Dodatek specjalny 2018: Przemysł 4.0

Wysoka efektywność wytwarzania, niskie koszty, zapewnianie odpowiedniej jakości, a także różnorodność asortymentu i łatwość zmiany profilu produkcyjnego - to główne cele większości przedsiębiorstw produkcyjnych. Od początku historii przemysłu realizuje się je dzięki innowacyjnym rozwiązaniom technicznym. Wiele z nich okazało się tak przełomowymi, że zapoczątkowały rewolucyjne zmiany w przemyśle, pociągając za sobą również przemiany gospodarcze, społeczne oraz kulturowe.

Tak było m.in. z dotychczasowymi rewolucjami przemysłowymi - związanymi z mechanizacją produkcji i zastosowaniem silników parowych, elektryfikacją przemysłu i rozpoczęciem produkcji masowej, aż wreszcie współczesną automatyzacją i informatyzacją. Tę ostatnią datuje się na drugą połowę XX wieku, gdy w przemyśle zaczęto powszechnie korzystać z komputerów i zbudowano, na potrzeby przemysłu motoryzacyjnego, pierwszy sterownik programowalny Modicon.

Wynalazki, które ukształtowały przemysł w obecnej formie, przede wszystkim odciążały ludzi, zwiększając wydajność i szybkość produkcji oraz zmniejszając jej koszty. Dzięki temu możliwa stała się produkcja na masową skalę. Obecnie to jednak nie wystarczy.

Wymogi względem producentów i nowe technologie

Silna konkurencja i rosnące oczekiwania klientów sprawiają, że nie tylko wciąż trzeba zwiększać efektywność produkcji, ale należy także znaleźć sposób na jej personalizację, czyli wytwarzanie krótkich serii wyrobów zaprojektowanych pod kątem potrzeb konkretnego klienta. Ich cena nie powinna być przy tym większa od ceny towarów produkowanych masowo. To właśnie taka elastyczność ma być efektem czwartej rewolucji przemysłowej.

Środkiem do osiągnięcia tego celu będzie cyfryzacja oraz informatyzacja produkcji. Dzięki nim powstaną systemy cyberfizyczne (cyber-physical systems), z których rozwiną się inteligentne fabryki (smart factory), w których maszyny będą się komunikować i podejmować decyzje autonomicznie, a udział ludzi w procesie produkcyjnym zostanie ograniczony do niezbędnego minimum.

Interakcja będzie możliwa nie tylko między maszynami, maszynami i ludźmi, ale też całymi, niezależnymi dotychczas, etapami produkcji. Dzięki temu nie będą one już, jak do tej pory, optymalizowane oddzielnie, lecz współzależnie. W rezultacie łańcuch dostaw stanie się bardziej elastyczny, zaś produkcja jeszcze wydajniejsza i szybsza.

Elementami składowymi czwartej rewolucji przemysłowej są m.in.: Internet Rzeczy (Internet of Things), którym przesyłane są ogromne ilości danych, techniki analizy dużych zbiorów danych (Big Data) i chmury obliczeniowe (Cloud Computing). Dla upowszechnienia się Internetu Rzeczy w przemyśle kluczowe znaczenie będzie miało również zapewnienie cyberbezpieczeństwa.

Z informacji z tego źródła będą korzystać m.in. w pełni autonomiczne roboty oraz pojazdy do transportu wewnętrznego. W fabrykach przyszłości człowiek będzie również mógł bezpiecznie współpracować z robotami ramię w ramię. Do technologii, które umożliwią personalizację produkcji, zalicza się oprócz tego druk addytywny (3D), zaawansowane symulacje, rzeczywistość wirtualną i rozszerzoną. Dopełnieniem wszystkich powyższych będzie pełniejsza integracja systemów informatycznych w obrębie przedsiębiorstwa i na różnych etapach, od produkcji po dystrybucję wyrobów. W kolejnych rozdziałach omawiamy wymienione zagadnienia.

