Программируемые логические контроллеры являются центральным элементом цифровой трансформации производства, обеспечивая переход к умным, интегрированным и управляемым данными производственным системам. Четвертая промышленная революция, обычно называемая Индустрией 4.0, радикально меняет производственный ландшафт. Эта непрерывная трансформация традиционных промышленных операций основана на внедрении передовых цифровых технологий, где ПЛК играют ключевую роль в переходе к интеллектуальному производству.
Программируемые логические контроллеры (ПЛК) не являются новинкой - они используются с конца 1960-х годов, служа центрами управления для различных промышленных процессов. Однако их роль значительно эволюционировала с запуском Индустрии 4.0. Сегодня ПЛК не просто управляют машинами, но также интегрируются и взаимодействуют с другими системами, собирают данные и помогают предприятиям принимать критически важные решения.
Одной из отличительных черт Индустрии 4.0 является появление умной фабрики. Благодаря своим расширенным возможностям ПЛК создают связность между людьми, устройствами и системами, управляя всем - от датчиков и исполнительных механизмов до HMI и программного обеспечения корпоративного уровня. Эта взаимосвязанность обеспечивает плавный поток данных по всему производственному цеху, позволяя осуществлять мониторинг, коммуникацию, отчетность и оптимизацию процессов в реальном времени.
Глобальный рынок серводвигателей и приводов вырос с 16,26 миллиарда долларов в 2024 году до 17,16 миллиарда в 2025 году при среднегодовом темпе роста 5,5%. Технологические достижения являются значимым трендом на рынке серводвигателей и приводов, облегчая разработку дизайна продукции и упрощая управление движением.
ПЛК как мозг умного производства
Целью Индустрии 4.0 является внедрение автоматизированного принятия решений, взаимосвязанного оборудования, аналитики данных и повышенной эффективности, которые увеличивают производство товаров. Производители могут улучшить операции, качество и обслуживание клиентов при внедрении этих современных технологий. Будущее производственного сектора и всей цепочки поставок может значительно выиграть от Индустрии 4.0.
Помимо принятия новых технологий, переход к Индустрии 4.0 переосмысливает весь производственный процесс. Благодаря своей способности адаптироваться к изменяющимся условиям и принимать решения в реальном времени, ПЛК являются идеальным решением для этой задачи. Например, ПЛК могут быть настроены для обнаружения неисправностей на производственной линии, диагностики проблемы и либо исправления ее, либо генерации предупреждения для операторов.
Этот проактивный подход минимизирует время простоя и обеспечивает оптимизацию и эффективность производственного процесса. ПЛК также позволяют производителям быть более отзывчивыми к своим клиентам. В условиях, когда потребительский спрос регулярно меняется, возможность быстро переконфигурировать производственные линии и адаптироваться к новым рыночным условиям неоценима.
Благодаря своему модульному дизайну и гибкости ПЛК делают это возможным, позволяя производителям оставаться впереди и сохранять конкурентоспособность в быстро меняющемся ландшафте. Промышленные сети являются нервной системой умной фабрики, где экспоненциальное количество данных генерируется на производственном цехе от устройств, ПЛК, датчиков и теперь камер.
Интеграция ПЛК с Интернетом вещей и цифровыми двойниками
IoT-устройства передают данные во многие различные источники, и одним из этих источников является развертывание цифровых двойников. С потоковыми данными от IoT-устройства цифровой двойник создает виртуальное представление устройства на основе реальной информации. Цифровой двойник, работающий на данных, потоковых от IoT-устройства, многократно производит высокодетализированные симуляции и прогнозы об устройстве и его окружении.
Это обеспечивает немедленные обновления виртуального представления цифрового двойника, непрерывно поддерживая оптимизацию устройства. Организации используют технологии IoT и цифровых двойников из-за доказанных преимуществ их сочетания. Комбинация предлагает многочисленные преимущества, включая аналитику в реальном времени.
Цифровые двойники мгновенно используют данные от устройств для предоставления обновлений и аналитики. Превентивное обслуживание становится возможным, поскольку связь позволяет цифровым двойникам прогнозировать потенциальные проблемы - и операторам выполнять техническое обслуживание - до того, как произойдет отказ, сокращая время простоя.
