Duże zbiory danych i analityka AI: Przemysł 4.0 wiąże się z gromadzeniem ogromnych ilości danych z różnych źródeł, takich jak urządzenia IoT,sprzęt fabryczny, aplikacje pogodowe i drogowe, a także systemy ERP i CRM. Dane te są analizowane w czasie rzeczywistym za pomocą sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, co prowadzi do lepszego podejmowania decyzji i automatyzacji we wszystkich aspektach zarządzania łańcuchem dostaw, w tym w zaopatrzeniu, R&D, inżynierii, zarządzaniu aktywami przedsiębiorstwa (EAM), zarządzaniu logistyką, produkcji i planowaniu łańcucha dostaw.
Integracja pozioma i pionowa: Przemysł 4.0 opiera się na integracji poziomej i pionowej. Integracja pozioma łączy procesy na szerszą skalę, w tym w wielu zakładach i całym łańcuchu dostaw. Z kolei integracja pionowa łączy wszystkie poziomy organizacji, umożliwiając swobodny przepływ danych od zarządu po halę produkcyjną i odwrotnie. Skutkuje to ściśle zintegrowanym systemem, w którym produkcja jest ściśle powiązana z innymi procesami biznesowymi, takimi jak R&D, sprzedaż i marketing, kontrola jakości i inne działy, przełamując bariery informacji i wiedzy.
Chmura obliczeniowa: Chmura obliczeniowa jest kluczowym elementem Przemysłu 4.0 i transformacji cyfrowej, umożliwiając wiele postępów. W dzisiejszych czasach technologia chmurowa wykracza daleko poza swoje tradycyjne korzyści, takie jak szybkość, skalowalność, opłacalność i przechowywanie. Stanowi fundament dla nowoczesnych technologii, takich jak AI i Internet Rzeczy, i umożliwia firmom napędzanie innowacji. Chmura służy jako dom dla danych napędzających technologie Przemysłu 4.0, a cyber-fizyczne systemy w sercu Przemysłu 4.0 wykorzystują chmurę do komunikacji i koordynacji.
Rzeczywistość rozszerzona (AR): Integracja rzeczywistości rozszerzonej, technologii łączącej treści cyfrowe ze środowiskiem fizycznym, jest centralnym aspektem Przemysłu 4.0. AR umożliwia pracownikom dostęp do danych IoT w czasie rzeczywistym, zdigitalizowanych części, treści szkoleniowych, instrukcji naprawy lub montażu i nie tylko za pośrednictwem inteligentnych okularów lub urządzeń mobilnych, po prostu patrząc na fizyczny obiekt, taki jak sprzęt lub produkt. Pomimo tego, że AR znajduje się w początkowej fazie rozwoju, ma znaczący wpływ na konserwację, serwis i zapewnienie jakości, a także szkolenie i bezpieczeństwo techników.
Przemysłowy internet rzeczy (IIoT): Przemysłowy Internet rzeczy w przemyśle 4.0 jest tak istotny, że oba terminy są często używane zamiennie. Większość fizycznych obiektów w połączonych fabrykach, w tym urządzenia, maszyny, roboty i produkty, jest wyposażona w czujniki i tagi RFID, które dostarczają danych w czasie rzeczywistym na temat ich stanu, wydajności i lokalizacji. Ta technologia pozwala firmom z Przemysłu 4.0 optymalizować łańcuchy dostaw, szybko projektować i modyfikować produkty, unikać przestojów sprzętu, śledzić trendy konsumenckie, monitorować produkty i zapasy i wiele więcej.
Produkcja addytywna/druk 3D: Produkcja addytywna, znana również jako druk 3D, jest kluczową technologią napędzającą Przemysł 4.0. Początkowo wykorzystywany jako narzędzie do szybkiego prototypowania, druk 3D rozszerzył swój zakres zastosowań o masową personalizację i zdecentralizowaną produkcję. Dzięki tej technologii części i produkty mogą być przechowywane jako pliki projektowe w wirtualnych magazynach i produkowane na żądanie w miejscu użytkowania, zmniejszając w ten sposób zarówno odległości transportu, jak i koszty.
Autonomiczne roboty: Przemysł 4.0 rozpoczyna nową erę autonomicznych robotów. Roboty te zostały zaprojektowane do wykonywania zadań przy ograniczonym zaangażowaniu człowieka i są dostępne w różnych rozmiarach i funkcjach, od dronów skanujących zapasy po autonomiczne roboty mobilne do operacji pick and place. Wyposażone w zaawansowane oprogramowanie, sztuczną inteligencję, czujniki i systemy wizyjne, roboty te są w stanie wykonywać złożone i delikatne zadania oraz przetwarzać, analizować i reagować na informacje otrzymywane z otoczenia.
Symulacja/cyfrowe bliźniaki: Cyfrowy bliźniak odnosi się do wirtualnej reprezentacji fizycznej maszyny, produktu, procesu lub systemu, która opiera się na danych zebranych z czujników IoT. Jako kluczowy aspekt Przemysłu 4.0, umożliwia firmom uzyskanie lepszego wglądu, ocenę i optymalizację wydajności i utrzymania systemów i produktów przemysłowych. Przykładowo, operator zasobów może wykorzystać cyfrowego bliźniaka do wskazania problematycznego komponentu, przewidywania potencjalnych problemów i zwiększenia dostępności.
Cyberbezpieczeństwo: W erze Przemysłu 4.0, w której rośnie łączność i wykorzystanie dużych zbiorów danych, kluczowe znaczenie mają silne środki cyberbezpieczeństwa. Przyjmując podejście Zero Trust i wykorzystując innowacyjne technologie, takie jak uczenie maszynowe i blockchain, organizacje mogą usprawnić wykrywanie, zapobieganie i reagowanie na zagrożenia bezpieczeństwa, zmniejszając w ten sposób ryzyko naruszenia danych i zapewniając płynne działanie w swoich sieciach.
Obliczenia brzegowe: La necesidad de una respuesta inmediata en las operaciones de producción exige que algunos data analysis se realicen en la fuente, lo que se conoce como el "borde". Esto reduce el tiempo que transcurre desde que se generan los datos hasta que se necesita una respuesta. Por ejemplo, la identificación de un problema de seguridad o calidad puede requerir una acción rápida con el equipo, y el envío de los datos a cloud de la empresa y de vuelta a la planta de producción puede llevar demasiado tiempo y depender de la fiabilidad de la red. Edge computing también garantiza que los datos permanezcan cerca de su origen, lo que reduce el riesgo de brechas de seguridad.
