Otomatikleştirmek için başka ne var?

Bugün "Hizmet Olarak Otomasyon" kavramı kariyer yapıyor. Bu, yapay zekanın geliştirilmesi, makine öğrenimi, Nesnelerin İnterneti'nin ve ilgili altyapının hızlı dağıtımı ve otomatik dijital cihazların sayısındaki artışla kolaylaştırılmıştır. Ancak, sadece daha fazla robot kurmak gerekli değildir. Bugün çok daha geniş ve daha esnek anlaşılmaktadır.

Şu anda, en dinamik startuplar arasında nakliye, lojistik ve depolama otomasyon çözümleri sağlayıcısı olan Dubai'deki LogSquare gibi şirketler yer alıyor. LogSquare'in sunduğu önemli bir bileşen, depo alanı kullanımını en aza indirgemek ve daha yüksek verimlilik ve üretkenlik düzeylerine ulaşmak için tasarlanmış otomatik bir depolama ve erişim çözümüdür.

Şirketin yönetimi, tekliflerini "yumuşak otomasyon" olarak adlandırıyor (1). Yarattığı baskıya rağmen birçok şirket radikal eylemlere hala hazır değil, bu nedenle LogSquare çözümleri onlara çekici geliyor, küçük düzeltmeler ve rasyonalizasyon yoluyla otomatikleştiriliyor.

"Konfor alanınızdan" ne zaman çıkmalı?

planlama ve tahmin içerir. Makine öğrenimi algoritmaları, istatistiksel verileri analiz etmek, geçmiş ve çevresel bilgileri dikkate almak ve ardından kalıplar veya eğilimler hakkında bilgi sağlamak için programlanabilir. Bu aynı zamanda daha iyi rezerv ve envanter yönetimi için de geçerlidir. Otonom araçların kullanımının yanı sıra. 5G gibi en son ağ teknolojilerini kullanarak kalıcı olarak, otonom araçlar gibi araçlara ve makinelere bağımsız karar verme olanağı sağlayacaktır.

Rio Tinto ve BHP Billington gibi büyük madencilik şirketleri, kamyonlarını ve ağır ekipmanlarını otomatikleştirerek birkaç yıldır bu alana yatırım yapıyorlar (2). Bunun sadece işçilik maliyetleri açısından değil, aynı zamanda araç bakım sıklığını azaltarak ve sağlık ve güvenlik standartlarını yükselterek birçok faydası olabilir. Ancak, şimdiye kadar bu sadece sıkı kontrol edilen alanlarda çalışıyor. Otonom araçlar bu konfor bölgelerinin dışına çıkarıldığında verimli ve güvenli çalışması konusu son derece zorlaşıyor. Ancak eninde sonunda dış dünyaya açılmaları, bunu çözmeleri ve güvenli bir şekilde çalışmaları gerekecek.

2. Rio Tinto Otomatik Madencilik Makineleri

Robotizasyon sanayi yetmez. MPI'nin grup analizi, üretim süreçlerinin ve cihazlarının yanı sıra üretim dışı süreçlerin ve cihazların neredeyse üçte birinin zaten zeka içerdiğini/gömülü olduğunu gösteriyor. Danışmanlık firması McKinsey & Company'ye göre, önleyici bakım teknolojisinin yaygın kullanımı şirketlerdeki bakım maliyetlerini %20 oranında azaltabilir, plansız duruş sürelerini %50 oranında azaltabilir ve makine ömrünü yıllarca uzatabilir. Önleyici bakım programları, cihazları herhangi bir sayıda performans ölçümü ile izler.

Robotları doğrudan satın almak pahalı bir girişim olabilir. Bu makalenin başında belirtildiği gibi, hizmet olarak yeni bir hizmet dalgası ortaya çıkıyor. Buradaki fikir, robotları kendiniz satın almak yerine indirimli bir fiyata kiralamaktır. Bu şekilde, büyük yatırım maliyetlerini riske atmadan robotlar hızlı ve verimli bir şekilde uygulanabilir. Üreticilerin sadece ihtiyaç duydukları kadar harcama yapmalarını sağlayan modüler çözümler sunan şirketler de var. Bu tür çözümler sunan şirketler şunlardır: ABB Ltd. Fanuc Corp, Sterraclimb.

