W praktyce IIoT to sieć informatyczna połączonych ze sobą urządzeń i czujników działających w warunkach przemysłowych. Za takim rozwiązaniem stoi obietnica szybkiego uzyskania większej wydajności operacyjnej – dzięki łączności, automatyzacji i analityce danych. Jednak, gdy IIoT zostanie inteligentnie zastosowany, to ma do zaoferowania o wiele więcej korzyści. W praktyce staje się synonimem terminu Przemysł 4.0, obejmującego wiele rozwiązań, w tym przetwarzanie w chmurze.

Wykorzystanie IIoT w branży produkcyjnej umożliwia nie tylko zwiększenie efektywności oraz redukcję kosztów, ale także pozwala na zbieranie i przetwarzanie ogromnej ilości danych. Informacje te – jeśli zostaną umiejętnie wykorzystane (przy udziale uczenia maszynowego) – mogą być niezwykle przydatne zarówno w procesie tworzenia planów rozwojowych, jak i w optymalizacji procesów, które wymagają poprawy.

Rewolucjonizując przemysł, IIoT na wiele sposobów znajduje zastosowanie w środowisku produkcyjnym, ale ponieważ wciąż jest to technologia w fazie rozwoju, należy się liczyć z wyzwaniami i brakiem gotowych scenariuszy implementacji. Aby pomyślnie wdrożyć Przemysłowy Internet Rzeczy, konieczne jest zidentyfikowanie i ustalenie priorytetowych obszarów wdrożeń, które mogą w miarę szybko przynieść korzyści organizacji.

Po co IIoT w branży produkcyjnej?

O projektach rozwiązań IIoT można rozmawiać z całym sektorem przemysłowym, bez względu na specyfikę firm. W każdym takim przedsiębiorstwie są bowiem mniej lub bardziej złożone procesy produkcji i logistyczne, które są lepiej lub gorzej zarządzane.

– Choć kadrze zakładów przemysłowych nie brakuje wiedzy z ich dziedziny, umiejętności planowania czy zarządzania produkcją, to mają do czynienia z olbrzymią liczbą pojedynczych operacji, które trzeba ze sobą idealnie zsynchronizować w jeden spójny proces, aby zapewnić jego efektywność pod kątem czasu trwania, wykorzystania zasobów materiałowych, maszynowych, ludzkich czy zużycia energii. Jeden cykl produkcyjny może składać się nawet z kilku milionów następujących po sobie lub równolegle operacji i zdarzeń, więc ich idealna synchronizacja często wykracza poza ludzkie możliwości, nawet w przypadku doświadczonych planistów – mówi Dariusz Górecki, Business Development Manager w Atende Industries.

Poza wsparciem dla samego planowania produkcji bardzo ważna jest możliwość śledzenia całego procesu produkcji w czasie rzeczywistym oraz szybka analiza sytuacji i możliwość natychmiastowej i właściwej interwencji w przypadku zdarzeń nadzwyczajnych. Taką możliwość daje właśnie wdrożenie w zakładzie produkcyjnym systemów rekomendacyjnych i predykcyjnych, opartych na rozwiązaniach IoT oraz analityce danych z wykorzystaniem uczenia maszynowego oraz sztucznej inteligencji.

Kolejnym obszarem zastosowania systemów Internetu Rzeczy są procesy zapewnienia jakości. Umożliwiają one w czasie rzeczywistym kontrolę jakości wyrobów na każdym etapie produkcji. To szczególnie ważne w obszarach, gdzie prace z tym związane są uciążliwe lub czasochłonne, wymagają dużej precyzji lub są wręcz niemożliwe do wykonania przez człowieka. W wielu zakładach przemysłowych całe systemy zapewnienia jakości opierają się na wiedzy i doświadczeniu pojedynczych pracowników i poważne problemy zaczynają się z chwilą ich odejścia z pracy, gdy całą wiedzę zabierają ze sobą. W wielu przypadkach, systemy IoT umożliwiają pozyskanie, sparametryzowanie oraz zatrzymanie tej wiedzy w zakładzie produkcyjnym.

– Systemy IoT stanowią także podstawę do wdrażania bardziej złożonych koncepcji zarządzania produkcją. To tzw. Digital Twin, gdzie cały cykl produkcyjny, łącznie z maszynami, personelem, halami i magazynami odwzorowuje się w świecie wirtualnym. Pozwala to na planowanie oraz testowanie procesów produkcyjnych „na sucho” zanim wdrożone zostaną w świecie rzeczywistym. Dzięki temu można uniknąć wielu błędów związanych z doborem maszyn, organizacją pracy, zaopatrzenia czy magazynowania – wymienia zalety stosowania cyfrowego bliźniaka Dariusz Górecki.

Czego obawiają się zakłady produkcyjne?

Podczas rozmów z klientami przedstawiciele Atende Industries zauważają coraz większe zainteresowanie systemami Internetu Rzeczy, a szczególnie rozwiązaniami opartymi na sztucznej inteligencji. Zdaniem integratora brakuje jednak całościowego i przyszłościowego spojrzenia na zakład produkcyjny jako jednolity organizm.

– Często zdarza się nam, że klienci chcą digitalizacji jednej konkretnej linii produkcyjnej, czy nawet pojedynczej maszyny w oderwaniu od całej reszty elementów wpływających na cały cykl produkcyjny. Należy więc pokazać im, jaką wartość mogą stanowić informacje uzyskane na podstawie pogłębionej analizy dużej ilości danych, pozyskiwanych w czasie rzeczywistym, ze wszystkich obszarów produkcji i gromadzonych w jednym miejscu – mówi Dariusz Górecki

Z drugiej strony, gdy firma wzbrania się jeszcze przed całościowym wdrożeniem, wybranie jakiegoś jednego odcinka produkcji, nawet w postaci pojedynczej maszyny nie musi być złym pomysłem. Lepiej zacząć od pilota, by zorientować się, jak w praktyce konwergencja IT i OT działa, niż nie robić nic. Można wtedy upewnić się, że IIoT przynosi efekty w jednej lokalizacji czy na jednej maszynie, zanim wdroży się go na wielu maszynach i wielu lokalizacjach. W takim teście chodzi nie tylko o koszty, ale także fundamentalną zmianę sposobu pracy. Nowe podejście do automatyzacji wymaga bowiem dodatkowych kompetencji i nowego spojrzenia, jak IT może pomagać OT i jak oddzielne dotąd systemy komunikują się ze sobą.

Gdy chodzi o wątpliwości związane z IIoT, to ze zrozumiałych względów zakłady produkcyjne najbardziej obawiają się przerw lub zakłóceń w procesie produkcji zawinionych przez nowy system z powodu awarii sensorów, błędów oprogramowania, błędów analitycznych, czy też zwykłych przerw w transmisji danych. A każde wstrzymanie produkcji na jeden dzień może kosztować zakład kilka milionów złotych strat, więc jest to absolutnie kluczowa pozycja w analizie ryzyka wdrożeniowego.

– Bardziej prozaiczne obawy dotyczą ewentualnych przerw w procesie produkcji związanych z wdrażaniem rozwiązań IIoT, w tym koniecznym oczujnikowaniem maszyn. Są także wątpliwości związane z koniecznością ingerencji w maszyny i utratą gwarancji producenta. Nie wszyscy są też od razu przekonani, że nowy system poradzi sobie z planowaniem procesu produkcji tak dobrze, jak do tej pory robili to bardzo doświadczeni planiści – twierdzi Dariusz Górecki.