Higher School of Economics의 연구에 따르면 2019년 러시아 기업의 디지털 활동은
소위 Industry 4의 도구 중 하나입니다.0 산업 기업은 프로세스 자동화, 사물 인터넷, 인공 지능 및 빅 데이터, 클라우드 기술 및 RFID(무선 주파수 식별) 기술, 특히 생산 로봇화에 가장 자주 투자합니다.
사람 대신 자동차
생산 공정을 로봇으로 이전-일상적인 작업을 최적화하고 속도와 정확성을 높여 생산량을 늘리는 동시에 운영 비용을 줄이고 전문가의 작업을 보호 할 수있는 많은 활동 영역을 통합하는 대규모 영역입니다. 로봇 화 프로세스의 정점은 완전히 황량한 생산이되어야합니다. 광산과 우물은 모든 작업이 기계에 의해 수행되고 원격 전문가가이를 제어합니다.
이러한 여러 프로젝트가 이미 러시아에 있습니다.개발 단계-특히 Norilsk Nickel 회사의 Skalisty Gluboky 광산. 그러나 기업이 사람없이 기능하기 위해서는 창조 단계에서 자율 활동의 원칙이 통합되어야합니다. 이 모델을 위해 기존 공장의 용도를 변경하려는 것은 비용이 많이 들고 비실용적 이벤트이므로 현재 대부분의 회사는 생산에 개별 자동화 요소 만 사용합니다. 예를 들어, Gazpromneft, Rosneft 및 LUKOIL과 같은 여러 석유 회사는 주로 사물 인터넷 (IoT) 기술을 기반으로하는 스마트 우물 생성을 위해 노력하고 있습니다. 이러한 우물에서 장비에는 모든 프로세스에 대한 데이터를 공통 시스템으로 전송하는 센서가 장착되어 수신 된 정보를 처리하고 그에 따라 특정 결정을 내립니다.
유사한 모델이 어드바이저 시스템의 기초가됩니다.Norilsk Nickel, Kola MMC의 농축 공장에서 : 장비 작동 및 원자재 매개 변수에 대한 방대한 양의 데이터 분석을 기반으로 공정 최적화를위한 권장 사항을 발행합니다. 시스템 구현 후 처음에는 전문가가 각 권장 사항을 연구하고 직원이 제안 된 조언을 확인하면 프로그램 이이 선택을 기억합니다. 따라서 시스템은 지속적으로 스스로 학습하고 시간이 지남에 따라 독립적 인 결정을 내리기 시작합니다.
조이스틱 운송
무인운송은 별도의 방향자체 추진 굴착 장치, 무인 덤프 트럭, 광산 내 전기 기관차 운송, 비행 무인 항공기(드론) 등 다양한 장비를 다루는 산업입니다. 이러한 운송 수단을 사용하면 직원의 안전이 향상될 뿐만 아니라 생산성도 향상됩니다. 따라서 광산 덤프 트럭의 운전자를 트럭 운전석에서 제어실로 이동함으로써 회사는 교대 근무 시간을 절약하고 그에 따라 같은 기간에 더 많은 원자재를 운송할 수 있습니다.
드론과 관련하여 그 기능은인간과 기술에 대한 접근이 어려운 전력선, 파이프 라인 및 송유관 및 산업 시설 전반의 진단. 무인 시스템은 지질 탐사, 작은 부하의 운송, 전선 손상 수리 및 기타 여러 문제 해결에 사용됩니다. 예를 들어, 파이프 라인의 60 %가 드론으로 제어되는 Gazpromneft는 이미 70 개 이상의 시나리오를 개발했습니다. 회사에 따르면 드론은 헬리콥터를 운영하는 것보다 2.5 ~ 3 배 저렴합니다.
드론의 또 다른 중요한 응용 분야광산 작업 모니터링과 관련이 있습니다. 광산에는 사람들을 보내기 전에 주의 깊게 조사해야 하는 접근하기 어렵고 위험한 지역이 많이 있습니다. 이러한 목적을 위해 Norilsk Nickel은 조명, GPS 및 통신이 없는 지하 깊은 곳에서 작동할 수 있는 무인 항공기 모델을 개발했습니다.