Evde ve bahçede otomat

Tarımsal üretim, otomasyon tarafından hızla fethedilmesi öngörülen bir alandır. Otomatik tarım aletleri saatlerce dinlenmeden çalışabilir ve halihazırda birçok tarımsal işletme sektöründe kullanılmaktadır (3). Özellikle gelişmekte olan ülkelerde, uzun vadede işgücü üzerinde endüstriden daha fazla küresel etkiye sahip olacakları tahmin edilmektedir.

3. Tarımsal robotik kol Demir Öküz

Tarımda otomasyon, öncelikle kaynak, mahsul ve hayvan yönetimini destekleyen çiftlik yönetimi yazılımıdır. Tarihsel ve tahmine dayalı verilerin analizine dayanan hassas kontrol, enerji tasarrufuna, verimliliğin artmasına, herbisit ve pestisit kullanımının optimizasyonuna yol açar. Aynı zamanda üreme modellerinden genomiğe kadar hayvan verileridir.

Akıllı Otonom Sistemler sulama sistemleri, çiftliklerde su kullanımını kontrol etmeye ve otomatikleştirmeye yardımcı olur. Her şey, bir şapkadan değil, bilgi toplayan ve çiftçilerin mahsul sağlığını, hava durumunu ve toprak kalitesini izlemesine yardımcı olan bir sensör sisteminden tam olarak toplanan ve analiz edilen verilere dayanmaktadır.

Birçok şirket artık otomatik tarım için çözümler sunuyor. Bir örnek, FieldMicro ve onun SmartFarm ve FieldBot hizmetleridir. Çiftçiler FieldBot'un (4) gördüğünü ve duyduğunu görür ve duyar, zirai ekipmana/yazılıma bağlanan elde taşınabilir uzaktan kumandalı bir cihazdır.

FieldBot'lar yerleşik bir güneş paneli, HD kamera ve mikrofonun yanı sıra sıcaklık, hava basıncı, nem, hareket, ses ve daha fazlasını izleyen sensörlerle donatılmıştır. Kullanıcılar, kontrol merkezinden sulama sistemlerini kontrol edebilir, vanaları yönlendirebilir, sürgüleri açabilir, rezervuar ve nem seviyelerini izleyebilir, canlı kayıtları görüntüleyebilir, canlı ses dinleyebilir ve pompaları kapatabilir. FieldBot, SmartFarm platformu üzerinden kontrol edilir.Bu, kullanıcıların birlikte çalışan her bir FieldBot veya birden fazla FieldBot için kurallar belirlemesine olanak tanır. Bir FieldBot'a bağlı herhangi bir ekipman için kurallar belirlenebilir, bu daha sonra başka bir FieldBot'a bağlı diğer ekipmanı etkinleştirebilir. Platforma erişim bir akıllı telefon, tablet veya bilgisayar aracılığıyla mümkündür.

FieldMicro, SmartFarm platformuna veri sağlamak için tanınmış çiftlik ekipmanı üreticisi John Deere ile ortaklık kurdu. Kullanıcılar sadece konumu değil, yakıt, yağ ve hidrolik sistem seviyeleri gibi araçla ilgili diğer bilgileri de görebilecekler. Talimatlar SmartFarm platformundan makinelere de gönderilebilir. Ayrıca SmartFarm, mevcut kullanım ve uyumlu John Deere ekipmanı yelpazesi hakkında bilgi görüntüler. SmartFarm Konum Geçmişi ayrıca makinenin son altmış gün içinde aldığı rotayı görüntülemenize olanak tanır ve konum, hız ve yön gibi bilgileri içerir. Çiftçiler ayrıca sorun gidermek veya değişiklik yapmak için John Deere makinelerine uzaktan erişme olanağına sahiptir.

Endüstriyel robotların sayısı, 2010'da bir milyonun biraz üzerindeyken, 3,15'de 2020 milyon hedefine ulaşarak on yılda üç katına çıktı. Otomasyon üretkenliği, kişi başına çıktıyı ve genel yaşam standartlarını artırabilir (ve yapar) olsa da, düşük vasıflı işçiler üzerindeki olumsuz etkisi gibi otomasyonun endişe uyandıran bazı yönleri vardır.

