Tark tööstus
Tööstuse digitaliseerimist mõistetakse tihti kui uue arvutiprogrammi või roboti kasutuselevõtmist, aga veel olulisem on targalt kasutada tehnoloogia abil korjatud andmeid. Nii on võimalik seniseid protsesse tõhusamaks muuta ehk vähendada kulusid ja uusi ärimudeleid luua ehk kasvatada tulusid.
Digitaliseerimisega alustamisel on oluline kaardistada oma senistes protsessides nõrgad kohad ning leida neile tänapäevased tehnoloogilised lahendused, mis võimaldavad andmeid koguda, liigutada ning analüüsida automaatselt ja reaalajas.
Miks digitaliseerida?
Miks digitaliseerida?
Kogemuslood
Digitaliseerimine aitab suurendada ettevõtte ärivõimalusi ning tagab efektiivsuse ja mugavuse nii partneritele kui ka oma töötajatele.
Loe lisa
Digitaliseerimine ei ole projekt, kus saab öelda „tehtud!“
Loe lisa
Kui protsesside parendamine on pidev protsess, siis tarkvaralahenduste vahetamine selles aeganõudev.
Loe lisaDigitehnoloogia näited
Väljakutse
Ettevõtete juhid otsivad järjepidevalt võimalusi, kuidas püsida konkurentidest kasvutempost eespool ning seejuures tagada energiasäästu.
Kuidas saavutada vajalik tootmismaht uutele turgudele laiendamisel? Kuidas murda välja pidevast tööjõupuudusest?
Lahendused
Protsesside automatiseerimine robootikaga ja eelkõige tehisintellektiga varustatud robotitega aitab kaasas käia kasvutempoga, tõsta efektiivsust, tagada kõrgemat toote/teenuse kvaliteeti ja vähendada energia tarbimist.
Rutiinsete ja raskete tööülesannete täitmiseks inimtööjõu asendamine masintööjõuga tõstab lisaks efektiivsusele ka ettevõtte atraktiivust noorte seas.
Tööstussektoris on enimlevinud täisautonoomsed koostöörobotid (collaborative robots – cobots), autonoomsed mobiilsed robotid (autonomous intelligent vehicle – AIV) ja tarkvara robotid (robotic process automation – RPA).
Väljakutse
Tootmisjuhtide igapäevane väljakutse on hankida usaldusväärset ning ajakohast informatsiooni tootmisprotsesside käekäigu kohta.
Milline on komponendi valmistamise aja- ja ressursikulu? Milline on liini keskmine opereerimise kulu tunnis ja kui tõhus see on? Millises ulatuses on kasutatud erinevate vahetuste võimekused?
Lahendused
Tööstuslik asjade internet (Industrial Internet of Things – IIoT) aitab protsesse reaalajas jälgida ning tekkivatele takistustele kohe reageerida ning seeläbi muuta protsesse sujuvamaks ja parandada läbilaskevõimet.
Tööstusliku asjade interneti süsteemid on mehhanism, mis seob läbi infotöötluse füüsilise maailma virtuaalse maailmaga ja sisaldab tarkvarasüsteeme, sidetehnoloogiat, sensoreid, ajameid jmt, mis suhtlevad sardsüsteeme kasutades reaalse maailmaga. Teisisõnu võimaldab see kahesuunalist suhtlemist seadmete/masinate (Machine to Machine – M2M) vahel ja toodete ühendamiseks, mis on integreeritud tootmissüsteemidesse kogu tootmistsükli ulatuses.
Väljakutse
Kuidas tõsta ettevõtte juhtimiskvaliteeti ning teha stateegilisi juhtimisotsuseid, mis ei põhine ainult tunnetusel?
Lahendused
Tööstusliku asjade interneti süsteemid suurendavad andmete keerukust uute andmevormide ja -allikate kaudu. Näiteks pärinevad suurandmed anduritest, seadmetest, võrkudest, logifailidest, veebist ja sotsiaalmeediast – suur osa neist genereeritakse reaalajas ja väga suures mahus.
