Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭс помощью системы интеллектуального анализа больших данных iFORA выявил наиболее значимые кластеры технологий, которые улучшают работу станкостроения — системообразующей отрасли промышленности, обеспечивающей средствами производства все остальные.
Справочно: Для данного исследования были проанализированы более 69 тыс. источников, отобранных алгоритмами iFORA из массива англоязычных СМИ за 2019–2023 гг., отражающих актуальную повестку бизнеса.
Главные выводы:
- Мировая повестка цифровой трансформации станкостроения сосредоточена между технологиями и сегментами отрасли. Одни направления отражают сценарии внедрения передовых цифровых решений в промышленности; другие связаны с практиками повышения функциональности и эффективности отдельных видов оборудования; некоторые совмещают в себе характеристики обоих.
- Ядро цифровой трансформации промышленности — автоматизация производственных процессов и внедрение интеллектуальных систем (№ 1 в рейтинге). В контексте станкостроения конечным этапом в развитии данного направления технологий является безлюдное производство, где операторам отводятся в основном функции управления технологическим процессом.
- Для снижения объема поступающей на станок информации используются периферийные вычисления (№ 2). Перенос операций по обработке и анализу больших массивов данных на удаленные сервера (в целях информационной безопасности часто находятся на территории предприятия) позволяет оптимизировать нагрузку на оборудование и ускорять принятие производственных решений.
- Промышленные роботы (№ 3) упрощают обслуживание станков, замещают их функции, помогают выполнять производственные задачи (подают детали для обработки, заменяют рабочие инструменты и т.д.). Наиболее передовыми являются станки с интегрированными в них робототехническими устройствами.
- Существенно повышают производительность и многофункциональность станков аддитивные технологии скоростного производства (№ 4). Как правило, такие решения востребованы в узкоспециализированных областях и внедряются с учетом запросов завода-заказчика.
- В станкостроении уже широко используются базовые возможности алгоритмов глубокого обучения (№ 5), предполагающие обработку и анализ данных, но есть значительный резерв для внедрения передовых цифровых технологий (на основе ИИ, big data и т.п.), способных выявлять скрытые зависимости в данных, прогнозировать параметры производства, поддерживать автоматическое принятие решений.
- Совершенствование лазерного оборудования (№ 6) позволяет выполнять на станках все более сложные и высокоточные операции, что особенно важно для микроэлектроники. Например, цифровые технологии машинного зрения делают возможными операции на уровне 10 микрометров; а автоматическая регулировка скорости и диаметра луча лазера для резки материалов существенно снижает энергопотребление станков.
- Один из устоявшихся в отрасли трендов —переход на станки с ЧПУ (№ 7), обладающие большей гибкостью и быстротой переналадки по сравнению с рядовым оборудованием.
Резюме: По расчетам ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, в следующие несколько лет отдельные направления цифровой трансформации станкостроения в мире будут демонстрировать двузначные темпы прироста — от 13% до 33% в год. Дальнейший уровень цифровизации отрасли с ориентиром на концепцию безлюдного производства будет зависеть не только от уровня развития технологий, но и от готовности предприятий внедрять эти решения.
novostiitkanala.ru
