Źródło: Pixlr
Od systemów IT w przemyśle oczekuje się coraz więcej, a zwłaszcza korzystania z technologii takich jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i wykorzystania komunikacji 5G
Technologie informatyczne połączone z automatyką, robotyką czy też intralogistyką to przyszłość zakładów przemysłowych i podstawa do osiągnięcia sukcesu na konkurencyjnym rynku dzięki zwiększeniu efektywności produkcji. Określenie „Przemysł 4.0” zostało publicznie zaprezentowane w 2011 r. w Niemczech na targach w Hanowerze i miało symbolizować czwartą rewolucję przemysłową. Przy czym SmartFactory jest jedną z głównych inicjatyw związanych z Przemysłem 4.0, w którym systemy produkcyjne mogą podejmować inteligentne decyzje poprzez komunikację w czasie rzeczywistym i współpracę między tzw. rzeczami produkcyjnymi, umożliwiając elastyczną produkcję wysokiej jakości spersonalizowanych wyrobów z masową wydajnością.
Gdy przedsiębiorstwa zaczęły wdrażać koncepcje związane z Przemysłem 4.0, nadeszła piąta rewolucja przemysłowa (Przemysł 5.0). Przez Przemysł 5.0 rozumie się uznanie również potrzeby osiągania celów społecznych wykraczających poza miejsca pracy i wzrost produktywności. Przemysł ma się stać także dostawcą dobrobytu, również przez sprawienie, by produkcja brała pod uwagę ograniczenia naszej planety i stawiała dobrobyt pracownika przemysłu w centrum procesu produkcyjnego. To zmiana części priorytetów poza cyfryzacją i technologiami wykorzystującymi sztuczną inteligencję na zrównoważony rozwój. Nie zmienia to celu, jakim jest zwiększenie wydajności i elastyczności produkcji. Systemy informatyczne i ich stały rozwój pozostają podstawą jakiegokolwiek postępu w przemyśle. Zadawane jest pytanie, czy technologie wspomagające Przemysł 4.0 mogą również pomóc w realizacji celów Przemysłu 5.0, czy też musimy rozwijać nowe technologie Przemysłu 5.0. Większość analityków jest przekonanych, że nie jest to konieczne.
Sztuczna inteligencja
W sierpniu 2024 r. w artykule „Systemy wspomagania decyzji oparte na SI w Przemyśle 4.0 przegląd” opublikowanym w „Journal of Economy and Technology” autorzy: Mohsen Soori, Fooad Karimi, Ghaleh Jough, Roza Dastres i Behrooz Arezoo podkreślają, że rozwój nowoczesnych technologii, takich jak: przemysłowy internet rzeczy (IIoT), przetwarzanie w chmurze i sztuczna inteligencja (SI) stworzyły nową erą automatyki przemysłowej i wymiany danych. Przy czym systemy wspomagania decyzji (DSS – Decision Support Systems) korzystające z SI (AI-DSS – AI-driven decision support systems) odgrywają podstawową rolę w tym paradygmacie, usprawniając integrację i przetwarzanie danych IIoT i czujników w celu optymalizacji operacji, poprawy produktywności i umożliwienia konserwacji predykcyjnej. Natomiast modele uczenia maszynowego analizują dane produkcyjne i inspekcje wizualne w celu identyfikacji wad i zapewnienia wysokiej jakości produktom. Przywołali opinie, że DSS wykorzystujące SI w Przemyśle 4.0 są ważnym osiągnięciem, ponieważ dają firmom wyrafinowane narzędzia do oceny ogromnych ilości danych, wydobywania z nich przydatnych spostrzeżeń i szybkiego podejmowania wyborów.