Цифровые двойники симулируют различные операционные сценарии, ища и выделяя наиболее эффективные конфигурации для повышения производительности. IoT-питаемые цифровые двойники влияют на использование энергии и инициативы устойчивости. Две технологии объединяют мониторинг энергии в реальном времени и автоматизированную оптимизацию на основе паттернов использования и условий окружающей среды.
С точными симуляциями и прогнозами организации принимают более обоснованные решения относительно проектирования, производства и операций. Цифровой двойник с данными IoT помогает управлению рисками, идентифицируя и квантифицируя потенциальные сценарии отказов и поддерживая непрерывность бизнеса.
Реальный кейс: внедрение умного производства в прецизионной обработке
Настоящее исследование демонстрирует практическую реализацию умного производства с использованием систематического подхода, основанного на концептуальной дорожной карте умной фабрики с шестью этапами. Дорожная карта включает этапы связности, интеграции и аналитики для построения экосистемы умного управления производством с использованием готовых технологий, примененных в прецизионном производстве.
Бизнес-преимущества от внедрения умного производства реализованы в терминах операционной производительности, экономических выгод и экологической устойчивости за период трех лет (до и после внедрения умного производства). Производительность улучшается в результате 47% улучшения использования машин и 53% сокращения общих потерь времени простоя.
Экономические выгоды реализованы в виде экономии затрат в 420 тысяч фунтов стерлингов, которые могли бы стоить бизнесу, и возврата финансовых инвестиций, который окупается в течение года. Воздействие на экологическую устойчивость реализовано за счет сокращения общих выбросов парниковых газов на 43%, в основном из-за сокращения выбросов Scope 2 в операциях на 50%.
Это значительно повлияло на снижение потребления энергии и лучшее управление потреблением электроэнергии. Значимость этой работы заключается в сокращении разрыва между теорией и практикой путем быстрого применения дорожной карты умной фабрики с шестью этапами для запуска, масштабирования и поддержания внедрения умного производства в обрабатывающей промышленности.
Основные термины и определения
| Технология | Определение | Примеры применения |
|---|---|---|
| Промышленный интернет вещей (IIoT) | Сеть взаимосвязанных датчиков, инструментов и промышленных устройств, которые собирают данные и обмениваются ими в режиме реального времени для контроля и управления производственными процессами. | Мониторинг состояния оборудования для предсказания поломок, автоматический сбор данных о производственном цикле и удаленное управление оборудованием. |
| Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение | Системы, способные анализировать большие объемы данных, находить закономерности, обучаться и принимать автономные решения для оптимизации процессов и прогнозирования. | Оптимизация работы оборудования в реальном времени, прогнозирование качества продукции и планирование технического обслуживания на основе анализа данных. |
| Большие данные (Big Data) | Технологии сбора, хранения и обработки огромных массивов неструктурированных данных для выявления скрытых закономерностей и поддержки принятия решений. | Анализ данных со всей производственной цепочки для выявления "узких мест", оптимизация логистики и поставок, а также повышение качества продукции за счет анализа отзывов клиентов. |
| Цифровые двойники (Digital Twins) | Виртуальная модель физического объекта, процесса или системы, которая обновляется в реальном времени за счет данных с датчиков. Позволяет моделировать и тестировать изменения без вмешательства в реальный процесс. | Моделирование работы новой производственной линии перед ее физическим созданием, тестирование различных сценариев работы оборудования и обучение персонала на виртуальных симуляторах. |
| Автономные и коллаборативные роботы | Роботы, способные выполнять задачи без участия человека (автономные) или работать в непосредственной близости и сотрудничестве с ним (коллаборативные или "коботы"). | Автоматизация повторяющихся и опасных задач на производстве, а также совместная работа человека и робота на сборочных линиях, где робот выполняет силовую работу, а человек — точные операции. |
| Дополненная и виртуальная реальность (AR/VR) | Технологии, которые накладывают цифровую информацию на реальный мир (AR) или создают полностью цифровое окружение (VR). | AR-инструкции для сборки или ремонта сложного оборудования, VR-тренажеры для обучения персонала в безопасной среде, а также виртуальное проектирование и прототипирование продуктов. |
