UNIVERZA V MARIBORU

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO

FAKULTETA ZA ELEKTROTEHNIKO,

RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO

Klemen BELEJ

UVELJAVLJANJE TRENDOV DIGITALIZACIJE V PODJETJIH – INDUSTRIJA 4.0

Diplomsko delo

visokošolskega strokovnega študijskega programa 1. stopnje

Mehatronika

Maribor, september 2016

UVELJAVLJANJE TRENDOV DIGITALIZACIJE V

PODJETJIH – INDUSTRIJA 4.0

Diplomsko delo

Študent: Klemen BELEJ

Študijski program: visokošolski strokovni študijski program 1. Stopnje

Mehatronika

Mentor FS: Izr. prof. dr. Karl GOTLIH

Mentor FERI: Izr. prof. dr. Aleš HACE

Maribor, september 2016

I

II

I Z J A V A

Podpisani Klemen Belej izjavljam, da:

je diplomsko delo rezultat lastnega raziskovalnega dela,

da je predloţeno delo v celoti ali v delih ni bilo predloţeno za pridobitev

kakršnekoli izobrazbe po študijskem programu druge fakultete ali

univerze,

da so rezultati korektno navedeni,

da nisem kršil avtorskih pravic in intelektualne lastnine drugih,

da soglašam z javno dostopnostjo diplomskega dela v Knjiţnici tehniških

fakultet ter Digitalni knjiţnici Univerze v Mariboru, v skladu z Izjavo o

istovetnosti tiskane in elektronske verzije zaključnega dela.

Maribor,_____________________Podpis: ________________________

III

ZAHVALA

Zahvaljujem se mentorjema izr. prof. dr. Karl

Gotlihu ter izr. prof. dr. Alešu Hacetu za

pomoč pri opravljanju diplomskega dela.

Zahvaljujem se podjetju Tecos, ki mi je

omogočilo izvedbo diplomskega dela.

Za podporo med študijem se zahvaljujem

tudi moji druţini in prijateljem.

IV

UVELJAVLJANJE TRENDOV DIGITALIZACIJE V PODJETJIH –

INDUSTRIJA 4.0

Ključne besede: Industrija 4.0, pametne tovarne, ERP sistemi, MES sistemi,

big data, internet stvari, aditivna tehnologija

UDK: 004:658.5(043.2)

POVZETEK

V diplomskem delu smo predstavili digitalizacijo v podjetjih in opredelili manj

znan pojem Industrijo 4.0. Opisali smo koncept Industrije 4.0, prikazali razvoj

industrijskih revolucij in predstavili novejše tehnologije, ki se pojavljajo v

podjetjih kot so: big data, internet stvari, aditivna tehnologija, razširjena

resničnost... Podrobneje so predstavljeni kolaborativni roboti, ki lahko sodelujejo

s človekom. Pojasnili smo tudi vlogo vitke proizvodnje v Industriji 4.0. Ker je v

podjetjih koncept Industrije 4.0 še v uvajanju, smo predstavili tudi probleme, s

katerimi se moramo pri tem soočiti, rešitve ter primere dobre prakse v podjetjih.

V

ENFORCEMENT OF DIGITALISATION TRENDS IN

ENTERPRISES – INDUSTRY 4.0

Key words: Industry 4.0, smart factories, ERP systems, MES systems, Big

Data, Internet of Things, aditive technology

UDK: 004:658.5(043.2)

ABSTRACT

In diploma work the trends of digitalization in enterprises were represented and

term of Industry 4.0 was defined. The Industry 4.0 concept was described and

evolution of industrial revolutions were represented. We described modern

technologies, which are emerging in industry, like: Big Data, Internet of things,

aditive technology, augmented reality... Colaborative robots who worked with

people are detailed described and the role of lean manufacturing in Industry 4.0

is represented. Because the concept of Industry 4.0 is still under deployement

in enterprises, we represented problems of impelemntation and some solutions

and examples of that.

