Przemysł 4.0 – technologie i praktyka
Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT) oraz Przemysł 4.0 nie tylko rewolucjonizują produkcję, ale również wyznaczają nowe standardy wydajności, elastyczności i organizacji przedsiębiorstw. W obliczu niedoboru siły roboczej oraz rosnących oczekiwań konsumentów firmy poszukują rozwiązań, które automatyzują procesy i lepiej wykorzystują dane. W tej analizie przyglądamy się, jak IIoT staje się kluczowym elementem przemysłowej transformacji oraz jak technologie Przemysłu 4.0 zmieniają praktyki produkcyjne, redefiniując tradycyjne modele działania firm.
Internet Rzeczy (Internet of Things, IoT) i Przemysłowy Internet Rzeczy to wiodące technologie rewolucji cyfrowej. Terminy te są obecnie w powszechnym użyciu, podobnie jak rozwiązania na nich oparte, z których korzystamy w coraz większej liczbie dziedzin życia, które usprawniają. Choć z technicznego punktu widzenia Przemysłowy Internet Rzeczy jest podzbiorem IoT, IIoT sam w sobie jest złożonym zagadnieniem i pod wieloma względami różni się od typowego Internetu Rzeczy. Wszystko to trzeba uwzględnić, planując wdrożenie IIoT w zakładzie produkcyjnym.
IIoT – cechy i wymagania
Internet Rzeczy to sieć połączonych urządzeń, które mogą komunikować się ze sobą przez Internet i automatycznie przekazywać dane do systemów centralnych lub rozproszonych. Dzięki wyposażeniu w czujniki oraz układy komunikacyjne umożliwiają zbieranie i przesyłanie informacji. Do 2025 roku liczba tych węzłów ma przekroczyć 41 miliardów, a ich liczba będzie nadal rosnąć wraz z wprowadzaniem funkcji komunikacji internetowej w coraz większej liczbie urządzeń – od elektroniki użytkowej po maszyny fabryczne i infrastrukturę budynkową.
IoT i IIoT (przemysłowy podzbiór IoT) opierają się na tej samej koncepcji połączeń w sieci, gdzie węzły przesyłają dane między sobą i do chmury. Przekłada się to na korzyści, takie jak optymalizacja działania, np. zmniejszenie zużycia energii, lub poprawa wydajności parku maszynowego. Choć struktura techniczna obu systemów jest podobna, różnią się wymagania dotyczące sprzętu i oprogramowania, ze względu na specyfikę przemysłowego środowiska.
Kluczowa różnica między IoT a IIoT tkwi w obszarze zastosowań – IIoT jest wykorzystywany w przemyśle, podczas gdy IoT obsługuje głównie aplikacje konsumenckie. IIoT, ze względu na krytyczne znaczenie dla produkcji, wymaga większej niezawodności. Nawet krótkie przerwy w działaniu (np. brak dostępu do chmury lub problemy z połączeniem) mogą powodować kosztowne przestoje. Dlatego stosuje się rozwiązania takie jak redundancja systemów czy wyższa wydajność sprzętu, co podnosi koszty, ale jest akceptowalne w kontekście niezawodności.
IIoT stawia także większe wymagania wobec precyzji czujników, małych opóźnień w transmisji oraz wytrzymałości urządzeń na trudne warunki przemysłowe. Urządzenia te muszą być również trwalsze w porównaniu do konsumenckich odpowiedników. Ilość danych w sieciach IIoT jest znacznie większa niż w IoT, a ich przetwarzanie wymaga większych zasobów, szczególnie gdy w grę wchodzi zarządzanie tysiącami urządzeń, jak w dużych fabrykach.
Bezpieczeństwo jest kluczowe zarówno w IoT, jak i IIoT. Ataki hakerskie mogą prowadzić do naruszenia prywatności lub przejęcia kontroli nad urządzeniami, co jest równie niebezpieczne w sieciach domowych, jak i przemysłowych.
