Промышленная трансформация уже не является далёкой концепцией. Недавние исследования, опубликованные в Интернет будущего подтверждает, что слияние Машинное обучение (ML) и Интернет вещей (IoT) создаёт новую эру «Интеллектуальной промышленной трансформации». Объединяя цифровой интеллект с физическим производством, производители создают адаптивные среды, способные к автономному принятию решений и оптимизации в реальном времени.
Область промышленной автоматизации претерпевает фундаментальные изменения. Schneider Electric недавно представила EcoStruxure Foxboro Software Defined Automation (SDA). Это решение является первой в отрасли по-настоящему открытой, программно-определяемой распределённой системой управления (DCS). Отделяя логику управления от физического оборудования, Schneider стремится переосмыслить подход к долгосрочному управлению процессами в промышленности.
В мире промышленной автоматизации программируемые логические контроллеры (ПЛК) выступают в роли «мозга» системы. Хотя большинство модулей ввода-вывода выглядят одинаково на DIN-рейке, их внутренняя схема значительно отличается. Выбор между общими и индивидуально изолированными модулями является критически важным решением для инженеров по системам управления. Этот выбор влияет на надежность системы, целостность сигнала и долгосрочные затраты на обслуживание.
Аддитивное производство (AM) перешло от инструмента прототипирования к потенциальной силе для крупносерийного промышленного производства. Однако достижение настоящего «производственного масштаба» требует не только более быстрых 3D-принтеров. Согласно мнению экспертов Тайлера Бушара и Тайлера Модельски, отрасль должна объединить аддитивное производство с промышленная автоматизация и искусственный интеллект (ИИ) для устранения системных узких мест. Хотя ИИ предлагает прогнозные аналитические данные, его истинная ценность проявляется только тогда, когда он управляет всей цепочкой процессов, а не отдельными машинами.
Пищевая и напитковая промышленность всё больше полагается на высокоскоростную автоматизацию для соблюдения строгих производственных графиков. Недавно технологический гигант Siemens сотрудничал с Sachsenmilch Leppersdorf GmbH, чтобы преобразовать стратегии технического обслуживания на одном из крупнейших молочных заводов Европы. Внедрив решение Senseye Predictive Maintenance, эта пара продемонстрировала, как промышленная автоматизация и искусственный интеллект могут заранее предотвращать механические поломки.
Средние промышленные производители в Австралии находятся на критическом перекрестке. Глобальные изменения в сторону промышленной автоматизации и искусственного интеллекта (ИИ) фундаментально меняют работу заводов. Чтобы оставаться конкурентоспособными, местным компаниям необходимо выйти за рамки простого обновления оборудования. Им нужна комплексная стратегия, которая объединяет передовые системы управления с цифрово грамотным персоналом. Успех теперь зависит от способности объединить физическое производство с интеллектуальными слоями данных.