VI

KAZALO

1 UVOD .......................................................................................................... 1

1.1 Kratek opis Industrije 4.0 ....................................................................... 1

1.2 Namen diplomskega dela ...................................................................... 1

2 ZGODOVINA IN RAZVOJ INDUSTRIJSKIH REVOLUCIJ ......................... 2

2.1 Razvoj Industrije 4.0.............................................................................. 5

3 ZNAČILNOSTI IN IZZIVI INDUSTRIJE 4.0 ................................................. 6

4 VLOGA VITKE PROIZVODNJE V INDUSTRIJI 4.0 ................................... 8

5 GRADNIKI INDUSTRIJE 4.0 ..................................................................... 10

5.1 RFID Identifikacija ............................................................................... 11

5.2 Strojni vid ............................................................................................ 12

5.3 Virtualna resničnost in razširjena resničnost ....................................... 13

5.4 Aditivna tehnologija ............................................................................. 14

5.5 Kiber fizični sistemi.............................................................................. 14

5.6 Kolaborativni roboti ............................................................................. 16

5.6.1 Varnost pri kolaborativnih robotih ................................................. 17

5.6.2 Učenje robotov ............................................................................. 19

6 DIGITALIZACIJA INDUSTRIJE ................................................................ 21

6.1 ERP sistemi ........................................................................................ 22

6.2 MES sistemi (sistemi za upravljanje proizvodnje) ............................... 23

6.3 Internet stvari (Internet of Things – IoT) .............................................. 24

6.4 Big data ............................................................................................... 27

7 VARNOST INFORMACIJSKIH TEHNOLOGIJ ......................................... 29

8 DEMONSTRACIJSKI CENTRI INDUSTRIJE 4.0 ..................................... 30

8.1 Diagnostika v realnem času in komunikacijski moduli ......................... 30

8.2 Industrija 4.0 v podjetju Arburg ........................................................... 31

9 SKLEP ....................................................................................................... 32

VIRI .................................................................................................................. 33

VII

KAZALO SLIK

Slika 2.1: Časovni trak industrijskih revolucij [5] ................................................. 2

Slika 2.2: Fordova montaţna linija [8] ................................................................ 3

Slika 2.3: Povezovanje informacijskih tehnologij in avtomatizacije [9] ................ 4

Slika 3.4: Povezava vertikalne in horizontalne verige vrednosti [12] .................. 6

Slika 4.5: Načela vitke proizvodnje [14] .............................................................. 8

Slika 5.6: Tovarne prihodnosti po vzoru koncepta industrije 4.0 [16] ............... 10

Slika 5.7: Princip delovanja RFID značke [17].................................................. 11

Slika 5.8: RFID značka vdelana v samolepilno nalepko [19] ............................ 11

Slika 5.9: Robot s strojnim vidom zlaga naključno razporejene objekte ........... 12

Slika 5.10: Razširjena resničnost pri vzdrţevanju in dokumentiranju [22] ........ 13

Slika 5.11: CPS sistemi v industriji [26] ............................................................ 15

Slika 5.12: Kolaborativni robot v podjetju Mercedes-Benz [30] ........................ 17

Slika 5.13: Varnsotne cone robotov [32] .......................................................... 18

Slika 6.14: Napoved zvišanja digitalizacije s pomočjo Industrije 4.0 v naslednjih

nekaj letih [36] .................................................................................................. 21

Slika 6.15: Področja upravljanja ERP sistemov................................................ 22

Slika 6.16: Transformacija modela vodenja proizvodnje [42] ........................... 24

Slika 6.17: Ekosistem Inerneta stvari [44] ........................................................ 25

Slika 6.18: Tri značilnosti big data streţnikov [46] ............................................ 27

Slika 7.19: Poţarni zid med nezavarovanim omreţjem in napravami v nivoju

proizvodnih operacij [50] .................................................................................. 29

Slika 8.20: Boge modul za kompresorske postaje [52] ..................................... 30

Slika 8.21: Arburgova proizvodnja linija [53] .................................................... 31

