Trendy IIoT w 2024 roku

Innowacje wprowadzane obecnie na rynek zredefiniują branżę czujników IIoT w 2024 r. W stale ewoluującym krajobrazie technologicznym zrozumienie najnowszych trendów w przemysłowym Internecie rzeczy (IIoT) ma kluczowe znaczenie dla firm, które chcą pozostać liderami w swoich branżach. Poniżej najważniejsze trendy kształtujące rynek IIoT w 2024 roku.

Integracja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w IIoT

Integracja sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) w Przemysłowym Internecie Rzeczy (IIoT) jest kluczową innowacją, która znacząco przyczyni się do wzrostu efektywności operacyjnej i redukcji kosztów w sektorze produkcyjnym. Kadra zarządcza firmami stoi przed wyzwaniem optymalizacji procesów, aby zwiększać produktywność. Równocześnie musi też minimalizować ryzyko i koszty związane z nieplanowanymi przestojami. W tym kontekście, konserwacja predykcyjna, wspierana przez technologie AI i ML, prezentuje się jako niezwykle wartościowe rozwiązanie.

Jak działa integracja AI i ML w IIoT?

W praktyce, systemy IIoT wykorzystują złożone sieci czujników zainstalowanych na kluczowym sprzęcie produkcyjnym do zbierania danych operacyjnych w czasie rzeczywistym. Integracja AI i ML z tymi systemami pozwala na analizę zgromadzonych danych w celu identyfikacji wzorców i anomalii. Mogą one wskazywać na nadchodzące awarie lub potrzebę konserwacji.

Korzyści z integracji AI i ML w IIoT

• Dzięki przewidywaniu potencjalnych awarii przed ich wystąpieniem, firmy mogą planować konserwacje w sposób zorganizowany. Nie zakłóci to więc ciągłości produkcji. To przekłada się na znaczną redukcję przestojów i związanych z nimi kosztów.
• Konserwacja predykcyjna umożliwia firmom unikanie kosztownych napraw awaryjnych i wymiany sprzętu. Przez monitorowanie stanu maszyn, możliwe jest przeprowadzanie interwencji tylko wtedy, gdy jest to faktycznie potrzebne. To optymalizuje wydatki na konserwację.
• Regularna i celowa konserwacja, oparta na rzetelnych danych, może znacząco wydłużyć żywotność maszyn i urządzeń. Jest to kluczowe dla zrównoważonego rozwoju przedsiębiorstw.
• Dzięki wczesnemu wykrywaniu potencjalnych problemów AI i ML przyczynia się nie tylko do wzrostu efektywności operacyjnej, ale także do poprawy bezpieczeństwa pracowników. Jest to możliwe dzięki minimalizacji ryzyka awarii, które mogą prowadzić do wypadków.

Współpraca zorientowana na człowieka w IIoT

Współpraca zorientowana na człowieka w ramach Przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT) otwiera nowe możliwości dla firm dążących do optymalizacji swoich procesów produkcyjnych. Jednocześnie kładzie nacisk na bezpieczeństwo i komfort pracy swoich pracowników. Jednym z najbardziej obiecujących przykładów takiej współpracy są roboty współpracujące, znane również jako coboty. Firma Universal Robots jest pionierem w tej dziedzinie. Oferuje coboty zaprojektowane do bezproblemowej i bezpiecznej pracy w bezpośrednim sąsiedztwie ludzkich pracowników.

Jak działają coboty?

Coboty to roboty przemysłowe. Różnią się jednak od tradycyjnych robotów tym, że są zaprojektowane do bezpośredniej interakcji z ludźmi we wspólnym środowisku pracy. Dzięki zaawansowanym czujnikom i systemom sterowania, coboty mogą wykrywać obecność ludzi i dostosowywać swoje operacje. Ma to zapewnić bezpieczeństwo i efektywność. Mogą one wspierać pracowników w różnych zadaniach, od prostych czynności montażowych po bardziej złożone i precyzyjne operacje.

