Част 1: Технологично развитие в производството

„Нито най-силният оцелява, нито най-интелигентният. Оцелява този, който е най-приспособим към промените.“

Leon C. Megginson

Винаги сме се опитвали да видим общата картина и да синтезираме същността на макро тенденциите засягащи дейноста ни. Понякога, поради постоянния поток от информация, е трудно различимо кое е истинско и кое просто реклама. Фокусът върху основните тенденции ни помага да разберем по-добре какво се случва в динамичната средата около нас и да правим по-добри стратегически решения свързани с дейността ни. Когато промените са очаквани, човек има повече време да създаде правилната стратегия, да планира и и приспособи бизнеса или кариерата си към тях.

Най-видимата тенденция в нашият инженерен сектор е ускорения напредък на автоматизацията и дигитализацията в производството. Тази тенденция е от съществено значение за бизнес ни, защото ние решаваме производствени проблеми точно чрез автоматизация и дигитализация. За това, трябва да знаем какво движи тази тенденция, каква е силата ѝ и какви са фундаменталните предпоставки да се случва точно сега.

През последните няколко години събрахме много информация, както от външни източници, така и от собствените ни проекти. Често ни се налага да решаваме сложни производствени проблеми, в които тестваме възможностите на текущите технологии. За това е изключително важно е да познаваме задълбочено лимитите на текущите технологии и тяхното възможно развитие в близко бъдеще. 

Тази информация е интересна и ценна за хора работещи в производството. За това решихме да я организираме и споделим в поредица от няколко статии. Те са фокусирани върху основните тенденции, които е малко вероятно да се променят в следващото десетилетие. За това информацията в тези статии също ще е актуална в следващите години. Надяваме се тя да е интересна и полезна.

Трите мега тенденции в производството, които водят до повече автоматизация

Основното ни наблюдение е, че има три основни тенденции, които водят до използването на повече интелигентна автоматизация и дигитализация в производството:

1. Технологичното развитие и напредък, породени от нарастващата изчислителна мощ,
2. Приложенията на тези технологии, и
3. Съвременните демографски тенденции в Европа и България.

Очакванията са, че интелигентна автоматизация и дигитализация ще помогнат на производствените компании да подобрят своята производителност и качество, да намалят разходите и да увеличат гъвкавостта си. И още по-важно е, че това ще ускори темповете на въвеждане на подобрения и иновации. Настоящите маркетингови кампании обаче са толкова интензивни, че човек лесно може да повярва, че бъдещето ще бъде толкова радикално различно, че ако съвременен производствен експерт влезе във фабрика на бъдещето, няма да може да разбере какво се случва в нея.

Промените в производството ще приличат на ускорена еволюция

Не можем да знаем какво ще се случи в далечното бъдеще, нито пък някой друг знае със сигурност. Очакваме, че през нашия живот промените ще приличат по-скоро на ускорена еволюция, отколкото радикална революция. Първата причина е, че има някои основни принципи в производството, които не са се променили от началото на индустриалната революция през 1800-те. Те ще останат същите, до тогава докато производството е физически процес, който произвежда стоки от суровини. Можете да прочетете повече за принципите на производство в нашата статия, в която говорим по-подробно за тях. Другата причина е, че производството е по-консервативно към прилагането на нови технологии, които не са стабилни и доказани. А много от най-новите технологии са точно такива.

Дори и промените да не са толкова радикални, те все пак ще са с изключително силен ефект. Интелигентната автоматизация и цифровизацията ще дадат силни конкурентни предимства на определени икономики или компании. Те ще създадат повече възможности за растеж, иновации и подобрения. Тези, които вече инвестират и проучват новите възможности, ще оцелеят и ще просперират в променящата се световна икономика. За разлика от тях, компаниите, които не разбират тази тенденция, нито се интересуват от нея, ще изпитат доста затруднения. За това се надяваме се да видим повече български и европейски компании, които инвестират в интелигентна автоматизация и цифровизация.