| Облачные вычисления | Предоставление вычислительных ресурсов (серверы, хранилища, базы данных) через интернет, что обеспечивает гибкий доступ к данным и приложениям. | Хранение и обработка данных, собранных с IIoT-устройств, запуск ресурсоемких аналитических программ и обеспечение доступа к производственным данным из любой точки мира. |
| Человеко-ориентированный подход (Индустрия 5.0) | Смещение фокуса с полной автоматизации (Индустрия 4.0) на создание систем, где человек и машина работают в тесном сотрудничестве, используя сильные стороны каждого. | Создание систем, в которых ИИ предлагает варианты, а окончательное решение принимает человек, а также внедрение адаптивных рабочих мест и персонализация продукции под конкретного клиента. |
| Устойчивость и экологичность (Индустрия 5.0) | Применение технологий для создания безотходных, энергоэффективных и экологически чистых производственных процессов. | Оптимизация энергопотребления на основе анализа данных, использование возобновляемых источников энергии и разработка бизнес-моделей, минимизирующих отходы. |
Стратегия внедрения умного производства
Бизнес осознал, что для поддержания конкурентоспособности в индустрии прецизионного производства необходимо повысить производительность и сократить отходы. Однако цифровая и умная готовность промышленности была незрелой. В частности, не было связи с производственными машинами на производственном цехе, поэтому производительность или производственный процесс не были видимыми.
Дополнительно не было цифровой системы для управления производственными заказами, поэтому процессы выполнялись вручную и полностью зависели от индивидуальных навыков команды управления производством. Это затрудняло измерение производства с использованием KPI, так как они рассчитывались из ручных данных, которые были подвержены человеческим ошибкам и устаревшими, поскольку оценивались после события.
Это делало работу фабрики и рабочей силы менее эффективной. В результате производилось больше потерь времени простоя (то есть потерянного производственного времени), что влияло на стоимость производства, а также ограничивало производственные мощности, гибкость, устойчивость и рост.
Для достижения бизнес-целей требовалось построить экосистему умного управления производством. Первоначально требовались улучшения IT-инфраструктуры и безопасное подключение производственных машин для полной видимости того, что происходит на производственном цехе. Обмен соответствующей производственной информацией требовал автоматизации, чтобы информация могла быть передана корпоративной IT-системе в офисе для управления производственным процессом в реальном времени.
Бизнес-KPI также требовалось цифровым образом отчитывать в реальном времени для быстрого управления отклонениями и адаптации к изменяющимся потребностям. Стратегия заключалась в принятии концепций и технологий Индустрии 4.0 для трансформации в умное производство с использованием готовых доступных технологий для быстрого внедрения.
Этап связности: подключение производственных активов
Связность является основой Индустрии 4.0. Она связана с взаимосвязанностью операционных технологий, которые находятся на производственном цехе (например, машины), и информационных технологий, которые находятся на предприятии (например, компьютерные системы). Концепция связности в Индустрии 4.0 означает, что больше устройств и систем, которые когда-то были независимыми и/или изолированными, подключаются цифровыми средствами для генерации огромных объемов производственных данных, к которым можно легко получить доступ.
Однако формальные соединения должны быть установлены между активами и системами для обеспечения совместимости, безопасности, скорости и гибкости сети. Эти качества позволяют взаимосвязанным системам бесшовно взаимодействовать друг с другом и позволяют им динамически переконфигурироваться в ответ на изменяющиеся потребности.
На этом этапе объем работ заключался в подключении CNC-станков. Отправной точкой стало улучшение сетевой инфраструктуры на фабрике со стабильными, устойчивыми и безопасными возможностями для бесшовной связности. Был установлен выделенный заводской сетевой сервер и сегментирован от корпоративной сети с использованием двух коммутаторов Cisco Industrial Ethernet IE 4000, встроенных с высоким уровнем протоколов сетевой безопасности.
