工業4.0
産業とは4.0
最初の産業革命は 18 世紀後半の英国では、純粋な人力と畜力を水と蒸気で置き換え、大量生産の実現に貢献した。 完成品は機械で作られ、ハードな手作業ではなくなりました。
1世紀後の第2次産業革命では、組立ラインや石油、天然ガス、電力の利用が導入された。 これらの新エネルギーと、電話や電報によるより高度な通信により、製造プロセスは大規模な生産能力とある程度の自動化を備えています。
第3次産業革命は 20 世紀半ばには、製造プロセスにコンピュータが追加され、高度な通信とデータ分析が行われました。 プログラマブルロジックコントローラを (PLC) マシンに組み込み、特定のプロセスの自動化やデータの収集と共有を支援することで、プラントのデジタル化が始まります。
私たちは第4次産業革命の真っただ中にあります「産業」とも呼ばれています4.0、 自動化の高まりやスマート機器やスマート工場の利用が特徴で、データインサイトはバリューチェーン全体で商品をより効率的に生産するのに役立つ。 生産の柔軟性が向上し、製造業者はマスカスタマイゼーションによって顧客のニーズをよりよく満たすことができるようになりました。多くの場合、最終的には最小生産ロット数による効率性の向上が求められています。 工場の製造現場からより多くのデータを収集し、それを他の企業の運用データと組み合わせることで、スマートファクトリーは情報の透明性と意思決定をより良くすることができます。
工業4.0 テクノロジーは製造業をどう変えるか
工業4.0 企業が製品を製造し、改良し、流通する方法を抜本的に変えようとしている。 製造業者はIoTを (IoT)、クラウドコンピューティングとアナリティクス、人工知能と機械学習を含む新しいテクノロジーが、彼らの生産施設と運用プロセス全体に統合されています。
これらのスマートファクトリーには、高度なセンサーや組み込みソフトウェア、ロボット技術が搭載されており、データの収集や分析、より良い意思決定が可能です。 本番運用からのデータと ERP、サプライチェーン、カスタマーサービス、およびその他のエンタープライズシステムの運用データを組み合わせることで、以前は孤立していた情報から新しい可視性と洞察力を生み出すことができ、より高い価値を生み出すことができます。
工業4.0 このデジタルテクノロジーは、自動化、予測保守、プロセス改善の自己最適化を促進し、最も重要なことは、効率性と顧客への対応性をこれまでにないレベルにまで向上させることです。
スマート工場の発展は、製造業が第4次産業革命に突入するまたとないチャンスを提供している。 工場のセンサーから収集された大量のビッグデータを分析することで、製造資産のリアルタイムの可視性が確保され、設備のダウンタイムを最小限に抑えるための予測メンテナンスを実行するツールが提供されます。
スマート工場でハイテクIoTデバイスを使うことで生産性と品質を向上させることができます。 使う AI ビジネスモデルを手動でチェックするのではなく、視覚的な洞察力により、製造エラーを削減し、コストと時間を節約できます。 最小限の投資で、品質管理担当者はクラウドに接続されたスマートフォンを設定し、ほぼどこからでも製造工程を監視できる。 機械学習アルゴリズムを適用することで、メーカーは修理作業に費用がかかる後期段階ではなく、すぐにエラーを検出できるようになる。
工業4.0 概念と技術は、離散的およびプロセス的製造、石油およびガス、鉱業およびその他の産業分野を含むあらゆる種類の産業企業に適用可能である。
どのような技術が産業を動かしているのか4.0 発展
モノのインターネット (IoT)
モノのインターネット (IoT) スマートファクトリーの重要な構成要素です。工場の機械にはセンサーが搭載されていて、これらのセンサーは IP ネットワークをサポートする他のデバイスとの接続をマシンに許可するアドレス。 この機械化と接続性により、大量の価値あるデータの収集、分析、交換が可能になります。
クラウドコンピューティング
クラウドコンピューティングはあらゆる産業4.0 戦略の礎。 スマート製造を全面的に実現するには、エンジニアリング、サプライチェーン、生産、販売、配送及びサービスの相互接続と統合が必要である。 クラウド技術はその実現に役立つ。さらに、クラウドコンピューティングを使用すると、保存および分析された大量のデータを、よりコスト効率に優れた方法で処理することができます。 クラウドコンピューティングは、ビジネスの成長に合わせて需要を調整し、規模を拡大する中小メーカーの立ち上げコストを削減することにもつながります。
AI 機械学習と