Tradycyjne systemy wspomagania decyzji czasami mają trudności z radzeniem sobie z ogromnymi ilościami heterogenicznych strumieni danych i dynamicznym charakterem nowoczesnych środowisk przemysłowych, nawet jeśli samodzielnie działają skutecznie. W przeciwieństwie do konwencjonalnych systemów opartych na regułach wykorzystują wyrafinowane techniki rozumowania, aby naśladować wiedzę domenową i umiejętności ludzkie, co pozwala na bardziej inteligentne podejmowanie decyzji. W kontekście Przemysłu 4.0 systemy eksperckie znajdują zastosowanie w różnych dziedzinach, w tym w konserwacji predykcyjnej, kontroli jakości i planowaniu produkcji Na przykład w przypadku konserwacji predykcyjnej można analizować dane z czujników w celu zdiagnozowania usterek sprzętu i zalecenia odpowiednich działań konserwacyjnych na podstawie historycznych wzorców i wytycznych dotyczących konserwacji. Podobnie w przypadku kontroli jakości można interpretować wyniki inspekcji i zalecać działania naprawcze wykorzystując wcześniej zdefiniowane kryteria jakości i wiedzę ekspercką.
Integracja z 5G
Założona w 1986 r. firma Priority, dostawca rozwiązań do zarządzania biznesem w chmurze dla wielu branż i organizacji, w artykule dotyczącym trendów w inteligentnej produkcji kształtujących przyszłość branży w 2025 r. zwraca między innymi uwagę na integrację z sieciami 5G. Sieci te charakteryzuje szybka komunikacja o niskich opóźnieniach, dzięki czemu obiecuje to odblokować zupełnie nową łączność na hali produkcyjnej, umożliwiając udostępnianie danych w czasie rzeczywistym między wieloma podłączonymi czujnikami i systemami zarządzania, co pozwala na zdalne sterowanie i szybszy czas reakcji. Jak stwierdzono, wprowadzenie sieci 5G w jednostkach produkcyjnych umożliwi wdrożenie przetwarzania brzegowego, przybliżając opracowywanie danych do ich źródła, aby umożliwić podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym. Usprawni to również komunikację między maszynami i systemami w przemysłowych sieciach IIoT oraz wesprze automatyzację zadań. W ocenie specjalistów z tej firmy, do 2026 r. producenci mogą spodziewać się, że 5G stanie się podstawą w pełni połączonego ekosystemu produkcyjnego, w którym maszyny, czujniki i pracownicy są płynnie integrowani w połączonej sieci, w której ulepszona automatyzacja, przetwarzanie danych i łączność urządzeń IIoT umożliwiają precyzyjną kontrolę nad zmiennymi produkcyjnymi.
Podobnie uważają w firmie AIUT – dostawcy systemów robotyki i automatyki na światowe rynki przemysłowe i użyteczności publicznej. Jak stwierdzono, wiarygodne dane są podstawą dla analizy i wykorzystania modeli sztucznej inteligencji. Wykorzystanie technologii 5G umożliwi lepszą koordynację procesów, zdalny monitoring urządzeń, a także wdrożenie na szeroką skalę zaawansowanych rozwiązań IIoT. Powołano się na dane Statista, zgodnie z którymi przewiduje się, że do 2028 r. liczba subskrypcji 5G na całym świecie wzrośnie do ponad 4,5 mld.
Wykorzystanie technologii 5G umożliwia obsługę ogromnej liczby urządzeń podłączonych do sieci. Podkreślono, że wdrożenie sieci połączonych ze sobą urządzeń IIoT w fabryce lub magazynie jest niezbędne do gromadzenia i przesyłania informacji ze świata rzeczywistego do świata cyfrowego. Takie sieci są już w ofertach dostawców i prowadzone są wdrożenia. Tego rodzaju rozwiązania oferuje na przykład firma Weidmüller. Jak zwracają uwagę specjaliści z tej firmy, dzięki zasięgowi przemysłowa sieć 5G może zapewnić łączność w trudno dostępnych miejscach w wymagających otoczeniach przemysłowych. Dodatkowo żadne technologie radiowe powodujące zakłócenia nie używają tego samego licencjonowanego spektrum, co gwarantuje ekskluzywność przemysłowej sieci 5G. W przypadku celów poruszających się takich jak automatyczne pojazdy kierowane (AGV), zaletą jest bezproblemowe przekazywanie danych między stacjami bazowymi. Firma współpracuje z każdym dostawcą przemysłowych sieci 5G, takim jak między innymi MECSware.