Информационната епоха

„Наистина сме в ранните етапи на голяма технологична трансформация, която е много по-мащабна, отколкото дори най-възторжените експерти осъзнават… Триста години развитие на технологията приключи след Втората световна война. През тези три века моделът за технология беше механичен: събитията, които се случват в звезда като Слънцето. Всичко започна, когато един иначе почти неизвестен френски физик, Денис Папен, изобрети парната машина около 1680 г. Той завърши, когато възпроизведохме с ядрените експлозии процесите случващи се в една звезда. За тези три века напредъкът в технологиите означаваше – както при механичните процеси – повече скорост, по-високи температури, по-високо налягане. От края на Втората световна война обаче моделът на технологията се превърна в биологичен процес, събитията в организма. И в организма процесите не са организирани около енергията, в смисъла на термина от физиката. Те са организирани около информация. ”

Питър Дракър, 1985 г., „Иновации и предприемачество“^[1]

Продължаващото технологично развитие е първата голяма сила, която движи нарастващото използване на автоматизацията и цифровизацията в производството. Технологичният напредък прави технологичните решения едновременно по-мощни и достъпни. В резултат това увеличава тяхната полезност и инвестиционна привлекателност. В тази статия ще разгледаме въздействието на нарастващата изчислителна мощ и някои свързани технологични постижения, които ще окажат влияние върху индустрията през следващите от 5 до 10 години. Също така ще обясним защо се фокусираме точно върху нарастващата изчислителна мощ като най-важната тенденция в съвременния технологичен свят.

Законът на Мур – Нарастващата изчислителна мощност

Живеем в информационната ера от края на Втората световна война. От създаването на първия компютър, изчислителната мощ нараства с необикновените 35% годишно и се е превърнала в основния двигател на технологичните промени. Един от основателите на производителя на чипове Intel, Гордън Мур, за първи път наблюдава тази тенденция през 1965 г. Той забелязва, че броят на транзисторите в една интегрална схема се удвоява приблизително на всеки две години, докато цената за компютрите се намалява наполовина.  Това наблюдение е известено като „Закон на Мур“.

Закон на Мур за последните 120 години

Увеличението на изчислителната мощност позволи създаването на много нови технологии като електронния цифров компютър с общо предназначение, интернет и милионите му уебсайтове, всякакъв вид софтуер – от счетоводен софтуер до игри и софтуер компютърно подпомаган дизайн (CAD), смартфони и други преносими компютри, впечатляващи специални ефекти и 3D анимация, цифрова фотография, изкуствен интелект и машинно обучение, компютърно цифрово управление (CNC) и роботика, самоуправляващи се автомобили и много, много други технологии. То също така промени значително начина, по който общуваме, пазаруваме и работим.

Следващата графика показва експоненциалния ръст на евтината изчислителна мощност. При изчислителната техника операциите с плаваща запетая в секунда (FLOPS, флоп или флоп / s) са мярка за производителност на компютъра, полезна в области на научни изчисления, които изискват изчисления с плаваща запетая.

Закон на Мур в GigaFLOPS за 1 USD

Пресъздаването на първият цифров компютър с общо предназначение ENIAC на силициев микрочип с размери 7,4 х 5,2 mm.

Ръстът на изчислителната мощ е много впечатляващ, особено ако се сравнява със стандартния темп на подобрения от 1% до 3% на годишна база в други по-стари технологии, като самолети или помпи. Двата следващи примера са идеална илюстрация на двете фигури по-горе.

Първият пример сравнява първия електронен цифров компютър с общо предназначение ENIAC, създаден през 1945 г., с пресъздаване направено 50 години по-късно през 1996 г .:

ENIAC притежавал 17 648 вакуумни тръби от 16 различни вида (както и десетки хиляди резистори, кондензатори, ръчни превключватели и релета) с общ обем от 80 м³ (площ от 167 м² или около два корта за бадминтон) и с електрозахранването и въздушното охлаждане тежи около 30 t. Около 90% от прекъсванията в работата се дължат на повтарящи се повреди на тръби, налагащи трудоемка поддръжка и подмяна (само рутинната проверка отнема около 8 часа).

Половин век по-късно ENIAC е реконструиран върху силициев микрочип с размери 7,4 x 5,3 mm, който съдържа 174 569 транзистора: общата им стойност е десет пъти по-голяма от първоначалната бройка на вакуумните тръби, тъй като транзисторите заместват и всички резистори, кондензатори и други компоненти. ENIAC е бил над 5 милиона пъти по-тежък, консумирал е с около 40 000 пъти повече електричество, но скоростта му е била не повече от 0,002% от тази на реконструирания процесор (100 kHz срещу 50 Mhz), всичко това е благодарение на полупроводниковата електроника и нейното непрекъснато подобрение.^[2]

ENIAC – първия електронен цифров компютър с общо предназначение

ENIAC-on-a-Chip създаден през 1996

Една заявка за търсене на Google използва повече изчисления от цялата програма Apollo

Вторият пример подчертава огромната изчислителна мощ, с която разполагаме днес:

Компютърът Apollo Guidance Computer (AGC) на борда на лунния модул (LM) изпълнява инструкции със скорост от около 40 KHz (или 0,00004 GHz), около 100 000 пъти по-бавно от лаптоп от висок клас днес. Имаше и подобен компютър в реално време, вграден в ракетата Saturn V. На земята НАСА имаше достъп до някои от най-мощните компютри за времето си: пет мейнфрейм компютъра на IBM модел 360/75, всеки около 250 пъти по-бърз от AGC. Те работеха почти 24 часа в денонощието, 7 дни в седмицата, изчисляваха данните за излитане и орбитите, наблюдаваха биомедицински данни по време на мисията и извършваха множество други изчисления.

