«Умная фабрика» и ключевые технологии Индустрии 4.0 (обзор)

Каринэ Аркадьевна Фонтана; Баграт Айкович Ерзнкян

doi:10.17308/econ.2022.4/10575

Каринэ Аркадьевна Фонтана Центральный экономико-математический институт РАН https://orcid.org/0000-0002-8789-8786
Баграт Айкович Ерзнкян Центральный экономико-математический институт РАН https://orcid.org/0000-0001-6065-9120

DOI: https://doi.org/10.17308/econ.2022.4/10575

Ключевые слова: Устойчивое развитие, Производственные процессы, Стратегическое внедрение, Ключевые технологии, Киберфизическая система

Аннотация

Предмет. Индустрия 4.0 это подход к производству, основанный на современных информационных и цифровых технологиях, внедрение которых обеспечивает более высокий уровень производства, способствует эффективному использованию материалов, сокращению монотонной, опасной работы; оказывает влияние на устойчивое развитие. Несмотря на большое количество исследований, связанных с «Индустрия 4.0», все еще остается открытым вопрос не только касательно самой терминологии, но и технологий, которые характеризуют Индустрию 4.0 и их влияния на современные производственные процессы, что подтверждает актуальность темы исследования.
Цель. Рассмотрение ключевых технологий Индустрии 4.0 в разрезе их влияния на современные производственные процессы, в частности в отношении «Умной фабрики». Понимание степени воздействия технологий Индустрии 4.0 на производственные процессы будет способствовать также стратегическому внедрению подобных технологий для достижения устойчивости.
Метод. Использовались метод анализа отечественной и зарубежной литературы по исследуемому вопросу, в частности, сравнительный анализ тематических исследований, практических наработок, а также общенаучные методы познания, методы логического и сравнительного анализа.
Результаты. Обобщены результаты опубликованных исследований, на основе чего авторы подчеркивают важность понимания степени воздействия технологий Индустрии 4.0 (в комплексе) на современные производственные процессы и переход к «Умной фабрике», достижение устойчивости в экономических, социальных и экологических сферах путем повышения эффективности использования ресурсов; рассмотрены ключевые технологии, которые характеризуют Индустрию 4.0 и представляют в совокупности фундаментальную основу «Умной фабрики»; подчеркнуто, что в отношении производственного процесса комплексное внедрение технологий Индустрии 4.0 делает производство умным и адаптивным; киберфизическая система определена как важный элемент «Умной фабрики».
Обсуждение результатов. Подчеркнуто, что комплексное внедрение технологий Индустрии 4.0 является инструментом цифрового и умного производства, предоставляющим производителю ценную информацию о жизненном цикле продукта, помогающим во внедрении новых бизнес-моделей, связывающим различные производственные объекты и события с учетом временного горизонта.
Выводы. Представляется важным изучать не только эффективность внедрения технологий в каждом отдельном случае, но и анализировать степень воздействия технологий Индустрии 4.0 на производственные процессы в целом; подчеркнуто, что взаимодействие технологий Индустрии 4.0 способствует созданию и развитию новой производственной экосистемы – «Умной фабрики»; обоснована необходимость выявления потенциальных барьеров, ограничивающих возможности интеграции технологий Индустрии 4.0 в рассматриваемых процессах (в частности, переход к «Умной фабрике» представляется невозможным, если предприятия, не прошли этап цифровизации – важно создавать условия для перевода предприятий на современный уровень цифрового производства).

Metrics

Загрузка метрик ...

