Завод в цифре: имитационное моделирование для повышения эффективности производства

Главные причины поиска новых инструментов, способных повысить эффективность производства, — растущие потребности заказчиков и постоянно меняющиеся условия рынка. Построение цифровой модели объекта является одним из действенных ответов на современные вызовы.

«Умный» цветной металл

Цифровые технологии стремительно меняют многие сферы нашей жизни — розничную торговлю, рынок банковских услуг, общение граждан с государством. Коснулась цифровизация и промышленности. И, конечно, в том числе металлургии. На цифровой формат переходят как основные, так и вспомогательные функции, и в производстве, соответственно, копится все больше и больше данных. Согласно прогнозу Technavio, рынок промышленного искусственного интеллекта (ИИ) будет расти ускоренными темпами — в среднем на 54% ежегодно в ближайшие три года [1]. Большинство крупных металлургических предприятий уже берутся за попытки глубокого анализа накопленных данных и разработки моделей на базе технологий ИИ: с этой целью создаются департаменты по анализу, монетизации данных или по цифровизации. Однако в цветной металлургии такие решения внедряются несколько медленнее, чем в других отраслях. Почему так происходит и каковы перспективы использования ИИ в этой отрасли?

На каком этапе дигитализации находятся предприятия пищевой промышленности

Казалось бы, новые технологии способны устранить все трудности с продовольственным обеспечением в будущем. Однако население планеты быстро растет, и продукты питания приходится производить во все большем количестве. При этом «цифровая революция» оказывает существенное влияние на рынок пищевых продуктов, полностью меняя его. Происходит перевод процессов производства и информации в цифровую форму. Компания Siemens Digital Industries Software представляет основные концепции и тенденции, изложенные в подготовленном отчете о ходе дигитализации в пищевой промышленности.

Решения SICK для мобильных транспортных средств

Реализация «Индустрии 4.0» на предприятиях позволит повысить гибкость технологических процессов — например, за счет внедрения мобильных платформ. Такие автоматизированные транспортные средства обеспечивают на производстве сопровождение и безопасность различных операций. В статье представлены датчики компании SICK, предназначенные для мобильных платформ.

Несколько шагов к эффективной обработке данных с нефтегазовых месторождений

Одним из важнейших шагов к увеличению прибыли при добыче нефти является не только инвестирование в оборудование, поиск и вскрытие новых месторождений, но и аналитика. Ее правильное использование показывает, что эффективность добычи нефти и газа на действующих месторождениях уже сейчас может быть повышена с помощью комплексного анализа имеющегося потока данных.

Инновационный подход к роботизации производства кабельных сборок и жгутов

Ряд технологических аудитов, проведенных за последние два года специалистами группы компаний «СЕРП», показал низкий уровень интеграции систем автоматизации и роботизации в производственные процессы российских предприятий. А ведь именно автоматизация, а потом уже и роботизация на всех этапах выпуска продукции обеспечивает прослеживаемость и повторяемость характеристик каждого изделия от разработки до серийного выпуска. Поэтому в данной статье предлагаем по­новому взглянуть на процессы цифровой трансформации производства и совместно строить идеологию создания роботизированных киберфизических систем на всех этапах жизненного цикла изделия.

Как «Умное рабочее место» повышает эффективность работы

В статье [1] речь шла о новом программно-аппаратном комплексе «Умное рабочее место» и о возможности оцифровать ручные технологические операции на рабочих местах. Конечная цель внедрения таких решений — повышение эффективности работы как отдельного сотрудника, так и производственных подразделений. Сегодня мы подробно расскажем, какие факторы влияют на эффективность рабочего места и как эту эффективность может изменить внедрение программно-­аппаратного комплекса «Умное рабочее место».

Одна из главных целей «умной» электронной промышленности — создание универсального формата данных

С переходом к «умному» производству электроники с использованием «Интернета вещей» и с появлением таких предприятий возникает одна из самых важных задач стандартизации, которая когда-либо существовала в мировой электронной промышленности относительно передачи и обмена данными для линий производства, целых производств или даже серийных изготовителей. Научные сообщества и предприятия начали конкурировать в поиске быстрого решения для регистрации и обмена данными, и итог подобной конкуренции пока еще не предсказуем. Задача заключается в том, чтобы по возможности перейти от большого числа различных протоколов данных к единому универсальному формату. В этом вопросе намечается, в частности, конкуренция между такими ассоциациями, как IPC и SEMI, и промышленными компаниями, в том числе Mentor Graphics (Siemens). В статье представлен небольшой обзор ситуации.

Интеллектуализация приводов в эпоху «Индустрии 4.0»

Интеллектуальные приводные системы играют большую роль в оптимизации конфигурации и производительности машин и оборудования, тем самым оказывая непосредственное содействие успешному продвижению Industrie 4.0.

Интегрированные технологии в промышленности: опыт внедрения в России и за рубежом

На прошедшей в июле выставке «Иннопром» собралось множество специалистов из индустриальных компаний, разработчиков и представителей различных организаций, чтобы обменяться опытом внедрения цифровых технологий и размышлениями об актуальных проблемах развития промышленности. Представляем сокращенную версию пленарной сессии, прошедшей в рамках тематического трека «Цифровое производство». Модератором сессии стал Антон Атрашкин, директор деловой программы «Иннопром».