Με την εμφάνιση του Industry 4.0, τα εργοστάσια έχουν υψηλότερες απαιτήσεις για αυτοματισμό και ευφυΐα στις διαδικασίες παραγωγής τους. Ως βασικό συστατικό των συστημάτων βιομηχανικού αυτοματισμού, τα έξυπνα όργανα εξελίσσονται γρήγορα προς τη δικτύωση και την ευφυΐα. Ποιες είναι λοιπόν οι προσδοκίες και οι απαιτήσεις των εργοστασιακών επιχειρήσεων για την ευφυΐα των συστημάτων οργάνων τους;
Τα εργοστάσια αναμένουν ότι τα έξυπνα όργανα θα μπορούν να συλλέγουν σε πραγματικό χρόνο διάφορες παραμέτρους διαδικασίας κατά την παραγωγή και να χρησιμοποιούν έξυπνους αλγόριθμους ανάλυσης για την επεξεργασία των δεδομένων και την παροχή βελτιστοποιημένης υποστήριξης αποφάσεων. Αυτό απαιτεί από τις συσκευές οργάνων να έχουν δυνατότητες απόκτησης δεδομένων υψηλής απόδοσης, υπολογισμού άκρων και ασύρματης επικοινωνίας και να είναι βαθιά ενσωματωμένες με βιομηχανικές πλατφόρμες μεγάλων δεδομένων σε επίπεδο επιχείρησης, επιτυγχάνοντας συνεργατική ευφυΐα μεταξύ του edge και του cloud.
Οι επιχειρήσεις ελπίζουν ότι τα έξυπνα όργανα μπορούν να προβλέψουν πιθανές βλάβες του εξοπλισμού με βάση ιστορικά δεδομένα και μοντέλα μηχανικής εκμάθησης και να παρέχουν έξυπνες οδηγίες διάγνωσης και συντήρησης. Αυτό απαιτεί από τις συσκευές οργάνων να ενσωματώνουν αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης για να πραγματοποιούν αυτόνομη πρόβλεψη σφαλμάτων και έξυπνη διάγνωση και να ενσωματώνονται με το σύστημα διαχείρισης περιουσιακών στοιχείων της επιχείρησης για να παρέχουν καθοδήγηση απομακρυσμένης συντήρησης.
Τα εργοστάσια αναμένουν ότι τα έξυπνα όργανα θα μπορούν να προσαρμόζουν αυτόματα τις παραμέτρους της διαδικασίας σύμφωνα με τις αλλαγές στις συνθήκες παραγωγής, να βελτιστοποιούν την απόδοση του εξοπλισμού και να επιτυγχάνουν διαχείριση ενέργειας σε ολόκληρη την εγκατάσταση. Αυτό απαιτεί οι συσκευές οργάνων να διαθέτουν προηγμένους αλγόριθμους ελέγχου κλειστού βρόχου και μοντέλα βελτιστοποίησης ενέργειας και να μπορούν να αλληλεπιδρούν με συστήματα διαχείρισης παραγωγής σε πραγματικό χρόνο για να επιτύχουν αυτόνομη βελτιστοποίηση και διαχείριση ενέργειας.
Οι επιχειρήσεις ελπίζουν ότι τα έξυπνα όργανα μπορούν να παρουσιάσουν τα δεδομένα της διαδικασίας από την τοποθεσία παραγωγής με διαισθητικό τρόπο, για να διευκολύνουν την παρακολούθηση και τη λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο από τους χειριστές. Αυτό απαιτεί οι συσκευές οργάνων να έχουν διασύνδεση ανθρώπου-μηχανής, να υποστηρίζουν λειτουργίες απεικόνισης οπτικοποίησης και συναγερμού και να μπορούν να ανταλλάσσουν δεδομένα με συστήματα διαχείρισης παραγωγής για να επιτύχουν ενοποιημένη απεικόνιση των διαδικασιών ολόκληρου του εργοστασίου.
Αρχιτεκτονικός σχεδιασμός & σχεδιασμός cepteur sint occaecat cupidatat proident, κατακτήθηκε ολόκληρη η ψυχή μου, όπως αυτά τα γλυκά πρωινά της άνοιξης που απολαμβάνω με όλη μου τη... Αρχιτεκτονική σχεδίαση & σχεδιασμός cepteur sint occaecat cupidatat proident, κατέχεται όλη μου η ψυχή, όπως αυτά τα γλυκά πρωινά της άνοιξης που απολαμβάνω με όλο μου το Lorem ipsum dolor sit ament, consectetur adipisicing elit,sed do eiusmod tempor incididunt labore et dolore magna aliqua. it enim ad minim veniam.
Συνοπτικά, οι εργοστασιακές επιχειρήσεις αναμένουν από τα έξυπνα όργανα να επιτύχουν παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο, έξυπνη ανάλυση και βελτιστοποίηση σε όλη τη διαδικασία παραγωγής, βελτιώνοντας την απόδοση και την ποιότητα των προϊόντων και οδηγώντας τον ψηφιακό μετασχηματισμό του εργοστασίου. Αυτό απαιτεί από τους προμηθευτές οργάνων να συνεχίσουν να καινοτομούν στους τομείς της απόκτησης δεδομένων, των υπολογιστών αιχμής, των ευφυών αλγορίθμων, της αλληλεπίδρασης ανθρώπου-μηχανής κ.λπ., και να παρέχουν στις επιχειρήσεις πιο έξυπνες και αξιόπιστες λύσεις.
Ταυτόχρονα, στη διαδικασία του μετασχηματισμού της ψηφιοποίησης των συστημάτων οργάνων σε επίπεδο εργοστασίου, βασικοί παράγοντες όπως η συμβατότητα, η διαχείριση δεδομένων, οι αναλυτικές εφαρμογές και η ασφάλεια δικτύου πρέπει επίσης να ληφθούν πλήρως υπόψη. Οι επιχειρήσεις θα πρέπει να υιοθετήσουν μια στρατηγική υλοποίησης και συνεχούς βελτιστοποίησης βήμα προς βήμα με βάση την πραγματική τους κατάσταση, ξεπερνώντας σταδιακά τα προβλήματα όπως προβλήματα συμβατότητας συστημάτων παλαιού τύπου, προβλήματα νησίδων δεδομένων, έλλειψη δυνατοτήτων αναλυτικής εφαρμογής, κινδύνους ασφάλειας δικτύου και υψηλό κόστος μετασχηματισμού , και τελικά επιτυγχάνοντας μια επιτυχημένη μεταμόρφωση από παραδοσιακό σε έξυπνο.