Биографии авторов

Каринэ Аркадьевна Фонтана, Центральный экономико-математический институт РАН

канд. экон. наук, старший научный сотрудник

Баграт Айкович Ерзнкян, Центральный экономико-математический институт РАН

д-р экон. наук, профессор, главный научный сотрудник, руководитель лаборатории

Литература

Radov, K.S., Tugarin, S.V., Korovina, A.A. & Kuznetsov, M.O. (2021) Features of Integration of Advanced Information and Intelligent Technologies into Global Industrial and Economic Systems. Moscow economic journal. (9), 617–623. DOI: 10.24412/2413-046Х-2021-10564. (In Russian)

Fontana, K.A. & Yerznkyan, B.H. (2022) The potential of a circular economy and "nature-based solutions" as a possibility to achieve sustainable development. Economic Analysis: Theory and Practice. 21 (4), 616–642. DOI: 10.24891/ea.21.4.616 . (In Russian)

Alcácer, V. & Cruz-Machado, V. (2019) Scanning the Industry 4.0: A Literature Review on Technologies for Manufacturing Systems. Engineering Science and Technology, an International Journal. 22 (3), 899–919. DOI: 10.1016/j.jestch.2019.01.006.

Andulkar, M., Le, D.T. & Berger, U. (2018) A multi-case study on Industry 4.0 for SME’s in Brandenburg, Germany. Proceedings of the 51st Hawaii International Conference on System Sciences. DOI: 10.24251/HICSS.2018.574

Bocciarelli, P., D'Ambrogio, A., Giglio, A. & Paglia, E. (2017) A BPMN extension for modeling Cyber-Physical-Production-Systems in the context of Industry 4.0. 2017 IEEE 14th International Conference on Networking, Sensing and Control (ICNSC), May 2017, Calabria, 599–604. DOI: 10.1109/ICNSC.2017.8000159.

Cemernek, D., Gursch, H. & Kern, R. (2017) Big Data as a promoter of industry 4.0: Lessons of the semiconductor industry. 2017 IEEE 15th International Conference on Industrial Informatics (INDIN), Emden, Germany, 24-26 July 2017, 239–244. DOI: 10.1109/INDIN.2017.8104778.

Chang, J., He, J., Mao, M., Zhou, W., Lei, Q., Li, X., Li, D., Chua, C.-K. & Zhao, X. (2018) Advanced Material Strategies for Next-Generation Additive Manufacturing. Materials. 11 (1), 166, DOI: 10.3390/ma11010166.

Evans, P.C. & Annunziata, M. (2012) Industrial Internet: Pushing the boundaries of minds and machines. General Electric.

Feng, Y. & Huang, B. (2018) A hierarchical and configurable reputation evaluation model for cloud manufacturing services based on collaborative filtering. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 94, 3327–3343. DOI: 10.1007/s00170-017-0662-x.

Humayed, A., Lin, J., Li, F. & Luo, B. (2017) Cyber-Physical Systems Security – A Survey. IEEE Internet of Things Journal. 4 (6), 1802–1831. DOI: 10.1109/JIOT.2017.2703172.

Jian, J.R. (2017) An improved cyber-physical systems architecture for Industry 4.0 smart factories. 2017 International Conference on Applied System Innovation (ICASI), 13-17 May 2017, Sapporo Japan, 918–920, DOI: 10.1109/ICASI.2017.7988589.

Kagermann, H., Lukas, W.D. & Wahlster, W. Industrie 4.0: Mit dem Internet der Dinge auf dem Weg zur 4. industriellen Revolution. VDI Nachrichten. 2011. 13 (1), 2-3. (In German).

Kannus, K. & Ilvonen, I. (2018) Future Prospects of Cyber Security in Manufacturing: Findings from a Delphi Study. Proceedings of the 51st Hawaii International Conference on System Sciences. 01.03.2018. DOI: 10125/50488.

Khalid, A., Kirisci, P., Khan, Z.H., Ghrairi, Z., Thoben, K.-D. & Pannek, J. (2018) Security framework for industrial collaborative robotic cyber-physical systems. Computers in Industry. 97, 123–145. DOI: 10.1016/j.compind.2018.02.009.

Knapp, E. D., & Langill, J. T. (2015). Industrial Network Security. Syngress. DOI: 10.1016/C2013-0-06836-3.

Koch, P.J., van Amste,l M.K., Dębska, P., Thormann, M.A., Tetzlaff, A.J., Bøgh, S. & Chrysostomou, D. (2017) A Skill-based Robot Co-worker for Industrial Maintenance Tasks. Procedia Manufacturing. 11, 83–90. DOI: 10.1016/j.promfg.2017.07.141.