Сравнихме това с това, което Google прави днес, и установихме, че:

Отнема приблизително същото количество изчисления, за да се отговори на една единствена заявка за търсене в Google, колкото за всички извършени изчисления – в полет и на земята – за цялата програма Apollo!^[3]

Технологичен напредък в производството

Всяка година от 2001 г. насам, списание MIT Technology Review избира десетте най-важни нови технологични пробиви за годината.^[4] Това е списък с технологии, които почти без изключение са възможни само поради напредъка в изчислителната мощ, описан от закона на Мур.^[5] По-голямата част от настоящите технологични разработки в индустриалната автоматизация също се базират на изчислителни и софтуерни постижения. Дори това, което се счита за „стари“ или „традиционни“ технологии, се възползват от все по-мощните програмируеми логически контролери (PLC), индустриалните компютри и устройствата за компютърно цифрово управление (CNC) и съответния софтуер.

Най-важните нови технологии в производството

Ще има много нови или подобрени технологии, които ще виждаме все по-често във фабриките или веригите за доставки в близко бъдеще като:

• Усъвършенствана роботика. В сравнение с конвенционалните роботи, усъвършенстваните роботи имат превъзходно възприятие, интегрируемост, адаптивност и мобилност.
• Индустриален интернет на нещата. Отнася се до взаимосвързани сензори, инструменти и други устройства, свързани в мрежа заедно с индустриалните приложения на компютрите.  Той е част от индустриалните системи за контрол, включващо модерните системи за надзорен контрол и събиране на данни (SCADA) и системите за управление на производството (MES).
• Машинно зрение. Обхваща всички приложения, при които комбинация от хардуер и софтуер осигурява оперативно водене на устройствата при изпълнение на техните функции въз основа на заснемане и обработка на изображения.
• Тримерният печат. Известно още като 3D печат, е компютърно контролиран процес, който създава триизмерни обекти чрез полагане на материали, обикновено на слоеве. Тази технология използва 3D CAD модели.
• Изкуствен интелект (AI) и машинно обучение (ML). AI е по-широката концепция за създаване на машини, които могат да изпълняват задачи по начин, който ние бихме сметнали за „умен“. ML е текущото приложение на AI, базирано на идеята, че просто трябва да дадем на машините достъп до данни и да ги оставим да се учат сами.
• Усъвършенствана аналитичност. Това е общ термин за няколко подраздела на аналитиката, които работейки съвместно използват възможности за прогнозиране. Усъвършенстваната аналитика използва методи и инструменти на високо ниво за предсказване на бъдещи тенденции, събития и поведения.
• Разширена реалност. Това е технология, която наслагва компютърно генерирано изображение върху погледа на потребителя за реалния свят, като по този начин осигурява композитен изглед.
• Виртуална реалност. Това е използването на компютърни технологии за създаване на симулирана среда.
• Блокчейн. От снабдяването със суровини до доставката на крайния продукт, блокчейнът може да увеличи прозрачността и доверието на всеки етап от веригата от доставки в индустриална среда.

Най-добър резултат може да се получи чрез комбиинацията на тези технологии

Този списък от технологии не е изчерпателен и постоянно се променя и разраства. Но вероятно това ще са новите технологии, които ще имат най-голямо въздействие върху производствените фирми през следващите 5 до 10 години, защото предлагат решения за най-много производствени проблеми.

Най-голямото въздействие, обаче, може да бъде постигнато ако тези технологии се комбинират. Тази концепция обикновено се обобщава като Четвъртата индустриална революция или Индустрия 4.0. Индустрия 4.0 обхваща продължаващата автоматизация на традиционните производствени и индустриални практики чрез използването на съвременни интелигентни технологии. Според поддръжниците ѝ, в бъдеще ще бъдем свидетели на една всеобхватна комуникация между машините чрез подобрените възможности на системите за индустриален контрол, което ще доведе до повишено ниво на автоматизация, подобрена комуникация и самоконтрол.  В производството ще се използват интелигентни машини, които могат да анализират и диагностицират проблеми без нужда от човешка намеса. Освен това експертите предвиждат сливане между физическия и дигиталния свят, което ще ни помогне да управляваме производствените процеси много по-добре, отколкото днес.

