериментальные разработки показывают, что нанотехнологии могут быть очень эффективными в обрабатывающей промышленности.

Применение нанотехнологий в производстве:

• Создавайте стабильные и эффективные смазочные материалы, которые можно использовать во многих промышленных областях.
• Производство автомобилей
• Производители шин используют полимерные нанокомпозиты в высококачественных шинах для повышения их долговечности и повышения износостойкости.
• Наномашины, хотя в настоящее время широко не используются в производстве, по большей части являются технологией будущего.

3.3D печать

Добившись огромного успеха в области дизайна продуктов, 3D-печать собирается штурмом захватить мир производства. Индустрия 3D-печати в 2019 году стоила 13,7 млрд долларов США и, по прогнозам, к 2025 году достигнет 63,46 млрд долларов США. 3D-печать, также известная как аддитивное производство, представляет собой инновационную, быструю и гибкую производственную технологию.

Преимущества использования 3D-печати в производстве:

• Значительно сокращает время проектирования до производства
• Обеспечивает большую гибкость производства
• Значительно сокращает время производственного цикла
• Упрощает производство отдельных и мелкосерийных изделий от деталей машин до прототипов.
• Минимизирует отходы
• Высокоэффективно

Крупные производители автомобилей используют 3D-печать для изготовления рычагов переключения передач и защитных перчаток.

Подробнее: 3D-печать: подпитка следующей промышленной революции

4. Интернет вещей (IoT)

IoT в производстве использует сеть датчиков для сбора важных производственных данных и превращения их в ценную аналитическую информацию, которая проливает свет на эффективность производственной деятельности с использованием облачного программного обеспечения. Эта возможность соединения сблизила машины и людей, чем когда-либо прежде, и привела к лучшей коммуникации, более быстрому времени отклика и большей эффективности.

Преимущества использования Интернета вещей в производстве

• Интернет вещей (IoT) снижает эксплуатационные расходы и создает новые источники дохода
• Более быстрые и эффективные производственные операции и цепочки поставок сокращают время вывода продукта на рынок. Например, компания Harley-Davidson использовала IoT на своем производственном предприятии и смогла сократить время, необходимое для производства мотоцикла с 21 часа до шести часов.
• IoT упрощает массовую настройку, предоставляя данные в реальном времени, необходимые для прогнозирования, планирования цехов и маршрутизации.
• В сочетании с носимыми устройствами IoT позволяет отслеживать здоровье работников и опасные действия, а также повышать безопасность рабочих мест.

Продолжающаяся пандемия расширила акцент на IoT благодаря его возможностям профилактического обслуживания и удаленного мониторинга. Социальное дистанцирование затрудняет появление техников по обслуживанию в коротких объявлениях. Устройства с поддержкой Интернета вещей позволяют производителям контролировать работу оборудования на расстоянии и выявлять любые потенциальные риски еще до того, как произойдет сбой.Кроме того, Интернет вещей позволил техническим специалистам понять существующую проблему и предложить решения еще до прибытия на место работы, чтобы они могли быстрее входить и выходить.

Подробнее: Предстоящие тенденции Интернета вещей, которые могут формировать бизнес-ландшафт

5. Облачные вычисления

После того, как облачные вычисления стали заметны в других отраслях, они теперь вызывают волну в производстве. От того, как работает завод, интеграции в цепочки поставок, проектирования и производства продуктов до того, как ваши клиенты используют продукты, облачные вычисления меняют практически все аспекты производства.Это помогает производителям сокращать затраты, внедрять инновации и повышать конкурентоспособность.

IoT помогает улучшить связь на одном предприятии, в то время как облачные вычисления улучшают связь между различными предприятиями. Это позволяет организациям по всему миру обмениваться данными за секунды и сокращать как затраты, так и время производства. Совместно используемые данные также помогают улучшить качество продукции и надежность между заводами.

Подробнее: Почему пришло время использовать облачные технологии и тенденции мобильности для защиты вашего бизнеса от рецессии?

6.Большие данные

Обрабатывающая промышленность сложна с точки зрения разнообразия и глубины продукции. Что касается открытия новых заводов в новых местах и ​​переноса производства в другие страны, компании могут использовать большие данные для решения этой проблемы.

По мере изменения процесса сбора и хранения данных возникают новые стандарты совместного использования, обновления, передачи, поиска, запросов, визуализации и конфиденциальности информации. Подумайте о производственном программном обеспечении, таком как MES, ERP, CMMS, производственной аналитике и т. Д.При интеграции с большими данными они могут помочь найти закономерности и решить любые проблемы.

Преимущества использования больших данных:

• Улучшение производства
• Обеспечение лучшего контроля качества
• Настроить дизайн продукта
• Управление цепочкой поставок
• Определите любой потенциальный риск

Изучите наш пример использования: Добавление новых измерений в обслуживание оборудования с помощью IIoT, AR и больших данных

7.Дополненная реальность

На производстве мы можем использовать дополненную реальность для выявления небезопасных условий труда, измерения различных изменений и даже для представления готового продукта. Дополненная реальность может помочь работнику просмотреть часть оборудования и увидеть его рабочую температуру, показывая, что оно горячее и небезопасно прикасаться голыми руками. Сотрудник может знать, что происходит вокруг него, например, какое оборудование выходит из строя, местонахождение коллеги или даже закрытые участки завода. Проще говоря, приложения AR могут помочь неопытным сотрудникам быть информированными, обученными и защищенными в любое время без значительных затрат ресурсов.

AR позволил техническим специалистам оказывать удаленную помощь, отправляя клиентам устройства с поддержкой AR и VR и помогая им в устранении основных неисправностей и ремонте во время кризиса COVID-19. Кроме того, все больше и больше клиентов открыты для того, чтобы позволить производителям внедрять дополненную реальность с долгосрочной целью создания постоянных решений. В конце концов, это помогает как клиентам, так и выездным техническим специалистам, снижая риск заражения.

Подробнее: Как дополненная реальность может упростить обслуживание оборудования

8.5G

5G окажет огромное влияние на обрабатывающую промышленность. Это будет более революционным для устройств, управляющих автоматизированными производственными процессами.

Удивительно низкая задержка и возможность подключения 5G обеспечат работу датчиков на промышленных машинах. Это поможет генерировать большой объем данных, которые откроют новые возможности для снижения затрат и повышения эффективности в сочетании с машинным обучением. В настоящее время Китай и Южная Корея используют 5G таким образом. Вскоре с ними будут конкурировать США и Великобритания.

Подробнее: От удаленной работы к виртуальной работе, 5G заново изобретает способ работы

9. Искусственный интеллект (AI)

Производители уже используют автоматизацию в производственных цехах и во фронт-офисе. В будущем планирование и прогнозирование спроса на основе искусственного интеллекта будет продолжать развиваться, что поможет производителям согласовать свою цепочку поставок с прогнозами спроса для получения данных, которые ранее были невозможны.

Исследование IFS показывает, что 40% производителей планируют внедрить ИИ для планирования запасов и логистики, а 36% — для планирования производства и управления взаимоотношениями с клиентами. Считается, что 60% респондентов сосредоточили свои усилия на повышении производительности за счет этих инвестиций.

Подробнее: Будущее искусственного интеллекта — изменение правил игры для промышленности

10. Кибербезопасность

Перенос производственных операций в облако, а также создание и интеграция систем с использованием IoT в равной степени создадут возможности и вызовы.Во все более небезопасную цифровую эпоху существует острая необходимость в усилении безопасности.

Производственные эксперты вкладывают средства в безопасные облачные ERP, такие как SAP и Odoo, для решения проблем безопасности. Крупные или малые предприятия вскоре увеличат свою зависимость от облачных ERP-систем для устранения сбоев в системе безопасности и экономии затрат за счет оплаты за использование.

Подробнее: 6 основных причин, почему вам следует перейти на облачную ERP

Информационный документ: Какие преимущества дает RPA для вашего бизнеса? Как вы можете использовать эту революционную технологию, чтобы оставаться конкурентоспособными? Загрузите , чтобы узнать больше!

Заключение

Технологии производства снизят затраты на рабочую силу, повысят эффективность и сократят количество отходов, делая будущие фабрики дешевле и экологичнее.Кроме того, улучшенный контроль качества обеспечит получение продуктов высочайшего качества, которые принесут пользу как потребителям, так и производителям.

COVID-19 изменил способ работы обрабатывающей промышленности. Если ваш бизнес хочет оставаться конкурентоспособным, вам придется использовать производственные технологии , чтобы сформировать будущее вашей компании. Чтобы узнать больше о дальновидных стратегиях, которые объединяют последние тенденции и технологии, свяжитесь с нами сегодня.

5 технологий, меняющих производство

Эти технологии разрушительно влияют на заводы будущего

По мере того, как новые технологии начинают проникать во все области нашей жизни, мы начинаем видеть их применение в обрабатывающей промышленности.Правительство Германии ввело термин «Индустрия 4.0», обозначающий революцию в производстве с помощью технологий. Хотя вокруг использования этого термина, безусловно, ведутся споры — интеграция методов производства с последними разработками в области компьютеров, безусловно, может сделать производство автономным, более дешевым и эффективным. Есть много способов сделать это, так что же мы можем ожидать от фабрики будущего?

1) Сверхбыстрая 3D-печать

До сих пор применение 3D-печати в производстве пластмасс было ограниченным.Изготовление пластика слой за слоем — трудоемкий и дорогостоящий процесс по сравнению с традиционными методами, такими как литье под давлением. Однако Нил Хопкинсон из Университета Шеффилда работает над техникой 3D-печати, которая сделает экономически выгодным массовую печать пластиковых объектов в огромных масштабах. Технология, известная как высокоскоростное спекание, использует струйную головку для доставки материала, который затем соединяется с инфракрасной лампой. Этот процесс до 100 раз быстрее, чем нынешняя технология 3D-печати пластмасс.Что особенно важно, это также экономически выгодно по сравнению с литьем под давлением. Конструкция высокоскоростного спекания Хопкинсона была сдана в аренду немецкой компании по 3D-печати Voxeljet. Конкуренты Hewlett Packard также разрабатывают свою собственную версию: Multi Jet Fusion.

2) Легкое производство

Зачем использовать дорогих роботов для сборки чего-либо, если можно использовать свет? Международная группа исследователей недавно разработала платформу для манипуляций на основе света, которую однажды можно будет использовать для производства электронных компонентов для использования в наших смартфонах и компьютерах.Метод на основе света основан на оптических ловушках: устройствах, которые используют свет для управления небольшими объектами в жидкости. Имея потенциал для дешевого и быстрого массового производства электронных деталей, он может полностью изменить способ производства таких изделий, как печатные платы. В настоящее время для установки и пайки мельчайших частей схемы требуются дорогостоящие роботы. Поскольку электронные компоненты становятся все меньше и меньше, это становится трудным и трудоемким процессом. Методы микроманипуляции, такие как производство на основе света, могут предоставить дешевую и простую альтернативу.

