Az ipar 4.0 vagy okos ipari megoldásokról szóló cikkekben, előadásokban sok idegen, vagy idegenül hangzó fogalommal találkozunk. Mit jelentenek ezek és mire használjuk őket egy okos ipari megoldás vagy intelligens gyárak kialakítása során? Ebben a cikkben a leggyakrabban használt kifejezések és technológiák közérthető leírását találod, melyek egy okos ipari rendszer részeit képezhetik.
Üzleti intelligencia (BI) és adatbázis(ok)
A modern üzleti rendszerek „piramisának” tetején a vállalatirányítási rendszerek (ERP – Enterprise Resource Planning) és a hozzájuk kapcsolódó robusztus adatbázisok ülnek.
Ezek a rendszerek végzik az adatok tárolását, feldolgozását és elemzését. Az ERP rendszerek gyakran az egész vállalat pénzügyi, termelési, erőforrás gazdálkodási állapotáról adnak átfogó képet. Az egyes részfeladatok professzionális kezelésére azonban korlátozottan alkalmazhatók.
Sok esetben szakterület specialista „alrendszerek kapcsolódnak” az ERP rendszerekhez, melyek az egyes területek folyamatait irányítják, illetve ellátják adatokkal az ERP rendszereket.
Ilyenek lehetnek például a teljesség igénye nélkül:
- MES (Manufacturing Execution System), mely a gyártási folyamat végrehajtását irányítja
- QMS (Quality Management System) Minőségbiztosítás és szabványoknak megfelelőség biztosítása (ISO)
- WMS (Warehouse Management System) Alapanyag, félkésztermék, késztermék raktárak és intralogisztika irányításáért felel
Ezek az alrendszerek vagy az ERP rendszerek moduláris részei, vagy önálló szoftverek, melyek interfészen keresztül transzparens módon kapcsolódnak az ERP rendszerhez.
Felhő
Cloud vagy cloud computing angol kifejezésekből magyarított kifejezés. A vállalatok adatfeldolgozási és tárolási kapacitásai gyakran nem elegendőek a valósidejű működéshez.
A felhő az a csatorna és megosztott kapacitás, amelyen keresztül az adatok eljutnak olyan távoli szerverekhez, ahol azok elegendő számítási kapacitással rendelkeznek a gyors feldolgozáshoz, illetve az adatok tárolásához (pl. Microsoft Azure, Amazon, stb.) A felhőben tárolt adatok bármikor hozzáférhetőek a vállalat számára.
Big Data
A vállat összességében gyűjtött adatok olyan masszív adatvagyont jelentenek, mely lehetővé teszi azok hatékony elemzését és döntés támogató információvá történő transzformálását. A Big Data elemzést olyan szoftverek végzik, melyek képesek hihetetlen sebességgel feldolgozni az adatokat és azokból akár prediktív, a gyártás folyamatára vonatkozó előrejelzéseket, riportokat adni.
Adatvizualizáció
Az adatvizualizáció lehetővé teszi a komplex adatok könnyű és gyors értelmezését, ami kritikus a hatékony döntéshozatalhoz, a problémák azonosításához és a folyamatok optimalizálásához. További információk cikkünkben:
Adatvizualizáció
Az összegyűjtött és feldolgozott adatok gyors befogadása az emberek számára vizualizált formában sokkal eredményesebb, mint például hosszú adatsorokat böngészve. Az adatok vizualizációját olyan szoftverek végzik (pl. Grafana), melyek paraméterezhető formában, valós időben képesek diagramokat, dashboardokat (műszerfalakat) létrehozni és megjeleníteni.
Digitális iker
Egy berendezés, gyártósor, komplett gyár vagy folyamat virtuális másolata, amely minden paraméterében szimulálja a valós iker tulajdonságait. Ez a digitális alkotás lehetővé teszi az okos gyárak számára, hogy egyes körülmények, paraméterek megváltoztatásának eredményét kipróbálhassák, annak kockázata nélkül, hogy a valódi gyártásba vagy folyamatba be kellene avatkozni. A digitális ikreken akár szélsőséges „töréspróbát” is végezhetünk a biztonsági előírások vagy gazdaságos működés kockáztatása nélkül.
A digitális iker alkalmazása nagyban támogatja az innovatív eljárások kidolgozását alacsony költségek és kockázatok mellett.