Rutin ve düşük beceri gerektiren görevler, robotların gerçekleştirmesi yüksek becerili rutin olmayan görevlere göre daha kolay olma eğilimindedir. Bu demek oluyor ki robot sayısındaki artış veya verimliliklerindeki artış bu işleri tehdit ediyor. Ayrıca, daha vasıflı işçiler, robot tasarımı ve bakımı, denetim ve kontrol gibi otomasyonu tamamlayan görevlerde uzmanlaşma eğilimindedir. Otomasyonun bir sonucu olarak, yüksek vasıflı işçilere olan talep ve ücretleri artabilir.

2017'nin sonunda, McKinsey Global Institute, acımasız otomasyon yürüyüşünün 5 yılına kadar yalnızca Amerika Birleşik Devletleri'nde 2030 milyon işi azaltabileceğini hesapladığı bir rapor (73) yayınladı. Tanınmış bir işgücü piyasası uzmanı olan Elliot Dinkin raporda, "Otomasyon kesinlikle işgücünün geleceğinde bir faktördür," yorumunu yaptı. "Ancak, işten çıkarmalar üzerindeki etkisinin beklenenden daha az olabileceğine dair göstergeler var."

Dinkin ayrıca, belirli koşullar altında otomasyonun iş büyümesini hızlandırdığını ve dolayısıyla iş kaybından ziyade iş büyümesini teşvik ettiğini belirtiyor. 1913 yılında Ford Motor Company otomobil montaj hattını devreye sokarak bir otomobilin montaj süresini 12 saatten bir buçuk saate indirdi ve üretimde önemli bir artış sağladı. O zamandan beri, otomobil endüstrisi otomasyonu artırmaya devam etti ve ... hala insan istihdam ediyor - 2011-2017'de otomasyona rağmen, bu sektördeki iş sayısı neredeyse %50 arttı.

Çok fazla otomasyon sorunlara yol açar; bunun yakın tarihli bir örneği, Elon Musk'ın da kabul ettiği gibi otomasyonun abartıldığı California'daki Tesla fabrikasıdır. Saygın Wall Street firması Bernstein'ın analistleri bunu söylüyor. Elon Musk Tesla'yı çok fazla otomatikleştirdi. Vizyonerin sıklıkla otomotiv endüstrisinde devrim yaratacağını söylediği makineler, şirkete o kadar pahalıya mal oldu ki, bir süre Tesla'nın iflas etme olasılığından bile söz edildi.

Tesla'nın neredeyse tam otomatik Fremont, California üretim tesisi, yeni araba teslimatlarını hızlandırmak ve düzene koymak yerine, şirket için bir sorun kaynağı haline geldi. Tesis, Tesli 3 otomobilinin yeni bir modelini hızla piyasaya sürme göreviyle baş edemedi (Ayrıca bakınız: ). Üretim sürecinin çok iddialı, riskli ve karmaşık olduğuna karar verildi. Analist firması Berstein, analizlerinde "Tesla, birim üretim kapasitesi başına geleneksel bir otomobil üreticisinin yaklaşık iki katı kadar harcama yapıyordu" diye yazdı. “Şirket çok sayıda Kuka robotu sipariş etti. Sadece damgalama, boyama ve kaynak (diğer birçok otomobil üreticisinde olduğu gibi) otomatikleştirilmekle kalmaz, son montaj sürecini otomatikleştirmek için girişimlerde bulunulmuştur. Burada Tesla'nın sorunları var gibi görünüyor (ayrıca pillerin kaynaklanması ve montajı ile ilgili).

Bernstein, dünyanın en büyük otomobil üreticilerinin, yani Japonların, "pahalı olduğu ve kaliteyle istatistiksel olarak negatif ilişkili olduğu" için otomasyonu sınırlamaya çalıştıklarını ekliyor. Japon yaklaşımı, önce süreci başlatmanız ve ardından robotları getirmenizdir. Musk tam tersini yaptı. Analistler, Fiat ve Volkswagen gibi devler de dahil olmak üzere üretim süreçlerinin yüzde 100'ünü otomatikleştirmeye çalışan diğer otomobil şirketlerinin de başarısız olduğuna dikkat çekiyor.