3) Встроенная метрология

Контроль качества на традиционном заводе — длительный и дорогостоящий процесс. Детали машинного производства необходимо выбирать случайным образом, снимать с производственной линии и индивидуально тестировать, чтобы убедиться, что они в рабочем состоянии. Если деталь проходит испытание, проверяется вся ее партия. Этот метод чрезвычайно трудоемок и в некоторой степени ненадежен: что, если неисправная деталь в партии проскользнет через сеть? Встроенная метрология — измерение деталей в процессе производства — это быстрое и удобное решение.Он более точен и требует гораздо меньшего вмешательства человека в производственную линию. Хотя встроенная метрология в какой-то степени используется сегодня, заводским рабочим все еще приходится физически переносить измерительную технику на место. Полностью автоматизированная, полностью интегрированная технология измерения и контроля потенциально может обеспечить контроль качества на производстве на заводе будущего. Это сделает производство более быстрым, дешевым и эффективным.

4) Моделирование

Ранее в этом месяце компания ANSYS, разработчик программного обеспечения для инженерного моделирования, объявила о приобретении компании по 3D-моделированию 3DSIM.Последствия этой сделки могут помочь произвести революцию в промышленном аддитивном производстве. Возможность имитировать производство детали от процесса проектирования до ее конечного производства значительно снизит текущие проблемы, связанные с 3D-печатью при производстве. В настоящее время аддитивное производство в основном основано на пробах и ошибках. Это может привести к дорогостоящему процессу разработки, поскольку компании должны настраивать систему, пока они не сделают это правильно. С помощью моделирования точные прогнозы поведения деталей уменьшат ошибки и сократят расходы.Таким образом, интеграция моделирования в производство от начала до конца поможет раскрыть весь потенциал 3D-печати в обрабатывающей промышленности.

5) Умная фабрика

В одном мы можем быть уверены в фабрике будущего: она будет умной. Выходя за рамки базовой автоматизации заводов прошлого, умная фабрика интегрирует технологии в каждую часть производственного процесса. Полностью подключенная, гибкая и сверхэффективная новая производственная модель будет использовать такие технологии, как искусственный интеллект, виртуальная и дополненная реальность, а также Интернет вещей.Мы уже начинаем видеть это в действии. В этом году Adidas открыл свою первую фабрику Speedfactory в Германии. Прицел? Быстро и недорого доставить модную обувь. Speedfactory сокращает время от проектирования до производства до менее чем недели, предоставляя потребителям быстрое обслуживание, которое они желают, и возможность настраивать свои собственные продукты. Обширная механизация также резко снизила затраты на рабочую силу по сравнению с традиционным методом изготовления тренажеров вручную.

Внедрение новых технологий на заводе знаменует наступление новой эры производства.При снижении затрат на рабочую силу, повышении эффективности и сокращении отходов фабрика будущего станет дешевле и экологичнее. Улучшенный контроль качества также гарантирует, что изделия превосходного качества будут сняты с производственной линии. Это принесет пользу как потребителям, которым требуются дешевые и надежные продукты, так и компаниям, которые стремятся их поставлять.

2020: будущее производственных технологий

Технологии — это постоянно развивающаяся область, в которой постоянно смешиваются новые итерации и инновации, чтобы создать захватывающие новые возможности для современных производителей по переосмыслению своей деятельности.В некоторых случаях новые технологии открывают двери для прогрессивных производителей, выпускающих по-настоящему инновационные предложения.

Большой вопрос? Какие технологии оправдывают зачастую значительные вложения ресурсов, необходимые для управления продолжающейся цифровой трансформацией и выполнения обещаний Индустрии 4.0.

Давайте глубже посмотрим, что происходит с некоторыми ключевыми технологиями:

Развитие робототехники и автоматизации

Умные производители эффективны по замыслу.Здесь процветают робототехника и автоматизация. И, по данным Ассоциации робототехники, производители видят потенциал. В частности, заказы на роботов выросли на 5,2% в третьем квартале 2019 года, при этом было заказано 23 894 роботизированных устройства на сумму 1,3 миллиарда долларов.

Продолжающаяся тенденция к созданию сред для совместной работы играет важную роль. В отличие от прежних развертываний, когда один или два процесса часто потребляли непропорционально большую долю стоимости проекта, совместные роботы (или коботы) допускают дополнительные инвестиции.В результате производители могут автоматизировать один процесс за раз.

Коботов

«легче усваивать, быстрее развертывать и быстрее получать прибыль», — говорит Джо Кэмпбелл, старший менеджер по стратегическому маркетингу и приложениям Universal Robots. «Движущим фактором является возможность работать бок о бок с опытными операторами».

По словам Кэмпбелла, наблюдается заметный рост числа малых и средних производственных компаний, использующих совместных роботов.

«Разница в том, что во многих случаях программирование выполняется оператором линии.Влияние на бизнес в этих компаниях является значительным, потому что каждый изо всех сил пытается нанять сотрудников, что еще сильнее сказывается на этих компаниях, — говорит он. «Мы регулярно видим, как совместные роботы идут прямо по годовым затратам среднего производственного рабочего или ниже его».

Повышение доступности готовых к работе периферийных устройств, готовых к работе, также имеет большое значение. «Отраслевые компании создают продукты, которые легко интегрируются с роботами, что сокращает время, затраты и риски, обычно связанные с роботами», — говорит он.«Эта тенденция продолжится в более глубоких наборах приложений, что сделает совместных роботов более привлекательными».

В качестве яркого примера компания Robotiq разработала программный пакет, который позволяет производителям легко создавать сложные схемы шлифования на контурных поверхностях. «Это не просто шлифовальная головка», — говорит Кэмпбелл. «Это средство для его эффективного применения. Они сократили многодневное программирование до двадцати минут».

В качестве другого примера, Vectis Automation разработала полный комплект для сварки, включающий программный технологический слой, ориентированный на сварщика, а не на инженера, чтобы запустить робота в действие.«Это вопрос обхода необходимости квалифицированного инженера-робота для каждого приложения», — говорит Кэмпбелл.

По словам генерального директора Rockwell Automation Блейка Морета, основной тенденцией автоматизации является конвергенция ИТ и технологий OT.

«Это заставляет организации по-другому структурировать себя, чтобы воспользоваться преимуществами интеграции», — говорит он. «Когда люди говорят о цифровой трансформации, это происходит во всем предприятии. Мы видим некоторые очень интересные вещи, в которых ИТ-организация берет на себя другую роль — предъявляет новые требования к организационной инфраструктуре.Вам по-прежнему нужны интеллектуальные устройства и последняя миля, чтобы повернуть двигатель и посадить ввод-вывод, но производительность обеспечивается за счет увеличенного объема программного обеспечения, управляемого данными ».

По мере того, как автоматизация проникает в новые области, включая науки о жизни и электромобили, эффективное использование данных становится важным, — объясняет Морет.

«Неправильный способ сделать это — поместить все это в базу данных, где потом придется ловить рыбу, чтобы получить новые идеи», — говорит он. «Чтобы иметь возможность иметь масштабируемые решения, которые обрабатывают достаточно данных, которые могут быть прямо на периферии или в облаке.Вашим сотрудникам должно быть комфортно взаимодействовать с системой, поэтому упрощение важно. Нам нужно избавиться от сложности «.

Использование аддитивного производства и 3D-печати

Индустрия 3D-печати стоила 3 ​​миллиарда долларов в 2013 году и выросла до 7 миллиардов долларов в 2017 году. По прогнозам GlobalData, к 2025 году на рынок будет потрачено более 20 миллиардов долларов. В этом пространстве происходит несколько ключевых изменений, которые подпитывают продолжающуюся траекторию роста.

В первую очередь это введение новых материалов и программного обеспечения, которые открывают путь к новым творческим приложениям. Например, по мере того, как биопечать и цифровая анатомия продолжают развиваться, способность плавно переключаться между материалами, чтобы получить выгоду от различных свойств. Несмотря на то, что текущие достижения продолжают улучшать возможность оптимизации прототипирования, возможно, наиболее обнадеживающим результатом является способность лучше визуализировать будущий потенциал для массовой настройки.

Заглядывая в будущее, главный технолог HP по 3D-печати и цифровому производству Пол Беннинг предлагает четыре прогноза относительно того, как 3D-печать изменит производственный ландшафт в 2020 году:

• Прибудет автоматизированная сборка, в которой отрасли будут беспрепятственно интегрировать многокомпонентные сборки, включая комбинации металлических и пластиковых деталей, напечатанных на 3D-принтере. В настоящее время не существует суперпринтера, который мог бы выполнять все функции по своей сути, например, печатать металлические и пластмассовые детали, из-за таких факторов, как температура обработки.Однако по мере роста автоматизации в отрасли появляется видение более автоматизированной установки сборки, где есть доступ к производству деталей из обоих вариантов. Автомобильный сектор — отличный пример того, как автоматизированная сборка могла бы процветать в заводских цехах. Преимущества автоматизированной сборки для промышленного применения включают печать металлов на пластмассовые детали, детали зданий, которые являются износостойкими и собирают электричество, добавление обработки поверхности и даже строительство проводов или двигателей на пластмассовых деталях.Промышленность еще не готова вывести эту технологию на рынок, но это пример того, куда 3D-печать движется после 2020 года.
• Полезные данные для 3D-печатных деталей будут закодированы в текстуру поверхности. Возможность создавать что-то интересное на поверхности — это конкурентное преимущество. HP экспериментировала с кодированием цифровой информации в текстуру поверхности. Кодируя информацию в самой текстуре, производители могут иметь больший объем данных, чем просто серийный номер.Это один из способов явно или скрыто маркировать деталь, чтобы и люди, и машины могли прочитать ее в зависимости от формы или ориентации выступов. HP также может нанести сотни копий серийного номера на поверхность детали, чтобы он был одновременно скрыт и очевиден.
• Университеты и учебные программы построят новый набор мыслительных процессов, чтобы освободить дизайнеров от старого мышления и позволить им использовать технологии будущего. Наибольшее влияние 3D-печать на производственные навыки лежит в области дизайна.Это мир дизайнеров, которые прошли обучение и выросли на существующих технологиях, таких как литье под давлением. Из-за этого люди непреднамеренно склоняют свой дизайн к устаревшим процессам и отказываются от таких технологий, как 3D-печать. Чтобы бороться с этим, преподаватели нынешних и будущих дизайнеров должны скорректировать мыслительный процесс, который идет при проектировании для производства, с учетом новых технологий в космосе. Мы понимаем, что это займет некоторое время, особенно для университетов, которые начинают программы на получение степени.Новые инструменты разработки программного обеспечения помогут дизайнерам лучше использовать 3D-печать в производстве. Одним из примеров этого является Университет штата Орегон, где они используют 3D-печать для проектирования и создания автомобилей с внутренним сжиганием, электрических и беспилотных автомобилей.
• Достижения в области программного обеспечения и управления данными будут способствовать совершенствованию управления системой и повышению качества деталей, что приведет к лучшим результатам для клиентов. Компании отрасли создают хуки API, чтобы создать гибкую экосистему для клиентов и партнеров.Компания HP расширяет восходящий поток, чтобы использовать данные для создания идеальных конструкций и оптимизированных рабочих процессов для предприятий Multi Jet Fusion. Эти данные поступают из файлов дизайна, мобильных устройств или технологий сканирования и применяются для повышения эффективности производства и предоставления индивидуализированных продуктов, специально созданных для их конечных клиентов.

