Rūpnieciskā transformācija vairs nav tāla nākotnes koncepts. Nesenie pētījumi, kas publicēti Nākotnes internets apstiprina, ka konverģence starp Mašīnmācīšanās (ML) un Lietu internets (IoT) radot jaunu "Inteliģentas rūpnieciskās transformācijas" laikmetu. Apvienojot digitālo inteliģenci ar fizisko ražošanu, ražotāji veido adaptīvas vides, kas spēj pieņemt autonomus lēmumus un optimizēt procesus reāllaikā.
Rūpnieciskās automatizācijas joma piedzīvo fundamentālas pārmaiņas. Schneider Electric nesen ieviesa EcoStruxure Foxboro Software Defined Automation (SDA). Šis risinājums ir nozares pirmais patiesi atvērtais, programmatūras definētais izkliedētais vadības sistēmas (DCS) risinājums. Atvienojot vadības loģiku no fiziskās aparatūras, Schneider mērķis ir pārdefinēt, kā procesu rūpniecības nozares pārvalda ilgtermiņa darbību.
Rūpnieciskās automatizācijas pasaulē programmējamie loģikas kontrolieri (PLC) kalpo kā darbības smadzenes. Lai gan lielākā daļa I/O moduļu uz DIN sliedes izskatās vienādi, to iekšējā shēma būtiski atšķiras. Izvēle starp koplietojamiem un individuāli izolētiem moduļiem ir kritiska lēmuma pieņemšana vadības sistēmu inženieriem. Šī izvēle ietekmē sistēmas uzticamību, signāla integritāti un ilgtermiņa uzturēšanas izmaksas.
Pievienošanas ražošana (AM) ir pārgājusi no prototipēšanas rīka uz potenciālu spēku lielapjoma rūpnieciskajā ražošanā. Tomēr, lai sasniegtu patiesu "ražošanas mērogu", nepieciešams vairāk nekā tikai ātrāki 3D printeri. Pēc ekspertu Tailera Bušāra un Tailera Modelski atziņām nozarei jāapvieno pievienošanas ražošana (AM) ar rūpnieciskā automatizācija un mākslīgo intelektu (MI), lai novērstu sistēmiskos aizķeršanās punktus. Lai gan mākslīgais intelekts (MI) piedāvā prognozējošas atziņas, tā īstā vērtība parādās tikai tad, kad tas pārvalda visu procesa ķēdi, nevis atsevišķas iekārtas.
Pārtikas un dzērienu nozare arvien vairāk paļaujas uz ātras automatizācijas risinājumiem, lai ievērotu stingrus ražošanas grafikus. Nesen tehnoloģiju gigants Siemens sadarbojās ar Sachsenmilch Leppersdorf GmbH, lai pārveidotu apkopes stratēģijas vienā no lielākajām piena pārstrādes rūpnīcām Eiropā. Izmantojot Senseye Predictive Maintenance risinājumu, šis duets parādīja, kā rūpnieciskā automatizācija un mākslīgais intelekts var preventīvi novērst mehāniskus bojājumus.
Vidēja lieluma rūpniecības ražotāji Austrālijā atrodas kritiskā krustcelē. Globālās pārmaiņas virzienā uz rūpniecisko automatizāciju un mākslīgo intelektu (MI) būtiski maina to, kā darbojas rūpnīcas. Lai saglabātu konkurētspēju, vietējām uzņēmumiem jāiet tālāk par vienkāršām mašīnu modernizācijām. Nepieciešama visaptveroša stratēģija, kas apvieno modernās vadības sistēmas ar digitāli pratīgu darbaspēku. Panākumi tagad ir atkarīgi no spējas apvienot fizisko ražošanu ar inteliģentām datu slāņiem.