5. İnsan emeğinin çeşitli otomasyon çözümleriyle değiştirilme düzeyi.

Hackerlar sektörü seviyor

otomasyon teknolojilerinin geliştirilmesini ve yaygınlaştırılmasını hızlandırması muhtemeldir. Bunu MT'nin son sayılarından birinde yazdık. Otomasyon sektöre birçok fayda sağlayabilirken, gelişiminin en büyüklerinden biri güvenlik olan yeni zorluklarla birlikte geldiği unutulmamalıdır. NTT'nin "Küresel Tehdit İstihbarat Raporu 2020" başlıklı yakın tarihli bir raporunda, diğer bilgilerin yanı sıra, örneğin İngiltere ve İrlanda'da endüstriyel üretimin en çok saldırıya uğrayan siber sektör olduğu bilgisi yer alıyor. Tüm saldırıların yaklaşık üçte biri bu alanda kaydediliyor ve dünya çapındaki saldırıların %21'i sistemleri ve güvenlik sistemlerini taramak için siber saldırganlara güveniyor.

NTT raporu, "Endüstriyel imalat, dünyanın en çok hedeflenen endüstrilerinden biri gibi görünüyor ve çoğunlukla fikri mülkiyet hırsızlığıyla ilişkilendiriliyor" diyor, ancak endüstri aynı zamanda "finansal veri sızıntıları, küresel tedarik zinciriyle ilişkili riskler" ile de giderek daha fazla boğuşuyor. ” ve uyumsuz zayıflık riskleri.”

Rapor hakkında yorum yapan NTT Ltd.'den Rory Duncan. "Endüstriyel teknolojinin zayıf güvenliği uzun zamandır biliniyor - birçok sistem BT güvenliği için değil performans, kapasite ve uyumluluk için tasarlanmıştır." Geçmişte, bir tür "örtbas etme" yöntemine de güveniyorlardı. Bu sistemlerdeki protokoller, formatlar ve arayüzler genellikle karmaşık ve özeldi ve bilgi sistemlerinde kullanılanlardan farklıydı, bu da saldırganların başarılı bir saldırı gerçekleştirmesini zorlaştırıyordu. Ağda giderek daha fazla sistem ortaya çıktıkça, bilgisayar korsanları yenilik yapıyor ve bu sistemleri saldırılara açık olarak görüyor.”

Güvenlik danışmanları IOActive, büyük şirketleri bozabileceğine dair kanıt sağlamak için yakın zamanda endüstriyel robotik sistemlere bir siber saldırı başlattı. Araştırmacılar, “Bir saldırgan, verileri şifrelemek yerine robotun yazılımının önemli parçalarına saldırarak fidye ödenene kadar robotun çalışmasını engelleyebilir” diyor. Teorilerini kanıtlamak için IOActive temsilcileri, popüler bir araştırma ve eğitim robotu olan NAO'ya odaklandı. SoftBank'ın daha da ünlü Pepper'ı ile "neredeyse aynı" işletim sistemine ve zayıf yönlerine sahiptir. Saldırı, bir makine üzerinde uzaktan kontrol sağlamak için belgelenmemiş bir özellik kullanır.

Ardından normal yönetim özelliklerini devre dışı bırakabilir, robotun varsayılan özelliklerini değiştirebilir ve tüm video ve ses kanallarından gelen verileri İnternet'teki uzak bir sunucuya yönlendirebilirsiniz. Saldırının sonraki adımları arasında kullanıcı haklarının yükseltilmesi, fabrika ayarlarına sıfırlama mekanizmasının ihlal edilmesi ve bellekteki tüm dosyalara bulaşma yer alıyor. Başka bir deyişle, bir robota zarar verebilir veya hatta birini fiziksel olarak tehdit edebilirler.

Otomasyon süreci güvenliği garanti etmiyorsa, süreci yavaşlatacaktır. Mümkün olduğu kadar otomatikleştirme ve robotlaştırma arzusuyla birinin güvenlik alanını ihmal edeceğini hayal etmek zor.