Работа с носимыми устройствами

Упоминание о носимых устройствах часто вызывает ассоциации с изображением из «Звездного пути». Однако не все носимые устройства футуристичны по своей природе, и не все они бесполезны для одноразового использования.

При рассмотрении того, как носимые устройства могут положительно повлиять на производственное пространство, важно выйти за рамки формфактора и сосредоточиться на приложении.

«Носимые устройства не ограничиваются устройствами на основе глаз, и современные умные часы, способные отслеживать медицинские показатели, служат прекрасным примером», — говорит генеральный директор Parsable Лоуренс Уиттл. «Эти умные устройства снижаются в цене, и при небольшом творчестве они могут оказаться ценными во многих отношениях. Например, когда носимое устройство обнаруживает усталость, оно может пинговать начальника, чтобы сказать, что вам нужно убедиться, что сотрудник хорошо.«

Цель носимых устройств — выявить приложения, способные повысить безопасность работников и эффективность производства. Правильные формфакторы могут расширить и улучшить работу человека. Конечно, компании должны осознавать их использование, поскольку некоторые функции, такие как распознавание голоса, еще не оптимизированы для шумной промышленной среды.

«С каждым годом очевидна возможность подключения сотрудников. VR и AR — проверенные варианты использования для обучения. Мы считаем, что ценная роль носимых устройств связана с выполнением работы.Если вы вернетесь к датчику на механизме, чтобы узнать, не перегревается ли он. У вас могут быть датчики на людях, чтобы лучше понимать, как они дополняют работу, — говорит Уиттл. — Они могут сыграть ключевую роль в обнаружении окружающей среды, включая температуру, дым в воздухе или любое количество факторов, которые могут повлиять на людей. или процессы ».

Признавая растущую потребность в 5G

По мере того, как список технологий, влияющих на сегодняшнюю производственную среду, увеличивается, включая расширение промышленного Интернета вещей и количество подключенных устройств, требования к пропускной способности усиливаются, поскольку создание и использование данных постоянно усугубляются.Последнее поколение сетевых технологий, 5G, удовлетворяет потребность в высокоскоростном, надежном и безопасном соединении, которое поддерживает новую высокомобильную реальность. Со скоростью до 100 гигабит в секунду 5G примерно в 100 раз быстрее, чем 4G.

Представьте, например, что дрон, перевозящий устройство внутри объекта, входит в мертвую зону и внезапно теряет связь. Хотя встроенное программное обеспечение может обеспечить некоторые уровни избыточности и согласованности, чтобы держать дрон в полете до тех пор, пока он не восстановит соединение, время нахождения в мертвой зоне, по понятным причинам, может иметь серьезные негативные последствия.

Хотя США еще не осознали свои преимущества, технология, необходимая для 5G, существует, и такие компании, как Ericsson, Qualcomm и Huawei, лидируют в ее разработке. В отличие от предыдущих поколений, 5G использует цифровую технологию с несколькими входами и выходами с использованием целевых лучей для отслеживания пользователей, что позволяет постоянно улучшать покрытие и пропускную способность. Конечно, его широкая доступность в лучшем случае остается под вопросом, включая необходимость значительных инвестиций в новые сетевые установки и радикальные обновления программного обеспечения.

Продолжение инвестиций в Интернет вещей

В качестве конвейера, соединяющего и собирающего горы данных со всего спектра оборудования и устройств, Интернет вещей продолжает неуклонно развиваться по мере того, как все больше компаний отправляются в путь.

Согласно исследованию Интернета вещей, проведенному PwC за 2019 год, производители оптимистично настроены в отношении Интернета вещей: 93% считают, что его преимущества превышают риски. Фактически, 68% планируют увеличить свои инвестиции в течение следующих двух лет.

«Производители должны знать, что, если они еще не внедрили IoT, они уже отстают от своих конкурентов — 81% промышленных производителей применили IoT для повышения операционной эффективности, и почти две трети планируют увеличить свои инвестиции в IoT в ближайшее время. два года «, — говорит Роб Месироу, руководитель практики PwC Connected Solutions / IoT.«Также важно отметить наиболее популярные варианты использования Интернета вещей, чтобы производители могли лучше руководствоваться своими собственными планами развертывания. Основные варианты использования — это логистика (50%), цепочка поставок (47%), опыт сотрудников и клиентов (46%), и профилактическое обслуживание (41%) ».

Однако Месироу отмечает, что при внедрении Интернета вещей возникают проблемы с кибербезопасностью. В частности, больше руководителей в производственной сфере крайне обеспокоены IoT и кибербезопасностью, чем в любой другой отрасли, опрошенной PwC. «Обладая этими знаниями, производители должны внимательно изучить устройства IoT и партнеров, которые они рассматривают, чтобы убедиться, что они не внедряют плохо защищенные устройства или сети», — говорит он.«Несколько подходов, которые следует рассмотреть, — это более эффективное управление экосистемами и разработка более надежных политик управления данными».

Месироу сообщил IndustryWeek, что он был удивлен, что все больше производителей не внедрили IoT для предотвращения сбоев в работе оборудования (44%), особенно в связи с тем, что стоимость этих устройств продолжает снижаться.

«Каждый раз, когда оборудование на полу выходит из строя, это может серьезно повлиять на работу и даже остановить ее», — говорит он. «Поскольку производство в значительной степени зависит от оборудования, я думал, что больше производителей уже внедрили бы IoT для отслеживания ремонта или планировали внедрить технологию, но только 27% руководителей производства рассчитывают сделать это в течение двух лет.»

Будущее производственных технологий l CB Insights

От передовой робототехники в научно-исследовательских лабораториях до компьютерного зрения на складах — технологии влияют на каждый этап производственного процесса.

«Производство без света» относится к предприятиям, которые работают автономно и не требуют присутствия человека. Поскольку они не нуждаются в надзоре человека, им не нужно освещение и они могут состоять из нескольких машин, работающих в темноте.

Хотя это может звучать как научная фантастика, фабрики такого типа существуют уже более 15 лет.

Японский производитель робототехники FANUC управляет фабрикой «без света» с 2001 года, где роботы собирают других роботов без присмотра в течение почти месяца.

«Это не только отключение света, — сказал вице-президент FANUC Гэри Зивиол, — мы также выключаем кондиционер и отопление».

Чтобы представить мир, в котором всю физическую работу выполняют роботы, достаточно взглянуть на самые амбициозные и технологически загруженные фабрики сегодняшнего дня.

В июне 2018 года китайский гигант электронной коммерции JD.com представил полностью автоматизированное хранилище и отгрузку в Шанхае.

Завод оснащен двадцатью промышленными роботами, которые могут собирать, упаковывать и перемещать пакеты без присутствия человека или надзора.

Без роботов потребовалось бы до 500 рабочих, чтобы полностью укомплектовать этот склад площадью 40 000 квадратных футов — вместо этого фабрике требуется всего пять технических специалистов для обслуживания машин и поддержания их в рабочем состоянии.

По мере того, как промышленные технологии становятся все более распространенными, эта волна автоматизации и оцифровки получила название «Индустрия 4.0», как в четвертой промышленной революции.

Итак, что ждет фабрики в будущем?

Чтобы ответить на этот вопрос, мы глубоко погрузились в 8 различных этапов производственного процесса, чтобы увидеть, как они начинают меняться:

• Исследования и разработки продуктов: взгляд на то, как платформы демократизируют таланты в области НИОКР, как ИИ помогает материаловедению и как чертежной доской завтрашнего дня может стать гарнитура AR или VR.

• Планирование ресурсов и поиск источников: децентрализованное производство по требованию и проекты блокчейн работают над сложностями интеграции поставщиков.

• Обеспечение качества (QA): посмотрите, как компьютерное зрение обнаруживает недостатки и как технологии программного обеспечения и блокчейнов смогут быстрее выявлять проблемы (и реализовывать отзывы).

• Складирование: новый спрос на складские помещения может привести к тому, что склады с отключенным светом станут даже быстрее, чем завод без персонала, с помощью робототехники и системы визуального отслеживания.

Несмотря на то, что производство составляет 11,6% ВВП США, оно остается областью с относительно низким уровнем оцифровки, а это означает, что есть много возможностей для автоматизации и усовершенствования программного обеспечения. Фактически, в 2017 году 76% производителей сообщили о том, что они уже разрабатывают инициативу умного предприятия.

Производство глубоко меняется с появлением новых технологий, и почти каждая производственная вертикаль — от автомобилей до электроники и фармацевтики — вовлечена в эту проблему. Сроки и технологии будут варьироваться в зависимости от сектора, но большинство шагов почти в каждой вертикали будут улучшены.

Читайте дальше, чтобы подробнее узнать, как технологии меняют каждый этап производственного процесса.

1. Исследования и разработки продукции

От производства лекарств до промышленного дизайна — этап планирования имеет решающее значение для массового производства. В разных отраслях промышленности дизайнеры, химики и инженеры постоянно проверяют гипотезы.

Будет ли правильно выглядеть этот дизайн? Подходит ли это соединение нашим потребностям? Тестирование и повторение — суть исследований и разработок.А природа массового производства делает редизайн в последнюю минуту дорогостоящим.

Крупные корпорации, специализирующиеся на лекарствах, технологиях, авиакосмической отрасли и других отраслях, ежегодно вкладывают миллиарды долларов в исследования и разработки.

В высоконаучном мире исследований и разработок высококлассные таланты распределяются по всему миру. Теперь программное обеспечение помогает компаниям подключиться к этому пулу.

Когда дело доходит до нетворкинга неиспользованных талантов в области науки о данных и финансов, такие платформы, как Kaggle, Quantopian и Numerai, демократизируют «количественную» работу и компенсируют своим сотрудникам.Эта концепция уже получила широкое распространение в фармацевтических исследованиях и разработках, хотя она также развивается и в других местах. Научные платформы по запросу, такие как Science Exchange, в настоящее время работают в различных отраслях НИОКР и позволяют корпорациям быстро решать проблемы нехватки специалистов на местах, передавая НИОКР на аутсорсинг.

В то время как ученые, занимающиеся исследованиями и разработками, могут показаться несущественными для производственного процесса, они становятся все более важными для предоставления новейших и передовых технологий, особенно в высокотехнологичном производстве.

Компании изучают робототехнику, 3D-печать и искусственный интеллект как возможности для улучшения процесса исследований и разработок и уменьшения неопределенности при запуске в производство. Но процесс проверки гипотез можно улучшить, а сокращение времени итераций приведет к более быстрым и лучшим открытиям.

Робототехника и 3D-печать ускоряют разработку продуктов во всех сферах деятельности

Согласно недавнему отраслевому опросу, ускорение разработки продуктов является приоритетом №1 для компаний, использующих 3D-печать.

Более того, большая часть использования 3D-печати направлена ​​на создание прототипов новой технологии.

3D-печать уже используется в любой дизайн-студии. Прежде чем заказывать тысячи физических деталей, дизайнеры могут использовать 3D-печать, чтобы увидеть, как будет выглядеть будущий продукт.

