Rewolucja przemysłu 4.0 . Czyli IoT + Software + AI = Industry 4.0 [materiał sponsorowany]

Internet of Things – co to takiego?

Chociaż termin IoT (Internet of Things) został użyty po raz pierwszy już w 1999 roku, to na prawdziwym znaczeniu zyskał w ostatnich latach. W tamtych latach, w zupełnie innej, jeszcze przedinternetowej rzeczywistości, pojęcie to stworzył Kevin Ashton – pionier w dziedzinie technologii. Określał w taki sposób sieć połączonych ze sobą przedmiotów. Jego przewidywania okazały się całkowicie trafne. Dzisiaj Industrial IoT to potęga łącząca maszyny, urządzenia i systemy w przemyśle. A wszystko to za pomocą sieci internetowej. Umożliwia to komunikację i wymianę danych w czasie rzeczywistym. Pozwala to na szereg kluczowych czynności, jak monitorowanie, analizowanie oraz optymalizowanie procesów produkcyjnych. Industrial IoT jest zaprojektowany w taki sposób, by wykorzystywać różne czujniki, oprogramowanie i technologie komunikacyjne. Dzięki temu może zbierać dane z każdego źródła, niezależnie czy mowa o maszynach, liniach produkcyjnych, systemach logistycznych czy magazynach.

IoT a współczesny przemysł – niezbędna kooperacja

IoT współcześnie to must have w przemyśle, zwłaszcza że poza dostępem do głębokiej analizy danych pozwala na dużo więcej – szkolenia własnej AI na potrzeby optymalizacji wewnętrznych działań. Podmioty, które zwlekają z wdrożeniem IoT dużo tracą, z biegiem czas zaś mogą nawet stracić konkurencyjność na rynku. Warto podejmować wysiłki związane z wprowadzeniem IoT, by zyskać wiele korzyści w perspektywie czasowej.

Jak mówi Wojciech Holeksa, założyciel i dyrektor generalny (CEO) firmy https://www.internetum.com/, specjalizującej się w tworzeniu innowacyjnych rozwiązań programistycznych, w tym platform IoT: “Przemysł 4.0 to nie tylko technologia, ale przede wszystkim nowy sposób myślenia o produkcji i biznesie. Automatyzacja, IoT i sztuczna inteligencja tworzą ekosystem, w którym człowiek i maszyna współpracują w harmonii, zwiększając wydajność i innowacyjność. To przyszłość, którą tworzymy już dziś”. Zachęcamy do lepszego poznania Wojciecha Holeksy: https://www.linkedin.com/in/williamholeksa/.

Trudno nie zgodzić się z tymi słowami, niemniej musimy pamiętać, że wdrażając IoT, musimy przygotować się na wiele wyzwań. I to właśnie je opiszemy w kolejnym akapicie.

Rewolucja przemysłu 4.0 – na jakie wyzwania trzeba się przygotować?

Wyzwania to nieodłączna część życia, jedna z jego esencji, która wymaga wysiłku i pracy, lecz bez tego nie ma sukcesu. Automatyzacja w przemyśle to potężne możliwości, ale i potencjalne problemy. Jednym z największych jest utrata miejsc pracy. To nieuniknione, że podczas wprowadzania zaawansowanych technologii, tj. robotyka i sztuczna inteligencja (AI), maszyny zaczynają przejmować rolę pracowników. Z jednej strony, automatyzacja to efektywność i obniżenie kosztów produkcji, z drugiej – utrata stanowisk przez wiele osób, zwłaszcza o niższych kwalifikacjach.

To właśnie jednak koszt zatrudnienia pracownika nierzadko decyduje o tym, że coraz więcej firm sięga po automatyzacje. Decyduje o tym wzrost płac, bardzo często wynikający z presji płacowej, ale też wyższej inflacji. Firmy muszą utrzymać konkurencyjność, więc tną koszty tam, gdzie jest to możliwe bez szwanku dla kondycji organizacji. A przecież maszyny – w przeciwieństwie do ludzi – mogą pracować bez przerwy, nie wymagają wynagrodzeń czy świadczeń socjalnych. Może dla niektórych brzmi to brutalnie, ale taka jest rzeczywistość. Pracownicy muszą dostosować się do tego, jak ewoluuje rynek. Najlepszym sposobem, by nadążyć za tymi zmianami jest zdobywanie nowych umiejętności i kwalifikacji.

