В контексте происходящей в России цифровой трансформации экономики, в том числе обрабатывающей промышленности, обусловленной наступлением четвертой промышленной революции, необходимо отметить ряд ключевых тенденций развития, наблюдаемых в последние десятилетия. Прежде всего, следует указать на существенное увеличение вычислительных мощностей, которое стало фундаментом для реализации многих передовых технологий. Параллельно с этим, широкое распространение получили интернет-технологии и облачные вычисления, обеспечивающие гибкость, масштабируемость и доступность ресурсов для предприятий.
Кроме того, важным аспектом стало непрерывное совершенствование информационных систем, направленное на оптимизацию сбора, обработки и анализа данных, что позволяет принимать более обоснованные управленческие решения. Значительное расширение автоматизации процессов управления также способствовало повышению эффективности и снижению издержек производства.
Индустрия 4,0 и промышленный Интернет вещей (IIoT) сегодня играют важнейшую роль для специалистов обрабатывающей промышленности. Их клиенты стремятся к оперативной реализации конкретных сценариев IIoT, включая измерение времени простоя, износа и времени смены инструмента, мониторинг качества, автоматизацию процессов и оптимизацию технического обслуживания. Это влечет за собой ряд специфических задач, требующих инновационных решений.
Технологии IIoT обеспечивают сбор и использование релевантных данных — будь то данные о продукте, эксплуатации, состоянии, окружающей среде или местоположении — практически в любой точке: на производстве, в управлении качеством, на складе, в цепи поставок, в процессе доставки и даже у клиента. Информация, поступающая с датчиков, камер и блоков управления из всех звеньев цепи создания стоимости, передается в систему управления или агрегируется и анализируется в облаке. Эти данные могут быть использованы для эффективного управления и автоматизации производства и логистики, оптимизации технического обслуживания и ремонта, а также для создания совершенно новых направлений бизнеса на основе инновационных информационных бизнес-моделей.
Однако, на практике возникают сложности. Первая из них связана со сбором данных. Хотя современные машины и системы оснащены множеством датчиков, существующее, проверенное временем оборудование часто такой возможности не имеет. В этом случае модернизация, включающая оснащение интеллектуальными датчиками и подключение к сети, обычно является более экономически эффективным решением, чем полная замена оборудования, включая необходимость повторного прохождения процедур сертификации. За десятилетия активного применения цифровых технологий и повсеместного распространения автоматизированных систем управления они прочно вошли в структуру передовых производств, став их неотъемлемой частью. В результате последовательного объединения физических и виртуальных систем, глубокой интеграции вычислительных и физических процессов, происходило формирование принципиально нового формата организации производственной деятельности — киберфизических производственных систем (КПФС). Этот эволюционный процесс ознаменовал собой переход к более интеллектуальным, адаптивным и эффективным производственным моделям, способным оперативно реагировать на изменения рыночной конъюнктуры и требования потребителей. Таким образом, цифровая трансформация обрабатывающей промышленности России является сложным и многогранным процессом, охватывающим различные аспекты производственной деятельности и требующим комплексного подхода к внедрению инновационных технологий.
