La обрабатывающая промышленность растет быстрее, чем любой другой сектор. Отчасти это связано с тем, что фабричные рабочие места являются одними из немногих оставшихся рабочих мест, которые не заменяются роботами или компьютерами. Производство также является одной из немногих оставшихся областей со значительным количеством рабочих мест, не требующих особых технических знаний.
В результате мы видим, что многие люди, которых 20 лет назад вытеснили бы в другую сферу, сейчас выбирают обрабатывающую промышленность. При всем этом росте Естественно задаться вопросом, что ждет нас в будущем в эту отрасль. На какие вопросы следует обратить внимание производителям? Какие изменения должны произойти, чтобы производители оставались конкурентоспособными и актуальными? Эта статья ответит на эти и другие вопросы, чтобы вы могли быть готовы к тому, что будет дальше в мире производства.
история отрасли
La история отрасли такая же длинная, как и история человеческой цивилизации. На самом деле можно утверждать, что сама цивилизация является результатом возросшей потребности в промышленности. Например, когда люди осели и занялись сельским хозяйством, им понадобились новые способы строить, выращивать и хранить пищу. В результате были изобретены такие вещи, как плуг, ткацкий станок и колесо. Все они являются примерами первых форм промышленности. С тех пор, как люди организовали и автоматизировали производство товаров, они изобрели для этого новые инструменты и машины. Этот раздел охватывает различные этапы развития промышленности на протяжении всей истории, от механизации и паровой энергетики до компьютеров и автоматизации.
Индустрия 1.0: Механизация и паровая энергетика
La Промышленность 1.0 Этому способствовало изобретение паровой машины. Паровой двигатель — это то, что впервые позволило машинам генерировать достаточно энергии, чтобы сделать их жизнеспособным вариантом для промышленного производства. Именно тогда началась эпоха механизации, которая является логическим завершением любой промышленной революции. Когда вы можете питать машины паром, они становятся намного больше и сложнее, чем раньше. Они также гораздо более специализированы, так как изготовление каждой детали вручную заняло бы слишком много времени. Изобретение автоматизированного ткацкого станка является хорошим примером этого. Сначала ткацкий станок работал руками одного ткача. Позже для приведения в действие ткацкого станка стали использовать паровой двигатель, так что за один раз можно было производить гораздо больше ткани. Это пример механизации в действии.
Индустрия 2.0: электричество, массовое производство и сборочная линия
La Промышленность 2.0 Это принесло нам энергосистему, которая позволила предприятиям работать на постоянной мощности и снизила стоимость производства электроэнергии. Это позволило компаниям управлять своими заводами 24 часа в сутки. Электричество также приводило в действие новые машины и устройства, такие как двигатели, освещение и вентиляторы. Массовое производство — это то, что действительно сделало Индустрию 2.0 популярной. Массовое производство — это сборочная линия, на которой одно и то же изделие изготавливается снова и снова. Его изобрел Генри Форд, основатель крупной автомобильной компании. Форд понял, что время и деньги можно сэкономить, оптимизировав процесс производства автомобилей. Вместо того, чтобы строить каждую машину вручную, он заставлял рабочих строить одну часть машины за раз, а затем перемещать ее на другую станцию, чтобы следующий рабочий мог прикрепить ее к остальной части машины. Эта система позволяла рабочим не тратить время на замену деталей. Это также позволило Форду производить автомобили быстрее, дешевле и с меньшими потерями.
Индустрия 3.0: вычисления и автоматизация
С появлением компьютеров они нашли множество применений в индустрия 3.0. Компьютеры использовались для создания новых инструментов, машин и предметов. Они также использовались для контроля и управления различными процессами. Промышленные роботы существуют с 1950-х годов, когда компьютеры стали более совершенными и надежными, они стали использоваться для управления многими роботами на автомобильных и текстильных фабриках. Когда компьютеры и роботы используются вместе, это называется автоматизацией. Автоматизация — это процесс использования компьютеров и роботов для управления производственными линиями. Он часто используется для сокращения числа рабочих, необходимых для управления фабрикой или технологическим процессом. Автоматизация ответственна за большую часть потери рабочих мест в производстве. Рост автоматизации привел к тому, что за последние два десятилетия многие работники потеряли работу. Это особенно верно в некоторых областях, таких как производство текстиля и автомобилей, где роботы легко выполняют многие задачи, которые обычно выполняют рабочие.
Что такое Индустрия 4.0?
La Промышленность 4.0, также известная как четвертая промышленная революция, представляет собой концепцию, описывающую эволюцию производства во все более цифровом мире. Хотя концепция может быть новой, технологии, составляющие «аппаратную» часть, существуют уже довольно давно. Этот термин был придуман в 2011 году немецкими инженерами и учеными-компьютерщиками, которые хотели описать следующую эволюцию производства. Если посмотреть на «программную» сторону, то не так уж и ясно, когда произошла революция. Хотя эти технологии были с нами в течение некоторого времени, они не начали оказывать влияние до недавнего времени. Это связано с тем, что эти технологии должны были быть приняты большинством производителей, прежде чем они стали достаточно важными, чтобы их можно было назвать революцией. Цель этой концепции — воспользоваться преимуществами цифрового производства и избавиться от его недостатков.
