1. Przemysłowy Internet Rzeczy
Przemysłowy Internet Rzeczy (IndustrialInternetofThings) to zdolność do wykrywania, monitorowania różnych rodzajów gromadzenia, kontroli czujników lub sterowników, a także komunikacji mobilnej, inteligentnej analizy i innych technologii, które są stale integrowane ze wszystkimi aspektami przemysłowego procesu produkcyjnego, co znacznie poprawia wydajność produkcji, poprawia jakość produktu, zmniejsza koszty produktu i zużycie zasobów, a ostatecznie realizuje tradycyjną modernizację przemysłową do nowego etapu inteligencji. Z formularza wniosku wynika, że zastosowanie przemysłowego Internetu rzeczy charakteryzuje się-czasem rzeczywistym, automatyzacją, wbudowanym (oprogramowaniem), bezpieczeństwem oraz interoperacyjnością i wzajemną łącznością informacji.
Przemysłowy Internet Rzeczy może wykorzystywać istotne informacje za pośrednictwem tabletów, smartfonów i innych urządzeń do wykonywania podstawowych zadań. Na przykład organizacje mogą korzystać z analizy danych, aby zmienić swoje działania na bardziej usprawnione i adaptacyjne, aby osiągnąć cele długoterminowe-lub krótko-terminowe. Dzięki tej hiper-łączności wszystkie działy mogą szybciej reagować i zwiększać elastyczność różnych operacji.
Inteligentne urządzenia nie tylko przodują w przechwytywaniu i analizowaniu danych w czasie rzeczywistym, ale także dostarczają dokładniejsze i aktualne informacje, które wpływają na decyzje biznesowe. W rezultacie Internet przemysłowy odgrywa ogromną rolę w kontroli jakości, identyfikowalności, zrównoważonym rozwoju, ogólnej wydajności łańcucha dostaw, konserwacji predykcyjnej, śledzeniu zasobów, ulepszonej obsłudze terenowej, zwiększeniu zadowolenia klientów i zarządzaniu obiektami.
2. Robotyka
Robot to urządzenie maszynowe, które wykonuje pracę w sposób automatyczny. Może być kierowany przez człowieka, uruchamiać-wcześniej zaprogramowany program lub działać zgodnie z programem zasad opracowanym w oparciu o technologię sztucznej inteligencji. Jej zadaniem jest wspomaganie lub zastępowanie pracy człowieka, takiej jak produkcja, budownictwo czy prace niebezpieczne.
Na arenie międzynarodowej koncepcja robotyki stopniowo się ujednolica. Powszechnie przyjmuje się, że robot to maszyna, która wykonuje różne funkcje w ramach własnego zasilania i kontroli. Organizacja Narodów Zjednoczonych ds. Normalizacji przyjęła definicję robota podaną przez Amerykańskie Towarzystwo Robotyki: „Programowalny i wielofunkcyjny manipulator lub wyspecjalizowany system z komputerowo{{2}zmiennymi i programowalnymi działaniami służącymi do wykonywania różnych zadań”. Może zapewnić ludziom wiele wygody!
W miarę jak coraz więcej fabryk fizycznych staje się inteligentniejszych i wydajniejszych, roboty będą odgrywać coraz ważniejszą rolę w produkcji. Dzięki postępowi robotyki maszyny te mogą wykazywać bardziej złożoną i doskonałą funkcjonalność, w tym maszyny z uczącą się pamięcią, większą elastycznością i możliwością bardziej efektywnej współpracy. Roboty zostały uznane za ważny element produkcji, a ich obecność niesie ze sobą niewyobrażalne korzyści.
3. Sztuczna inteligencja
Sztuczna inteligencja (sztuczna inteligencja), w skrócie AI, to nowa nauka technologiczna, która bada i rozwija teorie, metody, technologie i systemy aplikacji do symulacji, rozszerzania i rozwijania ludzkiej inteligencji.
Sztuczna inteligencja to dziedzina informatyki, która próbuje zrozumieć istotę inteligencji i stworzyć nową inteligentną maszynę, która może reagować w sposób podobny do inteligencji ludzkiej. Badania w tej dziedzinie obejmują robotykę, rozpoznawanie języków, rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i systemy ekspertowe. Od narodzin sztucznej inteligencji teoria i technologia stają się coraz bardziej dojrzałe, poszerza się także zakres zastosowań. Można sobie wyobrazić, że przyszłe produkty naukowe i technologiczne stworzone przez sztuczną inteligencję będą „pojemnikiem” ludzkiej inteligencji. Sztuczna inteligencja może symulować proces informacyjny ludzkiej świadomości i myślenia. Sztuczna inteligencja nie jest inteligencją ludzką, ale może myśleć jak istota ludzka i może przewyższać ludzką inteligencję.