Korzyści z wdrożenia cobotów

• Coboty mogą pracować bez przerw, co pozwala na ciągłość produkcji i zwiększenie jej efektywności. Pracownicy mogą skupić się na zadaniach wymagających ludzkiego osądu i kreatywności. Dzięki temu rutynowe i powtarzalne zadania są automatyzowane.
• Bezpieczeństwo jest kluczowym aspektem przy wdrażaniu cobotów. Dzięki zaawansowanym technologiom i czujnikom IIoT, coboty potrafią unikać kolizji z ludźmi i innymi obiektami. To minimalizuje ryzyko wypadków.
• Coboty są łatwe w programowaniu i mogą być szybko przestawiane na nowe zadania. Pozwala to na elastyczne dostosowanie linii produkcyjnych do zmieniających się wymagań rynkowych.
• Inwestycja w coboty może przynieść długoterminowe oszczędności, redukując potrzebę zatrudnienia dodatkowej kadry do prostych, powtarzalnych zadań. Dzięki temu zmniejsza się ryzyko wypadków przy pracy.

Jak wdrożyć coboty w Twojej firmie?

• Zidentyfikuj zadania, które mogą zostać zautomatyzowane z pomocą cobotów. Weź pod uwagę potencjał do zwiększenia efektywności i bezpieczeństwa.
• Kluczowe jest przeszkolenie zespołu, aby pracownicy mogli efektywnie współpracować z cobotami i w pełni wykorzystać ich potencjał.
• Aby maksymalizować korzyści z wdrożenia cobotów, ważna jest ich integracja z istniejącymi systemami IIoT i procesami produkcyjnymi.
• Masz pytania w tym zakresie? Na naszym Marketplace znajdziesz rozwiązania, które zaspokoją Twoje potrzeby. Jeśli masz pytania, skontaktuj się z zespołem DBR 77.

Systemy lokalizacji w czasie rzeczywistym (RTLS)

Systemy lokalizacji w czasie rzeczywistym (RTLS) stanowią przełomowe rozwiązanie w zarządzaniu łańcuchem dostaw i logistyce. Niewątpliwie oferuje firmom możliwość precyzyjnego śledzenia przesyłek i zasobów w czasie rzeczywistym. Wprowadzenie tej technologii do operacji magazynowych i logistycznych znacząco przyczynia się do optymalizacji procesów. Przede wszystkim zwiększa efektywność oraz poprawia jakość obsługi klienta.

Jak działają systemy RTLS?

Systemy RTLS wykorzystują różnorodne technologie, takie jak RFID (Radio-Frequency Identification), Wi-Fi, ultradźwięki, czy Bluetooth Low Energy (BLE). Służą one do lokalizowania i śledzenia obiektów w czasie rzeczywistym. Poprzez umieszczanie tagów lub sensorów na przedmiotach, możliwe jest dokładne określenie ich pozycji w przestrzeni magazynowej lub w trakcie transportu. Dzięki temu możliwe jest dynamiczne zarządzanie zasobami i usprawnienie procesów logistycznych.

Korzyści z wdrożenia systemów RTLS

• RTLS umożliwia szybkie lokalizowanie towarów w magazynie. Przyspiesza to procesy kompletacji i wysyłki, a także minimalizuje ryzyko błędów. Na przykład, DHL wykorzystuje RTLS do znacznego przyspieszenia procesów magazynowych i zwiększenia dokładności śledzenia paczek.
• Dzięki RTLS, firmy mają stały dostęp do aktualnych danych na temat położenia i statusu przesyłek. Pozwala to na lepsze planowanie i reagowanie na ewentualne opóźnienia czy komplikacje.
• Precyzyjne śledzenie zasobów przekłada się na mniejszą potrzebę utrzymywania wysokich stanów magazynowych. Obniża to koszty operacyjne. Ponadto, redukcja czasu potrzebnego na wyszukiwanie i zarządzanie zasobami pozwala na większą efektywność pracy.
• RTLS zapewnia dokładne informacje o statusie zamówień. To umożliwia firmom oferowanie klientom precyzyjnych i aktualnych danych dotyczących przesyłek. Dzięki temu zwiększa się ich zadowolenie.