Пятнадцать производственных CNC-станков Mazak были подключены к сети через кабели Ethernet главным образом для хранения и передачи CNC-программ по сети. Шлифовальный станок (Машина 16) не был подключен к сети из-за сложности, связанной с тем, что это был устаревший станок с единственным контроллером Fanuc на заводе, который требовал отдельного компьютерного интерфейса для связи и настройки конфигурации.
Интеграция производственных систем
На этапе интеграции требовалась вертикальная интеграция информационных технологий и операционных технологий через производственные системы, чтобы позволить производственным данным обмениваться между несколькими функциями на заводе и на корпоративном уровне в относительном реальном времени. Была выбрана система управления производством (MES) Mazak iSMART Factory для управления производственными заказами, планирования заданий и мониторинга производства.
Система MES была интегрирована с корпоративной системой планирования ресурсов предприятия (ERP) для обмена информацией о производственных заказах, состоянии выполнения и данных о производительности. ПЛК машин передавали данные в систему MES через промышленные протоколы связи, такие как MTConnect и OPC UA, обеспечивая стандартизированный обмен данными.
Интеграция включала автоматический обмен производственными заказами из ERP в MES, автоматическую загрузку программ обработки на станки, сбор данных о производительности машин в реальном времени и обратную передачу информации о выполнении заказов в ERP. Это устранило ручной ввод данных, сократило ошибки и обеспечило актуальность информации о производстве во всей организации.
Аналитика и бизнес-интеллект
Этап аналитики фокусировался на построении корпоративного интеллекта путем цифровизации собранных данных и возможностей отчетности. Были внедрены инструменты бизнес-интеллекта для анализа производственных данных и генерации ключевых показателей эффективности в реальном времени.
Дашборды отображали OEE (Overall Equipment Effectiveness), использование машин, время простоя, причины остановок, производительность по заказам и другие критические метрики. Операторы и менеджеры могли видеть текущее состояние производства на больших экранах на цехе и получать доступ к детальной аналитике через веб-интерфейсы.
Система автоматически идентифицировала узкие места в производстве, анализировала паттерны простоев и предоставляла рекомендации по оптимизации. Превентивное обслуживание планировалось на основе фактической наработки оборудования, а не фиксированных интервалов времени. Это позволило перейти от реактивного обслуживания к проактивному подходу, минимизируя незапланированные простои.
Результаты внедрения умного производства
За трехлетний период после внедрения умного производства предприятие достигло впечатляющих результатов в операционной производительности. Использование машин улучшилось на 47%, что означало, что оборудование проводило значительно больше времени в производительной работе, а не в простое.
Общие потери времени простоя сократились на 53%, что напрямую перевелось в увеличенную производственную мощность и способность принимать больше заказов. Цифровизация процессов управления производством устранила многие ручные задачи, такие как заполнение бумажных отчетов, поиск информации о заказах и ручная загрузка программ на станки.
Экономические выгоды были значительными, с экономией затрат в 420 тысяч фунтов стерлингов за трехлетний период. Эта экономия складывалась из сокращения времени простоя, улучшенного использования оборудования, снижения затрат на сверхурочную работу и лучшего планирования обслуживания. Инвестиции в умное производство окупились в течение одного года, что подтверждает финансовую целесообразность проекта.
Воздействие на экологическую устойчивость также было существенным. Общие выбросы парниковых газов сократились на 43%, в основном благодаря 50% сокращению выбросов Scope 2 в операциях. Это было достигнуто за счет лучшего управления потреблением электроэнергии, выключения машин во время длительных простоев и оптимизации производственных графиков для минимизации энергопотребления.
Индустрия 5.0: человекоцентричное производство
Индустрия 5.0 представляет следующую фазу промышленной эволюции, сосредоточенную вокруг человеко-машинного сотрудничества, устойчивости и кастомизированного или персонализированного производства. В отличие от Индустрии 4.0, которая была сосредоточена на датчиках, больших данных и полной цифровизации, Индустрия 5.0 возвращает людей в процесс.
Индустрия 5.0 - это то, что происходит, когда роботы перестают заменять людей и начинают сотрудничать с ними вместо этого. Это сдвиг от полностью автономных систем к человекоцентричной автоматизации. Представьте людей, работающих вместе с коллаборативными роботами (коботами), поддерживаемых искусственным интеллектом, и производящих продукты быстрее, безопаснее и более персонализированно, чем когда-либо.
