Революция Промышленного Интернета

Развитие событий: Франция объявила войну запланированному устареванию техники. За спроектированную поломку — тюрьма до 2 лет (23 августа 2015)

Оригинальная статья. Перевод — Interweb Pro.

***

«Промышленный Интернет» собирается модернизировать способ производства товаров, меняя наше повседневное взаимодействие с продуктами.

Представьте себя через пять лет на пикнике с друзьями. Ваша подруга, получив степень магистра, недавно устроилась на желанную работу в сфере производства и в настоящее время зарабатывает $200 000 в год. А ваш друг жалуется, что новый Ford Fusion за $8 000, изготовленный по особому заказу через интернет, не доставили в течение обещанных трех дней. Передвигаться по городу ему пришлось на самоуправляемом автобусе.

Дивный новый мир? Да не совсем.

Будет ли эта продукция производиться в Китае или же Чикаго, зависит от того, как быстро американские производители ступят на путь Промышленного Интернета и инноваций стартапов, лежащих в его основе. США окажется на пороге нового золотого века производства, если мы осознаем свой потенциал и, опираясь на него, станем активно действовать.

Новая промышленная революция должна быть выращена в домашних условиях. Воспользуется ли этим преимуществом промышленность США?

Возможность, которой нужно воспользоваться

Десятилетиями слово "облако" в индустриальной сфере ассоциировалось с чем-то грязным, но теперь производители оставили все сомнения и переходят на децентрализованные производственные системы, которые определят будущее промышленности.

Теперь многие компании считают технологии Промышленного Интернета ключевым фактором ближайших лет. И хотя на сегодняшний день взаимодействует только один процент устройств в мире, по оценкам компании Gartner к 2020 году 25 миллиардов «вещей» будут соединены друг с другом в системах жизнеобеспечения, в производстве и в правительстве.

В ближайшем будущем на автоматизированных заводах бережливое производство и отсутствие складских издержек станут обычным делом. Производственный процесс будет настолько гибким, что заводы смогут производить более качественные и более дешевые продукты, чем когда-либо.

Облачные и управляемые данными приложения будут приводить в действие механизированную, межмашинную рабочую силу. Квалифицированные операторы-станочники будут координировать производство и рабочие процессы, увеличивая коэффициент использования оборудования и материала. Оценка качества на производственной линии в режиме реального времени позволит устранить производство бракованной продукции и, как следствие, избавит от производственных потерь.

Процесс изготовления продукции по техническим требованиям заказчика станет более дешевым и быстрым благодаря чрезвычайной гибкости в разработке продукта и процесса его производства. У специализированных дополнительных технологий производства, таких как, например 3D-печать металлических изделий компании MatterFab, есть потенциал, чтобы ввести эту гипер-гибкость в давно устоявшуюся производственную среду.

Обыденной для потребителей и предприятий станет разработка продуктов, которые им нужны, через интернет и доставка этих продуктов в течение невиданных ранее сроков. Производство превратится в безмерно эффективную, персонализированную, массовую модель производства.

Тихая революция

Хотя потенциальные возможности Промышленного Интернета ясны, его реализация в массовом масштабе требует времени. Передовая технология, которая приводит в действие умное оборудование, только начинает пробиваться в промышленную отрасль. Дешевого хранения данных и прогнозируемой аналитики недостаточно. Им необходимо войти в слияние с машинным обучением и создать умный завод, который будет диагностировать и исправлять большинство возникающих проблем.

Программное и аппаратное обеспечение, активирующее такой завод, все еще находится на ранней стадии инноваций. Ряд местных стартапов, в частности на Среднем Западе, создает инструменты, которые станут важными звеном в новом Промышленном Интернете.

Производители заинтересованы в реализации этих новых инноваций в своих производственных экосистемах. Сегодняшние инновации являются завтрашним конкурентным преимуществом. Дополнительные расходы на установку датчиков и программного обеспечения для крупной продукции промышленного производства составляют менее 1 процента от ее общей стоимости, в то время как экономия средств — несоразмерно большая.

К примеру, умный локомотив компании GE, до сих пор выглядит как дизельный локомотив, к которому мы привыкли, но обладает беспрецедентным интеллектом. Локомотив оптимизирует расход топлива, прогнозирует нерешенные вопросы по техническому обслуживанию, составляет расписание своей работы, чтобы избежать заторов во время транзита и снижает время простоя на сортировочной станции. Ускорение даже на 1 милю в час такой умной системы может снизить расходы ж/д транспорта на  $200 миллионов.

Некоторые компании придерживаются подобной плановой экономии: «небольшой прирост эффективности = огромная чистая экономия». Примером служит компания Falkonry, обеспечивающая быстрый, простой и экономически эффективный метод внедрения в приложения для Интернета Вещей предварительно подготовленного машинного обучения, дабы определять и прогнозировать их состояние.

Когда компании ищут быстрый ответ на свои промышленные проблемные вопросы и у них отсутствуют знания по обработке и анализу данных, чтобы справиться со всем своими силами, быстрые возможности интеграции и анализа компании Falkonry являются интересной альтернативой более традиционным корпоративным предложениям.

Дорога к новой промышленности

Несмотря на свой революционный потенциал, новая промышленная революция не создает шума. Производители должны сначала усовершенствовать, а затем заменить устаревшие системы интеллектуальными, облачными системами — тем самым открывая ящик Пандоры с проблемами безопасности и оперативной совместимости.

Как устранить множество незащищенных данных датчиков и программируемых контроллеров, которые появятся всесте с межмашинной связью? Как интегрировать интеллектуальную систему производственного оборудования с устаревшими локальными системами?

Промышленность и ее экосистема все еще работают над ответами на эти вопросы. Здесь поможет быстрое отслеживание реализации новых стандартов, консультирование по новым проблемам и повышение уровня кросс-организационного сотрудничества. Чем раньше это произойдет, тем лучше.

Компания Sight Machine, базирующаяся в Мичигане и Сан-Франциско, решает вопрос совместимости непосредственно с производственной аналитической платформой. Их решением является наиболее оригинальная модель, которая позволила компании занять позиции в нескольких производственных вертикалях.

Облачная платформа Sight Machine имеет возможность получать, удалять, управлять и анализировать разрозненную бессистемную информацию с датчиков, камер, программируемых контроллеров и устаревших программных систем. Устройство прогнозной аналитики в реальном времени обеспечивает производственное управление отчетами о коэффициенте общей эффективности оборудования и указывает на ранее невидимые вопросы качества и производительности (раскрываем секрет: Sight Machine — это портфельная компания Mercury Fund).

Где находится следующий мировой производственный источник силы?

Американские производители уже идут навстречу инновациям — часто посредством работы с открытыми стартапами — и пользуются преимуществами существующей в стране промышленной инфраструктуры, помогая производственным процессам. Так, прибавляются вакансии для квалифицированных местных работников. Новые высокооплачиваемые рабочие места на производстве, в свою очередь, приведут к прибыли в экономике.

Наконец, дисбаланс между услугами и производством в экономике отрегулируется, и перед потребителями откроются более дешевые, более специализированные продукты американского производства, — например, автомобили с сетевыми возможностями, сконструированные по онлайн-заказам или дома, которые сохраняют тепловую энергию.

Сейчас США находятся в разгаре промышленной революции, и в наших интересах оставаться на этом уровне. Достаточно ли сильны наши намерения совершить следующую промышленную революцию у себя в стране?

Время покажет.