Przemysłowy Internet Rzeczy

Internet bardzo zmienił nasze codzienne życie, media, handel i inne usługi, na przykład finansowe. Przewiduje się, że podobnie przełomową technologią okaże się Internet Rzeczy (Internet of Things, IoT), w którym bez udziału ludzi, za pośrednictwem globalnej sieci, będą się ze sobą komunikować przedmioty i urządzenia codziennego użytku. Dotyczy to również przemysłu, gdzie interakcje pomiędzy maszynami i ludźmi zyskają nowe oblicze.

Aplikacje przemysłowego Internetu Rzeczy można podzielić na kilka grup. Do pierwszej z nich należy zaliczyć te, w przypadku których pozyskiwanie danych za pośrednictwem sieci IoT zastąpi tradycyjne, zwykle ręczne, metody. Zalety tego rozwiązania w dłuższej perspektywie to mniejsze koszty, oszczędność czasu, dokładniejsze odczyty oraz efektywniejsze wykorzystanie pracowników.

O tym, że przynosi to efekty takie jak omawiane, świadczy przykład spoza przemysłu - dotyczących inteligentnych liczników np. energii elektrycznej, wody, ciepła i gazu (smart meters). Dostawcy mediów, zachęceni tymi korzyściami, coraz częściej inwestują we wdrożenia mierników z możliwością autonomicznej, dwukierunkowej komunikacji z serwerami firmy.

Kolejnym zastosowaniem Internetu Rzeczy jest zbieranie danych o stanie wyposażenia i przebiegu procesów produkcyjnych. Analizując je, można wykryć przyczyny zmian wskaźników wydajności, źródła awarii oraz w czasie rzeczywistym obserwować skutki podejmowanych decyzji.

Dane z sieci IoT można także wykorzystać w prognozowaniu wystąpienia problemów w działaniu wyposażenia linii produkcyjnych. W predykcyjnym utrzymaniu ruchu, na podstawie odczytów parametrów maszyn i urządzeń charakteryzujących ich stan i wydajność, analizowanych w połączeniu z danymi archiwalnymi, można zawczasu wykryć oznaki zbliżającej się awarii.

Big Data i chmura obliczeniowa

Potencjałowi przemysłowego Internetu Rzeczy dorównują wyzwania towarzyszące jego wdrażaniu. Jednym z nich jest ogromna ilość danych, jakie będą za jego pośrednictwem przesyłane. Aby miały wartość, trzeba je odpowiednio przetworzyć, tak aby z szumu informacyjnego wychwycić to, co można wykorzystać w praktyce.

Nie będzie to proste, bo dane z IIoT będą specyficzne. Zalicza się je bowiem do grupy dużych zbiorów danych (Big Data), których gromadzenie, a potem analiza wykracza poza możliwości przedsiębiorstwa, które je pozyskuje. Wynika to z ich ilości, którą liczy się w petabajtach, a nawet większych jednostkach, szybkości transmisji w dwóch kierunkach (nadawanie, odbiór) i różnorodności (dane numeryczne, tekstowe, obraz, wideo).

Na szczęście postęp w zakresie cen oraz technologii pamięci oraz mocy obliczeniowej procesorów umożliwia już implementację technik przetwarzania dużych zbiorów danych, które pozwalają na wykrycie w nich w ukrytych wzorców, trendów oraz korelacji między nimi. Braki w firmowej infrastrukturze informatycznej można z kolei przezwyciężyć dzięki chmurze obliczeniowej.

Różnorodność usług z zakresu cloud computing pozwala wybrać najkorzystniejsze rozwiązanie. Wyróżnić można trzy: dostarczanie przez Internet oprogramowania (Software as a Service, SaaS), platformy (Platform as a Service, PaaS) albo infrastruktury (Infrastructure as a Service, IaaS). Do zalet chmury obliczeniowej zalicza się mniejsze koszty, w porównaniu do zakupu na własność sprzętu i/lub oprogramowania, dostępność zawsze najnowszych rozwiązań, o co dba dostawca usług i skalowalność, czyli możliwość korzystania z zasobów (i płatności za nie) tylko w takim wymiarze, jaki jest aktualnie potrzebny.

