Konserwacja predykcyjna w przemyśle metalowym

Wraz ze sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym (Machine Learning), Big Data oraz internetem rzeczy (ang. IoT) możemy prowadzić konserwację zakładu w bardziej inteligentny sposób, efektywniej wykorzystując dostępne zasoby, a tym samym przewidywać możliwe awarie przy użyciu technik predykcyjnych (konserwacja predykcyjna), a co za tym idzie, oszczędzając czas i koszty. Konserwacja predykcyjna to rozwijająca się dziedzina, umożliwiająca analizę parametrów maszyn i procesów, która pozwala na wykrywanie z wyprzedzeniem anomalnych zachowań – mogących spowodować nieprzewidziane awarie, jeśli nie zostaną skorygowane – dając możliwość rozwiązania problemów, zanim się pojawią.

Szanse cyfrowej transformacji maszyn przemysłowych

W obliczu obecnego niestabilnego, niepewnego, złożonego i niejednoznacznego (ang. VUCA) i wysoce konkurencyjnego środowiska cyfryzacja maszyn przemysłowych jest istotną wartością różnicową umożliwiającą szybkie dostosowanie się do potrzeb rynku. Konieczna jest optymalizacja produkcji zakładu i reagowanie na nowe nawyki konsumpcyjne, które wymagają elastycznej, spersonalizowanej produkcji w rekordowym czasie.

Cyberbezpieczeństwo lub jak zarządzać słabymi punktami w środowiskach przemysłowych

Wyposażenie fabryk w inteligentne systemy jest konieczne, aby każdy zakład przemysłowy mógł konkurować w ekosystemie 4.0 i zwiększać produktywność oraz oferować spersonalizowane produkty czy usługi, ale oznacza stawienie czoła nowym słabym punktom, a co za tym idzie, nowym zagrożeniom w zakresie bezpieczeństwa, gdyż maszyny, procesy i systemy informacyjne muszą znajdować się w otwartych sieciach, połączonych z Internetem, co zwiększa narażenie na cyberataki.