×

8 Декабря 2017 17:15
696
0

Слушайте подкаст программы:

 

Андрей Шаверин, руководитель направления по работе с промышленостью, OMRON

 

Конференция «Эффективное производство 4.0» Фонда «Сколково» в партнерстве с ООО «Твинс технологии»

16-17 ноября 2017 года, г. Москва

 

Первое, на что можно обратить внимание – вот эти вот простейшие датчики изменились, и сейчас можно с помощью них, вернее, не так, можно их параметрировать по цифре, можно с них собирать те данные, которые позволят диагностировать их работоспособность, с помощью таких датчиков можно диагностировать работу узлов станков, ещё много различных функций. Если раньше датчик, простейший традиционный индуктивный датчик, вы все, наверное, его знаете, мог передавать лишь один сигнал, 1 бит информации, то сейчас это мегабайты информации. Ещё интересного есть? Новейшие способы контроля. Речь уже шла в предыдущем докладе по поводу контроля подшипников, диагностикеи подшипников. Это классно и действительно необходимо изобретать ещё новейшие технологии, которые будут позволять диагностировать работоспособность подшипников.

 

См. также исследования J'son & Partners Consulting:

 

Перспективы Индустрии 4.0 и цифровизации промышленности в России и мире

 

Промышленность как основа цифровизации и роста экономики


Но есть и другие технологии, уже называли сегодня вкратце, я чуть-чуть подробнее об этом скажу. Это, допустим, системы технического зрения. Чем они интересны с точки зрения больших данных? А тем, что на выходе мы получаем с них и не только лишь сигнал о том, правильно или неправильно мы собираем продукцию, но ещё и изображение. С изображениями вы сталкиваетесь каждый день в своих смартфонах, своих цифровых фотоаппаратах, вы понимаете, какие это объемы данных. Эти данные надо хранить. Эти данные надо хранить не один-два дня, а годы. Это, собственно, требование промышленных площадок. И да, это огромные данные. Ещё одна очень интересная задача, которая набирает популярность в последнее время в промышленности – это идентификация и отслеживание. Есть такой англоязычный термин traceability, может быть, слышали. Суть заключается в том, что вариативность детали при изготовлении продукции растёт изо дня в день, и нужно отлеживать на каждом этапе производства (здесь просто показаны на слайде этапы производства автомобилей, я занимаюсь автомобильной промышленностью в компании, поэтому мне это очень близко), на каждом этапе сборки автомобиля нужно отлеживать детали, из которых собираются сначала узел, потом изделие, а потом в итоге готовый автомобиль. С помощью чего? Каждая деталь, поступающая на склад маркируется либо баркодом, штрихкодом всем известным, либо матричным кодом, QR-кодом, как сейчас модно говорить, причём этот QR-код может быть напечатан не просто на бумажке, а ещё методом прямой маркировки, что затрудняет, так скажем, cсчитывание QR-кода. Есть RFID, метки радиочастотной идентификации, есть цифро-буквенные обозначения. Все прекрасно знают, что на автомобилях есть WIN-код, и этот WIN-код в процессе производства автомобиля на разных этапах нужно проверять, нужно контролировать, чтобы он правильно был нанесён. Представляете, был случай на одном из наших российских заводов, что обычный потребитель приобрёл автомобиль, приехал в сервисный центр, а WIN-код не совпадает. Вот такие бывают случаи. Ну и да, существуют также QR-коды, различные цветовые маркировки, и ещё много различной информации, которую нужно идентифицировать, считать данные.

