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: Potrzeba natychmiastowej reakcji w operacjach produkcyjnych wymaga, aby niektóre analizy danych były wykonywane u źródła, znanego jako "edge". Zmniejsza to opóźnienie od momentu wygenerowania danych do momentu, gdy potrzebna jest reakcja. Przykładowo, identyfikacja problemu związanego z bezpieczeństwem lub jakością może wymagać szybkiego działania ze sprzętem, a wysyłanie danych do chmury korporacyjnej i z powrotem do hali produkcyjnej może zająć zbyt dużo czasu i zależeć od niezawodności sieci. Edge computing zapewnia również, że dane pozostają blisko ich źródła, zmniejszając ryzyko naruszenia bezpieczeństwa.
