インダストリー4.0

それは何ですか?インダストリー4.0

英国で18世紀後半に始まった最初の産業革命は、水と蒸気力で純粋な人間と動物力を交換することによって大規模な生産を達成するのを助けました。完成品は、ハード手動生産ではなく、機械製造から来ています。

1世紀後、第二の産業革命は、組立ラインを導入し、油、ガス、電気へのアクセス。これらの新しいエネルギー源は、電話と電信を介してより高度な通信とともに、大規模な生産能力と製造プロセスの自動化のいくつかの程度を有効にしました。

第3次産業革命は、20世紀半ばに始まり、製造工程におけるコンピュータと高度な通信とデータ解析の付加が始まりました。プログラマブル・ロジック・コントローラー(PLC)は、一定のプロセスを自動化し、データを収集し、共有するのに役立つマシンに埋め込まれています。

現在、第4次産業革命の真中、別名で知られています。インダストリー4.0これは、増加した自動化とスマートマシンや工場の使用によって特徴付けられ、データインサイトは、バリューチェーン全体でより効率的に商品を生産するのに役立ちます。生産の柔軟性が増加し、メーカーは、大規模なカスタマイズで顧客のニーズを満たすことができます。多くの場合、最終的に最小限の生産量で効率の向上を達成しようとしています。工場の研修会からより多くのデータを集め、他の企業の操作のデータを結合することによって、理性的な植物は情報およびよりよい意思決定の透明物を達成できます。

インダストリー4.0技術変更の製造業の方法

インダストリー4.0企業が製品を製造・改善・配布する方法は、根本的に変化しています。製造業者はインターネットを含むつもりです、クラウドコンピューティングや分析、人工知能、機械学習などの新技術は、生産施設や運用全体に統合されています。

これらのインテリジェントプラントには、高度なセンサー、組み込みソフトウェア、ロボット技術が装備されており、データを収集し、分析し、より良い意思決定を行います。生産業務からのデータが、ERPサプライチェーン、顧客サービス他の企業システムから運用データと組み合わせると、以前に分離した情報からの新しい可視性やインサイトが高付加価値化できます。

インダストリー4.0このデジタル技術は、自動化、予測メンテナンス、プロセス改善の自己最適化を高め、最も重要なことは、クライアントに効率性と応答性を向上し、これまでにない新しいレベルに引き上げます。

スマートな工場の開発は4つの産業革命に入るために製造業のための独特な機会を提供します。工場内のセンサーから収集した大量のデータを分析することで、製造資産のリアルタイムの可視性を確保し、設備のダウンタイムを最小限にするための予報メンテナンスを実施するためのツールを提供できます。

スマートな工場のハイテクなネットワーキング装置の使用は生産性および質を高めます。業務モデルの手動検査をAI主導の視覚的インサイトに置き換えることで、エラーを減らし、コストと時間を節約できます。最低限の投資によって、品質管理の人員は接続をにセットアップできますクラウドほぼどこでも製造プロセスを監視するスマートな電話。機械学習アルゴリズムを適用することにより、メーカーは、より高価なメンテナンス作業の後段ではなく、すぐにエラーを検出することができます。

インダストリー4.0コンセプトや技術は、廃液・プロセス製造をはじめ、石油・ガス・鉱業・その他産業分野に幅広く応用できます。

運転する技術インダストリー4.0研究開発

商品のネットワーク化(IOT)

IoTはインテリジェントな工場の重要なコンポーネントです。ワークショップのマシンは、ネットワークをサポートする他の機器に接続できるIPアドレスを持つセンサーが装備されていました。この機械化とコネクティビティは、価値あるデータを収集、分析、交換することを可能にします。

クラウド計算する

クラウド任意の計算インダストリー4.0戦略の礎石。スマートな製造業の完全な実現は工学、サプライチェーン、生産、マーケティング、配分を要求し、サービス接続性と統合。クラウドテクノロジーは、この目標を達成するのに役立ちます。その他、クラウド計算は通常、保存および分析された大量のデータのより経済的で効率的な処理を可能にします。クラウド計算はまた、中小企業のメーカーのスタートアップコストを削減し、事業の成長に基づいて需要とスケールアップを調整することができます。