 

Следующая история о том, где много данных – это интеллектуальный автоматизированный транспорт. Да, это мы уже говорим о будущем, «фабрика будущего» мы это называем, у нас это не Индустрия 4.0, у нас это фабрика будущего. И вот эти вот крутые штуки скоро заменят, по сути, персонал, который занимается внутрицеховой логистикой, который развозит по цеху различного рода детали, изделия и прочие компоненты. Эти штуки чем классные? Тем, что, во-первых, они исключают человеческий фактор, им не надо в туалет, им не надо покурить, они работают и работают, надо подзарядить их только немножко. Мы считали, они заряжаются намного меньше времени, чем человек, простой оператор ходит в туалет. И второй очень важный фактор по поводу данных - это то, что они интегрируются напрямую с EMS системами, системами управления логистикой. Так вот, опять-таки, эта интеграция требует больших объемов передачи данных. Нужно выдавать с системы управления на логистику задания на работу, с робота получать обратную связь, всё ли он сделал, отвёз, привёз, туда привез, не туда привёз, обратная связь опять-таки важна. Это опять-таки большие объемы данных. Это вкратце о том, где вообще в цехе большие данные.

 

Что с этим делать? Не хотите думать - давайте мы с вами вместе подумаем о решениях, мы вам поможем. Какие могут быть решения? Первое. Это каналы передачи данных, это трубопроводы, газопроводы, это те каналы, по которым нужно передавать эти данные. Их существует много, для каждого уровня они свои. Для уровня передачи с датчиков, сенсоров на контроллер свои решения, она, допустим, базируется на международном стандарте IO-link. Дальше на уровне передачи данных между контроллерами, между приводами контроллеров - это быстродействующая шина, обеспечивающие надёжность полевых шин. И верхний уровень, естественно, это Ethernet IP, классика, но там тоже есть свои особенности. И да, каналы каналами, но также должны быть и железки, которые могут переваривать эти объемы данных. Я сейчас не говорю о каких-то серверных системах, я говорю об уровне цеха, все там же, все в цехе, никуда мы оттуда не уходим за время моего доклада. Так вот, средства, которые были разработаны после третьей промышленной революции, которая называлась автоматизация, кибернетизация, неважно, те средства были разработаны для выполнения простейших логических операций. А куда мы сейчас ушли, и мы готовы для обработки больших данных, собственно, показано на этом сайте.

 

Вот этот уникальный контроллер содержит в себе процессор Intel Core I7. Это не тот процессор, который содержится у вас в рабочих компьютерных станциях, этот процессор, который специально разработчики компании Intel разработали с нашими разработчиками компании OMRON для выполнения промышленных приложений, для выполнения операций, требующих работы с большими объемами данных. И плюс, мы все говорим, что софтверные решения данные обрабатывают, надо им их принести, куда-то положить. Так вот, с помощью такого контроллера и сети Ethernet IP, как канала передачу данных, мы можем разложить все данные по базам данных напрямую, минуя всякие дополнительные программы шлюзы, которые только лишь снижают надёжность и усложняют структуру этой системы. Мы можем положить напрямую с уровня АСУТП, с цеха все данные в базу данных, только лишь скажите, в какую базу данных их положить и что конкретно вам нужно, мы это сделаем.

Металлообработка-2018. Индустрия 4.0. Александр Московченко, «Сигнум»: О платформе Winnum
Итоги выставки «Металлообработка-2018»: Курс на выстраивание российских кооперационных цепочек в Индустрии 4.0
Металлообработка-2018. Сергей Макаров, СТАН: Техническое перевооружение еще не означает рост эффективности
Горный университет, IPDME-2018. Кирилл Игнатьев, «Русские инвестиции»: Новые возможности развития удаленных территорий России
XII Партнериат. Денис Власов, «3DSLA.RU - Российские 3D принтеры»: Экономически эффективное производство изделий на базе технологий 3D печати металлами от 3DSLA.RU или как отечественная компания построила свою передовую экосистему в 3D печати
XII Партнериат. Глеб Туричин, СпбГМТУ: Реализованные возможности технологии гетерофазной порошковой лазерной металлургии (HPLM)
XII Партнериат. Артем Соломников, ООО «ИМПРИНТА»: Примеры применения технологии FDM печати на производстве
XII Партнериат. Елена Руднева, «Сбербанк России»: Big Data – новые возможности