Точно так же робототехника автоматизирует физический процесс методом проб и ошибок в широком диапазоне вертикалей.

Например, в области исследований и разработок в области синтетической биологии робототехника оказывает большое влияние на такие компании, как Zymergen и Ginkgo Bioworks, которые производят специальные химические вещества из дрожжевых микробов.Поиск идеального микроба требует одновременного тестирования до 4000 различных вариантов, что приводит к большому количеству влажных лабораторных работ.

Используя автоматические системы дозирования и роботизированные манипуляторы, роботы для работы с жидкостями позволяют проводить эксперименты с высокой пропускной способностью, чтобы быстрее и с меньшим количеством человеческих ошибок получить выигрышную комбинацию.

Ниже представлен робот-тестер генов Counsyl (слева), используемый для переноса образцов, и робот-дозатор Zymergen (справа) для автоматизации тестирования культур микробов.

«Материаловедение — это способность обнаруживать очень маленькие частицы — что-то вроде 10-нанометровой частицы на 300-миллиметровой пластине.Это действительно то же самое, что найти муравья в Сиэтле ». — Ом Наламасу, технический директор Applied Materials

Сейчас появляются компании, которые делают эти и другие виды технологий автоматического дозирования более доступными. Квасцы Y Combinator Opentrons собрали около 30 миллионов долларов на свою платформу, предназначенную для того, чтобы ученые могли создавать логику для автоматизации повторяющихся экспериментов без использования кода — она ​​утверждает, что 90% из 50 ведущих исследовательских университетов сейчас используют ее программное обеспечение и роботов.

Его лабораторный робот OT-2 стоимостью 4000 долларов поставляется с библиотекой предварительно запрограммированных экспериментальных процедур, которые исследователи могут использовать для создания своих собственных протоколов.

Помимо биотехнологий, материаловедение играет ключевую роль в вычислительной технике и электронике.

Примечательно, что такие производители микросхем, как Intel и Samsung, являются одними из крупнейших в мире спонсоров НИОКР. Поскольку полупроводники становятся все меньше, работа в наномасштабе требует точности, превышающей человеческие возможности, что делает робототехнику предпочтительным вариантом.

Научные инструменты завтрашнего дня будут все более автоматизированными и точными для достижения микромасштабной точности.

AI ускоряет открытия в области материаловедения

В настоящее время самая горячая область для сделок для стартапов в области ИИ — это здравоохранение, поскольку компании используют ИИ для разработки новых лекарств. Фармацевтические компании вкладывают деньги в стартапы, отслеживающие НИОКР в области лекарств, такие как Recursion Pharmaceuticals и twoXAR, и это лишь вопрос времени, когда это начнется где-то еще.

Одна компания, работающая в области химии и материаловедения, — это Citrine Informatics (внизу слева).Citrine использует искусственный интеллект в своей огромной базе данных материалов и утверждает, что помогает организациям в 50% случаев достигать результатов в области НИОКР и производства. В 2018 году Citrine привлек 8 миллионов долларов от Tencent для поддержки своей международной экспансии — в следующем году он объявил о партнерстве с LANXESS для работы над использованием искусственного интеллекта для производства пластмасс. Аналогичным образом Deepchem (справа) разрабатывает библиотеку Python для применения глубокого обучения в химии.

Короче говоря, производители в различных секторах — промышленные биотехнологии, лекарства, автомобили, электроника или другие материальные товары — полагаются на роботизированную автоматизацию и 3D-печать, чтобы оставаться конкурентоспособными и ужесточать цикл обратной связи при выпуске продукта на рынок.

В мире 3D-печати уже сейчас набирают обороты стартапы, занимающиеся разработкой или коммерциализацией сложных материалов. Такие компании, как MarkForged, используют композиты из углеродного волокна, тогда как другие, такие как BMF Material Technology, разрабатывают композиты с редкими наноструктурами и экзотическими физическими свойствами. По состоянию на март 2019 года MarkForged предоставляла услуги 3D-печати Google, Amazon и General Motors, а в 2018 году компания поставила 2500 принтеров.

Несомненно, производители будущего будут полагаться на интеллектуальное программное обеспечение в своих исследованиях и разработках.

Дополненная и виртуальная реальность «абстрагируются» от процесса моделирования

В настоящее время производители всех типов полагаются на создание прототипов с помощью программного обеспечения автоматизированного проектирования (САПР). В будущих производственных процессах дополненная и виртуальная реальность могут играть более важную роль в исследованиях и разработках и могут эффективно «абстрагироваться» от настольных ПК для промышленных дизайнеров, возможно, устраняя необходимость в 3D-печатных физических моделях.

Autodesk, разработчик программного обеспечения AutoCAD, является лидером будущего прототипирования и технологий совместной работы.Компания не новичок в инвестировании в передовые технологии, такие как 3D-печать, в том числе в партнерстве со стартапом в области искусственного интеллекта Atomwise. Недавние исследования Autodesk по созданию игрового движка AR / VR предвещают большую роль иммерсивных вычислений в процессе проектирования.

Игровой движок

Autodesk под названием Stingray поддерживает гарнитуры HTC Vive и Oculus Rift. Кроме того, производитель игр и движков виртуальной реальности Unity заключил партнерские отношения с Autodesk для повышения совместимости.

Точно так же Apple представила AR / VR, облегчающую процесс проектирования в сочетании с 3D-печатью. Используя базу данных CB Insights, мы обнаружили патент Apple, который предусматривает «наложение виртуальной информации, созданной компьютером», на реальные изображения существующих объектов, что позволяет промышленным дизайнерам вносить «правки» в существующие или незавершенные объекты, напечатанные на 3D-принтере.

Патент предусматривает использование AR через «полупрозрачные очки», но также упоминает «мобильное устройство, оснащенное камерой», намекая на потенциальные возможности 3D-печати для использования ARKit на iPhone.

Исследователь из Корнелла недавно продемонстрировал способность рисовать с помощью AR / VR во время 3D-печати. В конце концов, человеко-машинный интерфейс может быть настолько бесшовным, что трехмерные модели можно будет лепить в реальном времени.

Завтрашняя команда разработчиков будет изучать AR и VR и тестировать, как они работают в сочетании с 3D-печатью, а также с традиционным стеком прототипов.

2. Планирование ресурсов и поиск источников

После того, как дизайн продукта завершен, следующим шагом является планирование того, как он будет реализован в промышленном масштабе.Обычно для этого требуется собрать сеть поставщиков запчастей, производителей основных материалов и контрактных производителей для выполнения крупномасштабной сборки продукта. Но поиск поставщиков и завоевание доверия — сложный и трудоемкий процесс.

Производителю пылесосов Dyson, например, потребовалось до двух лет, чтобы найти поставщиков для своего нового рывка в автомобильной промышленности: «Неважно, Dyson вы или Toyota, инструмент для фар занимает 18 месяцев», — говорит сотрудник их компании. проект сообщил.

Сегодня сборочные линии

настолько компактны, что интегрируют поток деталей почти в реальном времени и собирают их так быстро, как они прибывают.Например, сборочный завод Honda в Великобритании хранит детали только на час. После Brexit компания сообщила о более длительных задержках в отношении поступающих запчастей на границе и заявила, что каждые 15 минут задержки составляют 850 000 фунтов стерлингов в год.

Мы рассмотрели, как технологии улучшают этот сложный процесс поиска поставщиков.

Децентрализованное производство деталей

Децентрализованное производство может стать одним из приближающихся изменений, которые помогут производителям справиться со спросом на заказы на запчасти.

Распределенное или децентрализованное производство включает сеть географически разнесенных производств, которые координируются с ИТ. Заказы на детали, особенно для изготовления изделий среднего или небольшого тиража, таких как детали, напечатанные на 3D-принтере, могут выполняться в больших масштабах с использованием распределенных производственных платформ.

Такие компании, как Xometry и Maketime, предлагают аддитивное производство по запросу и фрезерование с ЧПУ (метод вычитания, при котором объект вырезается из блока), выполняя заказы на детали в сети своих мастерских.

Сайт

Xometry позволяет пользователям просто загрузить 3D-файл и получить расценки на фрезерование, 3D-печать или даже литье под давлением деталей. Компания также работает над интеграцией САПР, чтобы упростить процесс заказа. Для выполнения всех этих заказов по запросу компания работает с более чем 3000 поставщиками различных материалов. В 2019 году Xometry привлекла 50 миллионов долларов от Dell, BMW и GE (среди прочих).

Аналогичный амстердамский центр 3D Hubs обещает возможность принять предложение по детали и запустить его в производство менее чем за 5 минут.«В 2018 году компания 3D Hubs перешла от своей исходной бизнес-модели в виде общедоступного 3D-принтера к производству высококачественного пластика, металла и литья под давлением.

Не только

Xometry и 3D Hubs предлагают услуги печати: UPS также поддерживает движение, предлагая услуги для 3D-печати пластиковых деталей, таких как сопла и кронштейны, в 60 точках и используя свою логистическую сеть для доставки заказов по всему миру.

По мере того, как набирает популярность массовая индивидуализация, может увеличиваться и зависимость от децентрализованной сети поставщиков запчастей.

Блокчейн для отслеживания ресурсов

Программное обеспечение для планирования ресурсов предприятия (ERP) отслеживает распределение ресурсов от закупки сырья до управления взаимоотношениями с клиентами (CRM).

Тем не менее, производственный бизнес может иметь так много разрозненных ERP-систем и разрозненных данных, что, по иронии судьбы, «стек» ERP (который предназначен для упрощения вещей) сам может превратиться в запутанный беспорядок из скомпонованного программного обеспечения.

Фактически, отчет PwC за 2017 год показал, что многие крупные промышленные производители имеют до 100 различных систем ERP.

Проекты технологии блокчейн и распределенного реестра (DLT) направлены на объединение данных из различных процессов компании и заинтересованных сторон в универсальную структуру данных. Многие корпоративные гиганты пилотируют проекты блокчейнов, часто специально нацеленные на снижение сложности и несоответствия своих разрозненных баз данных.

В 2017 году British Airways протестировала технологию блокчейн для ведения единой базы данных о рейсах и предотвращения появления противоречивой информации о рейсах у выхода на посадку, на мониторах аэропорта, на веб-сайтах авиакомпаний и в клиентских приложениях.

Когда дело доходит до отслеживания источников запчастей и сырья, блокчейн может управлять разрозненными поступлениями на фабрику. Благодаря блокчейну, когда продукты переходят из рук в руки по всей цепочке поставок от производства до продажи, транзакции могут документироваться в постоянной децентрализованной записи, что сокращает задержки во времени, дополнительные расходы и человеческие ошибки.

Treum, проект стартап-студии Consensys, основанной на Ethereum, работает в нескольких капиталоемких областях, которые обслуживают производителей.Provenance создает систему отслеживания материалов и продуктов, позволяющую предприятиям привлекать потребителей в точках продаж с помощью информации, собранной совместно от поставщиков по всей цепочке поставок.