Jak widać, nie brak już rozwiązań technicznych, które pozwolą okiełznać ogromne ilości danych, jakich przepływu można się spodziewać w sieciach IIoT. Większym problemem, który hamuje upowszechnianie się przemysłowego Internetu Rzeczy, jest kwestia zapewnienia bezpiecznej łączności i zachowania prywatności danych. Im bowiem więcej urządzeń jest podłączonych do Internetu, tym większa jest to zachęta dla ludzi o złych zamiarach do tego, aby podejmować próby ataków hakerskich i tym łatwiejsze staje się ich przeprowadzanie.

Nie tylko obawy o cyberbezpieczeństwo w sieciach przemysłowego Internetu Rzeczy hamują jego upowszechnianie się. Kolejną ważną kwestią jest brak standaryzacji. Problemem jest również brak interoperacyjności pomiędzy przyszłymi potencjalnymi węzłami sieci Industrial IoT. W środowisku przemysłowym bowiem czas życia systemów i ich elementów jest znacznie dłuższy niż na przykład w elektronice użytkowej.

W związku z tym, że w użyciu nie zawsze są urządzenia kompatybilne z najnowszymi standardami, ich modyfikacja albo wymiana w celu zapewnienia tej zgodności mogą okazać się bardzo kosztowne. Tutaj pojawia się kolejna bariera. Przedsiębiorcy bowiem nie są skłonni do ponoszenia z góry nadmiernych kosztów, jeżeli zwrot z inwestycji nie jest pewny. Technologię tak niedojrzałą i nieprzetestowaną jak Internet Rzeczy można niestety zaliczyć do tego grona. Czynnikiem hamującym jest też coraz silniej odczuwalny w przemyśle brak wykwalifikowanej kadry inżynierskiej.

Roboty autonomiczne i współpracujące

Dużo nadziei i emocji wywołuje możliwość wykorzystania danych z sieci IIoT do zapewnienia całkowitej niezależności maszynom produkcyjnym. Przykładem tych ostatnich są autonomiczne roboty. Są to inteligentne maszyny, które mogą wykonywać zadania samodzielnie, bez bezpośredniej kontroli człowieka. Podstawowym wymaganiem, które powinien spełniać taki robot, jest zdolność do zadbania o swój stan.

Aby było to możliwe robot musi go monitorować, w tym celu trzeba wyposażyć go w odpowiednie czujniki, a z wyników pomiarów wyciągać wnioski, co będzie wymagać implementacji w jego układzie sterowania algorytmów uczenia się maszynowego i innych z dziedziny sztucznej inteligencji. Dzięki samokontroli stanu niepotrzebne będą regularne inspekcje. Co więcej - tak jak w przypadku predykcyjnego utrzymania ruchu niektórym problemom będzie można zapobiec, nim się jeszcze nimi staną.

Roboty autonomiczne muszą być także wyposażone w czujniki do detekcji otoczenia. Potrzebują ich, aby, po pierwsze, móc zrealizować swoje zadania, a po drugie - aby nie uszkodzić stanowiska pracy i redukować stwarzane zagrożenie. Jeśli chodzi o to ostatnie, to próbkę możliwości robotów autonomicznych dają roboty, które współpracują z ludźmi, ramię w ramię, bez dodatkowych zabezpieczeń, takich jak wygrodzenia i różnego rodzaju blokady dostępu.

Roboty te, dzięki czujnikom siły instalowanym w przegubach, są w stanie wykryć kolizję z innymi obiektami i mogą na nią właściwie zareagować. Dzięki implementacji funkcji szybkiego hamowania i algorytmów detekcji kolizji w kontrolerze i serwonapędom o małej inercji maszyna taka zwykle natychmiast się zatrzymuje. Może też odsunąć się na bok.

Skutki zderzenia z robotem łagodzi się przez wykończenie jego elementów, m.in. zaokrąglone krawędzie i pokrycie ich miękkimi tworzywami. Ponadto do ich budowy używa się lekkich materiałów i wyposaża je w amortyzowane osłony, które absorbują wstrząsy i zmniejszają oddziaływanie na ciało człowieka podczas hamowania.