Technologia sztucznej inteligencji jest już obecna w naszym codziennym życiu w postaci dronów i robotów przemysłowych. Technologia w zastosowaniach produkcyjnych może stać się nowym standardem w zakresie analizy dużych ilości danych i wykonywania konserwacji predykcyjnej.
Sztuczna inteligencja będzie miała ogromny wpływ na produkcję i automatyzację, na przykład algorytmy sztucznej inteligencji można wykorzystać do optymalizacji produkcyjnego łańcucha dostaw, co może pomóc przedsiębiorstwom korporacyjnym przewidywać zmiany rynkowe; popyt rynkowy można oszacować, łącząc lokalizację, warunki pogodowe, zachowania konsumentów, status polityczny, czynniki społeczno-ekonomiczne i makro-ekonomiczne.
4. Duże dane
Firma badawcza Gartner podaje tę definicję: „Big Data” oznacza zapotrzebowanie na nowe modele przetwarzania w celu uzyskania większej mocy decyzyjnej-, odkrywania nowych spostrzeżeń i możliwości optymalizacji procesów w celu dostosowania się do ogromnego, wysokiego tempa wzrostu i różnorodności zasobów informacyjnych.
Big Data wymaga specjalistycznych technologii, aby efektywnie przetwarzać duże ilości danych w akceptowalnym czasie. Technologie mające zastosowanie do Big Data obejmują bazy danych masowo równoległego przetwarzania (MPP), eksplorację danych, rozproszone systemy plików, rozproszone bazy danych, platformy przetwarzania w chmurze, Internet i skalowalne systemy przechowywania.
Produkcja to najbardziej złożona branża pod względem różnorodności i głębokości produktów. Organizacje korzystające z dużych zbiorów danych w produkcji mogą stawić czoła globalnym wyzwaniom związanym z rozwojem, takim jak otwieranie nowych fabryk w nowych lokalizacjach i przenoszenie produkcji do innych krajów.
Sposób, w jaki przechowujemy i przechwytujemy dane, zmienia się każdego dnia, dlatego pojawiły się nowe standardy udostępniania, przesyłania, aktualizowania, wyszukiwania, zapytań wizualnych i prywatności informacji, a firmy produkcyjne muszą przyjąć solidniejsze technologie, aby nadążać za tempem aktualizacji danych, stąd pojawienie się planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP) jako kluczowej roli w rozwoju biznesu.
5. Technologia chmurowa
Technologia chmurowa (Cloudtechnology) to ogólne określenie technologii sieciowej, technologii informacyjnej, technologii integracyjnej, technologii platformy zarządzania, technologii aplikacji itp. stosowanej w oparciu o model biznesowy przetwarzania w chmurze, który pozwala na tworzenie pul zasobów, z których można korzystać na żądanie, elastycznie i wygodnie.
Technologia chmury jest technologią wschodzącą, ponieważ nie jest utrzymywana lokalnie i nie można jej przechowywać, monitorować ani chronić przy użyciu tradycyjnych metod, ale dlatego, że umożliwia zdalną i bardziej efektywną współpracę w-czasie rzeczywistym, więc technologia oparta-w chmurze stanie się przyszłością głównego sposobu działania przedsiębiorstwa.
Jedną z zalet technologii chmury w porównaniu z tradycyjnymi systemami danych jest to, że przetwarzanie w chmurze jest szybsze, ogranicza konserwację i poprawia łatwość zarządzania. Na przykład tryb SaaS przetwarzania w chmurze ERP umożliwia klientom płacenie za usługi na żądanie w zależności od liczby jednoczesnych użytkowników, liczby używanych funkcji, pojemności przechowywania danych, czasu użytkowania i innych czynników w różnych kombinacjach, nie muszą płacić za licencje na oprogramowanie, nie muszą płacić za zakup serwerów i innego sprzętu sprzętowego, nie muszą płacić za zakup systemu operacyjnego, baz danych i innych kosztów oprogramowania platformy, nie muszą ponosić dostosowywania, rozwoju, koszty wdrożenia i nie musisz ponosić kosztów projektu oprogramowania! Koszty wdrożenia nie muszą ponosić wydatków działu utrzymania IT, tak naprawdę chmura obliczeniowa ERP jest dziedziczona z otwartej licencji ERP-bezpłatnej tylko za najważniejsze cechy usługi, ma podkreślić usługi produktów ERP.