В будущем мы можем ожидать больше проектов блокчейн для создания программного обеспечения для управления цепочками поставок (SCM), обработки межмашинного обмена данными и платежей, а также обеспечения кибербезопасности за счет уменьшения объема данных компании.

3. Операционные технологии: мониторинг и машинные данные

По данным Международного общества автоматизации, простой промышленности составляет 647 миллиардов долларов в год.

Предположительно, завтрашний производственный процесс в конечном итоге будет выглядеть как один огромный самоподдерживающийся киберфизический организм, который лишь периодически требует вмешательства человека. Но в разных секторах производственному процессу предстоит пройти долгий путь, прежде чем мы доберемся до него.

Согласно показателям бережливого производства (измеряемым общей эффективностью оборудования или OEE) производственные предприятия мирового класса работают на 85% от своей теоретической мощности. Тем не менее, средняя фабрика составляет всего около 60%, а это означает, что есть огромные возможности для улучшений с точки зрения оптимизации деятельности.

Для развития

Индустрии 4.0 в течение следующих двух десятилетий сначала потребуется базовая цифровизация.

Сначала мы увидим, что волна машин станет более удобной для цифровых технологий. Позже эта оцифровка может быть преобразована в профилактическое обслуживание и настоящий прогнозный интеллект.

Крупные капитальные товары превратились в бизнес-модель «почасовая оплата», которая гарантирует бесперебойную работу. Почасовая оплата (или контракты на основе производительности) сейчас довольно распространены в производственном мире, особенно в критически важных областях, таких как полупроводники, аэрокосмическая промышленность и оборона.

Идея восходит к 1960-м годам, когда производители реактивных двигателей, такие как GE Aviation, Rolls Royce и Pratt & Whitney, начали продавать «часы тяги», а не разовые продажи двигателей. Это позволяет производителям двигателей выйти из товарной ловушки и сосредоточиться на высокодоходном техническом обслуживании и цифровых платформах. В настоящее время GE заинтересована в том, чтобы отслеживать каждую деталь своего двигателя, потому что ей платят только в том случае, если двигатель работает должным образом.

Несмотря на гарантию безотказной работы, владелец машины несет ответственность за оптимизацию использования (точно так же, как авиакомпаниям, которые покупают реактивные двигатели, по-прежнему необходимо использовать их с пользой).Короче говоря, владельцы фабрик по-прежнему «владеют» риском выпуска продукции между цепочкой машин.

Без оцифровки каждого шага эффективность остается на столе. Тем не менее, производители сталкиваются с серьезными препятствиями, чтобы взять на себя новое бремя аналитики.

В цехах обычно есть старые машины, на которых еще остались производственные мощности. В дополнение к значительной стоимости датчики, отслеживающие температуру и вибрацию, созданы не для типичной машины, что увеличивает период калибровки и увеличивает эффективность.

Когда на заводе Harley-Davidson была проведена модернизация датчиков IIoT, Майк Фишер, генеральный директор компании, сказал, что датчики «усложняют оборудование, да и сами они усложняются. Но со сложностью приходят возможности ».

От начальной оцифровки до прогнозной

Проще говоря, операционная технология (или ОТ) похожа на традиционную ИТ, но предназначена для «неизведанных областей». Если типичный ИТ-стек включает в себя настольные компьютеры, ноутбуки и возможности подключения для интеллектуальной работы и конфиденциальных данных, OT управляет прямым контролем или мониторингом физических устройств.

Для производителей стек OT обычно включает:

• Подключенное производственное оборудование (часто с модернизированными промышленными датчиками Интернета вещей)
• Системы диспетчерского управления и сбора данных (SCADA) и человеко-машинные интерфейсы (HMI), которые обеспечивают производственный мониторинг для аналитиков операций
• Программируемые логические контроллеры (ПЛК), защищенные компьютеры, которые собирают данные на заводских машинах
• 3D-принтеры (аддитивное производство) и станки с числовым программным управлением (ЧПУ) для субтрактивного производства (например, вырезание блока)

В некотором смысле ИТ и ОТ — это две стороны одного и того же токена технологического стека, и по мере того, как производство становится все более оцифрованным, границы будут продолжать стираться.

Сегодня «мозгом» большинства промышленных машин является программируемый логический контроллер (ПЛК), которые представляют собой компьютеры повышенной прочности. Промышленные гиганты, такие как Siemens, ABB, Schneider и Rockwell Automation, предлагают дорогие ПЛК, но они могут быть излишне дорогими для небольших производственных компаний.

Это дало возможность стартапам, таким как Oden Technologies, предложить готовое вычислительное оборудование, которое можно напрямую подключить к большинству машин или интегрировать существующие ПЛК.Это, в свою очередь, позволяет малому и среднему бизнесу быть более экономичным и анализировать свою эффективность в режиме реального времени.

Поскольку оцифровка становится повсеместной, следующая волна повышения технической эффективности будет связана с прогнозной аналитикой. Сегодняшний рассказ об Интернете вещей предполагает, что все — каждый конвейер и роботизированный привод — будет иметь датчик, но не все заводские функции имеют одинаковую ценность.

Установка дешевых датчиков IoT на все — не панацея, и вполне возможно, что меньшее количество более специализированных и высокоточных датчиков IoT принесет больше пользы.Например, Augury использует датчики, оснащенные искусственным интеллектом, для прослушивания машин и прогнозирования сбоев.

Экономные владельцы заводов осознают, что высокоточные датчики обеспечат большую рентабельность инвестиций, чем ненужный Интернет вещей.

Новая архитектура на грани

Вычисления, выполняемые «на краю» или ближе к датчику, — это новая тенденция в архитектуре IIoT.

Обсуждая инновации в области искусственного интеллекта и более интеллектуальное оборудование, Питер Левин из a16z предвкушает конец облачных вычислений для AV, дронов и продвинутых объектов Интернета вещей.

Подключенные машины на заводах будущего не должны отличаться.

Edge computing предлагает производителям значительные преимущества, в том числе:

• Повышенная эффективность: производители могут обрабатывать свои данные близко к источнику, где они собираются, что позволяет приложениям работать быстрее
• Снижение затрат: производители могут избежать дорогостоящих сборов за облачное хранилище и обработку данных, обрабатывая свои данные на недорогих локальных устройствах.
• Эффективная полоса пропускания: по мере увеличения использования облака периферийные вычисления позволяют производителям избегать конкуренции за все более разреженную и дорогостоящую полосу пропускания

Такие компании, как Saguna Networks, специализируются на периферийных вычислениях (близко к точке сбора данных), в то время как такие компании, как Foghorn Systems, занимаются туманными вычислениями (представьте себе более низкое облако, которое создается на месте как локальная сеть).Оба метода позволяют критически важным устройствам работать безопасно без задержки передачи всех данных в облако.

В ближайшем будущем достижения в области искусственного интеллекта и аппаратного обеспечения позволят IoT в том виде, в каком мы его знаем, быть практически независимым от централизованных облаков.

Это важно, потому что в краткосрочной перспективе это означает, что сельским фабрикам не нужно отправлять 10 000 машинных сообщений с сообщением «Я в порядке», что требует дорогостоящих затрат на пропускную способность и вычислительные ресурсы. Вместо этого они могут просто отправлять аномалии на централизованный сервер и в основном обрабатывать принятие решений локально.

Кроме того, задержка облачных вычислений имеет серьезные недостатки в производстве. Критически важные системы, такие как подключенные фабрики, не могут позволить себе задержку отправки пакетов в удаленные облачные базы данных. Слишком позднее отключение мощности на доли секунды — вот разница между предотвращением физического ущерба и нанесением ему физического ущерба.

А в долгосрочной перспективе периферийные вычисления закладывают основу для автономного производства. Программное обеспечение искусственного интеллекта, лежащее в основе периферии, станет инфраструктурой, которая позволит заводским машинам принимать решения независимо.

В целом, устройства, которые используют большие вычислительные мощности на границе сети, готовы открыть новую, децентрализованную волну заводских устройств.

Кибербезопасность — приоритет

Один из парадоксов IIoT заключается в том, что предприятия несут значительный риск ухудшения ситуации, но почти не вкладывают средства в защиту. Хотя исследования показали, что кибершпионаж влияет на производство больше, чем на любую другую отрасль, и 81% организаций обеспокоены рисками безопасности промышленного Интернета вещей, только 37% корпораций считают свои внутренние программы повышения осведомленности о кибербезопасности эффективными.Кроме того, 48% производителей пострадали от инцидентов, связанных с кибербезопасностью.

Кибератаки могут иметь разрушительные последствия для тяжелой промышленности, где киберфизические системы могут быть скомпрометированы. Атака программы-вымогателя WannaCry привела к остановке автозаводов Renault-Nissan в Европе. В 2019 году еще одна атака программ-вымогателей на норвежского производителя алюминия Norsk Hydro привела к потерям производственных мощностей в размере 41 миллиона долларов.

Следовательно, критическая инфраструктура является растущим сегментом кибербезопасности, и многие стартапы, такие как Bayshore Networks, предлагают шлюзы IoT (которые соединяют разрозненные протоколы для подключенных датчиков), чтобы позволить производителям из многих вертикалей контролировать свои сети IIoT.Другие компании по обеспечению безопасности на основе шлюзов, такие как Xage, даже используют защищенные от несанкционированного доступа регистры блокчейна, чтобы промышленные датчики могли безопасно обмениваться данными.

81% организаций обеспокоены рисками безопасности промышленного Интернета вещей, но только 37% корпораций считают свои внутренние программы повышения осведомленности о кибербезопасности эффективными.

Точно так же добавление подключенных объектов IoT и датчиков промышленной системы управления (ICS) открыло новые уязвимости в конечной точке.

Такие компании, как Rubicon Labs и Mocana, разрабатывают продукты для безопасной связи на уровне IP и устройств.

Mocana продает комплексные комплекты кибербезопасности, специализированные для устройств Интернета вещей, таким клиентам, как Samsung, Verizon, Xerox и Panasonic. В 2019 году компания привлекла 15 миллионов долларов, чтобы перейти на инструменты визуализации и аналитики.

Кроме того, некоторые из наиболее активных инвесторов в корпоративную кибербезопасность — это корпорации, заинтересованные в OT-вычислениях. Венчурные подразделения Dell (которая производит промышленные шлюзы IoT), а также Google, GE, Samsung и Intel являются одними из самых активных в этой сфере.

Безопасное управление системами ICS и IIoT останется критически важной областью для инвестиций, особенно потому, что взлом за взломом доказывает уязвимость OT.

4. Увеличение трудовых ресурсов и управление

В статье 2017 года о производственной линии производителя мебели Steelcase люди были описаны как присутствующие исключительно для руководства технологиями автоматизации.

«Таблицы технического зрения»

Steelcase, представляющие собой компьютеризированные рабочие станции, которые диктуют пошаговые инструкции, исключают человеческую ошибку при сборке мебели.Используя звуковые сигналы и потолочные сканеры для отслеживания сборки, система не позволит рабочим продолжить работу, если шаг будет выполнен неправильно. Сканеры также позволяют удаленным специалистам по эксплуатации анализировать прогресс в режиме реального времени.