Jaka jest innowacyjność MŚP w Polsce? W marcu i kwietniu 2017 roku firma Siemens oraz Ministerstwo Rozwoju przeprowadziły kompleksowe badanie "Smart Industry Polska 2017". Była to jego druga edycja, tym razem nastawiona na analizę sytuacji małych i średniej wielkości przedsiębiorstw przemysłowych. Zgodnie z badaniem w 2016 roku 59% polskich firm przemysłowych z sektora MŚP wdrożyło jakiś rodzaj innowacji - produktowej, związanej ze zmianą procesów biznesowych lub nową usługę. Tego typu firmy mają zdecydowanie rodzimy charakter, w większości bazują na kapitale polskim, dodatkowo sporo z nich od samego początku nastawia się na konkurowanie na rynku globalnym. Omówienie raportu znaleźć można w wydaniu APA 6/2017, artykuł dostępny jest też na stronie www.automatykaB2B.pl.

Cyberbezpieczeństwo w przemyśle

W rozdziale dotyczącym przemysłowego Internetu Rzeczy była mowa o możliwych zagrożeniach, w tym ze strony hakerów. Sprawa jest poważna, bowiem celem takich działań w przypadku IIoT może być na przykład szpiegostwo przemysłowe lub chęć uszkodzenia lub zniszczenia majątku konkurencyjnego zakładu produkcyjnego maszyn - na przykład poprzez ich rozregulowanie albo innej infrastruktury - np. przez wywołanie wybuchu. Przestępcy mogą też zaatakować, żeby zniszczyć, bądź pogorszyć jakość wyrobów, na przykład przez modyfikację ich receptur.

Do ataków hakerskich na przemysłowe systemy sterowania i automatyki dochodzi już od dawna. Sztandarowy przykład to robak Stuxnet, który został wykryty w 2010 roku. Prawdopodobnie na skutek przeprogramowania przez niego sterowników PLC doszło do awarii w irańskiej elektrowni jądrowej.

W 1992 roku pracownik litewskiej elektrowni nuklearnej wprowadził wirusa do systemu sterowania w jednym z reaktorów. Z kolei w 2013 roku irańscy hakerzy włamali się do komputera sterującego pracą zapory pod Nowym Jorkiem, a rok później włamano się do sieci zakładowej firmy, która zarządzała elektrowniami nuklearnymi w Korei Południowej. W 2015 hakerzy spowodowali awarię sieci energetycznej na Ukrainie, natomiast w 2017 obiektem ataku oprogramowania WannaCry padły m.in. systemy produkcyjne firmy Honda.

Najsłabszym ogniwem okazuje się przeważnie człowiek. Próbuje się temu zaradzić kontrolując dostęp do kluczowych zasobów zakładu. Poza tym stosuje się firewalle, szyfrowanie danych, programy antywirusowe i... nie podłącza się systemów sterowania i automatyki do sieci korporacyjnej ani Internetu. To ostatnie przeczy idei IIoT. Jeżeli zaś chodzi o pozostałe metody, to przenikanie się świata cyfrowego z fizycznym na tak ogromną skalę wymusi adekwatne rozszerzenie ich zasięgu.

Cyberbezpieczeństwu w kontekście sieci przemysłowego Internetu Rzeczy poświęca się coraz więcej uwagi. Organizacje, które powstały, żeby popularyzować IIoT, tworzą specjalne grupy robocze zajmujące się tym tematem. Przykład to jednostka wydzielona w obrębie organizacji Industrial Internet Consortium. Wynikiem prac Security Working Group IIC jest dokument pt. Industrial Internet of Things Security Framework. Wśród autorów tego opracowania znaleźli się przedstawiciele m.in. firm Intel, Fujitsu, General Electric, ABB, Belden, Schneider Electric, IBM, Symantec, Microsoft, Oracle oraz Cisco.

W wymienionym dokumencie omówiono kilka zabezpieczeń, które obowiązkowo muszą zostać wdrożone dla punktu końcowego. Należy go m.in. chronić przed ingerencją fizyczną, czyli uniemożliwić jego modyfikację albo kradzież i zapewnić tzw. root of trust, który będzie podstawą do uwiarygodnienia dla sprzętu i/albo oprogramowania urządzenia. Ponadto trzeba umożliwić jego unikalną identyfikację i zadbać, by był właściwie skonfigurowany.