VIII

KRATICE

CAD – Computer aided system

CPS – Cyber-Physical Systems

DM – Data matrix

ECL – Enterprise control language

ERP – Enterprise resource planning

GPRS – General Packet radio service

GSM – Global System for Mobile communications

HPCC – High Performance Computing Cluster

IoT – Internet of Things

LAN – Local area network

MDE – Model-driven engineering

MES – Manufacturing execution systems

RFID – Radiofrequency IDentification

SCADA – Supervisory Control And Data Acquisition

TLS – Transport Layer Security

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

1

1 UVOD

1.1 Kratek opis Industrije 4.0

Vzrok za prvo industrijsko revolucijo je bil izkoriščanje energetskih virov za

proizvodnjo – vode in vodne pare. Prav tako se je druga industrijska revolucija začela

z izkoriščanjem moči elektrike, tretja, ki smo ji priča danes, pa uvaja v proizvodnjo

elektroniko in informacijske tehnologije. Razvija pa se ţe četrta industrijska

revolucija, ki se je začela s strategijo Industrija 4.0 (Industry 4.0). V zadnjem času

smo priča hitremu razvoju zahtevnih tehnologij in strategij, ki se počasi integrirajo v

industrijo. Čeprav nekateri strokovnjaki trdijo, da je to le nadaljevanje 3. Industrijske

revolucije [1,2]. Vzrok, ki ga navajajo je, da je to zgolj povezovanje obstoječih

tehnologij in stopnjevanje uporabe digitalizacije.

V vsakem primeru je prvič v zgodovini moţno, da poveţemo elemente vrednoste

verige, ki prej sploh niso bili upoštevani, in z njihovo pomočjo izboljšamo proizvodnjo,

kot navajajo avtorji evropske študije [3]. Strategija vpeljuje računalniško vodeno

proizvodnjo in pametne tovarne (Smart factory), kjer se proizvodni procesi nadzirajo

v realnem času in s pomočjo kiber fizičnih sistemov (Cyber-physical systems)

ustvarjamo kopijo realnega stanja procesa in sistemov v virtualnem svetu. Vodenje

procesov je decentralizirano. Vsi procesi in človek morata komunicirati v realnem

času preko internetnih povezav. Človek lahko tudi prilagodi proizvodne procese

glede na potrebe trga, kar pomeni izjemno fleksibilnost proizvodnje [4].

1.2 Namen diplomskega dela

Cilj diplomskega dela je poiskati moţnosti za realizacijo pametnih tovarn in

predstaviti rešitve, ki ţe obstajajo. Raziskali bomo ponudbe na trţišču strojev,

digitalnih naprav, informacijskih sistemov in ostalih storitev, ki delujejo na principu

Industrije 4.0. Poiskali bomo študije glede standardizacije, protokolov in varnostnih

sistemov.

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

2

2 ZGODOVINA IN RAZVOJ INDUSTRIJSKIH REVOLUCIJ

Slika 2.1: Časovni trak industrijskih revolucij [5]

Prva industrijska revolucija se je začela v 18. stoletju v Veliki Britaniji. Velika Britanija

je bila kolonialna sila in kolonije so sluţile za trg in dobavo surovin. Sprva so si ljudje

doma ali v majhnih podeţelskih delavnicah pridelovali hrano, izdelovali pohištvo,

obleke in orodje, nato pa se je proizvodnja mehanizirala, izkoriščali so premog in

energijo vode. Pri ţelezarstvu so napravili več sprememb, kot je na primer uporaba

koksa namesto lesnega oglja, leta 1850 pa je britanski inţenir Henry Bessemer razvil

prvi proces za mnoţično proizvodnjo jekla, iz katerega so začeli izdelovati orodja in

infrastrukturo. Leta 1712 je Thomas Newcomen razvil prvi praktični parni stroj, ki ga

je kasneje izboljšal izumitelj James Watt. Parne pogone so začeli uporabljati za

pogon strojev (tkalni stroji), pogon lokomotiv in ladij. Komunikacijo so izboljšali z

izumom telegrafa (William Cooke Charles Wheatstone), uvedle pa so se tudi banke

in borzna poslovanja, obrati pa niso bili več odvisni od vlade, ampak od zasebnikov

[6].