The New Yorker писал об управлении персоналом Steelcase, « Десять лет назад промышленные роботы помогали рабочим в их задачах. Теперь рабочие — те, кто остались — помогают роботам в своих ».

Внешний вид производства коренным образом изменился за короткое время.Как недавно сказал один из руководителей Siemens на пенсии: «Люди в производственном цехе должны быть намного более квалифицированными, чем они были в прошлом. Сегодня в «Сименс» нет работы для выпускников средних школ ».

Но более совершенная оцифровка и киберфизические технологии увеличивают эффективность и количество рабочих рук. Вот как подходят новые технологии, такие как дополненная реальность (AR), носимые устройства и экзокостюмы.

AR и мобильные оцифровывают инструкцию по эксплуатации

Дополненная реальность сможет повысить квалификацию промышленного рабочего.

Помимо того, что это «браузер» без помощи рук, который может сообщать заводские показатели производительности и назначать работы, AR может анализировать сложные машинные среды и использовать компьютерное зрение для отображения деталей машины, как наглядное руководство в реальном времени. Это делает высококвалифицированный персонал, такой как выездное обслуживание, «загружаемым» навыком (в манере, похожей на «Матрицу»).

Daqri и Atheer — хорошо финансируемые производители гарнитур, специализирующиеся на промышленных условиях. Платформа Skylight от Upskill (ниже) создает дополненную реальность для промышленных работников с использованием гарнитур Google Glass, Vuzix, ODG и Realwear.Компания привлекла около 50 миллионов долларов от корпоративных венчурных компаний Boeing и GE, а также других инвесторов.

Многие производители дополненной реальности предполагают, что технология будет работать как «интернет-браузер» громкой связи, который позволяет работникам видеть статистику актуальной информации в реальном времени. Носимый дисплей Realwear не стремится к настоящей дополненной реальности, как гарнитура Daqri, но даже маленький дисплей в углу глаза довольно надежен.

Другие, такие как Scope AR, выполняют аналогичную работу в выездном обслуживании, используя мобильные камеры и камеры iPad, применяя AR для выделения частей промышленного оборудования и подключаясь для поддержки экспертов в режиме реального времени.Это позволяет сэкономить на командировочных расходах на вылет людей для ремонта сломанного оборудования.

Re’flekt, корпоративный разработчик дополненной реальности из Мюнхена, создал платформу для преобразования данных САПР в приложения дополненной реальности для обслуживания и обучения. Компания Jaguar Land Rover использовала REFLEKT ONE для создания обучающего приложения, которое позволит сотрудникам приобретать «рентгеновское зрение» в автомобиле и определять точный компонент или необходимый ремонт.

Как гласит изречение, «то, что измеряется, управляется», и в области, где роботы являются постоянным конкурентным давлением, производственные организации будут инвестировать в технологии, которые переводят человеческие усилия в цифровую форму вплоть до каждого движения.

Экзокостюмы и техника безопасности станут стандартом на грязных и опасных работах

Технология экзоскелета наконец-то становится реальностью на производственных цехах, что может значительно снизить физические потери от повторяющейся работы. Здесь стартапы создают носимое высокотехнологичное снаряжение, которое несет нагрузку вместе с конечностями и спиной рабочего.

Ekso Bionics, показанная ниже, тестирует свой костюм EksoVest на сборочных заводах Ford Motor Company в Мичигане, и рабочие, использующие костюм, сообщают о меньшей нагрузке на шею при выполнении повседневных задач.EksoVest снижает износ от повторяющихся движений и, в отличие от некоторых конкурирующих продуктов, обеспечивает помощь при подъеме без батарей или робототехники. Технический директор Ekso заявил, что долгосрочная стратегия состоит в том, чтобы приучить рабочих к этой технологии, прежде чем в конечном итоге перейти к использованию экзоскелетов с электроприводом.

Sarcos — еще один известный производитель экзокостюмов, привлеченный от таких корпораций, как Schlumberger, Caterpillar, а также венчурные подразделения Microsoft и GE. Sarcos более строго специализируется на робототехнике с дистанционным управлением и экзоскелетах с приводом.Его роботизированный экзоскелет, который рабочий может надеть или снять за 30 секунд, может помочь пользователю многократно поднимать и опускать 200 фунтов в течение восьмичасового рабочего сеанса. В 2018 году Delta стала одним из первых членов Технической консультативной группы Sarcos Exoskeleton (X-TAG) наряду с Bechtel и BMW.

На аналогичной территории находится Strong Arm Technologies, которая производит носимые устройства для измерения осанки и помощи при подъеме. Strong Arm рекламирует возможности прогнозирования для предотвращения риска травмы или инцидента и позиционируется как платформа для управления рисками, ориентированная на рабочую силу.

Там, где люди по-прежнему нужны для некоторых грязных и опасных задач, носимые устройства и экзоскелеты улучшат способность человека выполнять работу, а также будут способствовать обеспечению безопасности.

5. Обработка, производство и сборка

Автоматизация в первую очередь предназначена для грязных, унылых и опасных работ.

Многие рабочие места на конвейере массового производства уже вытеснены автоматизацией. Киберфизические системы, такие как промышленная робототехника и 3D-печать, становятся все более распространенными на современном производстве.Роботы стали дешевле, точнее, безопаснее и популярнее людей.

Потребительские вкусы также расширились, и производители стараются идти в ногу с растущими требованиями к индивидуализации и разнообразию.

Visions for Industry 4.0 включает в себя полностью интеллектуальную фабрику, где объединенные в сеть машины и продукты обмениваются данными с помощью технологии IoT, и не только создают прототипы и собирают определенную серию продуктов, но также итерируют эти продукты на основе отзывов потребителей и прогнозной информации.

Модульное производство с возможностью настройки

Прежде чем мы достигнем мира, в котором люди в значительной степени не вовлечены в производство, модульная конструкция может помочь существующим предприятиям стать более гибкими.

Модульность позволяет фабрике быть более оптимизированной для настройки по сравнению с единообразием, традиционным для сборочной линии. Модульность может проявляться в виде более мелких деталей или модулей, которые превращаются в более настраиваемый продукт. Или это может быть оборудование, такое как сменные рабочие органы на роботах и ​​машинах, позволяющее выполнять более разнообразную обработку.

В настоящее время массовое производство уже модернизируется, чтобы удовлетворить потребительский спрос в сторону большей индивидуализации и разнообразия. 90% автопроизводителей, опрошенных BCG в 2016 году, заявили, что они ожидают, что модульная линия будет актуальна для окончательной сборки к 2030 году. Модульное оборудование позволит выпускать больше моделей с одних и тех же линий.

Стартапы извлекают выгоду из стремления к модульным деталям.

Компания Vention производит промышленное оборудование на заказ.Выбирая модульные детали Vention, все, что нужно сделать фирме, — это загрузить проект САПР необходимого оборудования, а затем подождать 3 дня, чтобы получить специализированные инструменты или оборудование для роботов. На многих существующих заводах есть случайные задания, которые можно выполнить с помощью простой руки кобота (коллаборативного робота) или специальной машины, и эти решения будут набирать обороты, поскольку предприятия по всему миру ищут способы повышения эффективности.

Модульное производство повлияет на любой сектор, предлагающий расширенную индивидуальную настройку продукта.Например, персонализированная медицина стимулирует спрос на более мелкие и целевые партии. В фармацевтическом производстве модульность позволяет переработчикам производить разнообразные продукты с более быстрым переналадкой.

Робототехника автоматизирует некогда случайную работу

Промышленная робототехника приводит к сокращению рабочих мест на производстве, число которых сокращалось на протяжении десятилетий. В отчете Bank of America Merrill Lynch объясняется: «длинные роботы, короткие люди».

Но последняя волна робототехники, похоже, расширяет возможности человека-рабочего.

Коботов (коллаборативных роботов) можно программировать с помощью вспомогательного движения. Они «учатся», сначала перемещаясь вручную, а затем копируя движение вперед. Эти роботы считаются коллективными, потому что они могут работать вместе с людьми.

Будет ли это действительно совместная работа или сокращение человеческого труда, еще предстоит выяснить. После того, как на заводе Nissan в Теннесси появились автомобили с автономным управлением, никто из грузчиков не уволил, что привело к увеличению производительности.Европейский производитель самолетов Airbus также использует мобильного робота, который вместе с людьми просверливает тысячи отверстий в пассажирских самолетах.

Хотя даже у лучших роботов все еще есть ограничения, экономисты опасаются, что автоматизация в конечном итоге приведет к радикальной реструктуризации рабочей силы.

Из-за роста затрат на рабочую силу во всем мире робототехника в настоящее время вызывает новую волну переоборудования опалубки — возвращение производства в Соединенные Штаты.

Рабочие места в обрабатывающей промышленности США увеличиваются с 2011 года.60% из них пришли из-за переориентации рабочих мест, ранее находившихся в Китае. А в первом квартале 2017 года североамериканские фирмы купили на 32% больше роботов по сравнению с прошлым годом.

Большинство производителей в США в опросе, проведенном BCG, заявили, что более низкие затраты на автоматизацию сделали США более конкурентоспособными.

Робототехника стала бесценной для выполнения монотонных работ, таких как упаковка, сортировка, многократный подъем. Производитель коботов Universal Robots заявляет, что некоторые из его манипуляторов окупаются в среднем за 195 дней.В целом категория коллаборативных роботов оценивается в среднем в 24000 долларов за штуку.

Ранее мы выявили более 80 стартапов в области робототехники, но значительную долю рынка в области высокопроизводительной обработки занимают крупные промышленные игроки, такие как ABB, Mitsubishi, Fanuc и Yaskawa.

В ближайшем будущем перепрограммируемая природа коботов позволит производственным фирмам стать более индивидуализированными и работать параллельно с существующим оборудованием и сотрудниками. Однако в более долгосрочной перспективе робототехника станет двигателем перехода к «безветренному» производству.

3D печать

Для некоторых изделий массового производства 3D-печать никогда не сможет превзойти экономию на масштабе, наблюдаемую при литье под давлением. Но для небольших тиражей имеет смысл использовать аддитивное производство.

Используя аддитивное производство металла для одной трети компонентов, GE создала двигатель, который сжигает на 20% меньше топлива, чем предыдущие разработки. По состоянию на май 2019 года испытательный парк GE, использующий этот новый двигатель Catalyst, смоделировал эквивалент трех лет полевой эксплуатации.

Производители будут все чаще обращаться к 3D-печати по мере того, как массовая настройка некоторых потребительских товаров набирает обороты.

Обувь стала одним из популярных вариантов использования часов. Например, Adidas заключил партнерское соглашение с Carbon для массовой печати нестандартной спортивной обуви. Кроме того, другие компании, предоставляющие услуги 3D-печати, такие как Voxel8 и Wiiv, позиционируют себя специально для использования в обуви.

Всего через несколько лет, возможно, станет более обычным видеть детали в бытовой электронике, одежде и других аксессуарах, изготовленные по индивидуальному заказу.Вдобавок, если запуск ракеты Relativity Space станет каким-либо признаком, эта технология также будет применяться для создания крупномасштабных промышленных заданий печати.