Liu, C. & Xu, X. (2017) Cyber-physical Machine Tool – The Era of Machine Tool 4.0. Procedia CIRP. 63, 70–75, DOI: 10.1016/j.procir.2017.03.078.

Monostori, L., Kádár, B., Bauernhansl, T., Kondoh, S., Kumar,a S., Reinhart, G., Sauer, O., Schuh, G., Sihn, W. & Ueda, K. (2016) Cyber-physical systems in manufacturing. CIRP Annals. 65 (2), 621–641. DOI: 10.1016/j.cirp.2016.06.005.

Motyl, B., Baronio, G., Uberti, S Speranza, D. & Filippi, S. (2017) How will Change the Future Engineer’s Skills in the Industry 4.0 Framework? A questionnaire Survey. Procedia Manufacturing. 11, 1501–1509. DOI: 10.1016/j.promfg.2017.07.282.

Oesterreich, T.D. & Teuteberg, F. (2016) Understanding the implications of digitisation and automation in the context of Industry 4.0: a triangulation approach and elements of a research agenda for the construction industry. Computers in Industry. 83, 121–139. DOI: 10.1016/j.compind.2016.09.006.

Ooi, K.-B., Lee, V.-H., Tan, G.W.-H., Hew, T.-S. & Hew, J.-J. (2018) Cloud computing in manufacturing: the next industrial revolution in Malaysia? Expert Systems with Applications. 93, 376–394. DOI: 10.1016/j.eswa.2017.10.009.

Pedersen, M.R., Nalpantidis, L., Andersen, R.S., Schou, C., Bøgh, S., Krüger, V. & Madsen, O. (2016) Robot skills for manufacturing: From concept to industrial deployment. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. 37, 282–291. DOI: 10.1016/j.rcim.2015.04.002.

Pushpa, J. & Kalyani, S.A. (2020) Chapter Three – Using fog computing/edge computing to leverage Digital Twin. Advances in Computers. 117 (1), 51–77. DOI: 10.1016/bs.adcom.2019.09.003.

Rojas, R.A., Rauch, E., Vidoni, R. & Matt, D.T. (2017) Enabling Connectivity of Cyber-physical Production Systems: A Conceptual Framework. Procedia Manufacturing. 11, 822–829. DOI: 10.1016/j.promfg.2017.07.184.

Sen, D., Ozturk, M. & Vayvay, O. (2016) An Overview of Big Data for Growth in SMEs. Procedia-Social and Behavioral Sciences. 235, 159–167. DOI: 10.1016/j.sbspro.2016.11.011.

Sezer, O.B., Dogdu, E. & Ozbayoglu, A.M. (2018) Context-Aware Computing Learning, and Big Data in Internet of Things: A Survey. IEEE Internet of Things Journal. 5 (1), 1–27. DOI: 10.1109/JIOT.2017.2773600.

Sharma, R., Jabbour, C.J.C. & de Sousa Jabbour, A.B.L. (2020) Sustainable manufacturing and industry 4.0: what we know and what we don’t. Journal of Enterprise Information Management. 34 (1), 230–266. DOI: 10.1108/JEIM-01-2020-0024.

Trappey, A.J.C., Trappey, C.V., Govindarajan, U.H., Sun, J.J. & Chuang, A.C. (2016) A Review of Technology Standards and Patent Portfolios for Enabling Cyber-Physical Systems in Advanced Manufacturing. IEEE Access. 4, 7356–7382. DOI: 10.1109/ACCESS.2016.2619360.

Tupa, J., Simota, J. & Steiner, F. (2017) Aspects of Risk Management Implementation for Industry 4.0. Procedia Manufacturing. 11, 1223–1230. DOI: 10.1016/j.promfg.2017.07.248.

Wang, L., Törngren, M. & Onori, M. (2015) Current status and advancement of cyber-physical systems in manufacturing. Journal of Manufacturing Systems. 37, 517–527. DOI: 10.1016/j.jmsy.2015.04.008.