Cyfrowa rewolucja przemysłowa szansą na transformację i zdobycie przewagi konkurencyjnej

Nowa era industrializacji i rozwój technologii IT pozwalają stawić czoła wyzwaniom w zakresie optymalizacji produkcji, lepszego wykorzystania zasobów i samego funkcjonowania fabryk w kontekście rosnącej złożoności produktów, szybko zmieniających się potrzebkonsumentów oraz wykorzystania koegzystencji ludzi i maszyn. Aby skutecznie odróżnić się od rywali na polu personalizacji produktów i usług, zgodności z regulacjami rynkowymi, rządowymi czy globalizacji produkcji, przedsiębiorstwa muszą przemyśleć niemal wszystko – jak produkty są projektowane, budowane i serwisowane aż po nowe modele biznesowe mające na celu uzyskanie i utrzymanie przewagi konkurencyjnej.
W Europie mamy do czynienia z inicjatywą Industry 4.0, w USA – ze Smart manufacturing, w Chinach – z Made in China 2025. Każda z nich opiera się na fundamencie czwartej, cyfrowej rewolucji przemysłowej – transformacji branży produkcyjnej, dzięki dobrodziejstwu nowych rozwiązań IT, coraz większego udziału oprogramowania jako składnika końcowych produktów, automatyzacji produkcji, optymalizacji łańcucha dostaw, utrzymania ruchu, jak również szerokiej integracji systemów IT nie tylko między sobą, ale też z człowiekiem i jego doświadczeniem – w kierunku tzw. przemysłowej sieci społecznościowej (industrial social networking) umożliwiającej sprawniejszą wymianę wiedzy, doświadczeń, adaptację pracowników i ich stanowisk do zmieniających się zleceń produkcyjnych, a w rezultacie – podniesienie poziomu bezpieczeństwa, efektywności i satysfakcji z pracy.
Przykładem realizacji powyższych idei jest międzynarodowy projekt badawczy IMPROVE, którego celem jest opracowanie wirtualnej fabryki przyszłości. Projekt, w którym bierze udział firma Transition Technologies, opiera się na jednoczesnym wykorzystaniu systemów cyber-fizycznych, platform IoT (Internet of Things), rozwiązań HMI (Human-Machine Interface), algorytmów do diagnostyki urządzeń, wykrywania anomalii oraz symulacji i optymalizacji pracy fabryki w połączeniu z niezbędną wiedzą ekspercką, które w konsekwencji mają pozwolić na stworzenie idealne- go modelu funkcjonowania fabryk. W rezultacie można analizować i przewidywać awarie, rozpoznać główne przyczyny ich zajścia, informować o konieczności wymiany podzespołów jeszcze przed wystąpieniem usterki i pod- nieść wydajność fabryki. Taki system wsparcia podejmowania decyzji będzie podlegał stałej adaptacji i procesom samouczenia.
This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No 678867.