Rozszerzona łączność dzięki 5G

Rozwój technologii 5G otwiera nowe możliwości w zakresie rozszerzonej łączności, zwłaszcza dla sektora przemysłowego. Właśnie tam inteligentne fabryki i Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT) zyskują na znaczeniu. Technologia ta przynosi rewolucję w monitorowaniu i kontroli procesów produkcyjnych. Powodem jest to, że oferuje nie tylko niskie opóźnienia, ale także szybki transfer danych. Jest to kluczowe dla optymalizacji wydajności operacyjnej. Rozwiązania 5G, takie jak te oferowane przez firmę Ericsson, umożliwiają przedsiębiorstwom przemysłowym osiągnięcie poziomu efektywności i reaktywności, który był dotąd nieosiągalny.

Jak 5G zmienia przemysł?

• Jedną z głównych zalet 5G jest zdolność do zapewnienia niezwykle niskich opóźnień. Jest to niezbędne do realizacji zadań wymagających szybkiej reakcji systemu w czasie rzeczywistym. Przykładowo jest to kontrola precyzyjnych procesów produkcyjnych czy zarządzanie autonomicznymi pojazdami.
• Wysoka przepustowość sieci 5G umożliwia szybki transfer dużych ilości danych. Jest to kluczowe dla zastosowań takich jak analiza w czasie rzeczywistym, monitorowanie zdalne i integracja z chmurą.
• 5G oferuje lepszą stabilność i niezawodność połączenia w porównaniu z poprzednimi standardami. Jest to krytyczne dla zastosowań przemysłowych, gdzie przestoje w komunikacji mogą prowadzić do znaczących strat.
• Dzięki zdolności do obsługi ogromnej liczby połączonych urządzeń w jednym obszarze, 5G idealnie nadaje się do zastosowań IIoT. Jednocześnie umożliwia to monitorowanie i zarządzanie setkami lub nawet tysiącami urządzeń.

Korzyści z uaktualnienia do sieci 5G

• Szybka i niezawodna transmisja danych umożliwia bardziej efektywne monitorowanie i kontrolę procesów produkcyjnych. W ten sposób przekłada się to na wyższą wydajność.
• Optymalizacja procesów produkcyjnych za pomocą technologii 5G może znacznie zmniejszyć koszty operacyjne. Wynika to zarówno ze zmniejszenia przestojów, jak i ze zwiększenia efektywności energetycznej.
• Sieć 5G umożliwia łatwe skalowanie infrastruktury IIoT wraz z rozwojem przedsiębiorstwa. Dzięki temu oferuje elastyczność potrzebną do adaptacji do zmieniających się wymagań rynkowych.

Ewolucja czujników IoT

Ewolucja czujników IIoT jest jednym z kluczowych elementów przemysłowej rewolucji 4.0, umożliwiając przedsiębiorstwom i sektorom takim jak rolnictwo, produkcja czy zarządzanie zasobami naturalnymi, precyzyjne monitorowanie i zarządzanie swoimi operacjami w czasie rzeczywistym. Inteligentne czujniki IoT oferują możliwość zbierania i analizowania danych na niespotykaną dotąd skalę. Dzięki temu otwierają się nowe możliwości w zakresie optymalizacji procesów, zwiększania wydajności i minimalizacji wpływu na środowisko.

Jak działają zaawansowane czujniki IoT?

Zaawansowane czujniki IoT mogą mierzyć różnorodne parametry, takie jak temperatura, wilgotność, ciśnienie, obecność określonych gazów czy składników w glebie. Następnie przesyłają zebrane dane do centralnych systemów przetwarzania w czasie rzeczywistym. Dzięki łączności bezprzewodowej, takiej jak Wi-Fi, Bluetooth, LTE lub nawet nowsze technologie 5G, dane te mogą być analizowane niemal natychmiast. Umożliwia to szybkie reagowanie na zmieniające się warunki i optymalizację procesów decyzyjnych.