Suurandmete analüüs võimaldab teha paremaid ja kiiremaid otsuseid, kasutades andmeid, mis olid varem kättesaamatud või kasutuskõlbmatud. Ettevõtted saavad kasutada täiustatud analüütika tehnikaid, nagu tekstianalüütikat, masinõpet, ennustavat analüütikat, andmekaevet, statistikat ja loomuliku keele töötlemist, et saada uusi teadmisi varem kasutamata andmeallikatest. Vähem olulisel kohal pole ka andmete visualiseerimine.
Tarneahelates on erinevate meetodite (sh masinõppe ja -nägemissüsteemide) kaudu võimalik rakendada tehisintellekti, mis võimaldab näiteks prognoosida nõudluse varieeruvustajas (ka üldisemalt turumuutusi), tagada tooteTteenuse kvaliteeti, teostada ennetavat hooldust, rakendada kognitiivset andmetöötlust, nutikaid masinaid või isegi sülemintellekti.
Väljakutse
Uue toote turule toomine võib osutuda tehniliselt keerukaks väljakutseks, mis võib pikendada toote turule toomise aega ja anda konkurentidele pöördumatu eelise.
Kuidas uus toode konkurentidest kiiremini turule saada? Kuidas toote arendamisel vältida vigu ja ümbertegemisi? Kuidas lihtustada ja kiirendada uute tootmisprotsesside planeerimist ning tõsta tootmispaindlikkust?
Lahendused
Virtuaal- ja liitreaalsuse lahendused aitavad digitalsete kaksikute ja simulatsioonide abil vigadeta planeerida ja reaalajas optimeerida, muuta efektiivsemaks protsesse ja materjali voogusid (suurendada tootmispaindlikkust) ning ka disainida tooteid. Lisaks lihtsustavad ja kiirendavad need tootmispinnal ruumikasutuse planeerimist, uute liinide planeerimist ja töökoha ergonoomikat.
Väljakutse
Ettevõtte tarneahelaüleste ressursside ja protsesside kvaliteetne planeerimine, optimeerimine, haldamine, jälgimine ja juhtimine on igale ettevõtte juhile igapäevaseks väljakutseks.
Lahendused
Küberfüüsikalised süsteemid, integreeritud tarkvarasüsteemide eesmärk on luua ettevõttesiseselt ja ka tarneahelaüleselt andmete liikumine katkematu infovoona. Integreeritud tarkvarasüsteemide loomine aitab liigutada infot reaalajas ning vältida korduvat andmete sisestamist erinevates tarneahela lõikudes ehk tõsta andmete kvaliteeti. Horisontaalset ja vertikaalset integratsiooni on nimetatud “tööstus 4.0 selgrooks”.
Masinad ja ettevõtted suhtlevad ja jagavad pidevalt andmeid, aidates saavutada sügavamaid analüüsivõimekusi, suuremat läbipaistvust ja tõhusust kõigi jaoks. Nt, kui ettevõttel on mitu tootmishoonet, tagab integratsioon sujuva jagamise andmetega seotud küsimustes nagu laoseisud, viivitused jms. Selle tulemusena on võimalik anda klientidele ja teistele tarneahela osapooltele usaldusväärset infot ning teha ettevõtte juhtimistasandil andmetele põhinevaid strateegilisi otsuseid. Vertikaalselt ja horisontaalselt integreeritud süsteemid on eelduseks täisautomatiseeritud tarneahela loomiseks (tarnijast kliendini ja juhist tootmispõrandani).
Väljakutse
Kuidas hoida tarnekindlust, kui vajalikku toormaterjali on puudu? Kuidas kiiresti ja odavalt muuta toode kliendi soovidele vastavamaks?
