จากการศึกษาของ Higher School of Economics พบว่าในปี 2019 กิจกรรมดิจิทัลขององค์กรรัสเซีย
ในบรรดาเครื่องมือของสิ่งที่เรียกว่าอุตสาหกรรม 40 บริษัทอุตสาหกรรมส่วนใหญ่มักลงทุนในกระบวนการอัตโนมัติ อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง ปัญญาประดิษฐ์และข้อมูลขนาดใหญ่ เทคโนโลยีคลาวด์ และเทคโนโลยีการระบุความถี่วิทยุ (RFID) และโดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านหุ่นยนต์การผลิต
รถยนต์แทนคน
การถ่ายโอนกระบวนการผลิตไปสู่หุ่นยนต์ -พื้นที่ขนาดใหญ่ที่รวมกิจกรรมหลาย ๆ ด้านเข้าด้วยกันซึ่งช่วยให้คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานประจำเพิ่มความเร็วและความแม่นยำจึงเพิ่มการผลิตในขณะที่ลดต้นทุนการดำเนินงานและปกป้องงานของผู้เชี่ยวชาญ จุดสุดยอดของกระบวนการสร้างหุ่นยนต์ควรเป็นการผลิตที่ถูกทิ้งร้างโดยสิ้นเชิง - เหมืองและหลุมซึ่งงานทั้งหมดทำโดยเครื่องจักรและผู้เชี่ยวชาญจากระยะไกลกำลังตรวจสอบพวกเขา
โครงการดังกล่าวหลายโครงการอยู่ในรัสเซียแล้วในขั้นตอนการพัฒนา - โดยเฉพาะอย่างยิ่งเหมือง Skalisty Gluboky ของ บริษัท Norilsk Nickel แต่เพื่อให้องค์กรสามารถทำงานได้โดยปราศจากผู้คนต้องรวมหลักการของกิจกรรมอิสระไว้ในขั้นตอนของการสร้าง การพยายามออกแบบโรงงานที่มีอยู่ใหม่สำหรับรุ่นนี้ถือเป็นเหตุการณ์ที่มีราคาแพงและไม่สามารถใช้งานได้จริงดังนั้นในปัจจุบัน บริษัท ส่วนใหญ่จึงใช้เฉพาะองค์ประกอบระบบอัตโนมัติในการผลิตเท่านั้น ตัวอย่างเช่น บริษัท น้ำมันหลายแห่งเช่น Gazpromneft, Rosneft และ LUKOIL กำลังดำเนินการสร้างบ่ออัจฉริยะซึ่งหลักการนี้ส่วนใหญ่ใช้เทคโนโลยี Internet of Things (IoT) ในหลุมดังกล่าวอุปกรณ์จะติดตั้งเซ็นเซอร์ที่ส่งข้อมูลเกี่ยวกับกระบวนการทั้งหมดไปยังระบบทั่วไปซึ่งประมวลผลข้อมูลที่ได้รับและทำการตัดสินใจบางอย่างบนพื้นฐานของมัน
โมเดลที่คล้ายกันรองรับระบบที่ปรึกษาที่โรงงานเข้มข้นของ Norilsk Nickel Kola MMC: จากการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับการทำงานของอุปกรณ์และพารามิเตอร์ของวัตถุดิบจะออกคำแนะนำสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ ในครั้งแรกหลังจากการนำระบบไปใช้งานคำแนะนำดังกล่าวแต่ละข้อจะได้รับการศึกษาโดยผู้เชี่ยวชาญและหากพนักงานยืนยันคำแนะนำที่เสนอโปรแกรมจะจดจำตัวเลือกนี้ ดังนั้นระบบจะเรียนรู้ตัวเองอยู่ตลอดเวลาและเมื่อเวลาผ่านไปเริ่มตัดสินใจอย่างอิสระ
การขนส่งจอยสติ๊ก
การขนส่งแบบไร้คนขับจะมีทิศทางแยกออกไปค่ะอุตสาหกรรม ซึ่งครอบคลุมอุปกรณ์หลากหลายประเภท ได้แก่ แท่นขุดเจาะแบบขับเคลื่อนในตัว รถบรรทุกไร้คนขับ การขนส่งหัวรถจักรไฟฟ้าในเหมือง อากาศยานไร้คนขับที่บินได้ (โดรน) การใช้การขนส่งดังกล่าวไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มความปลอดภัยของบุคลากรเท่านั้น แต่ยังเพิ่มผลผลิตอีกด้วย ดังนั้น ด้วยการเคลื่อนย้ายคนขับรถบรรทุกเหมืองจากห้องโดยสารไปยังห้องควบคุม บริษัทจึงประหยัดจากการเปลี่ยนกะ และส่งผลให้สามารถขนส่งวัตถุดิบได้มากขึ้นในช่วงเวลาเดียวกัน