Промышленная 3D-печать — самый популярный сегмент в более широком пространстве, и многие стартапы стремятся поставлять передовые материалы, в том числе углеродное волокно или другие металлы с экзотическими свойствами.

6. Обеспечение качества

По мере оцифровки предприятия обеспечение качества будет все больше интегрироваться в кодовую базу организации.Платформы данных на основе машинного обучения, такие как Fero, Sight Machine и Uptake, среди множества других, смогут кодифицировать принципы бережливого производства во внутренней работе систем.

Технологии компьютерного зрения и блокчейн уже используются и предлагают несколько убедительных альтернативных методов отслеживания качества.

Компьютерное зрение

При массовом производстве проверка того, соответствует ли каждый продукт спецификации, — очень скучная работа, которая ограничивается человеческими ошибками.Напротив, фабрики будущего будут использовать машинное зрение для поиска недостатков, которые человеческий глаз может не заметить.

Венчурные стартапы, такие как Instrumental, обучают ИИ выявлять производственные проблемы. А у известного исследователя искусственного интеллекта Эндрю Нг есть стартап Landing.ai, ориентированный на производство, который уже работает с Foxconn, контрактным производителем электроники. (Ниже представлен вид модуля Landing.ai для выявления дефектов.)

Многие недостатки электроники не видны даже человеческому глазу.Возможность мгновенно определять и классифицировать недостатки автоматизирует контроль качества, делая предприятия более адаптивными.

Блокчейн поможет с отзывами

В августе 2017 года Walmart, Kroger, Nestle и Unilever, среди прочих, заключили партнерское соглашение с IBM, чтобы использовать блокчейн для повышения безопасности пищевых продуктов за счет улучшенного отслеживания цепочки поставок. Walmart работает с IBM с 2016 года и заявил, что технология блокчейн помогла сократить время, необходимое для отслеживания поставок манго, с 7 дней до 2.2 секунды.

С 9 другими крупными поставщиками продуктов питания, присоединившимися к проекту IBM, включая Albertson’s (второй по величине глобальный супермаркет по продажам) в 2019 году, пищевая промышленность, где сотрудничество редко встречается, также могла бы лучше согласоваться с отзывами о безопасности.

Точно так же предприятия, использующие блокчейны или распределенные реестры, могут оказаться лучше в случае отзыва. На заводах, где перерабатываются продукты питания или автомобили, единая система управления отзывами может более быстро определять происхождение неисправных деталей или загрязненных партий, что может спасти жизни и деньги.

7. Складское хозяйство

Склады с отключенным светом могут появиться даже быстрее, чем заводы с отключенным светом.

С развитием электронной коммерции резко вырос спрос на складские помещения. В прошлом году средняя высота потолка склада увеличилась на 21% по сравнению с 2001 годом, а расходы на строительство новых складов достигли пика в октябре 2017 года, когда только за этот месяц на строительство было потрачено 2,3 миллиарда долларов.

За последние два десятилетия средняя арендная площадь складов в США выросла на 60%.

Складская робототехника

Историческое приобретение Amazon компании Kiva Systems за 775 миллионов долларов, как говорят, вызвало гонку вооружений среди производителей робототехники. На волне электронной коммерции и давления со стороны всей отрасли, направленного на своевременную доставку заказов, мы стали свидетелями большого количества стартапов в области робототехники, стремящихся повысить эффективность выполнения заказов. Сегодня у самой Amazon 200 000 роботов, установленных в распределительных центрах по всему миру, в том числе 800 сложных и крупномасштабных роботов Pegasus.

В последнее время другие компании, подобные Kiva, в том числе Fetch Robotics и GreyOrange, сосредотачиваются на других областях автоматизации склада, таких как комплектация и укладка на поддоны.

Некоторые стартапы, такие как Ready Robotics и Locus, применили классическую роботизированную руку для упаковки заказов электронной коммерции, хотя их совместный характер делает их подходящими для ряда промышленных задач. Ранее мы рассматривали компании, занимающиеся промышленной робототехникой, которые могут стать мишенью для крупных корпораций.

6 River Systems собрала 46 миллионов долларов на своего складского кобота в форме беговой дорожки «Чак», который помогает складским сотрудникам выполнять повседневные задачи.

Некоторые из крупнейших производителей робототехники также обращают внимание на складскую логистику. В апреле 2019 года компания Boston Dynamics, занимающаяся проектированием и робототехникой, из Массачусетса, приобрела стартап в области промышленного машинного зрения Kinema Systems в рамках своих планов по развитию складской робототехники.

Производители и инвесторы, ориентированные на оборудование, будут продолжать поиски следующего производителя робототехники, который будет в 10 раз лучше, чем статус-кво. А экономия более дешевых и гибких роботов может означать, что в краткосрочной перспективе мы увидим больше роботов наряду с людьми.

AI для сканирования

Поскольку компьютерное зрение объединяется с планированием ресурсов предприятия, для сортировки, сканирования и выявления дефектов потребуется меньше людей и буферов обмена.

Например,

Aquifi использует компьютерное зрение внутри фиксированных IIoT и портативных сканеров. Машинное зрение позволяет измерять размеры продуктов, подсчитывать количество коробок на поддоне и проверять качество коробок. В настоящее время это часто делается с помощью буфера обмена, наблюдения за глазами и периодического сканирования.

3D Infotech использует другой вид технологии машинного зрения, называемый Universal Metrology Automation (UMA), который использует синий свет или лазерное сканирование для измерения поверхностей на высоких скоростях.

Vision будет иметь все большее значение для IIoT, чтобы «абстрагироваться» от картины того, что происходит внутри склада в реальном времени.

8. Транспорт и управление цепочками поставок

После того, как продукт упакован и уложен на поддоны, эффективно доставить его за дверь — непростая задача. С тысячами номеров SKU и заказов, которыми нужно управлять, сложность может быть поразительной — и программное обеспечение для планирования ресурсов предприятия (ERP) быстро распространилось, чтобы справиться с этим.

Но есть еще место для IoT и блокчейна, чтобы стать еще более детализированным с цепочками поставок в реальном времени.

Грузовики и телематика для автопарков IoT

В целом, существует недостаточная осведомленность о том, где в реальном времени находятся товары по всей цепочке поставок.

В последние годы в сфере телематики для транспортных средств произошло несколько крупных выходов: Verizon приобрела и FleetMatics, и Telogis. IoT и программное обеспечение для перевозок будут становиться все более важными по мере децентрализации и автоматизации цепочек поставок.

В дальнейшем появление автономных грузовиков может означать, что автономные системы будут доставлять, депалетировать и взимать плату после получения коносамента.Это обеспечит более экологичное и эффективное движение, а также упростит бухгалтерский учет.

У

Uber был долгожданный проект автономных грузоперевозок, но он был закрыт в июле 2018 года из-за опасений относительно отношений основателя компании с Waymo.

Компания

Kodiak, основанная бывшим инженером Waymo и соучредителем Отто, в августе 2018 года привлекла 40 миллионов долларов для реализации своего видения автономных грузоперевозок. С тех пор в компании работает более двух десятков сотрудников.

Компания

Peloton Technology, основанная в 2011 году, работает над взводной моделью автономных грузовых автомобилей.Вместо отдельных грузовиков Peloton создает систему, которая позволяет транспортным средствам взаимодействовать друг с другом, одновременно тормозя и ускоряя. Однако Daimler отошел от взводов, поскольку возникли практические проблемы с технологиями (например, обеспечение того, чтобы несколько грузовиков в первую очередь хотели ехать в одно и то же место).

Также в 2018 году компания Starsky Robotics (ниже) привлекла около 20 миллионов долларов от Y Combinator, Сэма Альтмана и Data Collective, в частности, для дальних грузоперевозок.

Daimler впервые объявила, что работает над автономной большой буровой установкой в ​​2015 году. В январе 2019 года Daimler представила свою полуавтономную большую буровую установку под кодовым названием Cascadia. Daimler планирует выставить его на продажу до конца года.

Блокчейн

Как упоминалось выше, ряд пилотных проектов DLT и стартапов блокчейнов пытаются поместить программное обеспечение для управления цепочками поставок в распределенный реестр.

Готовность исследовать эти технологии указывает на то, что оцифровка здесь давно назрела.Сильно фрагментированный характер цепочек поставок является подходящим вариантом использования децентрализованных технологий и может быть частью более широкой тенденции к устранению неэффективности глобальной торговли.

Судоходный гигант Maersk, например, работает над совместным предприятием с IBM, чтобы использовать сеть блокчейнов, чтобы помочь грузоотправителям, портам, таможням и банкам в глобальных цепочках поставок отслеживать фрахт. Цель Maersk — заменить связанные документы цифровыми записями, защищенными от несанкционированного доступа, , , хотя партнерство столкнулось с проблемами с привлечением носителей информации для программы.Питер Вольф, генеральный менеджер CMA CGM, сказал «Shipping Watch», что только совместный отраслевой стандарт может быть успешным и что программа Maersk-IBM будет работать только для Maersk.

Тем временем Pemex, мексиканская государственная нефтяная компания, помогает Petroteq в разработке программного обеспечения для управления цепочкой поставок нефти. Проект Petroteq — блокчейн-платформа корпоративного уровня под названием PetroBLOQ — позволит нефтегазовым компаниям проводить глобальные транзакции. В августе 2018 года Petroteq начала работать с фирмой по разработке блокчейнов под названием MetzOhanian для разработки приложений для PetroBLOQ.

В будущем производители будут изучать децентрализованные технологии, чтобы сделать свои организации более автономными, а их имущество (приходящее или уходящее) — более оцифрованным в режиме реального времени. Блокчейн не только обещает упростить SCM, но и может упростить платежи.

Есть признаки того, что шумиха вокруг цепочки поставок вокруг блокчейна уже прошла. Согласно опросу производителей Gartner, только 9% руководителей цепочек поставок инвестировали в блокчейн, и только 19% считают его важной технологией для своего бизнеса, в основном из-за медленного продвижения существующей технологии блокчейн к обещанной полезности.

Заключение

Производство становится все более эффективным, настраиваемым, модульным и автоматизированным. Но фабрики остаются в движении. Производители известны своей медлительностью в освоении технологий, и многие могут сопротивляться новым инвестициям. Но по мере того, как оцифровка становится новым стандартом в отрасли, давление со стороны конкурентов будет способствовать развитию изобретений.

Самыми мощными рычагами, которые могут использовать производители, станут робототехника, искусственный интеллект и базовая цифровизация Интернета вещей.Более богатые данные и интеллектуальная робототехника позволят максимизировать производительность предприятия при минимизации затрат и дефектов. На заводе без персонала в Дунгуане использование робототехники снизило процент брака с 25% до менее 5%.

Между тем, по мере того, как передовые категории, такие как блокчейн и дополненная реальность, пилотируются в промышленных условиях, производство в конечном итоге может выйти на беспрецедентный уровень производства без трения и увеличения числа рабочих.

По словам Генри Форда: «Если вы всегда будете делать то, что всегда делали, вы всегда получите то, что всегда получали.«Чтобы полностью реализовать свой потенциал, обрабатывающая промышленность должна будет продолжать осваивать новые технологии.

