Как и любой коммерческий проект, промышленные предприятия ориентированы на максимизацию прибыли и снижение издержек. Одним из ключевых направлений для достижения этих целей является совершенствование производственных процессов — оптимизация циклов и систем, позволяющая повысить эффективность. Основные задачи, которые ставят перед собой компании:
- Улучшение технологических процессов
- Снижение энергопотребления
- Экономия сырьевых ресурсов
- Внедрение предиктивного (прогностического) технического обслуживания
Для решения этих задач активно применяются современные технологии.
В сфере промышленной автоматизации всё большую роль играют робототехника и искусственный интеллект (ИИ). Например, компьютерное зрение и оптические сканеры используются для контроля качества продукции, подсчёта единиц на конвейере и автоматической сортировки изделий. ИИ лежит в основе систем, способных выявлять и анализировать дефекты, а также управлять автономным транспортом на производственных площадках. Голосовое распознавание находит применение в поисковых интерфейсах, системах голосовой идентификации и навигационных решениях. Многие алгоритмы предиктивного обслуживания и прогнозирования отказов оборудования построены на методах машинного обучения и ИИ.
Не менее важную роль играет и промышленный Интернет вещей (IIoT). Он позволяет оперативно собирать данные с различных точек производства, облегчая работу персонала и повышая прозрачность процессов. Неудивительно, что в 2021 году глобальный рынок IIoT оценивался в $263 млрд. Эта технология объединяет датчики, маячки и другие устройства в единую сеть, обеспечивая удалённый мониторинг оборудования, отслеживание активов и транспорта, управление персоналом, предиктивное обслуживание и защиту данных. Поскольку такие системы работают в тесной интеграции, для их стабильной работы требуется сложное и надёжное программное обеспечение.
