Transformacja przemysłowa nie jest już odległą koncepcją. Najnowsze badania opublikowane w Internet Przyszłości potwierdza, że konwergencja Uczenie maszynowe (ML) i Internet rzeczy (IoT) tworzy nową erę „Inteligentnej Transformacji Przemysłowej”. Łącząc cyfrową inteligencję z produkcją fizyczną, producenci tworzą adaptacyjne środowiska zdolne do autonomicznego podejmowania decyzji i optymalizacji w czasie rzeczywistym.
Obszar automatyzacji przemysłowej przechodzi zasadniczą zmianę. Schneider Electric niedawno wprowadził EcoStruxure Foxboro Software Defined Automation (SDA). To rozwiązanie stanowi pierwszy w branży naprawdę otwarty, programowo definiowany rozproszony system sterowania (DCS). Poprzez oddzielenie logiki sterowania od fizycznego sprzętu, Schneider dąży do redefinicji sposobu, w jaki przemysł procesowy zarządza długoterminową eksploatacją.
W świecie automatyki przemysłowej, programowalne sterowniki logiczne (PLC) pełnią rolę mózgu operacji. Chociaż większość modułów I/O wygląda identycznie na szynie DIN, ich wewnętrzne układy różnią się znacznie. Wybór pomiędzy modułami wspólnymi a modułami izolowanymi indywidualnie jest kluczową decyzją dla inżynierów systemów sterowania. Ten wybór wpływa na niezawodność systemu, integralność sygnału oraz długoterminowe koszty utrzymania.
Produkcja addytywna (AM) przeszła od narzędzia prototypowego do potencjalnej siły napędowej produkcji przemysłowej na dużą skalę. Jednak osiągnięcie prawdziwej „skali produkcyjnej” wymaga czegoś więcej niż tylko szybszych drukarek 3D. Według ekspertów Tylera Boucharda i Tylera Modelskiego, branża musi zintegrować produkcję addytywną (AM) z automatyzacja przemysłowa oraz sztuczną inteligencję (SI) w celu wyeliminowania systemowych wąskich gardeł. Chociaż sztuczna inteligencja (SI) oferuje prognozujące spostrzeżenia, jej prawdziwa wartość ujawnia się dopiero wtedy, gdy zarządza całym łańcuchem procesów, a nie pojedynczymi maszynami.
Przemysł spożywczy i napojów coraz częściej polega na szybkiej automatyzacji, aby utrzymać ścisłe harmonogramy produkcji. Niedawno gigant technologiczny Siemens współpracował z Sachsenmilch Leppersdorf GmbH, aby zrewolucjonizować strategie utrzymania ruchu w jednym z największych zakładów mleczarskich w Europie. Wdrażając rozwiązanie Senseye Predictive Maintenance, duet pokazał, jak automatyzacja przemysłowa i sztuczna inteligencja mogą zapobiegawczo rozwiązywać awarie mechaniczne.
Średniej wielkości producenci przemysłowi w Australii stoją na ważnym rozdrożu. Globalne zmiany w kierunku automatyzacji przemysłowej i sztucznej inteligencji (AI) zasadniczo zmieniają sposób funkcjonowania fabryk. Aby pozostać konkurencyjnymi, lokalne firmy muszą wyjść poza proste modernizacje maszyn. Potrzebują kompleksowej strategii, która integruje zaawansowane systemy sterowania z cyfrowo wykwalifikowaną kadrą. Sukces zależy teraz od zdolności do połączenia fizycznej produkcji z inteligentnymi warstwami danych.
