Анализ примеров аддитивных технологий (Сочинение на свободную тему)

К примеру, такие принципы применяются в процессе создания комплекса для разработки шельфовых месторождений в Арктике. Этот подводный комплекс создается с применением цифровых технологий.

Наличие цифрового проектирования в значительной степени помогает ускорению производства, снижению издержек, а кроме того — снижает риски, которые характерны для первых этапов проектирования и разработки будущего продукта.

Еще один пример применения такого принципа — проект «Кортеж», в рамках которого создавалась целая линейка автомобилей отечественного производства. Здесь применялась единая модульная платформа, работающая на основе максимальной возможной оцифровки данных на разных этапах производства. Применение этой платформы показало отличные результаты. Эффективность её работы позволила всего за два года создать четыре различных прототипа автомобилей с разными вариантами исполнения кузова.

Такое серьезное сокращение сроков разработки при сохранении качества стало возможно, как раз благодаря внедрению передовых цифровых технологий.

Внедрение автоматики на любое производство всегда связанно с его коренным преобразованием. В среднем, машины работают оперативнее человека в 3-4 раза. На тех этапах, где применялся ручной труд, на его место приходит робот или автоматическое устройство, не способное на ошибки из-за усталости или любых присущих человеку факторов, а действующее строго по заранее прописанному программой алгоритму действий.

Здесь и скрывается главный положительный эффект применения роботизации. Повышается скорость и эффективность труда, при снижении риска возникновения ошибок, присущих человеку. Особенно актуально выглядит применение автоматизации на производствах, связанных с риском здоровью или даже жизни человека, из-за слишком сложных и опасных условий труда. Здесь применение роботов или аппаратуры выглядит явно предпочтительнее человека, при условии, что техника сможет делать работу так же эффективно.

Массовый переход к применению роботов и соответствующих технологий — главный фактор перехода к полностью роботизированной промышленности. И с такими процессами в последнее время сталкиваются даже области, которые изначально кажутся консервативными к применению новых технологий.

Ещё один пример.

Кроме того, роботы обучаются намного быстрее. Такой станок, после получения информации с флешки о будущей модели обуви, сканирует ее всего за несколько секунд, переносит её на станок, который вырезает заготовку нужного размера из кожи, и самостоятельно сшивает детали между собой.

Впрочем, такими технологичными и «умными» могут быть не только отдельные устройства, материалы или станки, но и целые заводы, фабрики и предприятия. Если в рамках единой системы между собой взаимодействует промышленное оборудование, системы контроля, датчики, сенсоры, причем участие человека в таком взаимодействии постепенно снижается, то можно говорить о таком явлении, как «интернет вещей», когда сеть создается уже внутри системы из различного оборудования, все больше исключая посредническую роль в цепочке человека-оператора. Это позволяет системе самой себя запускать, взаимодействовать внутри и контролировать работу.

Внедрение подобных «умных» сетей — практически полное исключение человека, причем из даже, казалось бы, тех частей технологического процесса, где отсутствие человека представлялось невозможным. Кроме непосредственно создания роботов, развитие промышленного интернета (так называемый «интернет вещей») постепенно играет все большую роль к переходу на промышленность с исключением из нее человека.

В такой сети вся информация, собираемая с огромного количества датчиков, приборов и сенсоров собирается в общую сеть. Все, что остается оператору — лишь отслеживать, чтобы данные не выходили за пределы допустимых параметров, и при появлении необходимости вносить коррективы.

«Интернет вещей» — один из самых ярких примеров успешного объединения цифровых технологий и физических объектов, которые изначально представлялись, как не связанные с «цифрой». По оценкам различных экспертов количество устройств, входящих в эту сеть к 2025 году может превысить 50 млрд.

Причем речь идет как о промышленном оборудовании, так и обычных бытовых устройствах. К примеру, это может быть обычный холодильник, стоящий на кухне человека, и сообщающий об истечении срока годности продуктов, находящихся внутри. В промышленных масштабах это может быть оборудование, способное «рассказать» (насколько можно так выразиться) инженеру о текущем состоянии своей работы и самостоятельно передать эти сведения в нужные цепочки сети далее по предприятию.

Также эксперты ожидают и огромный позитивный экономический эффект от активного применения «Интернета вещей» в промышленных масштабах. К примеру, экспертная компания «Аксенчер» говорит о более, чем 14 трлн. долларов, как возможной сумме вклада этой сети в мировую экономику к 2030 году.

Такая сумма получается из нескольких благоприятных факторов:

- Снижение издержек за счет оптимизации производства.

- «Оцифровка» не только технологических, но и бизнес-процессов, связанных с реализацией продукции.

- Переход на принципиально новую, сервисную модель применения обычной продукции.

В отдельных удачных примерах, применение технологии big data способно снизить издержки производства даже до 10%.

Применение big data может в конкретных случаях иметь совершенно различные грани. К примеру, фирма General Electric использует технологию для снижения времени, которое производство простаивает по различным причинам. Во всем известной компании Apple, эта же технология применяется для улучшения дизайна и usability (удобства использования). В той же Intel — Big Data — инструмент для снижения количества ручных проверок и тестов продукции перед ее выходом на рынок для реализации.

Есть примеру удачного внедрения «больших данных» и в отечественной промышленности. В частности, отличились сферы банковского обслуживания и телевизионных коммуникаций. Один из крупнейших банков страны – Сбербанк применяет

ig Data для создания базы данных своих клиентов. А это огромная сеть из более 135 миллионов частных, и почти 1, 5 миллиона корпоративных клиентов. Создать и поддерживать работоспособность такой сети вручную стандартными способами невероятно сложно, такое задание требует слаженной команды из огромного штата специалистов.

Другой отечественный пример — Ростелеком.

Технология Big Data уже доказала свою эффективность в промышленности. К примеру, в нефтегазовой отрасли она помогает выбрать самые подходящие способы добычи, отследить качество исходного сырья, процессы бурения.