Няма да обсъждаме подробно Индустрия 4.0, защото в интернет има много информация написана по темата.^[6] Вместо това, в следващите две статии ще се спрем на две технологии, с които сме най-добре запознати – индустриалните роботи и системите за индустриален контрол. Тези две ключови технологии със сигурност ще получат голямо внимание в България и в световен план през следващите години поради нарастващата им полезност, приложимост и възвращаемост на вложените инвестиции.

Ще причини ли краят на законът на Мур спиране напредъка в производството?

Законът на Мур не е естествен закон. Той е просто наблюдение на реалността. Много експерти, включително Гордън Мур, очакват, че в даден момент растежът на изчислителната мощ ще се забави и дори ще спре. Причината е, че съществува физическа бариера в това колко малки могат да станат транзисторите. В момента те са толкова малки, че се доближават до размерите на няколко атома. Някои учени дори твърдят, че законът на Мур вече не е валиден и има признаци, че растежът на изчислителната мощност се е забавил.

Хардуерните иновации, оптимизираното програмиране и квантовите компютри вероятно ще удължат валидността на закона на Мур

Според Intel^[7] обаче това не е вярно и няма да се случи през следващите 10 години, защото все още има място за иновации като нови архитектури и нов дизайн на транзистори. Също така може да се постигне по-нататъшно подобряване на изчислителната производителност чрез по-добър софтуер, алгоритми и специализирана архитектура на чипове. Например, една възможност е да се намали така нареченото „раздуване“ на софтуера (“software bloat”), за да се извлече максимума от съществуващите чипове. Досега, с постоянно нарастващото изобилие от изчислителна мощ, програмистите не трябваше да се притесняват много за писането на по-ефективен код от гледна точка на хардуера.

Експерименти направени от изследователи от MIT показват, че е възможно едно изчисление, което изисква много изчислителна мощност, да се изпълни около 47 пъти по-бързо, само като се премине от Python, популярен език за програмиране с общо предназначение, на по-ефективния C. Това е така защото C, макар че изисква повече работа от програмиста, значително намалява необходимия брой операции. Това позволява на програмата да се изпълнява много по-бързо. По-нататъшното адаптиране на кода, за да се възползва напълно от чип с 18 процесорни ядра, ускорява нещата още повече. Само за 0,41 секунди изследователите от MIT получават резултат, който отнема седем часа с кода писан на Python.^[8]

Не на последно място, в момента квантовите компютри все още са в най-ранните етапи от своето развитие. Смята се, че квантовите компютри могат да решават определени изчислителни проблеми, значително по-бързо от класическите компютри. Което допълнително ще удължи валидността на закона на Мур.

Производственият сектор изостава в развитието в сравнение с общите тенденции

Нашето лично наблюдение е, че индустриалната автоматизация обикновено изостава в развитието в сравнение с общите тенденции, тъй като както доставчиците, така и клиентите са по-консервативни и предпочитат добре тествани и доказани технологии. Причината е, че обикновенно става на въпрос за огромни инвестиции, които веднъж осъществени, е трудно и скъпо да се променят. Освен това много от съществуващите ограничения, като несъвместимост на хардуера или софтуера, са резултат от търговски и лицензионни решения на доставчиците, а не реални технологични ограничения. И накрая, но не на последно място, все още има огромно пространство за разработване и подобряване на софтуера.

Така че дори ако законът на Мур престане да бъде валиден днес, което изглежда не е така, технологичното развитие в индустрията, породено от увеличената наличност на изчислителна мощност, няма да бъде сериозно засегнато през следващите 20 до 30 години. По времето когато ефектът от  Закона на Мур спре да действа, повечето хора от нашето поколение ще са се пенсионирали. И кой знае, може би до тогава ще са станали нови технологични открития, които за които днес дори не подозираме.

Чрез този линк може да прочете част 2: Усъвършенствани индустриални роботи.

Използвани източници

[1] Innovation and Entrepreneurship, Peter Drucker (1985)

[2] Growth, Vaclav Smil (2019)

[3] Fun fact: One Google search uses the computing power of the entire Apollo space mission

[4] https://www.technologyreview.com/10-breakthrough-technologies/2020/

[5] We’re not prepared for the end of Moore’s Law

[6] Някои от добрите публикации на тема Industry 4.0 са на McKinsey и BCG

[7] https://www.youtube.com/watch?v=QPHlXbDmIbU

[8] We’re not prepared for the end of Moore’s Law