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

3

Druga revolucija ali industrializacija je okvirno trajala od 1870 do 1914 in še po prvi

svetovni vojni. Pomenila je hiter industrijski razvoj, ki se je razširil iz Velike Britanije

do Zahodne Evrope in Severne Amerike. Temeljila je na proizvodnji strojev in jekla,

uporabi električnih strojev in serijski proizvodnji. Zaradi novih tehnologij pridobivanja

jekla se je ta proces pocenil in zgradilo se je veliko ţelezniške infrastrukture.

Ţelezniški promet je v tistem času zagotavljal dobro logistiko, širjenje ţelezniškega

prometa in omreţij telegrafov, kasneje pa tudi telefonov, so omogočili globalizacijo.

Energijo so pridobivali iz vode, plina in elektrike. K poenotenju in simplifikaciji je

pripomogla standardizacija. Henry Maudslay je bil prvi, ki je izdeloval zamenljive

vijake. Leta 1841 pa je Joseph Whitworth predlagal prvi strojniški nacionalni standard

(British Standard Whitworth ali BSW), ki so ga uporabljali tudi v Ameriki in Kanadi. V

drugi industrijski revoluciji so se pojavili tudi prvi avtomobili. Prvi je patentiral vozilo

Karl Benz leta 1886. Serijsko proizvodnjo je začel Henry Ford leta 1913 z izumom

tekočega traku. Za njegov avtomobil Ford Model T so uporabili 32000 orodij, ki so

bila gnana z elektriko. Zaradi učinkovitosti serijske proizvodnje se je cena tega

modela zmanjšala iz 780 $ na 360 $ (v primerjavi med letoma 1910 in 1916) [7].

Slika 2.2: Fordova montažna linija [8]

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

4

Tretja industrijska revolucija se je začela okrog leta 1970 z razvojem informacijskih in

digitalnih tehnologij. Največ pozornosti so namenili raziskavam načrtovanja, kontrole

in avtomatizacije proizvodnje. Razvili so se CNC stroji, MRP programi (material

resource planning – načrtovanje materialnih potreb) in kasneje ERP sistemi

(Enterprise resource planning – celovite programske rešitve) in sistemi za

računalniško konstruiranje in pomoč pri razvoju (CAE, CAD, CAM). Pojavile so se

informacijske tehnologije, ki pa – kot vidimo na sliki 2.3 – niso bile vedno v stiku z

avtomatizacijo. Slika prikazuje razvoj informacijskih tehnologij in razvoj sistemske

infrastrukture v industriji. Najprej so krmilniki direktno upravljali stroje, procese so

vodili osrednji računalniki, PLC (programirljivi logični krmilniki) so se pojavili v 90.

letih, omogočili pa so upravljanje strojev na daljavo, prav tako so se pojavili tudi

roboti. ERP sistemi so bili še ločeni od avtomatizacije, implementirati se je začela

LEAN proizvodnja (vitka proizvodnja). V 20. stoletju so na strojnem nivoju začeli

uporabljati nove protokole za komunikacijo, ki so začeli povezovati tudi sisteme za

vodenje proizvodnje (ERP module, MES, SCADA…). Danes je vodenje proizvodnje

avtomatizirano in razdeljeno v 5-slojno arhitekturo, kjer se povezuje vitka

proizvodnja, avtomatizacija in internetne tehnologije. V prihodnosti pa se naj bi vsi

procesi decentralizirali in povezovali s konceptom interneta stvari [9].

Slika 2.3: Povezovanje informacijskih tehnologij in avtomatizacije [9]

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

5

2.1 Razvoj Industrije 4.0

Strategija Industrija 4.0 je bila razvita za potrebe po izboljšanju nemške industrijske

konkurenčnosti [3]. Iniciativa je bila prvič predstavljena leta 2011 na sejmu v

Hanovru, kasneje pa jo je nemška vlada sprejela kot strategijo za nemško industrijo.