Gépi tanulás és mesterséges intelligencia
A mesterséges intelligencia (AI – Artificial Intelligence) és a gépi tanulás (ML – Machine Learning) szorosan kapcsolódnak egymáshoz, de eltérő fogalmak. Tudod mi a különbség közöttük, melyik mire szolgál egész pontosan? Alábbi cikkünkben olvashatsz erről:
Mi a különbség a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia közt?
A gépi tanulás lehetővé teszi egy digitális rendszer számára, hogy bizonyos folyamatok lépéseit úgy módosítsa, hogy figyelembe veszi annak végeredményre gyakorolt hatását. A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás az intelligens gyárak életében lehetővé teszik, hogy az összegyűjtött adatokban mintázatokat keressenek, megvizsgálják, hogy azok milyen végeredményt tettek lehetővé. A kívánatos végeredményhez tartozó paramétereken folyamatosan javítva optimalizálják a folyamatokat.
Az okos gyárak gyakorlatában ezek gyakran használt komponensek a prediktív gépkarbantartás (felismerni a hibákhoz vezető paramétereket a hiba tényleges bekövetkezése előtt), az energia optimalizálás, a selejtszám csökkentés és az intralogisztika optimalizálása területén.
Edge Computing
Az edge computing egy olyan számítástechnikai modell, amely az adatok feldolgozását azok keletkezési helyén elvégzi. Ezzel tehermentesíti a tároló és számítási kapacitásokat, valamint megelőzi az IT/OT hálózatok túlterhelését.
A gyakorlatban ezek az okos ipari rendszerekben a PLC-ken vagy egyéb gatewayeken (mikroszámítógépeken) történnek meg, melyek közvetlenül az adatforrás szenzorok, vagy gépek közelében helyezkednek el.
Virtuális valóság (VR) és kiterjesztett valóság (AR)
Az okos gyárakban leginkább a tervezésben, minőségellenőrzésben és a raktári operációban használt technológia. A videójátékokból ismert VR szemüvegek és a mobiltelefonokból ismert kiterjesztett valóság (AR) kamerák segítségével az emberek képesek virtuális pozícióba helyezkedni, vagy más, nem létező tárgyakat virtuálisan a valóságba helyezni.
IoT (dolgok internete) és IIot (ipari dolgok internete)
Az IoT (Intenet of Things) az a hálózati technológia, amely lehetővé teszi, hogy WLAN, WAN, 5G hálózaton keresztül az internetre csatlakozó eszközök egymással kommunikáljanak. Ennek legegyszerűbb példája az okosotthon eszközök. Segítségükkel a mobiltelefonunkon állíthatjuk be távolról a lakás hőmérsékletét, indíthatjuk el a sütőt vagy a mosógépet.
Az Industrial Internet of Things, vagyis IIot ennek az ipari eszközökre optimalizált „alkategóriája”. Lehetővé teszi, hogy az egyes gépek, szenzorok, robotok a vállalati hálózathoz kapcsolódjanak, vagy adatokat küldjenek/fogadjanak a felhőben.
Adatbiztonság (Cyber Security)
A gyártó vállalatok gyakran követnek el kiberbiztonsági hibákat, mivel ezek az iparágak hagyományosan nem kiberbiztonsági fókuszúak, és az OT (Operational Technology) rendszereik védelme eltér az IT rendszerek védelmétől. Az alábbi cikkben a leggyakrabban elkövetett hibákról tájékozódhatsz:
Milyen kiberbiztonsági hibákat követnek el a gyártó vállalatok?
Különösen a felhőbe továbbított adatok, de az IoT/IIoT eszközök kommunikációja során is valós aggodalom, hogy illetéktelenek férhetnek hozzá érzékeny vállalati adatokhoz, vagy hackerek férkőznek be a belső rendszerekbe. A Cyber Security rendszerek és technológiák feladata, hogy megakadályozzák ezeket a kísérleteket. A korszerű blokkchain technológiáktól a hardveres titkosításokon keresztül az akár nyílt szabványú szoftveres megoldásokig számtalan eszköz van a szakemberek kezében. Ezek alkalmazásával biztonságossá tehető a digitális kommunikáció.
Összefoglaló
Az intelligens gyártás és az okos ipar kialakításához sok új technológiát hoznak létre. Ebben a cikkben az alapkifejezéseket és technológiákat szedtük össze, melyek jelentésének megértése szükséges a tudásbázis növeléséhez és a digitális szemléletmód elsajátításához.
Ugyanakkor nem volt célunk a szakkifejezések definíció szintű leírása, inkább a közérthetőségre törekedtünk.