Cały świat biznesu przeżywa czwartą rewolucję przemysłową. Pierwsza rewolucja przemysłowa rozpoczęła erę mechaniczną wraz z wprowadzeniem silników parowych, druga cechowała się liniami montażowymi i masową produkcją, a trzecia zastosowała zautomatyzowaną technologię i technologię informacyjną w produkcji. Czwarta rewolucja zapowiada natomiast możliwość integracji najnowszych rozwiązań, takich jak sztuczna inteligencja (AI), Big Data i Internet Rzeczy (IoT) na wszystkich etapach linii produkcyjnej. Prawie wszystkie istniejące systemy biznesowe są używane jako sposób na archiwizację i zarządzanie dużymi liczbami procesów związanych z działalnością firmy – od sprzedaży, poprzez zakupy i świadczenia pracownicze, do przetwórstwa przemysłowego. Jednak we współczesnym świecie, a zwłaszcza w koncepcji Przemysłu 4.0, wymaga to tworzenia unikalnych, spersonalizowanych systemów rozumiejących istotę tych interakcji.

Geneza koncepcji przemysłu 4.0

Termin „Przemysł 4.0” został szeroko przyjęty w Europie w drugiej połowie XXI wieku. W 2011 roku na Targach w Hanowerze został on użyty po raz pierwszy w prezentacjach o przyszłości branży. W rezultacie prac przedstawicieli niemieckiego biznesu, przemysłu i nauki w 2013 roku opublikowano dokument, w którym przedstawiono zalecenia dotyczące wprowadzenia programu pod nazwą „Inicjatywa strategiczna INDUSTRIE 4.0”, który przedstawia wizerunek nowej, cyber-fizycznej rzeczywistości ukształtowanej przez rewolucyjne zmiany w przemyśle. Uruchomienie czwartej rewolucji przemysłowej powinno pozwolić na rozwój inteligentnych systemów produkcyjnych, które oprócz autonomii będą miały możliwość samodzielnej konfiguracji, naprawy i samokontroli.

Produkcja w czwartej rewolucji przemysłowej

Produkcja jest prawdopodobnie jedną z najbardziej skomplikowanych i złożonych gałęzi przemysłu pod względem obsługi i zarządzania. Aby zwiększyć zyski, firmy potrzebują rozwiązań, które zapewnią wgląd w system i procedury, aby pomóc im w osiągnięciu celów. Dzisiejsi producenci muszą sprostać oczekiwaniom klientów w zakresie dostarczania unikalnych możliwości, precyzyjnych specyfikacji i dokładności podczas wytwarzania swoich produktów. Wielu przedsiębiorców jest zainteresowanych rewolucją przemysłową 4.0. Problem polega na tym, jak dostosować się do tej nowej koncepcji.

Według ankiety przeprowadzonej przez Boston Consulting Group z udziałem 380 menedżerów wyższego szczebla z firm produkcyjnych w Stanach Zjednoczonych najczęściej dotychczas wdrażane segmenty technologiczne to:

• Bezpieczeństwo sieci (65%)
• Big Data i analityka danych (54%)
• Przetwarzanie w chmurze (53%)
• Druk 3D (34%)
• Technologia robotów (32%)
• Rzeczywistość rozszerzona (28%)

Automatyzacja jest ważnym trendem, więc nadchodzi nowa rewolucja w technologii robotycznej, która będzie kształtować przyszłość sektora produkcyjnego dzięki zwiększonej produktywności i obniżonym kosztom. Internet Rzeczy może pomóc w promowaniu zrównoważonego rozwoju, wykorzystując czujniki do regulacji temperatury i zużycia energii w różnych obszarach. Dzięki niemu producenci są teraz w stanie obniżyć koszty i zmniejszyć negatywny wpływ produkcji na środowisko.

Big Data otwiera przed producentami zupełnie nowy świat z możliwością łączenia wszystkich danych z ludźmi i procesami. Ponadto producenci mogą rozważyć zaimplementowanie APS (advanced planning system) – technologii używanej do planowania „łańcucha zapotrzebowań” oraz pomagającej przy podejmowaniu decyzji w jednostce produkcyjnej. To zaawansowany system zarządzania produkcją, który optymalnie alokuje surowce i moce produkcyjne, aby zrównoważyć popyt i ograniczenia zdolności produkcyjnych.

Wyzwania przemysłu 4.0

1. Braki w umiejętnościach technicznych

Oczekiwania wobec pracowników ewoluują. Szukając osób do obsadzenia wolnych stanowisk, potrzebni są kandydaci, którzy posiadają „cyfrową zręczność”, ponieważ muszą rozumieć i obsługiwać zarówno procesy produkcyjne, jak i wspierające je narzędzia cyfrowe. Tylko z odpowiednią siłą roboczą modele biznesowe będą w stanie skutecznie wdrażać nowe technologie i utrzymywać operacje.

2. Wrażliwość danych

Rozwój technologii doprowadził również do rosnących obaw o prywatność danych oraz bezpieczne zarządzanie nimi. Aby pomyślnie zaimplementować algorytm AI, potrzebne są dane do jego testowania. Aby tak się stało, dane muszą zostać udostępnione. Jednak wiele firm niechętnie przekazuje je zewnętrznym twórcom. Co więcej, obecne zasady zarządzania wrażliwymi informacjami do użytku wewnętrznego w organizacjach są niewystarczające, aby wspierać udostępnianie ich między organizacjami. Dane to potężny zasób — trzeba upewnić się, że są bezpieczne, zwłaszcza w czasach RODO.

3. Bezpieczeństwo

Kolejnym istotnym problemem są zagrożenia związane z obecnymi i pojawiającymi się lukami w zabezpieczeniach. Fizyczne i cyfrowe systemy, które tworzą inteligentne przedsiębiorstwa, umożliwiają interoperacyjność w czasie rzeczywistym — wiąże się to jednak ze zwiększonym ryzykiem ataku. Gdy wiele maszyn i urządzeń jest podłączonych do jednej lub wielu sieci w inteligentnej fabryce, luki w którymkolwiek z nich mogą narazić cały system na niebezpieczeństwo. Aby pomóc w rozwiązaniu tego problemu, firmy muszą przewidywać zarówno niedoskonałości zabezpieczeń w systemach korporacyjnych, jak i te operacyjne na poziomie komputera. Firmy w większości nie są jeszcze w pełni przygotowane do radzenia sobie z tymi zagrożeniami.

4. Obsługa rosnącej ilości danych

Ponieważ coraz więcej firm będzie uzależnionych od wykorzystania sztucznej inteligencji, będą miały one do ​​czynienia z większą ilością danych, które są generowane w szybszym tempie i prezentowane w wielu formatach. Aby przez nie przebrnąć, algorytmy AI muszą być łatwiejsze do zrozumienia. Co więcej, algorytmy te muszą być w stanie łączyć dane, a pracownicy odpowiednio je odczytywać i analizować.