เมื่อพูดถึงโดรนความสามารถของพวกเขานั้นล้ำค่าสำหรับการวินิจฉัยสายไฟท่อและท่อส่งน้ำมันและโรงงานอุตสาหกรรมโดยทั่วไปซึ่งการเข้าถึงมนุษย์และอุปกรณ์ทำได้ยาก ระบบไร้คนขับใช้สำหรับการสำรวจทางธรณีวิทยาการขนส่งสิ่งของขนาดเล็กการซ่อมแซมความเสียหายของสายไฟและการแก้ปัญหาอื่น ๆ อีกมากมาย ตัวอย่างเช่น Gazpromneft ซึ่งควบคุม 60% ของท่อโดยใช้โดรนได้พัฒนาสถานการณ์สำหรับการใช้งานแล้วมากกว่า 70 สถานการณ์ ตามการประมาณการของ บริษัท โดรนมีราคาถูกกว่าเฮลิคอปเตอร์ปฏิบัติการ 2.5-3 เท่า
อีกหนึ่งแอปพลิเคชั่นที่ไม่สำคัญสำหรับโดรนที่เกี่ยวข้องกับการติดตามการทำงานของเหมือง มีพื้นที่ที่ไม่สามารถเข้าถึงได้และเป็นอันตรายหลายแห่งในเหมืองที่ต้องศึกษาอย่างรอบคอบก่อนที่จะส่งคนไปที่นั่น เพื่อจุดประสงค์เหล่านี้ Norilsk Nickel ได้พัฒนาแบบจำลองของยานพาหนะทางอากาศไร้คนขับที่สามารถปฏิบัติการใต้ดินลึกได้ โดยไม่มีแสงสว่าง GPS และการสื่อสารใดๆ
ภาคอุตสาหกรรมส่วนบุคคลจำเป็นต้องมีภาคอุตสาหกรรมของตนเองยานพาหนะไร้คนขับโดยเฉพาะ ดังนั้นในอุตสาหกรรมการเกษตร สิ่งเหล่านี้จึงรวมเข้ากับกล้องวิดีโอ ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ และระบบปัญญาประดิษฐ์เป็นหลัก ซึ่งจะปรับกระบวนการทั้งหมด ตั้งแต่ความเร็วของการทำงานไปจนถึงมุมที่ใบมีดของเครื่องเก็บเกี่ยวอยู่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งอุปกรณ์ดังกล่าว กำลังได้รับการพัฒนาโดยบริษัท Cognitive Technologies ของรัสเซีย ในเหมือง หุ่นยนต์สำรวจอาจกลายเป็นอุปกรณ์ที่ขาดไม่ได้ นั่นคืออุปกรณ์ขับเคลื่อนในตัวที่สามารถทำการสำรวจ 3 มิติใต้ดินได้ ตัวอย่างแรกของผู้สำรวจอัตโนมัติได้รับการพัฒนาภายใต้กรอบของ "ห้องปฏิบัติการดิจิทัล" - แผนก R&D ของ Norilsk Nickel: หุ่นยนต์ดังกล่าวได้รับการควบคุมจากระยะไกลโดยใช้โทรศัพท์มือถือที่ติดตั้งซอฟต์แวร์พิเศษและ "รูปภาพ" ตัวเองจะถูกส่งไปยังแว่นตา VR ของผู้มอบหมายงานแบบเรียลไทม์ สิ่งประดิษฐ์นี้ทำให้สามารถศึกษาโพรงใหม่ๆ รวมถึงโพรงที่เข้าถึงยาก โดยไม่ต้องให้ผู้เชี่ยวชาญตกอยู่ในความเสี่ยง และยังช่วยตรวจจับข้อบกพร่องในการทำงานและแก้ไขได้ทันที
องค์กรเสมือนจริง
จาก 10 มาตรฐานดิจิทัลที่ได้รับอนุมัติเมื่อเร็วๆ นี้Industry Five ทุ่มเทให้กับ Digital Twins ซึ่งเป็นต้นแบบเสมือนของวัตถุจริงหรือกระบวนการที่จำลองการทำงานโดยการรวบรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์ ฝาแฝดดังกล่าวช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของอุปกรณ์ ระบุข้อผิดพลาด และทำการปรับเปลี่ยน ในขณะเดียวกันก็ขจัดความเสี่ยงที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ระหว่างการทดลองในการผลิตจริง
การจำลองสถานการณ์ต่างๆภายในต้นแบบเสมือนช่วยให้คุณเลือกกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดและหลีกเลี่ยงกลยุทธ์ที่ไม่สำเร็จ กรณีตัวอย่างเกิดขึ้นที่หนึ่งในองค์กรของ Schneider Electric ในยุโรป ซึ่งระบบการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คาดการณ์ความล้มเหลวในการทำงานของคอมเพรสเซอร์ขนาดใหญ่เกือบหนึ่งเดือนก่อนที่มันควรจะเกิดขึ้น - หากไม่มีการคาดการณ์นี้ บริษัทอาจสูญเสียเงินหลายล้าน ดอลลาร์ ไม่น่าแปลกใจเลยที่เทคโนโลยีนี้กำลังถูกนำมาใช้อย่างแข็งขันในหลายอุตสาหกรรม และตามที่ผู้เชี่ยวชาญระบุว่า ภายในปี 2566 ขนาดของตลาดแฝดดิจิทัลน่าจะสูงถึง 16 พันล้านดอลลาร์