Leta 2012 so predstavili predloge za Industrijo 4.0, ki so se nanašali predvsem na

pametne izdelke, pametne procese in pametne tovarne. Evropska Unija je finančno

podprla Industrijo 4.0 in jo umestila v program Horizon 2020. V ZDA so velika

podjetja podala podobno pobudo, imenuje se SMLC (Smart Manufacturing

Leadership Coalition). Ta se posveča povezovanju poslovnega sklopa s pametno

proizvodnjo in razvoju industrije [10].

Slovenija je leta 2015 sprejela platformo Manifest industrijske politike. Podaja pa

smernice za izboljšanje najmočnejših slovenskih industrijskih panog. Spodbuja

povečanje digitalizacije ter inovativnosti in izobraţevanja ter obljublja zmanjšanje

dajatev [11].

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

6

3 ZNAČILNOSTI IN IZZIVI INDUSTRIJE 4.0

Industrija 4.0 ima naslednje glavne značilnosti [3]:

interoperabilnost: kiber-fizični sistemi (montaţne linije, transportni vozički itd.) omogočajo človeku in pametnim tovarnam, da se povezujejo in komunicirajo med sabo

virtualizacija: virtualna kopija pametne tovarne je narejena s povezavo senzorjev z navideznim modelom tovarne in simulacijskim modelom

decentralizacija: zmoţnost kiber-fizičnih sistemov, da izvedejo samodejne odločitve in lokalno proizvajanje, na primer 3D tiskalniki

zmoţnost relanega časa: zmoţnost zbiranja in analize podatkov in takojšen vpogled v zajete podatke

storitvena orientiranost

modularnost: prilagodljivost pametnih tovarn, s spremembo zahtev ob menjavi in razširitvi posameznih modulov.

Členi industrije so povezani v informacijsko mreţo in povzročijo vertikalno

povezanost pametnih proizvodnih sistemov s poslovnimi procesi. Prav tako se

prepletajo horizontalna omreţja, ki so kontrolirana v realnem času – od naročila

izdelka do logistike (slika 3.4) [3].

Slika 3.4: Povezava vertikalne in horizontalne verige vrednosti [12]

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

7

Za stroje v proizvodnem procesu pomeni, da ne bodo opravljali samo nekih

individualnih opravil, ampak bodo komunicirali z drugimi stroji in tako pripomogli k

uspešnosti skupne naloge [13].

Za uspešnost implementacije Industrije 4.0 so potrebni [3]:

standardizacija sistemov, platform in protokolov

spremembe v delovni organizaciji – potreba po novih poslovni modelih

digitalna varnost

ustrezno usposobljeni delavci

raziskave in financiranje

skupna politika za vzpodbujanje Industrije 4.0 na evropskem trgu

Če bodo zahteve izpolnjene, se bodo povečali prihodki in produktivnost ter izboljšala

konkurenčnost. To bo omogočilo laţjo prodajo izdelkov, kar je eden od načrtov.

Druga strategija pa je prodajanje storitev in tehnologije za Industrijo 4.0. Na tak način

bomo lahko oblikovali nove trge, v katere bi vključili tudi mala podjetja [3].

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

8

4 VLOGA VITKE PROIZVODNJE V INDUSTRIJI 4.0

Vitka proizvodnja je proizvodna praksa oziroma model, ki proizvodnim procesom

zniţa nepotrebne izgube in ima načelo »brez izgub« (Zerro waste). Namen so

visokokakovostni izdelki in njihova optimalna cena (višja vrednost). Temelje vitke

proizvodnje je v začetku 20. stoletja predstavil Sakichi Toyoda, ustanovitelj

avtomobilskega podjetja Toyota. Toyodino načelo je planiranje proizvodnje glede

dejanske prodaje (sistem PULL). Cilj te strategije je, da poiščemo in eliminiramo vse

izgube v celotnem proizvodnem procesu, tudi v najmanjših gradnikih procesa.

