Цифровизация промышленности

Цифровизация промышленного производства подразумевает интеграцию ряда прорывных технологий: виртуального моделирования, Интернета вещей, робототехники, искусственного интеллекта, больших данных, технологий облачных и граничных вычислений, предиктивной аналитики, новых стандартов связи и др. Цифровизация осуществляется как в рамках систем управления производственными процессами (MOS/MES) и жизненным циклом продукции (PLM), так и дальнейшего обслуживания.
Значимую роль в переходе к цифровому производству играет распространение технологий Интернета вещей и использование полученных с IoT5устройств данных для принятия (улучшения) автоматизированных решений и оптимизации промышленного производства. Экономический эффект от внедрения технологий индустриального Интернета вещей к 2025 г. может в мире составить порядка 1,2–3,7 трлн долл. [McKinsey, 2015]. Предиктивное обслуживание и ремонт оборудования помогают избежать аварий и утечек, негативно сказывающихся на окружающей среде. К примеру, Shell запустила платформу на базе ИИ и Интернета вещей, обеспечивающую предиктивное обслуживание и настройку тысяч единиц техники и способную предсказать утечки до их возникновения [EDF, 2019].
Технология «цифровых двойников», совмещающая в себе промышленный Интернет вещей и цифровое моделирование, в развитых странах активно внедряется на всех стадиях жизненного цикла продукции — от разработки до эксплуатации. К 2021 г. примерно половина крупных промышленных компаний в мире будет использовать данную технологию [Medium, 2018].
Внедрение «цифровых двойников» для моделирования и оценки различных сценариев позволит сократить количество отказов оборудования в среднем на 30% [PTC, 2019].32. Снижение стоимости технологических решений за последнее десятилетие стало значимым стимулом для широкого проникновения цифровых технологий. Стоимость сенсоров, являющихся одним из наиболее значимых компонентов систем Интернета вещей, демонстрировала стабильное уменьшение с 0,95 долл. в 2008 г. до 0,44 долл. в 2018 г. [IoT ONE, 2016]. Стоимость промышленных роботов также сократилась вдвое за указанный период, и ожидается ее дальнейшее снижение [ARK Invest, 2017]. Для ряда «сквозных» цифровых технологий (больших данных, искусственного интеллекта и др.) значимым драйвером развития становится снижение стоимости хранения информации: в среднем с 0,12 долл. за 1 Гб в 2009 г. до 0,028 долл. [Backblaze, 2017].
Несмотря на успехи многих предприятий в автоматизации производственных процессов, внедрении распределенных систем управления и контроля, большинство компаний пока недостаточно реализуют потенциал аналитики больших данных и алгоритмов принятия решений на базе искусственного интеллекта. В то же время технологии ИИ обладают наибольшим трансформационным потенциалом в промышленности, что особенно актуально для компаний со значительными материальными ак
тивами. Согласно опросу, почти 50% промышленных компаний оценили ИИ как критически важный элемент на пути к успеху в течение ближайших пяти лет [Forbes, 2018]. Развитие соответствующей инфраструктуры требует создания на предприятиях инновационных центров, привлечения высококвалифицированных специалистов (датасайентистов, датаинженеров, ИИархи тек то ров и т.д.), значительного увеличения инвестиций в кибербезопасность.
В России концепция «умного» производства уже сейчас внедряется на предприятиях транспортной, авиастроительной и ракетнокосмической отраслей. К 2035 г. планируется запустить 40 российских «умных» «фабрик будущего». На крупнейших предприятиях начинают активно применяться стандартизированные решения, связанные с предиктивным обслуживанием и ремонтом, автоматизированные системы контроля качества, системы удаленного мониторинга и управления энергопотреблением в режиме реального времени.
Однако наибольший потенциал для создания добавленной стоимости имеют технологические решения, способствующие изменению бизнесмодели пред приятий от продуктоориентированных к сервисным [Cisco, 2016]. К примеру, система управления производством, интегрированная с данными о пользовательском опыте, позволяет отслеживать информацию на протяжении всего жизненного цикла продукта. В результате производители предоставляют клиентам комплексные персонализированные услуги, и появляется возможность ценообразования на основании достигнутого результата (outcome based model).
Что такое цифровая экономика? Тренды, компетенции, измерениеЧ80 [Текст]: докл. к XX Апр. междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества, Москва, 9–12 апр. 2019 г. / Г. И. Абдрахманова, К. О. Вишневский, Л. М. Гохберг и др. ; науч. ред. Л. М. Гохберг ; Нац. исслед. унт «Высшая школа экономики». — М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2019. — 82, [2] с. — 250 экз. — ISBN 9785759819745 (в обл.). — ISBN 9785759818984 (ebook).
Другие новости и статьи
« Распространение новых бизнес-моделей в цифровой экономике
Цифровое государственное управление »
Запись создана: Суббота, 18 Май 2019 в 14:16 и находится в рубриках Новости.
метки: промышленность, цифровизация
Темы Обозника:
COVID-19 В.В. Головинский ВМФ Первая мировая война Р.А. Дорофеев Россия СССР Транспорт Шойгу армия архив война вооружение выплаты горючее денежное довольствие деньги жилье защита здоровье имущество история квартиры коррупция медикаменты медицина минобороны наука обеспечение обмундирование оборона образование обучение охрана патриотизм пенсии подготовка помощь право призыв продовольствие расквартирование ремонт реформа русь сердюков служба спецоперация сталин строительство управление финансы флот эвакуация экономика