Korzyści z wdrożenia zaawansowanych czujników IoT

• Przykładowo, w rolnictwie inteligentne czujniki mogą monitorować wilgotność gleby i poziomy składników odżywczych. Dzięki temu rolnicy mogą precyzyjnie dostosować nawadnianie i nawożenie. Przekłada się to na zwiększenie plonów i zmniejszenie zużycia wody oraz nawozów. Firmy takie jak John Deere oferują zaawansowane rozwiązania, które integrują te technologie.
• Automatyzacja monitoringu i analizy danych z czujników może znacząco obniżyć koszty operacyjne. Bez wątpienia redukuje to potrzebę ręcznych pomiarów i kontroli, a także minimalizuje ryzyko błędów.
• Szybka analiza danych pozwala na natychmiastowe dostosowanie procesów produkcyjnych. Dlatego zwiększa się ich wydajność i jakość końcowego produktu.
• Precyzyjne monitorowanie warunków środowiskowych i wykorzystanie zasobów naturalnych umożliwia zrównoważone gospodarowanie. Stąd minimalizowany jest negatywny wpływ na środowisko.

Zautomatyzowane zapewnianie jakości i Edge Computing

Zautomatyzowane zapewnianie jakości i Edge Computing to dwie innowacyjne technologie, które rewolucjonizują sposób zarządzania i kontrolowania procesów produkcyjnych w przemyśle. Przykładem firmy, która wykorzystuje te rozwiązania, jest GE. Jako lider w dziedzinie innowacji przemysłowych, stosuje przetwarzanie brzegowe (Edge Computing) do lokalnego przetwarzania danych bezpośrednio na urządzeniach. Dzięki temu możliwa jest kontrola jakości w czasie rzeczywistym, co znacząco zwiększa efektywność operacyjną i minimalizuje zależność od centralnych serwerów danych.

Jak działa zautomatyzowane zapewnianie jakości i Edge Computing?

Zautomatyzowane zapewnianie jakości polega na wykorzystaniu zaawansowanych algorytmów AI i ML do monitorowania i analizy procesów produkcyjnych w celu wykrywania i korygowania wad w czasie rzeczywistym. Dzięki automatyzacji tego procesu, firmy mogą znacząco zwiększyć jakość swoich produktów, jednocześnie redukując koszty związane z wadliwymi partiami i odpadami produkcyjnymi.

Edge Computing, czyli przetwarzanie brzegowe, to technologia pozwalająca na przetwarzanie danych bezpośrednio na urządzeniu lub blisko niego, zamiast przesyłania ich do centralnych serwerów czy chmury. Pozwala to na szybszą reakcję systemu i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym, co jest kluczowe w krytycznych aplikacjach przemysłowych, gdzie nawet milisekundy mają znaczenie.

Korzyści z wdrożenia Edge Computing i zautomatyzowanego zapewniania jakości

• Lokalne przetwarzanie danych minimalizuje opóźnienia. Jest to szczególnie ważne w aplikacjach wymagających szybkiego reagowania, takich jak kontrola jakości.
• Możliwość szybkiego analizowania danych na urządzeniu umożliwia natychmiastowe reagowanie na wykryte problemy, zanim wpłyną one na kolejne etapy produkcji.
• Przetwarzanie danych lokalnie zmniejsza obciążenie sieci i serwerów centralnych. Może to prowadzić do obniżenia kosztów operacyjnych związanych z infrastrukturą IT.
• Automatyczne wykrywanie i korygowanie wad w procesie produkcyjnym zwiększa ogólną jakość produktów i zadowolenie klientów.