робототехника на производстве
Одной из наиболее заметных технологий, появившихся в последние годы, является робототехника. Роботы использовались в производстве на протяжении десятилетий, но современные достижения сделали их намного более эффективными, чем их предшественники. Хотя первые промышленные роботы были представлены в 1961 году, технология развивалась медленно. Только в 1990-х технология робототехники начала оказывать значительное влияние. Умная робототехника существует уже десять лет, хотя эта концепция используется в производстве только в последние годы. Эти роботы «интеллектуальны», потому что их можно запрограммировать на считывание данных с датчиков и сканеров и принятие обоснованных решений на основе этих данных. Роботизированные технологии развиваются с головокружительной скоростью, и ожидается, что эти достижения будут продолжаться.
искусственный интеллект в производстве
Хотя робототехника отлично подходит для выполнения повторяющихся задач и задач, которые люди не могут выполнить, она бесполезна, когда дело доходит до принятия более сложных решений. Вот где в дело вступает искусственный интеллект. Программное обеспечение ИИ действительно хорошо справляется со сложными данными и использует их для принятия обоснованных решений. Хотя искусственный интеллект использовался в производстве на протяжении десятилетий, его внедрение было медленным. Например, первая система на основе ИИ для производства была представлена в 1964 году, но многие производители не использовали ее до 1990 года. Ожидается, что в ближайшие годы системы на основе ИИ станут еще более распространенными, а темпы внедрения, как ожидается, увеличится с 60% в 2017 году до 85% в 2022 году. Это связано с тем, что ИИ переходит от использования для принятия решений к реальной помощи работникам в выполнении их работы.
Дополненная реальность в производстве
Дополненная реальность — еще одна технология, которая существует уже некоторое время, но только недавно начала оказывать значительное влияние на производство. Одним из самых больших преимуществ дополненной реальности является то, что она может помочь людям работать более эффективно. Люди отлично умеют расставлять приоритеты в задачах и работать над достижением целей, но не умеют обрабатывать данные. Вот почему многие работники используют такие инструменты, как электронные таблицы и базы данных. Однако эти инструменты могут быть перегружены большими объемами данных. Их также может быть сложно обновить при добавлении или удалении данных. Решения дополненной реальности помогают облегчить эту ситуацию, поскольку они позволяют работникам получать доступ к сложным визуализациям через свои компьютеры, планшеты или смартфоны. Это позволяет им просматривать сложную визуализацию данных таким образом, чтобы ее было легко понять и использовать.
Интернет вещей в производстве
Интернет вещей (IoT) — это сеть устройств, которые могут отправлять и получать данные через Интернет. Это означает, что устройство может отправлять данные на ваш компьютер или ваш компьютер может отправлять данные на устройство. Примером этого является кофемашина, которая позволяет изменять время и дату при срабатывании будильника. Эти данные могут быть любыми: от текущей температуры устройства до количества транзакций PayPal, совершенных сегодня. Эта информация может быть полезна при выявлении проблем с устройством, например сломанной детали в кофемашине. Также может быть полезно понять, как используется устройство. Примером устройства IoT в обрабатывающей промышленности являются счетчики электроэнергии. Эти устройства можно использовать для измерения количества электроэнергии, потребляемой машиной или частью оборудования.
3D-печать в производстве
3D-печать — это процесс, в котором машина создает трехмерный объект, используя материалы, наложенные друг на друга. Этот процесс существует уже несколько десятилетий, но в последние годы он значительно изменился. Одним из самых больших достижений является то, что 3D-принтеры могут создавать объекты из металла, что поначалу было сложно. Ожидается, что в ближайшие годы эта технология получит дальнейшее развитие и станет более широко использоваться. Широкая публика начнет видеть больше 3D-печатных продуктов, поскольку технология станет более доступной.
Анализ с большими данными
Наконец, у нас есть аналитика больших данных, которая, как ожидается, будет приобретать все большее значение в обрабатывающей промышленности. Это связано с тем, что эти решения позволяют анализировать большие объемы данных и выявлять тенденции и закономерности в этих данных. Эти данные могут представлять собой информацию о ваших клиентах, например время дня, когда они, скорее всего, купят продукт. Это также могут быть данные, относящиеся к вашей продукции и вашей производственной линии. Например, у вас может быть машина, которая производит 100 продуктов в день, но продает только 10 из них. С помощью аналитики больших данных вы можете определить это несоответствие и выяснить, как его исправить.