Lahendused
Printimisel saadud kolmemõõtmelist detaili saab kasutada kas prototüübina toote disaini arendamiseks, toote komponentide või valuvormide valmistamiseks ning mudelite koostamiseks. 3D printimisega saab valmistada keerulisi kujundeid ja ka kohandatud tooteomadustega tooteid nagu optimeeritud soojusjuhtivus või vastupidavus, kõrge tugevus või jäikus ja isegi biosobivus. Lisaks saab materjale täita metalli, keraamika, puidu või grafeeni osakestega või tugevdada süsinikkiududega. Selle tulemuseks on ainulaadsete omadustega osad. 3D printimine on üks võtmetehnoloogiaid, mille abil saab toota masskohandatud tooteid ning saavutada madala kuluga kiiret kasvu.
Väljakutse
Kuidas kiirete juhtimisotsuste tegemiseks tagada reaalajas protsesside jälgimine ja kiire andmete liikumine?
Lahendused
Pilvetehnoloogiate kasutuselevõtt pilveandmetöötluseks on vajalik suurte andmemahtude haldamiseks ja reaalajas andmete liigutamiseks. Eriti vajalik on see tööstusliku asjade interneti rakendamiseks, mille jaoks on sobilikud eelkõige serva- ja uduandmetöötluse tehnoloogiad (edge and fog computing technologies).
Servandmetöötluses toimub andmete töötlemine võrgu serval andmeid loovas seadmes või selle vahetus läheduses, nt anduris. Servandmetöötluse plussiks on see, et kõik andmed ja andmetöötlused säilivad seadmes, mis need algselt lõi. See hoiab andmed diskreetsena ja säilib nende tõesus. Miinuseks on jällegi see, et keerukamaid algoritme nõudvaid andmekogumeid see ei suuda käsitleda.
Uduandmetöötluses toimub andmete töötlemine kohtvõrguga ühendustud protsessorites või kohtvõrgu riistvaras endas, mis võivad olla seadmetest ja anduritest kaugemal. Teisisõnu töödeldakse andmeid nn udusõlmes, mis asub kohtvõrgus. Uduandmetöötluse plussiks on andmete salvestamine ja töötlemine kohtvõrgus uduandmetöötluse arhitektuuris, mis võimaldab ettevõtetel koguda andmeid mitmest seadmest „piirkondlikesse ladudesse“. See võimaldab suurema võimsuse rohkemate andmete töötlemiseks kui servandmetöötlus ja tagab sellega ka reaalajas töötluse keerukamate algoritmide puhul. Miinuseks on see, et uduandmetöötluseks on vaja rajada rohkem infrastruktuuri (ja seega rohkem investeeringuid) ning selle rakendamisel tuleb toetuda andmete järjepidevuse tagamiseks suurele võrgustikule.
Väljakutse
Ettevõtetes üha suurenev teabevoog tekitab muret turvalisuse, läbipaistvuse ja privaatsuse pärast ning seda enam, et tooted ja teenused muutuvad üha personaalsemaks ja kohandatavamaks. Tundlike andmete edastamine ja töötlemine peab toimuma turvaliselt, et vältida küberrünnakuid. Seega üha olulisem on digitaalne eetika ja privaatsus, privaatsust suurendavad tehnoloogiad ja sideturve.
Lahendused
Selle valdkonna uudsemateks tehnoloogiateks on plokiahel ja “DevSecOps” arendusprintsiip.
Plokiahel on hajutatud või detsentraliseeritud digitaalne süsteem tehingute registreerimiseks mitme osapoole vahel kontrollitaval ja võltsimiskindlal viisil ning ka automatiseeritult. Plokiahel aitab tarneahelaid oluliselt parandada, võimaldades toodete kiiremat ja kulutõhusamat tarnimist, parandades toodete jälgitavust ja partnerite vahelist koordineerimist. Ettevõtted saavad digiteerida füüsilised varad ja luua kõigi tehingute detsentraliseeritud muutumatu kirje, mis võimaldab jälgida varasid tootmisest tarnimiseni või lõppkasutaja poolt kasutamiseni.
“DevSecOps” (development-security-operations) arendusprintsiip automatiseerib ja integreerib küberturvalisuse tarkvara arendusprotsessi igasse etappi. Uus arendusprintsiip käsitleb turbeprobleeme nende ilmnemisel, kui neid on lihtsam, kiirem ja odavam parandada.