Kwestia płac i zatrudnienia to nie wszystko, ponieważ równie istotne są nowe dyrektywy unijne, takie jak Dyrektywa o Zrównoważonym Rozwoju Korporacyjnym (CSDDD). Wymaga ona od firm inwestycji w technologie i procesy, które wpisują się w nowoczesne standardy zrównoważonego rodzaju i ochrony środowiska. Oznacza to de facto, że firmy muszą dostosować swoje operacje do nowych regulacji, co bardzo często związane jest z inwestycjami w nowe technologie automatyzacyjne. Wymaga to sporych nakładów finansowych i podejmowania odważnych decyzji, lecz to jednocześnie niezbędne, by spełnić wymogi prawne, a co więcej – uniknąć kar.

Nie bez znaczenia jest też rosnąca konkurencja z Chin. Przedsiębiorstwa z Państwa Środka często oferują produkty po niższych cenach, co wymusza na firmach z innych krajów działania pozwalające na utrzymanie konkurencyjnych cen. W efekcie, bardzo wysokie koszty związane z modernizacją parku maszynowego, wdrażaniem zaawansowanych technologii i spełnianiem nowych regulacji, nie są przerzucane na produkty. Presja na rentowność jest jednak ciągle duża, więc firmy muszą poszukiwać dodatkowych oszczędności, jak również działań zwiększające optymalizację procesów produkcyjnych.

AI – jakie może zapewnić korzyści?

Jak widzimy, zmiany te wymagają nakładów finansowych i czasowych, związane są też z ryzykiem, niemniej wdrożenia zaawansowanych narzędzi analitycznych i sztucznej inteligencji (AI) do przemysłu, przynieść może ogromne możliwości, zarówno w kontekście optymalizacji kosztów, jak i poprawy efektywności. Nowoczesne maszyny działają niezwykle intuicyjnie, wyposażone są w zaawansowane czujniki, które zbierają dane na temat kluczowych parametrów – ich pracy, zużycia energii, stanu technicznego itp.

Żeby jednak móc w pełni korzystać z analityki danych, całego dobrodziejstwa AI, niezbędne jest zmodernizowanie istniejącego parku maszynowego. To ważne przede wszystkim z tego powodu, że starsze maszyny często nie są wyposażone w odpowiednie czujniki, przez co nie ma możliwości zbierania i analizy danych. A dane są absolutnie niezbędne, gdyż pozwalają na ciągłe doskonale procesów produkcyjnych i rozwój nowych technologii. Systemy zbierające dane z wielu różnych źródeł, między innymi z logistyki, magazynów czy hal produkcyjnych, mają nieocenioną wartość dla całej organizacji. Taka agregacja danych ułatwia uzyskanie pełniejszego obrazu kompletnego procesu produkcyjnego. A to przekłada się na lepsze zarządzanie zasobami.

Zastosowań AI w przemyśle jest wiele, a jedne z ważniejszych dotyczy predykcyjnego utrzymania ruchu. Polega to na tym, że analizowane są dane historyczne, na ich podstawie zaś można przewidzieć awarie maszyn i innych urządzeń z wyprzedzeniem. Tak zwane modele machine learning są więc w stanie identyfikować określone wzorce, które wskazują na zbliżające się problemy. Firmy dzięki temu mogą zaplanować konserwację i naprawy odpowiednio wcześniej, co pozwala na uniknięcie nieplanowanych przestojów oraz związanych z nimi kosztów.

AI znajduje również zastosowanie w zakresie zarządzania i optymalizacji zużycia energii w przemyśle. Za pomocą analizy danych z różnych źródeł łatwo zidentyfikować obszary, gdzie można zredukować zużycie energii bez wpływu na jakość produkcji.

Na koniec warto też wspomnieć o tym, że zrównoważony rozwój ma coraz większe znaczenie w przemyśle, wpisując się w ważny element strategii wielu firm. Przedsiębiorstwa muszą dążyć do minimalizacji swojego wpływu na środowisko. Takie podmioty zyskują dzięki temu na reputacji, przyciągając nowych klientów oraz inwestorów. I tu AI ma ogromne znaczenie, gdyż obok zwiększenia efektywności produkcji pomaga też na przykład zredukować ilość odpadów.

Rewolucja przemysłu 4.0 już tu jest, czas więc na poważnie zainteresować się tym tematem, by zyskiwać na tym rozwoju!