---

Этот отчет был создан на основе данных платформы CB Insights для анализа новых технологий, которая предлагает ясность в отношении появляющихся технологий и новых бизнес-стратегий с помощью таких инструментов, как: Если вы еще не являетесь клиентом, подпишитесь на бесплатную пробную версию, чтобы узнать больше о нашей платформе.

Пять новых и перспективных технологий для производителей

Компании, работающие в различных производственных секторах, особенно в дискретном производстве, относящемся к автомобильной, аэрокосмической и другим смежным отраслям, крайне нуждаются в использовании современных технологических решений для оптимизации процессов, расширения возможностей торговых групп, партнеров и поставщиков, а также изучить возможности, предоставляемые сегодняшними решениями для электронной коммерции B2B .Стивен Харди из FPX рассматривает пять технологий, которые производители должны рассмотреть.

Бизнес-лидерам и специалистам, занимающимся разработкой и доставкой приложений (AD&D) в ИТ, продажах и других отделах, очень сложно определить, оценить, закупить и внедрить технические решения на переполненном рынке поставщиков.

Однако помощь есть. Ниже приведены пять технологий, которые специалисты AD&D в дискретном производстве и смежных отраслях могут рассмотреть, чтобы модернизировать свои процессы, расширить возможности каналов продаж и доставки и идти в ногу с конкурентами, поскольку инициативы электронной коммерции становятся все более распространенными для удовлетворения потребностей покупателей в Интернете.

Современные технологические решения могут помочь производителям оптимизировать процессы, расширить возможности отделов продаж, партнеров и поставщиков, а также изучить возможности, предоставляемые сегодняшними решениями для электронной коммерции B2B / Изображение: FPX

Эти пять не обязательно являются новыми, но это проверенные или новые технологии, которые должна принимать во внимание любая организация, претерпевающая цифровую трансформацию.

1 — Прогнозная аналитика

Согласно Forbes, «предиктивная аналитика, интеллектуальные, подключенные продукты (IoT) и современные материалы являются тремя наиболее важными передовыми производственными технологиями.’

Невозможно недооценить важность и влияние этих технологий. Они по-прежнему переходят от «новых» к полностью реализованным, но производители и другие отрасли все чаще будут полагаться на данные и аналитику для информирования о нововведениях в продуктах, ценообразовании, рекламных акциях, таргетинге на клиентов и многих других стратегиях увеличения доходов. Кроме того, Интернет вещей и умные фабрики начинают набирать обороты во всем мире.

2 — Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение

Все данные, полученные в результате прогнозной аналитики, будут использоваться в расширенных возможностях искусственного интеллекта и машинного обучения, которые окажут значительное влияние на все аспекты процессов составления цен на заказ и проектирования на заказ, которые охватывают производство.Согласно Forbes, применение когнитивных вычислений для решения сложных задач, связанных с производством на нескольких площадках, многоуровневым распределением, конфигурацией продуктов, распределенным управлением заказами и послепродажным обслуживанием, также может произвести революцию в производстве с большей точностью, оперативностью и скоростью реагирования на запросы клиентов.

3 — Виртуальная реальность (VR) и 3D-печать

Хотя виртуальная реальность и 3D-печать могут изначально не подойти для практического применения в производственных секторах, правда в том, что эти инструменты — не просто забавные технические игрушки, но также предоставляют возможности для улучшения качества продукции, предотвращения ошибок и повышения эффективности.

Рассмотрите возможности продаж, поскольку они позволяют покупателям перемещаться по настроенному трактору, автомобильному парку или смотровой комнате, заполненной проданным медицинским оборудованием. Когда дело доходит до 3D-печати, продавцы могут моделировать детали и другие продукты, в то время как инженеры и производители на серверной части могут наблюдать за настроенным решением на месте до разработки.

4 — Интернет вещей (IoT) предназначен не только для B2C

Интернет вещей получает широкую огласку, особенно когда речь идет о способах его использования в приложениях B2C, но когда дело доходит до производства, он действительно имеет большое значение.Мы отметили IoT выше, но об этом стоит упомянуть еще раз, потому что он уже влияет на очень многие области. К ним относятся его использование в прецизионном производстве для улучшения управления поставками, межмашинное взаимодействие (M2M), которое ведет к более разумной автоматизации производства по всей цепочке создания стоимости, а также способы его использования в автомобильной промышленности для повышения безопасности, контроля и т. Д. и диагностика.

5 — Современные CRM, ERP и CPQ играют важную роль

Настройка ценового предложения (CPQ), CRM, ERP и другие «опытные» технологии часто уже являются частью стратегии производителя.Однако эти решения продолжают поставляться производителям и могут дополнять и расширять мощность и возможности других решений, которые могут быть добавлены в стек технологий.

Например, современные решения CPQ могут интегрироваться с платформой электронной коммерции B2B для масштабирования сложных каталогов продуктов, цен и услуг для обеспечения жизнеспособности пользователей и клиентов. Благодаря мощному движку CPQ, управляющему обновлениями и управляющему миллионами сложных правил и логики в одном месте, продавцы могут уверенно доставлять предложения по традиционным, а также цифровым каналам.

Конечно, интеграция этих новых технологий может показаться сложной. Но производственный мир привык осваивать новые процессы и приспосабливаться к ним, а также понимает долгосрочные преимущества. Эти пять новых технологий, несомненно, будут развиваться и, возможно, породят другие революционные достижения, но на данный момент они являются наиболее важными областями, на которых следует сосредоточиться.

5 Развивающиеся технологии Быстро меняющие парадигмы и выполнение производственных процессов

Этот пост завершает нашу серию из двух частей «Меняющееся лицо производства.«В этой серии статей мы впервые написали о том, как производители теперь смотрят на общую стоимость земли при принятии решения о размещении производственных мощностей. Все чаще те компании, которые в 80-х и 90-х годах перешли в Китай и другие страны, теперь внимательно изучают возможность перепрофилирования или возвращения этих объектов на американские берега.

Однако, как отмечается в недавнем отчете Фонда информационных технологий и инноваций, перенос помещений не обязательно означает новые рабочие места.Как мы уже говорили ранее, мы думаем, что это нормально.

Сегодня мы рассмотрим 5 основных тенденций в производственных технологиях, которые стремятся нарушить и изменить то, как производственные компании выполняют текущие процессы.

5 Тенденции стремительных производственных технологий навсегда изменят парадигмы

Технологии производства уже не такие, какими они были десять лет назад. Сегодняшние отрасли, все более автоматизированные и управляемые программным обеспечением, в некоторых случаях свели вмешательство человека к нажатию всего нескольких кнопок.Применение передовых технологий в производстве, таких как нанотехнологии, облачные вычисления, Интернет вещей (IoT), меняют облик производства способами, невообразимыми несколько десятилетий назад. Помимо сокращения затрат, эти технологии обеспечивают производственным компаниям скорость, точность, эффективность и гибкость. Вот некоторые из передовых технологий, которые способствуют росту.

3D-печать

Одной из главных новостей в секторе производственных технологий за последние несколько лет является распространение и применение технологии 3D-печати.С момента изобретения персонального компьютера и Интернета он как ничто не привлекал воображение широкой публики и производственного сообщества. За несколько лет технология настолько изменилась, что теперь можно производить практически любой компонент, используя металл, пластик, смешанные материалы и даже ткани человека. Это заставило инженеров и дизайнеров совершенно иначе думать о разработке продукта. Поскольку все больше производителей принимают и используют технологию 3D-печати, нет никаких сомнений в том, что 3D-печать навсегда изменит облик производства.

Нанотехнологии

Нанотехнологии — это технология будущего, но первое поколение технологии уже здесь. Он включает в себя манипуляции с веществом на атомном, молекулярном и надмолекулярном уровнях; таким образом обеспечивая сверхточное производство. В настоящее время он применяется в основном в космических технологиях и биотехнологиях, и в будущем он будет играть незаменимую роль во всех отраслях обрабатывающей промышленности. Во многом он уже изменил мир.Примеры применения в нанотехнологиях:

• Более быстрая компьютерная обработка,
• Карты памяти меньшего размера с большим объемом памяти
• Одежда, которая служит дольше и сохраняет прохладу летом.
• Бинты, которые быстрее заживают раны,
• И шары для тенниса и боулинга, которые служат дольше.

В будущем появятся наноботы (микроскопические роботы), которые будут доставлять лекарства в определенные ткани нашего тела.

Интернет вещей (IoT)

Интернет вещей (IoT) — это революционная производственная технология, которая позволяет электронным устройствам, подключенным друг к другу в рамках существующей инфраструктуры Интернета, связываться друг с другом без вмешательства человека.Устройство IoT подключается к Интернету и может генерировать и принимать сигналы. Таким образом, использование этой технологии окажет глубокое влияние на обрабатывающую промышленность. Интернет вещей позволяет подключенным устройствам «общаться» друг с другом, отправляя и получая важные уведомления. Примером критического уведомления является дефект или поврежденный пинг. Как только устройство обнаруживает сбой, подключенное к IoT устройство отправляет уведомление другому устройству или пользователю. Этот тип небольшого, но важного приложения IoT в производстве приводит к сокращению времени простоя, повышению качества, сокращению отходов и снижению общих затрат.

Облачные вычисления

Облачные вычисления — это практика использования сети удаленных служб, подключенных к Интернету, в различных точках для хранения, управления и обработки данных. Многие компании уже используют облачные вычисления, хотя производственной отрасли все еще требуется время, чтобы разобраться с этой технологией из-за проблем с подключением и безопасностью. Со временем и по сей день облачные вычисления становятся более стабильными и надежными. Производители все чаще внедряют программное обеспечение для облачных вычислений на производственных предприятиях, расположенных в различных географических регионах, для быстрого и эффективного обмена данными.Внедряя облачные вычисления, производители сокращают расходы, усиливают контроль качества и увеличивают скорость производства. Возможно, в будущем все производственные мощности будут подключены к облаку.

Большие данные и технологии профилактического обслуживания

Обрабатывающие отрасли могут значительно повысить свою эффективность и производительность с помощью технологий, которые позволяют им собирать, обрабатывать и измерять большие данные в режиме реального времени. Эти технологии включают в себя электронные устройства, которые соединяют фабрики через Интернет, и веб-страницы, которые служат панелями управления для управления процессами.Технология профилактического обслуживания помогает прогнозировать сбои и дефекты и, таким образом, сокращает время простоя и затраты. В будущем производители будут внедрять большие данные и технологии профилактического обслуживания во всех сферах производства. Интернет вещей — это часть больших данных и технологий прогнозирования, которые производители уже успешно используют.

Передовые технологии были движущей силой роста обрабатывающей промышленности, и они будут играть более важную роль в отраслях будущего.По мере появления новых технологий производители будут принимать их, или они будут вынуждены выбирать их, чтобы выжить. Со своей стороны, технологии изменят отрасли до неузнаваемости. Например, 3D-печать уже меняет способ, которым многие производители проектируют и производят свою продукцию.

Какие радикальные тенденции производственных технологий отсутствуют в этом списке, который вы бы добавили? Дайте нам знать в комментариях ниже!

.