Natomiast firma Phoenix Contact podkreśla, że dla przemysłu podstawową zaletą technologii 5G jest możliwość budowy sieci prywatnych, a tym samym samodzielnego określania charakterystyki i niezawodności sieci. Sieć prywatną należy tu traktować jako sieć odrębną od sieci publicznej. Dlatego są one nazywane również sieciami niepublicznymi (non-public network NPN) lub lokalnymi. W prywatnej sieci 5G do stacji bazowej 5G podłącza się wiele anten, aby zapewnić pokrycie np. w hali fabrycznej lub na terenie prywatnym. Infrastruktura komunikacyjna jest zatem całkowicie niezależna. Odpowiednie urządzenia bezprzewodowe łączą się wówczas z taką siecią bezprzewodową, zamiast z publiczną siecią telefonii komórkowej. Prywatne sieci 5G to już dziś duży i szybko rosnący rynek.
Jak podaje Cognitive Market Research (CMR) w tegorocznym raporcie wielkość globalnego rynku prywatnych sieci 5G wynosi 2,2 mld USD w 2024 r. i wykaże najsilniejszy wzrost ze średnią roczną stopą wzrostu na poziomie 54,0% w latach 2024–2031. Jak twierdzą analitycy z CMR są tu też wyzwania, takie jak wysokie koszty wdrożenia i złożoność regulacyjna. Oczekuje się, że wraz z rozwojem technologii i spadkiem kosztów prywatny rynek 5G będzie nadal rósł, a postępy w zarządzaniu siecią i strategiach wdrażania będą nadal napędzać jego ekspansję. Według CMR, Ameryka Północna zdominowała rynek w tym roku i odpowiada za około 40% globalnych przychodów dzięki zaawansowanej infrastrukturze technologicznej, znacznym inwestycjom w badania i rozwój oraz wczesnemu wdrożeniu w różnych branżach. Obecność kluczowych graczy rynkowych i wspierające ramy regulacyjne dodatkowo wzmacniają pozycję regionu jako lidera we wdrażaniu prywatnych sieci 5G i w innowacjach. Według kognitywnych badań rynkowych sprzęt jest kategorią dominującą ze względu na istotną rolę zaawansowanej infrastruktury w konfiguracji i wydajności sieci. Kluczowe komponenty, takie jak stacje bazowe, anteny i serwery sieciowe, mają podstawowe znaczenie dla ustanowienia solidnej i niezawodnej łączności. Te elementy sprzętowe zapewniają szybką transmisję danych, niskie opóźnienia i duży zasięg, co czyni je niezbędnymi w prywatnych sieciach 5G.
Ważna jest integracja
Jak mówi Marek Zamojski, dyrektor Linii Biznesowej Oprogramowanie w firmie ASTOR, Przemysł 4.0 mierzy się z wyzwaniami związanymi z koniecznością integracji danych z wielu różnych systemów (SCADA, DCS, EAM, CMMS, MES), ale też danych pochodzących bezpośrednio ze sterowników, czujników i baz danych różnych producentów. Nowoczesne oprogramowanie musi pozwalać na zbieranie tych danych w ujednoliconym formacie i prowadzenie analiz w jednym miejscu (ang. Single Source of Truth). Dzięki temu istnieje możliwość analizy danych na podstawie jednego źródła informacji. Jednak bardzo duża ilość danych, która jest generowana w takich systemach, może sprawiać, że podejmowanie decyzji będzie bardzo trudne lub niemożliwe.
Z pomocą mogą przyjść systemy wykorzystujące sztuczną inteligencję (SI), które mogą pozwolić lepiej analizować dane w kilku obszarach. Jednym jest Predictive Quality (wsparcie w podnoszeniu jakości), czyli dotyczy grupy rozwiązań wykorzystujących dane, analizę statystyczną i technologię do prognozowania jakości produktów lub usług jeszcze przed ich produkcją, lub dostarczeniem. Oprogramowanie takie może być stosowane w procesach produkcyjnych, przy kontroli jakości oraz zarządzaniu projektami. Kolejne to Predictive Throughput (wsparcie w podnoszeniu wydajności). W kontekście oprogramowania przemysłowego predictive throughput może odnosić się do zdolności systemu do przewidywania, monitorowania i optymalizowania wydajności. Oprogramowanie może być używane do optymalizacji planowania produkcji, zarządzania łańcuchem dostaw oraz dostosowywania się do zmieniających się warunków rynkowych. Także można mówić o Predictive Maintenance (predykcyjne utrzymanie ruchu), bo w rozwiązaniach tego typu oprogramowanie na podstawie anomalii pracy urządzeń czy danych historycznych przewiduje przyszłe awarie i interwencje serwisowe, dodatkowo daje sugestie dotyczące rozwiązania problemu, a także obsługuje proces radzenia sobie z awarią, w tym przydziela zadania poszczególnym osobom.