Ключевые принципы Индустрии 5.0 включают человеко-машинное сотрудничество, где работники поддерживаются умными роботами, а не заменяются. Персонализация и массовая кастомизация позволяют организациям производить индивидуализированные продукты в масштабе. Устойчивость и зеленое производство снижают потребление энергии и сокращение отходов в производственном процессе.
Этический ИИ и ответственная автоматизация гарантируют справедливость, прозрачность и безопасность. Гибкое и устойчивое производство позволяет организациям быстро реагировать на колебания спроса.
Ключевые аспекты Индустрии 5.0 в сравнении с Индустрией 4.0
| Аспект | Индустрия 4.0 (Акцент на автоматизации) | Индустрия 5.0 (Акцент на сотрудничестве) |
|---|---|---|
| Основной фокус | Автоматизация и эффективность. Главная цель — создание полностью автономных "умных" производств с минимальным участием человека. | Сотрудничество человека и машины. Цель — создание систем, где технологии расширяют и дополняют возможности человека, а не заменяют его. |
| Роль человека | Человек выступает в роли оператора или контролера систем, его постепенно вытесняют из рутинных производственных процессов. | Человек является центральным элементом, принимающим стратегические и творческие решения, работая в паре с машинами (коботами). |
| Ключевые ценности | Производительность, гибкость, скорость и экономическая эффективность. | Человеко-ориентированность, устойчивое развитие (экологичность) и отказоустойчивость (гибкость к кризисам). |
| Применение технологий | Искусственный интеллект и IIoT используются для полной автоматизации. Роботы заменяют монотонный человеческий труд. | Коллаборативные роботы (коботы) работают вместе с людьми. ИИ выступает в роли помощника для принятия решений, а AR/VR — для обучения и поддержки. |
| Цель производства | Массовая кастомизация, то есть производство больших объемов продукции с возможностью внесения небольших индивидуальных изменений. | Гиперперсонализация и ценностно-ориентированное производство, направленное на создание уникальных продуктов, которые отвечают индивидуальным потребностям клиента. |
| Влияние на общество и экологию | Основной фокус направлен на экономическую выгоду, в то время как экологические и социальные аспекты часто являются вторичными. | Происходит интеграция целей устойчивого развития с акцентом на круговую экономику, снижение выбросов и создание более качественных и безопасных рабочих мест. |
Роль людей в Индустрии 5.0
Одним из самых больших изменений в Индустрии 5.0 является повышенный акцент на человеческий интеллект и креативность. Работники контролируют и оптимизируют автоматизацию для обеспечения качества. Креативные навыки возрастают в ценности, поскольку люди работают в инновациях.
Рабочие места развиваются в человеко-ИИ сотрудничестве, требуя дополнительных навыков. В контексте адаптации рабочей силы программы переподготовки и повышения квалификации являются существенными. ПЛК в Индустрии 5.0 будут не просто контролировать процессы, но и активно сотрудничать с операторами, предоставляя им аналитику, рекомендации и предупреждения для принятия лучших решений.
Передовые примеры Индустрии 4.0
Автомобильная промышленность широко использует технологии Индустрии 4.0, где глобальные автопроизводители используют IoT-питаемые цифровые двойники для улучшения как дизайна новых автомобилей, так и существующих производственных линий. Tesla, в частности, создает индивидуальные цифровые двойники для каждого произведенного транспортного средства, используя датчики мониторинга батареи, счетчики потребления энергии, устройства отслеживания производительности и мониторы зарядной системы.
Это позволяет выполнять обновления программного обеспечения по воздуху и предиктивное обслуживание. Серводвигатели играют ключевую роль в управлении линейным и угловым ускорением, скоростью и позиционированием. Они находят широкое применение в производственной промышленности, особенно в производстве линейных роботов, используемых для создания автомобилей и самолетов.
Эти роботы необходимы для выполнения высокоповторяющихся, но точных задач, таких как сварка, сверление, крепление, герметизация, дозирование и жесткое производство. Исследование внедрения умной машинной системы мониторинга, совместимой с существующим оборудованием, показало значительные улучшения в производительности и снижении простоев.