ในรัสเซีย กำลังพัฒนาเทคโนโลยีดิจิทัลทวินบริษัทต่างๆ จากภาคอุตสาหกรรมที่หลากหลายดำเนินกิจการ: นอกเหนือจาก Schneider Electric ที่กล่าวถึงไปแล้ว Gazpromneft, SIBUR และ Norilsk Nickel ก็กำลังลงทุนอย่างจริงจังในเรื่องนี้ ดังนั้น เมื่อปีที่แล้ว Norilsk Nickel ได้พัฒนาระบบจำลองเพียงแห่งเดียวในประเทศที่ช่วยให้คุณสร้างแบบจำลองดิจิทัลสำหรับเหมืองทั้งหมดของบริษัทได้ ทำให้สามารถทดสอบโซลูชันและแผนการผลิตขององค์กรและทางเทคนิคทั้งหมดในเครื่องจำลอง เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพก่อนที่จะนำไปใช้จริง ขั้นต่อไปตามแผนของบริษัทคือการสร้างแฝดดิจิทัลเต็มรูปแบบที่จะจำลองการผลิตอย่างสมบูรณ์ รวมถึงบริบทการดำเนินงานและเศรษฐกิจ
หุ่นยนต์และบุคลากร
การนำเทคโนโลยีดิจิทัลมาใช้ไม่เพียงเพิ่มประสิทธิภาพในการผลิต แต่ยังเพิ่มความปลอดภัยอีกด้วยเนื่องจากกระบวนการทำงานของหุ่นยนต์ทำให้สามารถ "นำ" ผู้เชี่ยวชาญออกจากพื้นที่อันตรายได้ ในทางกลับกันระบบอัตโนมัติใด ๆ มักทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการว่างงานที่เพิ่มขึ้น: ตามที่นักอนาคตวิทยาระบุว่าในอีกไม่กี่ปีข้างหน้าเครื่องจักรจะทำลายอาชีพจำนวนมากโดยแทนที่พนักงานที่ "มีชีวิต" จากที่ทำงาน
อย่างไรก็ตาม สำหรับตอนนี้ คาดหวังโอกาสดังกล่าวก่อนกำหนด: ตามที่ผู้เชี่ยวชาญกล่าวไว้ แม้แต่การสร้างเหมืองแบบไร้คนควบคุมอย่างสมบูรณ์ก็ยังนำไปสู่การลดพนักงานเพียง 35% แต่ปริมาณความสามารถที่จำเป็นสำหรับพนักงานที่เหลือจะเปลี่ยนไป 80% ระบบอัตโนมัติไม่ได้เกี่ยวกับการลดจำนวนพนักงานเป็นหลัก แต่เกี่ยวกับการฝึกอบรมใหม่ด้วย ตัวอย่างเช่น การขนส่งแบบไร้คนขับจะเปลี่ยนคนขับรถบรรทุกให้เป็นผู้ควบคุมอุปกรณ์จากระยะไกลด้วยจอยสติ๊กในมือ ใช่ การขยายตัวของเทคโนโลยีดิจิทัลช่วยลดความจำเป็นของผู้รับผิดชอบการปฏิบัติงานประจำ แต่ความต้องการผู้ที่สามารถโต้ตอบกับอุปกรณ์อัตโนมัติและกำหนดค่าอัลกอริธึมการทำงานของอุปกรณ์ก็เพิ่มขึ้น
ดังนั้นในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรมความต้องการจึงเพิ่มขึ้นสำหรับผู้เชี่ยวชาญที่มีความสามารถด้านดิจิทัลซึ่งสนับสนุนให้ บริษัท ต่างๆลงทุนในการฝึกอบรมขององค์กร ดังนั้นในปี 2019 มหาวิทยาลัยของ บริษัท Gazpromneft จึงเปิดตัวโปรแกรม We in the Future ซึ่งพนักงานสามารถพัฒนาทักษะด้านดิจิทัลได้ และในช่วงที่เกิดการระบาด Norilsk Nickel ได้พัฒนาโครงการ Digital Norilsk Nickel ขนาดใหญ่สำหรับผู้เชี่ยวชาญซึ่งช่วยให้พวกเขาเรียนหลักสูตรออนไลน์เกี่ยวกับการรู้หนังสือดิจิทัลและความปลอดภัยของข้อมูลศึกษาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์และทำความคุ้นเคยกับหลักการของข้อมูลขนาดใหญ่บล็อกเชนและอินเทอร์เน็ตของสิ่งต่างๆ
ดูเพิ่มเติมที่:
มนุษยชาติจะหมดทรัพยากรที่อนุญาตของโลกในวันพรุ่งนี้ หมายความว่าอย่างไร?
นักดาราศาสตร์เห็นว่าหลุมดำปล่อยรังสีแกมมาริบหรี่ได้อย่างไร
อาจมีดาวเคราะห์ที่หลอกลวงมากกว่าดาวฤกษ์ในกาแลคซีของเรา