Konieczna jest kontrola dostępu oraz aktualizacja oprogramowania. Punkt końcowy powinien być także monitorowany pod kątem anomalii, które mogą być oznaką zewnętrznej ingerencji. Pozostałe trzy funkcje bezpieczeństwa to: zabezpieczenie komunikacji i łączności (Communications and Connectivity Protection), monitoring i analiza bezpieczeństwa (Security Monitoring and Analysis) oraz konfiguracja bezpieczeństwa i zarządzanie (Security Configuration & Management).

Dalsze informacje na ten temat można znaleźć w wydaniu APA z kwietnia 2017 roku oraz na portalu branżowym www.automatykaB2B.pl. Polecamy również odwiedzenie strony internetowej www.iiconsortium.org/IISF.htm, gdzie został udostępniony dokument Industrial Internet of Things Security Framework.

Wirtualna i rozszerzona rzeczywistość

Wraz z rozwojem koncepcji Industry 4.0 można oczekiwać, że w zakładach przemysłowych zwiększy się wykorzystanie modeli komputerowych, technik oraz narzędzi do symulacji i trójwymiarowej wizualizacji do planowania i analizowania struktury zakładu, procesów produkcyjnych oraz produktów. Przykładem są cyfrowe makiety, czyli umieszczone w trójwymiarowej przestrzeni komputerowe modele obiektów - na przykład kompleksów budynków lub linii montażowych, o wszystkich cechach prawdziwego obiektu możliwych do odwzorowania w postaci cyfrowej (tzw. Digital Twin).

Przegląda się je pod kątem rozmieszczenia wyposażenia oraz zagospodarowania przestrzeni, co pozwala szybko wykryć jej ograniczenia. Można też uruchamiać ich symulacje, aby sprawdzić działanie obiektu w różnych konfiguracjach i warunkach, na przykład w razie awarii sprzętu. Pozoruje się też tzw. wąskie gardła spowodowane blokadą lub opóźnieniami w przepływie materiałów, analizując wpływ takich sytuacji na pracę zakładu.

Do projektu można ponadto wprowadzać modele pracowników oparte na biomechanicznych modelach odwzorowujących ludzkie ruchy. Pozwala to na przykład sprawdzić optymalność organizacji stanowiska pracy pod kątem bezpieczeństwa, wygody oraz wydajności pracy.

Rozszerzeniem technik symulacyjnych jest wirtualna rzeczywistość. Dzięki okularom 3D cyfrowe makiety można oglądać w taki sposób, aby odnieść wrażenie, że jest się w środku projektowanego zakładu. Dostępne są także narzędzia, które pozwalają przenieść ruchy osoby ubranej w specjalny kombinezon do cyfrowego modelu. Uzupełnieniem wirtualnej rzeczywistości jest rzeczywistość rozszerzona (Augmented Reality), tworzona w wyniku połączenia modeli 3D z cyfrowymi fotografiami lub wideo rzeczywistych obiektów.

Jednym z jej zastosowań jest projektowanie prototypów produktów. Rzeczywistość rozszerzona pozwala skonfrontować już wykonane elementy z modelami cyfrowymi pozostałych części urządzenia. Można w ten sposób przeanalizować różne warianty projektu przed podjęciem ostatecznej decyzji o produkcji danego elementu, a także zweryfikować już wykonane części, sprawdzając na przykład liczbę i położenie otworów na śruby oraz odstępy, które dzielą podzespoły.

Drukowanie przyrostowe

O ile symulacje i wirtualna rzeczywistość urzeczywistniają idee w postaci cyfrowych modeli, o tyle kolejną technologią, z którą w przemyśle wiąże się ogromne nadzieje, jest proces w pewnym sensie odwrotny. Chodzi oczywiście o wytwarzanie addytywne, które popularnie określa się mianem druku 3D. Jest to metoda produkcji obiektów trójwymiarowych przez łączenie kolejnych warstw materiałów (metali, tworzyw sztucznych) w przedmioty na podstawie ich komputerowych modeli. Realizuje się ją na kilka sposobów.