Ключевые аспекты применения ПЛК в умных фабриках
| Аспект | Описание | Практический пример |
|---|---|---|
| Высокая производительность и точность | ПЛК выполняют задачи с высокой скоростью и минимальной погрешностью, работая круглосуточно для обеспечения непрерывности производственного цикла. | Управление сварочным роботом на автомобильном заводе, который выполняет сотни точных сварных швов в минуту. |
| Оптимизация технологических процессов | ПЛК контролируют и регулируют ключевые параметры (температуру, давление, скорость), обеспечивая оптимальные условия работы и минимизируя расход сырья. | Поддержание точной температуры в печи для обжига керамики для предотвращения брака продукции. |
| Гибкость и быстрая переналадка | Системы на базе ПЛК легко адаптируются к новым задачам путем изменения программы, что позволяет быстро переключать линии на выпуск новой продукции. | Перепрограммирование линии розлива для работы с бутылками разного объема и формы без механической перестройки оборудования. |
| Централизованный мониторинг | ПЛК собирают данные с датчиков в реальном времени и передают их в SCADA-систему для визуализации, анализа и оперативного управления. | Диспетчер на экране видит состояние всех конвейеров на складе и может остановить любой из них одним кликом мыши. |
| Надежность в промышленных условиях | ПЛК спроектированы для стабильной работы при экстремальных температурах, вибрациях и электромагнитных помехах, что гарантирует бесперебойность. | ПЛК, управляющий насосной станцией на нефтепромысле, работает без сбоев при сильных морозах и вибрациях. |
| Предиктивное обслуживание | Анализируя данные с оборудования, ПЛК могут прогнозировать возможные сбои, позволяя проводить техническое обслуживание до возникновения поломки. | Система уведомляет о повышенной вибрации двигателя, сигнализируя о необходимости скорой замены подшипника. |
| Интеграция с IIoT и облаком | Современные ПЛК подключаются к платформам промышленного Интернета вещей (IIoT) для удаленного мониторинга, сбора больших данных и анализа. | Данные о потреблении энергии станком отправляются в облако, где алгоритм прогнозирует необходимость техобслуживания. |
| Точное управление движением | ПЛК синхронизируют работу сервоприводов и роботов, обеспечивая высокую точность позиционирования и перемещения (Motion Control). | Управление системой укладки готовой продукции на палеты (паллетайзер), где требуется точное и согласованное движение. |
| Масштабируемость системы | Архитектура ПЛК позволяет легко добавлять новые модули ввода-вывода или интегрироваться с системами верхнего уровня (MES/ERP) при расширении производства. | Добавление нового конвейера к существующей линии, для которого устанавливается дополнительный модуль ПЛК, интегрированный в общую сеть. |
Будущее ПЛК в умных фабриках
Между 2025 и 2035 годами предиктивные интерфейсы на основе ИИ и взаимодействие мозг-машина изменят технологию промышленной автоматизации. Системы с поддержкой ИИ будут обеспечивать помощь в реальном времени и адаптивную персонализацию, в то время как блокчейн и квантовая криптография обеспечат безопасность данных.
ПЛК будут все больше интегрироваться с облачными платформами, пограничными вычислениями и искусственным интеллектом для создания полностью автономных производственных систем. Превентивное обслуживание станет стандартом, при этом ПЛК будут предсказывать отказы оборудования задолго до их возникновения.
Значение этой работы заключается в сокращении разрыва между теорией и практикой путем быстрого применения дорожной карты умной фабрики для запуска, масштабирования и поддержания внедрения умного производства в обрабатывающей промышленности. Дорожная карта может служить инструментом стратегической структуры для внедрения умного производства.
Техническая архитектура может служить руководством для практической реализации приложений умного производства для снижения сложности разработки. Эта работа также сокращает разрыв в академической среде и в промышленности, демонстрируя реальные фактические бизнес-преимущества, реализованные от умного производства, а также демонстрируя практические реализации, ограничения и возможности приложений умного производства.
Повный Андрей Владимирович, преподаватель Филиала УО Белоруский государственный технологический университет "Гомельский государственный политехнический колледж"