Technologie Internetu Rzeczy w przemyśle
Przemysłowy Internet Rzeczy ma szerokie zastosowania, przy czym jednym z kluczowych jest automatyczne i zdalne zarządzanie zasobami oraz monitorowanie procesów technologicznych. Dzięki IIoT możliwe jest łatwiejsze nadzorowanie produkcji w czasie rzeczywistym, a także analiza danych historycznych. Dzięki tym technologiom decyzje mogą być podejmowane na podstawie danych, które wcześniej były przykładowo trudne do uzyskania. Ważnym zastosowaniem IIoT jest konserwacja predykcyjna, która pozwala na wykrywanie problemów, zanim dojdzie do awarii maszyny. Czujniki monitorujące stan urządzeń analizują dane w czasie rzeczywistym i zgłaszają alarm, gdy wzrasta ryzyko usterki, co zapobiega przestojom i minimalizuje koszty.
Kontrola jakości to kolejna kluczowa dziedzina wykorzystania IIoT. Przemysłowy Internet Rzeczy pozwala na monitorowanie jakości na każdym etapie produkcji – od surowców po finalny produkt. Dzięki temu można łatwiej diagnozować problemy jakościowe i szybciej na nie reagować, co jest szczególnie istotne w branżach takich jak farmaceutyczna czy spożywcza, gdzie producenci ponoszą odpowiedzialność za bezpieczeństwo konsumentów.
IIoT wspiera również zautomatyzowane monitorowanie stanów magazynowych, minimalizując ryzyko braków surowców, materiałów eksploatacyjnych czy części zamiennych, co pomaga unikać przestojów. Technologie te umożliwiają także kontrolę łańcucha dostaw, co pozwala na identyfikację słabych ogniw. Dodatkowo, w czasie rzeczywistym można monitorować stan zakładu, co poprawia bezpieczeństwo pracowników i efektywność energetyczną.
Komponenty platform IoT/IIoT
Typowa platforma IoT/IIoT składa się z trzech głównych elementów: inteligentnych czujników, systemów transmisji i przetwarzania danych oraz zabezpieczeń. Inteligentne czujniki mierzą parametry fizyczne, takie jak wibracje, temperatura czy ciśnienie, a następnie, dzięki wbudowanym zasobom obliczeniowym, wykonują wstępne przetwarzanie danych – na przykład odfiltrowują szumy i konwertują sygnały analogowe na cyfrowe. Kluczowym elementem inteligentnego czujnika jest obecność jednostki obliczeniowej, co odróżnia go od prostych sensorów, które jedynie przesyłają surowe dane do dalszego przetwarzania.
Kolejnym istotnym elementem węzłów IoT/IIoT jest możliwość transmisji danych, która odbywa się za pomocą protokołów komunikacyjnych. Dzięki ich standaryzacji urządzenia mogą interoperacyjnie współpracować w sieci. W Przemysłowym IoT popularne są protokoły takie jak MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) oraz CoAP (Constrained Application Protocol), które są szczególnie efektywne w specyficznych zastosowaniach przemysłowych.
Dodajmy, że tak jak każde urządzenie podłączone do Internetu, tak też węzły IIoT są narażone na cyberataki. Skutki włamania mogą być szczególnie groźne, ponieważ przejęcie kontroli nad węzłem IIoT może prowadzić do infiltracji systemów sterowania zakładu. Konsekwencje ataków zależą od charakteru zaatakowanej infrastruktury – w przypadku zakładów żywnościowych może dojść do skażenia produktów, natomiast atak na infrastrukturę energetyczną może skutkować blackoutem, a w przypadku elektrowni jądrowych – nawet katastrofą. Dlatego wdrażając systemy IIoT, należy świadomie planować zabezpieczenia i regularnie przeciwdziałać zagrożeniom.
Chmura vs edge
Dane z węzłów Przemysłowego IoT są zwykle przesyłane do chmury, co oferuje wiele korzyści, takich jak łatwy dostęp do zasobów obliczeniowych i ich skalowalność, umożliwiająca dostosowanie do potrzeb. Jednak przetwarzanie w chmurze wymaga stabilnego, szybkiego połączenia internetowego o dużej przepustowości, co nie zawsze jest możliwe lub opłacalne. W przypadku konsumenckiego IoT, gdzie przesyła się małe, ustrukturyzowane pakiety danych, problem ten jest znikomy. Jednak w IIoT, gdzie dane pochodzą z licznych węzłów na jednej lokalizacji, takich jak fabryka, i mogą obejmować duże pliki, np. obrazy z systemów wizyjnych, przesyłanie danych do chmury może przeciążać sieć i generować duże koszty.