AIと機械学習

AIと機械学習により、製造企業が工場のワークショップ、ビジネス部門、パートナーや第三者から情報を最大限に活用することができます。 AIと機械学習は、業務プロセスの可視性、予測性、自動化を実現するためのインサイトを提供できます。たとえば、生産工程の誤動作には、産業機械が必要である。これらの資産から収集したデータの使用は、企業が機械学習アルゴリズムに基づいて予測メンテナンスを実施するのに役立ちます。これにより、通常の稼働時間と効率性が向上します。

エッジ計算

リアルタイムの生産運用の要求は、データ解析がエッジ上で行わなければならないことを意味します(データが作成される場所)。データ生成から応答までの遅延を最小限に抑えます。たとえば、安全や品質の問題の検出は、ほぼリアルタイムの機器の動作を必要とする場合があります。データをビジネスに送るクラウド工場に戻り、ネットワークの信頼性に依存する時間がかかりすぎる場合があります。エッジ計算の使用は、データがソースに近いままであることを意味し、セキュリティリスクを削減します。

サイバーセキュリティ

製造業企業は、サイバーセキュリティや情報物理システムの重要性を常に考慮に入れません。プラントやオンサイト運営機器(OT)は、製造プロセスの効率性を高めるのと同じコネクティビティを持っていますが、悪意のある攻撃やマルウェアの新しいエントリルートも公開しています。業界 4.0 のデジタル化への移行では、IT と OT 機器を組み込むネットワークセキュリティアプローチを考慮する必要があります。

デジタルツイン

インダストリー4.0その結果のデジタルトランスフォーメーションにより、メーカーが作成できるデジタルツイン、すなわち、プロセス、生産ライン、工場およびサプライチェーンの仮想コピー。 IOTセンサー、機器、PLCなどのインターネットネットワーク機器からデータを抽出し、デジタルツインお問い合わせ製造業者はそれを使用することができます。デジタルツイン生産性の向上、作業工程の改善、新製品の設計例えば、生産プロセスをシミュレートすることにより、メーカーはダウンタイムを最小限にしたり、容量を増加させる方法を見つけるためにプロセスの変更をテストすることができます。

スマートファクトリーの特徴

意思決定を最適化するためのデータ分析

組込みセンサーと相互接続された機械装置は、製造企業の大量のデータを生成します。データ分析は、メーカーが過去のトレンドを調査し、パターンを特定し、より良い決定を下すのを助けます。インテリジェントプラントは、企業の他のセクターからのデータを、サプライヤーやディストリビューターの拡張エコシステムから利用し、より深い洞察を得ることができます。人的資源、販売または倉庫からのデータを見ることで、メーカーは販売利益とスタッフに基づいて生産決定を行うことができます。作成するデジタルツイン操作のフル画像はデジタル化できます。お問い合わせ

IT-OTの統合

スマートファクトリーのネットワーク構造は、接続に依存します。プラントのワークショップでセンサー、機器、機械から収集されたリアルタイムデータは、他のプラントアセットですぐに使用でき、エンタープライズソフトウェアのスタックで他のソフトウェア間で共有することができます。 ERPを含むERP)その他事業管理ソフトウェア。

カスタム製造

スマートファクトリーは、より経済的かつ効率的に顧客のニーズを満たすカスタム商品を生産することができます。実際、多くの産業分野では、製造業者は経済の方法で「最小生産のバッチ」を達成するために熱心です。高度なシミュレーションソフトウェアアプリケーション、新しい材料と3D印刷を使用することにより、メーカーは、特定の顧客に少量の専門製品を容易に生産することができます。業界 4.0 は大規模なカスタマイズに関連したが、業界初の産業革命は大規模な生産に関連しました。

サプライチェーン

産業事業は、透明で効率的なサプライチェーンに依存します。着実な人として。インダストリー4.0戦略の一環として、サプライチェーンは生産業務と統合する必要があります。これにより、メーカーが原料を調達し、完成品を届ける方法が変更されました。いくつかの生産データをサプライヤーと共有することにより、メーカーはより良い配達を手配することができます。たとえば、組立ラインが中断されている場合は、時間やコストの浪費を減らすために配達を再スケジュールまたは遅延させることができます。また、天候、輸送パートナー、小売業者のデータを調査することにより、企業は、消費者のニーズを満たすために適切なタイミングで最終製品を届けるために予測を使用することができます。ブロックチェーンは、サプライチェーンにおける透明性向上のための重要な技術になっています。