Nowe podejście do ERP i Big Data dzięki IIoT

Integracja Internetu Rzeczy Przemysłowego (IIoT) z systemami Planowania Zasobów Przedsiębiorstwa (eng. Enterprise Resource Planning – ERP) oraz wykorzystanie Big Data otwiera przed firmami nowe możliwości optymalizacji i efektywności zarządzania. Rozwiązania ERP, takie jak te oferowane przez SAP, są na czele tej transformacji, umożliwiając przedsiębiorstwom integrację danych z urządzeń IIoT bezpośrednio do swoich systemów ERP. To nowe podejście znacząco zwiększa możliwości analizy i zarządzania, oferując głębszy wgląd w operacje łańcucha dostaw i procesy produkcyjne.

Zasada działania integracji IIoT z ERP i Big Data

Systemy ERP zintegrowane z IIoT zbierają dane z różnorodnych urządzeń i sensorów rozmieszczonych w całym przedsiębiorstwie, włączając w to linie produkcyjne, magazyny, a nawet produkty w transporcie. Dane te mogą obejmować informacje o stanie maszyn, wydajności produkcji, zużyciu materiałów, a także warunkach przechowywania i transportu. Integracja ta pozwala na analizę w czasie rzeczywistym i przetwarzanie dużych ilości danych (Big Data), co umożliwia szybkie reagowanie na zmieniające się warunki oraz optymalizację procesów produkcyjnych i logistycznych.

Korzyści z aktualizacji systemów ERP do integracji z danymi IoT

• Integracja danych IoT z systemami ERP pozwala na uzyskanie szczegółowych informacji na temat każdego aspektu operacji, od zaopatrzenia po dostawę końcowego produktu, umożliwiając lepsze zrozumienie i optymalizację procesów.
• Automatyczne zbieranie i analiza danych w czasie rzeczywistym umożliwia identyfikację wąskich gardeł produkcyjnych, nieefektywnego zużycia zasobów czy przestojów. Pozwala to na szybką interwencję i zwiększenie efektywności operacyjnej.
• Wgląd w dane dotyczące łańcucha dostaw w czasie rzeczywistym pozwala na lepsze planowanie, zarządzanie zapasami i optymalizację logistyki. To przekłada się następnie na zmniejszenie kosztów i lepsze zaspokojenie potrzeb klientów.
• Możliwość monitorowania stanu maszyn i urządzeń w czasie rzeczywistym pozwala na wcześniejsze wykrywanie potencjalnych awarii lub zagrożeń dla bezpieczeństwa, co umożliwia podjęcie działań zapobiegawczych.

Podsumowanie

Podsumowując, w dobie cyfryzacji i nieustającego postępu technologicznego, Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT) wyłania się jako kluczowy element napędzający innowacje w różnych sektorach przemysłu. Integracja IIoT z zaawansowanymi technologiami, takimi jak sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML), Edge Computing, oraz nowoczesne systemy ERP i analiza Big Data, otwiera przed firmami nowe horyzonty w zakresie optymalizacji procesów, zwiększania efektywności operacyjnej, poprawy jakości produktów i usług, a także zrównoważonego rozwoju.

Przemysłowy Internet Rzeczy nie jest już tylko koncepcją na przyszłość, lecz realną technologią, która już teraz rewolucjonizuje przemysł, oferując przedsiębiorstwom narzędzia niezbędne do skutecznego reagowania na dynamicznie zmieniające się warunki rynkowe i oczekiwania konsumentów. Wdrażanie IIoT stanowi strategiczną inwestycję w przyszłość, umożliwiając firmom nie tylko zwiększenie swojej wydajności i jakości, ale również otwierając drogę do innowacji i zrównoważonego rozwoju. Dla firm, które pragną utrzymać przewagę konkurencyjną i zabezpieczyć przyszłość swojego biznesu, adaptacja i integracja IIoT z ich operacjami staje się nie tyle opcją, co koniecznością.

Autor: Tomasz Jankowski, DBR 77 Robotics

Kontakt:
e-mail: tomasz.jankowski@dbr77.com

Umów rozmowę