W takich przypadkach rozwiązaniem staje się przetwarzanie brzegowe (edge computing). Polega ono na wstępnym przetwarzaniu danych jak najbliżej źródła, zanim trafią do chmury. Taka metoda ma wiele zalet. Po pierwsze, umożliwia agregację i analizę danych lokalnie, co pozwala na odfiltrowanie nieistotnych informacji, zmniejszając wymagania dotyczące przepustowości łącza. Przetwarzanie brzegowe pozwala także na lokalną obsługę zdarzeń – jeśli np. mierzona wartość przekroczy próg, można automatycznie zareagować bez potrzeby komunikacji z chmurą. Dzięki temu można zmniejszyć opóźnienia i podejmować decyzje w czasie rzeczywistym. Przetwarzanie brzegowe poprawia również bezpieczeństwo danych, a zmniejszenie wymagań co do stałej łączności z chmurą odciąża sieć, co jest istotne w środowiskach przemysłowych.
Przemysł 4.0 – przegląd zastosowań
Przemysł 4.0 oraz IIoT wprowadzają wiele innowacyjnych rozwiązań, które znajdują zastosowanie w szeregu obszarów przemysłu. Przykładowe kategorie zastosowań to: montaż cyfrowy i maszyny, cyfrowe utrzymanie ruchu, zarządzanie wydajnością i jakością, zrównoważony rozwój wspierany technologiami cyfrowymi, zarządzanie siecią zaopatrzenia, rozwój produktów, planowanie, dostawy oraz komunikacja z klientami.
W każdej z tych grup technologie umożliwiają nowe funkcjonalności. W montażu cyfrowym przykładem jest druk 3D narzędzi (rapid tooling), który umożliwia szybszą, tańszą i bardziej dostosowaną produkcję, szczególnie nietypowych narzędzi. Inne przykłady to systemy lokalizacji w czasie rzeczywistym (Real-Time Location System), które śledzą położenie osób i sprzętu w fabrykach, czy systemy pick-to-light, które prowadzą operatorów do właściwych części, eliminując błędy i przyspieszając proces montażu.
W obszarze cyfrowego utrzymania ruchu technologie takie jak platformy analityczne do identyfikacji usterek oraz predykcyjne strategie konserwacji, oparte na danych historycznych i odczytach z czujników, znacząco zwiększyły efektywność zakładów przemysłowych. Zastosowanie rzeczywistości rozszerzonej do zdalnej pomocy serwisowej oraz dronów do inspekcji bezzałogowej to kolejne innowacje, które przyczyniają się do zwiększenia niezawodności i optymalizacji procesów produkcyjnych. Dzięki technologiom cyfrowym przedsiębiorstwa mogą również lepiej zarządzać zrównoważonym rozwojem, łącząc ekologiczne inicjatywy z efektywnością operacyjną.
Nowoczesne zarządzanie wydajnością i jakością
Cyfryzacja w zarządzaniu wydajnością przemysłową umożliwia firmom dostęp do zaawansowanych platform, które integrują dane maszynowe z systemami korporacyjnymi, umożliwiając nadzór, analizę i wizualizację kluczowych wskaźników wydajności (KPI). Dzięki temu procesy produkcyjne mogą być monitorowane w czasie rzeczywistym, co przekłada się na większą efektywność operacyjną i szybsze reagowanie na potencjalne problemy.
W zarządzaniu jakością nowoczesne technologie, takie jak sztuczna inteligencja, przyspieszają i automatyzują inspekcje in-line, zwiększając ich skuteczność. Rzeczywistość rozszerzona z kolei wspiera operatorów w ręcznych kontrolach jakości, oferując wizualizacje i instrukcje, co minimalizuje błędy. Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT) umożliwia z kolei predykcyjne podejście do jakości, pozwalając na identyfikację potencjalnych wad wcześniej w procesie produkcji, co redukuje straty i poprawia standardy.
Technologie cyfrowe wspierają również działania na rzecz zrównoważonego rozwoju. Cyfrowe bliźniaki, IoT i narzędzia analityczne dostarczają danych na temat zużycia energii, które mogą być optymalizowane w czasie rzeczywistym. W obszarze zarządzania zakupami, cyfrowe rozwiązania ułatwiają monitorowanie jakości dostawców i materiałów, analizowanie kosztów oraz negocjowanie warunków umów, co przekłada się na bardziej opłacalne i zrównoważone decyzje zakupowe.