Jednym z nich jest metoda FDM (Fused Deposition Modeling), w której obiekt powstaje w wyniku nanoszenia kolejnych warstw stopionego materiału. SLS (Selective Laser Sintering) polega z kolei na spiekaniu proszków materiałów za pomocą wiązki lasera. W EBM (Electron Beam Melting) w tym celu używa się natomiast wiązki elektronów.

Sposób formowania obiektów metodą druku przestrzennego diametralnie różni się od technik tradycyjnych. Te ostatnie mają bowiem charakter subtraktywny, ponieważ etapami wytwarzania są takie operacje jak szlifowanie, kucie, gięcie, cięcie, spawanie, klejenie, a na koniec dopiero montaż. Do wad tego podejścia zalicza się straty materiałowe, do których dochodzi w wyniku inwazyjnych operacji. Ponadto każdą z nich wykonuje się narzędziami / maszynami wyspecjalizowanymi w danej czynności, o nastawach dopasowanych do konkretnego wyrobu.

Ograniczenia te druku przestrzennego nie dotyczą. Strat materiałów w jego przypadku w zasadzie nie ma, jedna drukarka może wyprodukować jeden po drugim, całkowicie różne produkty, nawet razem z ruchomymi elementami, których nie trzeba montować. W ramce podsumowujemy zalety druku przestrzennego i kierunki, w jakich może się rozwijać ta technologia w przyszłości.

Wytwarzanie addytywne może znaleźć wiele różnych zastosowań także w przemyśle. Jednym z nich jest szybsze oraz tańsze budowanie prototypów, bez konieczności uruchamiania w tym celu całego procesu produkcyjnego. Drukarki przestrzenne można również wykorzystać w produkcji, w której priorytetem jest jej elastyczność. Ich przeprogramowanie polega bowiem w zasadzie wyłącznie na wprowadzeniu nowego modelu cyfrowego, jest więc prostsze, szybsze oraz tańsze niż częste przestrajanie całej linii produkcyjnej.

Dzięki temu możliwe staje się świadczenie usług produkcji na żądanie. Klienci będą wówczas sami modyfikować cyfrowy model zamawianego produktu lub zlecać wykonawcy wprowadzenie konkretnych zmian. Dzięki temu gotowy produkt będzie spersonalizowany i unikalny. Produkcja na żądanie zrewolucjonizuje także magazynowanie i logistykę.

Dzięki drukarkom 3D magazyny staną się wirtualne, czyli będą mieć formę bazy danych komputerowych modeli detali, które będą wytwarzane wyłącznie na zamówienie. Jeżeli dodatkowo będą drukowane lokalnie, u dystrybutora, zmaleją koszty transportu oraz skróci się czas oczekiwania na dostawę.

W kierunku integracji i cyfrowych fabryk

Na zakończenie warto wyjaśnić, na czym może polegać pełniejsza integracja systemów informatycznych w obrębie przedsiębiorstwa. Przewiduje się, że nastąpi ona w dwóch kierunkach - w poziomym i pionowym. W przypadku konsolidacji horyzontalnej zintegrowane zostaną systemy informatyczne na różnych etapach, od projektowania produktu, planowania jego produkcji, po jej przebieg, a następnie dystrybucję wyrobów.

Ważnymi informacjami będą się zatem wymieniać klienci, producenci i dostawcy. Integrację poziomą umożliwią głównie cyfryzacja oraz Internet Rzeczy. Konsolidacja wertykalna z kolei zacieśni współpracę systemów IT wszystkich warstw przedsiębiorstwa od poziomu obiektowego, przez systemy sterowania, po systemy zarządzania produkcją i przedsiębiorstwem.

Warto również dodać, że dzisiaj trudno jest z całą pewnością prognozować kierunki przyszłych zmian oraz rozwoju koncepcji Przemysłu 4.0. Ewolucja zachodzi bardzo szybko i pewne pozornie niszowe technologie, czego przykładem jest druk 3D, rozwijają się bardzo szybko i na skalę globalną, zaś te, w których pokłada się ogromne nadzieje - jak kilka lat temu Google Glass, mogą okazywać się rozczarowaniem.