개별 산업 부문에는 자체 산업이 필요합니다.특정 무인 차량. 따라서 농업 산업에서는 주로 작업 속도부터 수확기 블레이드의 위치 각도까지 전체 프로세스를 조정하는 비디오 카메라, 자동 조종 장치 및 인공 지능 시스템이 장착된 결합체입니다. 특히 이러한 장비는 러시아 회사 Cognitive Technologies가 개발 중입니다. 광산에서는 측량 로봇, 즉 지하에서 3D 측량을 수행할 수 있는 자체 추진 장치가 필수가 될 수 있습니다. 자율 측량사의 첫 번째 예는 Norilsk Nickel의 R&D 부서인 "Digital Laboratory"의 프레임워크 내에서 개발되었습니다. 이러한 로봇은 특수 소프트웨어가 설치된 휴대폰을 사용하여 원격으로 제어되며 "그림" 실시간으로 운영자의 VR 안경으로 전송됩니다. 본 발명을 사용하면 전문가를 위험에 빠뜨리지 않고 접근하기 어려운 구멍을 포함하여 새로운 구멍을 연구할 수 있으며, 또한 작업 결함을 감지하고 즉시 수정할 수 있습니다.
가상 기업
최근 승인된 10개의 디지털 표준 중Industry Five는 센서에서 데이터를 수집하여 작동을 시뮬레이션하는 실제 물체 또는 프로세스의 가상 프로토타입인 디지털 트윈에 전념합니다. 이러한 쌍둥이는 장비 작동을 최적화하고, 결함을 식별하고, 조정하는 동시에 실제 생산에서 실험하는 동안 불가피한 위험을 완화하는 데 도움이 됩니다.
내 다양한 시나리오 시뮬레이션가상 프로토타입을 사용하면 가장 효과적인 전술을 선택하고 실패한 전술을 피할 수 있습니다. Schneider Electric의 유럽 기업 중 한 곳에서 예시적인 사례가 발생했습니다. 예측 분석 시스템은 대형 압축기 작동 실패가 발생하기 거의 한 달 전에 이를 예측했습니다. 이 예측이 없었다면 회사는 수백만 달러의 손실을 입었을 수 있습니다. 불화. 현재 이 기술이 많은 산업에서 적극적으로 채택되고 있다는 것은 놀라운 일이 아니며, 전문가 예측에 따르면 2023년까지 디지털 트윈 시장 규모가 160억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
러시아에서는 디지털 트윈 기술 연구 중다양한 산업 부문의 회사가 운영되고 있습니다. 이미 언급한 Schneider Electric 외에도 Gazpromneft, SIBUR 및 Norilsk Nickel이 적극적으로 투자하고 있습니다. 그래서 작년에 Norilsk Nickel은 회사의 모든 광산에 대한 디지털 모델을 생성할 수 있는 국내 유일의 시뮬레이션 시스템을 개발했습니다. 이를 통해 시뮬레이터에서 모든 조직 및 기술 솔루션과 생산 계획을 테스트하여 생산에 구현하기 전에 효율성을 확인할 수 있습니다. 회사의 계획에 따르면 다음 단계는 운영 및 경제 상황을 포함하여 생산을 완전히 시뮬레이션하는 본격적인 디지털 트윈을 생성하는 것입니다.
로봇과 인력
디지털 기술의 도입은생산의 효율성을 높이는 동시에 공정의 로봇 화를 통해 위험 지역에서 전문가를 "제거"할 수 있기 때문에 안전성도 향상됩니다. 반면에 자동화는 전통적으로 실업 증가와 관련된 우려를 제기합니다. 미래 학자에 따르면 기계는 앞으로 몇 년 동안 많은 직업을 파괴하고 "현존하는"직원을 직장에서 옮길 것입니다.
그러나 현재로서는 그러한 전망을 기대하십시오시기상조: 전문가들에 따르면 완전 무인 광산을 건설하더라도 인력 감축은 35%에 불과하지만 나머지 직원에게 필요한 역량의 양은 80% 변경됩니다. 자동화는 주로 인력을 줄이는 것이 아니라 재교육에 관한 것입니다. 예를 들어 무인 운송은 트럭 운전사를 조이스틱을 손에 들고 원격으로 장비를 제어하는 운영자로 만듭니다. 그렇습니다. 디지털 기술이 확장되면서 일상적인 작업을 담당하는 인력의 필요성은 줄어들지만, 자율 장비와 상호 작용하고 작동 알고리즘을 구성할 수 있는 인력의 필요성은 증가합니다.
따라서 산업 환경에서 수요가 증가하고 있습니다.기업이 기업 교육에 투자하도록 장려하는 디지털 역량을 갖춘 전문가를위한 것입니다. 예를 들어, 2019 년 Gazpromneft 기업 대학은 직원들이 디지털 기술을 향상시킬 수있는 We in the Future 프로그램을 시작했습니다. 그리고 대유행 기간 동안 Norilsk Nickel은 전문가를위한 대규모 Digital Norilsk Nickel 프로젝트를 개발하여 디지털 문맹 퇴치 및 정보 보안에 대한 온라인 과정을 수강하고, 인공 지능 기술을 연구하고, 빅 데이터, 블록 체인 및 사물 인터넷의 원리를 익힐 수 있습니다.
참조 :
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