Planowanie, logistyka i obsługa klienta w Przemyśle 4.0
Nowoczesne narzędzia oparte na sztucznej inteligencji oraz analizie Big Data wspierają kompleksowe zarządzanie cyklem życia produktu – od koncepcji, przez projektowanie, aż po wprowadzenie na rynek. Technologie takie jak symulacje 3D, cyfrowe bliźniaki i rzeczywistość wirtualna umożliwiają precyzyjne projektowanie oraz testowanie produktów, a druk 3D przyspiesza prototypowanie, co skraca czas wprowadzenia produktów na rynek.
W obszarze planowania Przemysł 4.0 oferuje zaawansowane narzędzia do zarządzania produkcją i zapasami, które przewidują potrzeby materiałowe i produkcyjne w zamkniętej pętli, a także prognozują zapotrzebowanie i pomagają w planowaniu sprzedaży. Dzięki temu procesy produkcyjne stają się bardziej elastyczne i zautomatyzowane.
Cyfryzacja znacząco wpływa również na logistykę. Technologie Przemysłu 4.0 wspierają zarządzanie zamówieniami, kompletację towarów, a także usprawniają transport i utrzymanie floty. Zautomatyzowane pojazdy (AGV) i roboty mobilne (AMR) dodatkowo optymalizują przepływ materiałów w magazynach.
W zakresie obsługi klienta technologie Przemysłu 4.0, takie jak Internet Rzeczy i RFID, umożliwiają śledzenie zachowań konsumentów oraz zapewniają dokładne informacje o produkcie. Druk 3D pozwala na personalizowaną produkcję na żądanie, co zwiększa elastyczność dostosowania oferty do indywidualnych potrzeb klientów.
5G Smart Factory
Na koniec dwa ciekawe wdrożenia! Ericsson zrealizował wdrożenie Przemysłu 4.0 w zakładzie 5G Smart Factory w Lewisville, w Teksasie, wykorzystując prywatną sieć komórkową w paśmie 3,5 GHz CBRS. Umożliwia ona monitorowanie urządzeń elektrycznych oraz systemów użytkowych w czasie rzeczywistym. Dzięki algorytmom uczenia maszynowego udało się zredukować emisję CO2 o 97% oraz obniżyć koszty energii.
Fabryka monitoruje także warunki środowiskowe, a dane są przechowywane w hybrydowym jeziorze danych (data lake), co wspiera optymalizację procesów produkcyjnych. Personel korzysta z rzeczywistości rozszerzonej, co ułatwia dostęp do instrukcji i statystyk oraz umożliwia komunikację między lokalizacjami.
Wdrożenie robotów współpracujących zwiększyło wydajność pracowników o 120%, a automatyzacja logistyki ograniczyła ręczne operacje o 65%. Ericsson pokazuje, jak technologie 5G i IoT mogą zwiększać efektywność i wspierać zrównoważony rozwój w przemyśle.
Kompleksowe podejście w produkcji szkieł kontaktowych
Drugi przykład to aplikacje w Johnson & Johnson Vision Care. Firma zastosowała technologie Przemysłu 4.0, aby skrócić czas cyklu produkcyjnego i dostosować ofertę do zmieniających się oczekiwań klientów. W zakładach wdrożono modułową platformę, która umożliwia szybką rekonfigurację linii produkcyjnych oraz zaawansowaną symulację, co przyczyniło się do 30% skrócenia czasu wprowadzania nowych serii szkieł kontaktowych na rynek.
Dzięki systemom adaptacyjnej kontroli procesów, robotom oraz inteligentnym systemom transportu, poprawiono efektywność wykorzystania sprzętu o 11%. W związku z rosnącą liczbą spersonalizowanych zamówień w firmie wprowadzono nowoczesne podejście do planowania i zarządzania łańcuchem dostaw, oparte na danych w czasie rzeczywistym i sterowanych wizyjnie robotach.
Aby spełnić oczekiwania klientów co do jakości, firma opracowała narzędzia z wykorzystaniem rzeczywistości rozszerzonej do testowania komfortu soczewek kontaktowych oraz platformy internetowe i mobilne wspierające komunikację między producentem, klientem, optykiem i sprzedawcą. Efektem tych działań był dwucyfrowy wzrost sprzedaży w ciągu pięciu lat.