6. Bezpieczeństwo sieci
W miarę jak coraz więcej przedsiębiorstw przechodzi na rozwiązania-w chmurze i w większym stopniu polega na pracy robotów, utrzymanie integralności i bezpieczeństwa systemu stanie się większym problemem. W miarę jak coraz więcej firm produkcyjnych jednocześnie buduje i integruje swoje systemy za pośrednictwem Przemysłowego Internetu Rzeczy, będzie również coraz więcej podatności na zagrożenia bezpieczeństwa informacji.
Co więcej, firmy produkcyjne stanowią podstawę ciągłego dążenia do tworzenia procesów automatyzacji, dlatego pilnie potrzebują poprawy bezpieczeństwa w coraz bardziej niepewnym środowisku cyfrowym.
Aby zaradzić tym lukom, producenci i inne branże uważnie przyglądają się systemom ERP-opartym na chmurze. Z biegiem czasu organizacje każdej wielkości będą polegać na systemach ERP opartych-w chmurze. Być może w przyszłości bezpieczeństwo oparte-w chmurze będzie jednym z kluczowych elementów funkcjonalności nowoczesnego systemu ERP. Jednakże zapewnienie bezpieczeństwa w systemie ERP-opartym na chmurze jest trudnym i złożonym procesem.
7. Zaawansowane materiały i produkcja przyrostowa
Produkcja przyrostowa jest znana pod bardziej ogólną nazwą druku 3D, czyli nowej zaawansowanej technologii produkcyjnej. Dzięki drukowi 3D można obecnie budować duże i złożone konstrukcje w mniej niż jeden dzień, podczas gdy wcześniej proces ten często zajmował tygodnie.
Zastosowanie nowych, specjalistycznych materiałów eksploatacyjnych stanowi główny postęp w wytwarzaniu przyrostowym (np. drukowaniu 3D), technice łatwiejszej w przypadku metali i stosunkowo trudnej w przypadku-stopów o wysokiej wytrzymałości, ceramiki i nanoceramiki.
Obecnie produkcja przyrostowa może zapewnić firmom produkcyjnym nowe, złożone możliwości projektowania i produkcji, umożliwiając producentom wytwarzanie niestandardowych produktów i szybsze ich dostarczanie.
8. Modelowanie, symulacja, wizualizacja i immersja
Manipulowanie, analizowanie i wykorzystywanie danych jest ważne przy omawianiu rozwoju każdej firmy produkcyjnej. Firmy mogą wykorzystywać nowe technologie do skuteczniejszego przedstawiania i przewidywania scenariuszy dzięki nowym formom modelowania, symulacji, wizualizacji i interaktywnej immersji.
Niektóre innowacje w zakresie modelowania, narzędzi immersyjnych i wizualizacji można zastosować w wielu firmach korzystających z dużych zbiorów danych, w tym w nauce, produkcji, opiece zdrowotnej, energetyce i finansach.
Te innowacyjne prezentacje to coś więcej niż tylko dane – to skuteczne sposoby, które mogą pomóc zespołom w rozwoju technologicznym i poprawie powodzenia misji.
Dzięki Przemysłowi 4.0, Made in China 2025 i nie tylko osiągnęliśmy kolejny kamień milowy w rewolucjonizowaniu branży. Łącząc ustalone trendy pomiędzy pojawiającymi się technologiami a automatyzacją produkcji i wymianą danych, przemysł dąży do wprowadzenia systemów sieciowych do głównego nurtu i umieszczenia ich na czele produkcji, co jest również znane jako czwarta rewolucja przemysłowa.
Wraz z nowoczesną konceptualizacją i już zrealizowanymi technologiami pojawił się Przemysł 5.0. Dzięki obsłudze inteligentnych urządzeń, większemu przetwarzaniu danych i zwiększonej dostępności nasze fabryki staną się bardziej produktywne, wydajne i-oszczędne, ostatecznie wkraczając w nową erę.