Jak dodaje Marek Zamojski, projekty związane z implementacją SI zwykle są dosyć skomplikowane, dlatego warto dzielić je na krótsze etapy. Pierwszym krokiem w tego typu projekcie może być stworzenie strategii cyfrowej transformacji przy wykorzystaniu harmonogramu. Umożliwia to zidentyfikowanie potencjalnych obszarów do rozwoju oraz priorytetyzację inicjatyw względem najszybszego zwrotu z inwestycji. Najczęściej harmonogram, dotyczy analizy całego przedsiębiorstwa, dlatego warto skorzystać z interdyscyplinarnego zespołu ekspertów wspierającego przygotowanie takiej analizy. Firma ASTOR od prawie 30 lat zajmuje się dostarczaniem systemów informatycznych do zarządzania produkcją i infrastrukturą krytyczną od AVEVA. Wspiera też klientów w tworzeniu strategii cyfrowej transformacji poprzez szkolenia, warsztaty i konsultacje.
W Polsce od kilku lat trwają wdrożenia technologii związanych z Przemysłem 4.0. Teraz znaczącym elementem będzie uruchomienie prywatnych sieci 5G. Już w czerwcu 2021 r. PKN Orlen podał, że jako pierwszy w Polsce będzie testował prywatną, przemysłową sieć 5G w realnym środowisku zaawansowanej infrastruktury przemysłowej. Na realizację wewnętrznych testów na terenie zakładu produkcyjnego w Płocku oraz w pobliskiej stacji paliw, koncern otrzymał czasowy przydział częstotliwości radiowych oraz zgodę Urzędu Komunikacji Elektronicznej (UKE). W połowie 2023 r. informowano, że w Krakowie działa pierwsza w Polsce przemysłowa sieć 5G w modelu otwartym. Uruchomił ją inkubator technologiczny hubraum w Hub4Industry Astor Robotics Center. Jak podał portal Krosno24 w listopadzie 2024 r. uruchomiono pierwszą prywatną sieć 5G na Podkarpaciu. Powstała w Krośnie w Państwowej Akademii Nauk Stosowanych. Stworzono centrum badawcze, w którym studenci będą poznawać tę technologię.
Paweł Panasiuk, wiceprezes firmy Innergo Systems, która jest realizatorem tego projektu podał, że na świecie uruchomiono ok. 1400 prywatnych sieci 5G, a Polsce jest ich ok. 13, z czego 7 wdrożyła firma Innergo. Jak informuje na swojej stronie firma, Przemysł 4.0 jako przyszłościowa koncepcja nowoczesnych, zdigitalizowanych zakładów produkcyjnych potrzebuje dobrej, kompleksowej komunikacji, którą mogą zapewnić rozwiązania prywatnych sieci 5G. Jak podano, jeśli chce się zbudować taką sieć w firmie, trzeba wystąpić o przydział pasma. Od 15 września 2022 r. UKE przeznaczył tzw. pasmo N77 do użytku w sieciach prywatnych, niezależnych od sieci publicznych operatorów komórkowych. O przydział pasma mogą występować podmioty komercyjne i jednostki samorządu terytorialnego, a roczne opłaty są uzależnione od obszaru, na którym ma działać sieć i zapotrzebowania na pasmo, a wahają się od 100 zł do 25 tys. zł rocznie. To otwiera drogę do szerszego wdrożenia tej technologii w naszym kraju i jest dodatkowym bodźcem do coraz powszechniejszego stosowania koncepcji Przemysłu 4.0 w naszym kraju.
Autor: Bohdan Szafrański
GM_2024_6_50_52_IT