AI および機械学習により、製造企業は工場の作業場や各事業部門、さらにはパートナーやサードパーティからの大量の情報を活用できるようになります。 AI および機械学習は、運用およびビジネスプロセスの可視性、予測可能性、自動化を実現する深い洞察をもたらすことができます。 例：産業机器は生産過程で故障が発生しやすい。 これらの資産から収集されたデータを活用することで、企業は機械学習アルゴリズムに基づいた予測メンテナンスを実行でき、アップタイムの向上と効率の向上を実現できます。
エッジコンピューティング
リアルタイムの本番運用のニーズは、データが作成される「エッジ」でデータ分析を行う必要があることを意味します。 これにより、データが生成されてから反応が必要になるまでの遅延を最小限に抑えることができます。 例えば、安全性や品質の問題を検出するには、装置をほぼリアルタイムで操作する必要がある場合があります。 データをエンタープライズクラウドに送信して工場の製造現場に戻すには時間がかかりすぎ、ネットワークの信頼性に依存する場合があります。 エッジコンピューティングを使用することは、データをソースの近くに保持することで、セキュリティリスクを軽減することにもつながります。
ネットワークセキュリティ
製造企業は、必ずしもサイバーセキュリティや情報物理システムの重要性を考慮しているわけではありません。 工場や現場での運用設備は (OT) 接続性を同じにすることで製造プロセスの効率が向上しますが、悪意のある攻撃やマルウェアに対する新たな入り口経路が明らかになります。 在向工業 4.0 デジタルトランスフォーメーションを進める上で検討しなければならないのは、 IT および OT デバイスのネットワークセキュリティ方法。
デジタルツイン
工業4.0 デジタル移行により、製造業者は、プロセス、生産ライン、工場、サプライ・チェーンの仮想コピーであるデジタル・ツインを作成できるようになります。 から IoT センサー、デバイス、PLC その他のインターネット接続機器からデータを抽出してデジタルツインを作成することができます。 製造業者はデジタルツインを活用して、生産性の向上、ワークフローの改善、新製品の設計を行うことができます。 例えば、製造プロセスをシミュレーションすることで、製造者はプロセスの変更をテストし、ダウンタイムを最小限に抑えたり、生産能力を向上させたりする方法を見つけることができます。
スマートファクトリーの特徴
意思決定を最適化するためのデータ分析
埋め込み型センサーとコネクテッド機械設備は、製造型企業に大量のビッグデータを生成した。 データ分析は、メーカーが過去の傾向を調査し、法則を特定し、より良い意思決定を行うのに役立ちます。 また、スマートファクトリは、企業の他の部門やサプライヤとディストリビュータのエコシステムの拡張部分から得られるデータを活用して、より深い洞察を得ることができます。 人事部門、販売部門、または倉庫部門からのデータを見ることで、製造者は、販売マージンと人員配置に基づいて生産の意思決定を行うことができます。作成"デジタルツインはデジタル化により運営状況を全面的に示すことができる。"
IT-OT 統合
スマートファクトリーのネットワークアーキテクチャはコネクティビティに依存する。工場の製造現場にあるセンサー、機器、機械から収集されたリアルタイムデータは、他の工場資産で即座に使用され、エンタープライズソフトウェアスタック内の他のソフトウェア間で共有されます、 これには、エンタープライズ・リソース・プランニングが含まれます (ERP) その他のビジネス管理ソフトウェアを使用しています。
カスタム製造
スマート工場は、顧客のニーズに合わせたカスタマイズ商品をよりコスト効率よく生産できるようになる。 実際、多くの産業分野で、製造業者は経済的な方法で実現したいと願っている"さいしょうせいさんロット"と。 高度なシミュレーション・ソフトウェア・アプリケーション、新素材、および 3D 印刷などの技術で、メーカーは特定の顧客向けに少量の専門的な製品を簡単に生産できます。 第一次産業革命は大量生産に関連していますが、産業は 4.0 マスカスタマイゼーションに関連しています。
サプライチェーン
産業運営は透明で効率的なサプライチェーンに依存している。堅固な工業として4.0 戦略の一環として、サプライチェーンは生産オペレーションと統合されなければならない。 これにより、製造業者が原材料を入手し、完成品を納品する方法が変わった。 いくつかの生産データをサプライヤと共有することで、メーカーはより良い配送スケジュールを設定することができます。 たとえば、組立ラインに障害が発生した場合は、再配置または納期遅延を行うことで、時間やコストの無駄を減らすことができます。 さらに、天候、輸送パートナー、小売業者のデータを調査することで、企業は予測出荷を使用して、消費者のニーズに合わせて正確なタイミングで完成品を発送することができます。 ブロックチェーンはサプライチェーンの透明性を高めるキーテクノロジーになりつつある。