Običajne prakse se ravnajo glede konkurence in na reševanje problemov, ki se

ponavljajo, vitka proizvodnja pa teţave predvideva. Usmerjena je na pridobivanje

kupcev, lajšanje dela, krajšanje časa, kvaliteto produktov, zmanjševanje prostora in

upoštevanje kupca. Toyota je s pomočjo vitke proizvodnje postal eden vodilnih

proizvajalcev avtomobilov. Primer dobre prakse je tudi računalniški proizvajalec Dell,

ki svoje izdelke dela po naročilu strank in jim izdelke dostavi v najhitrejšem moţnem

času. Dell uporablja sistem Kanban za zahtevo komponent od dobaviteljev. Dele

računalnika dobavijo dobavitelji, sledljivost pa izvajajo s karticam s črtno kodo.

Nekatere komponente, na primer monitor, pošljejo strankam kar dobavitelji. S temi

ukrepi dobijo kupci izdelke v najhitrejšem času, zmanjšajo pa strošek, ki nastane pri

skladiščenju in ostalih logističnih postopkih. Sistem se imenuje »ob pravem času«

(Just in time) [14].

Slika 4.5: Načela vitke proizvodnje [14]

VITKA PROIZVODNJA

Organiziranost delovnega

mesta, red in čistoča

JIT proizvodnja

Six sigma kakovost

Pooblastila za odločanje

Vizualno vodenje

Sledenje popolnosti

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

9

Načela, ki jih predpisuje vitka proizvodnja, predstavljena na sliki 4.5, so: delovno

mesto mora biti varno, urejeno in brezhibno čisto. Izdelki so izdelani po principu JIT

(Just in time) – samo po naročilu kupca. Kakovost Six Sigma je vgrajena v izdelek,

tako da proces zagotavlja skoraj 100% zanesljivost. Ekipe po oddelkih so

pooblaščene za sprejemanje odločitev. Vizualni pregled redno sporoča rezultate in

cilje zaposlenim [14].

Industrija 4.0 potrebuje nove poslovne modele glede oblikovanja, izdelovanja,

dostave produktov in storitev, vendar to ne pomeni, da se ne ravna po konceptu vitke

proizvodnje, ampak kvečjem nasprotno – da jih še bolj upošteva. Industrija 4.0 bo

omogočila pravo vitko proizvodnjo in zagotovila dobro razumevanje potreb kupcev in

zmanjšanje zalog, tudi s pomočjo zapletenih dobavnih verig in povezav. Pametne

tovarne omogočijo hitri pretok unikatnih izdelkov in proizvodnje z manj izmeta.

Največja prednost takih tovarn pa je sposobnost delitve in reakcije na informacije v

realnem času ter usklajenost s celotno dobavno verigo [15].

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

10

5 GRADNIKI INDUSTRIJE 4.0

S pomočjo čipov RFID (radiofrekvenčna identifikacija) lahko identificiramo in

spremljamo orodja, razne druge gradnike verige vrednosti ali pa sledimo izdelkom –

to je pametnim izdelkom. V čipih so shranjene informacije o izdelku in jih lahko

beremo s pomočjo radijskih signalov. S postavitvijo čitalnikov v proizvodni liniji lahko

zajamemo podatke o produktih in prilagodimo proizvodnjo glede na izdelek, podatke

pa s pomočjo velikih streţnikov »big data« in računalništva v oblaku avtomatsko

analiziramo ali odkrivamo napake. Naprave lahko tudi avtonomno prilagodijo način

proizvodne operacije, na primer, če zaznamo slabo izdelane ali nedokončane izdelke

[3].Strokovnjaki pripisujejo veliko vlogo strojnemu vidu s kombinacijo drugih

tehnologij, ki bi omejevala izmet še tolerančnih produktov (optično preverjanje

kritičnih točk izdelkov) [13].

Pametne tovarne bodo vključevale tudi uporabo novih tehnologij kot so: uporaba

tabličnih računalnikov v proizvodnji, aditivna tehnologija, kiberfizični sistemi, naprav

za razširjeno ali virtualno resničnost, kolaborativni stroji ...

Slika 5.6: Tovarne prihodnosti po vzoru koncepta industrije 4.0 [16]

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

11

5.1 RFID Identifikacija

Slika 5.7: Princip delovanja RFID značke [17]

RFID (radiofrekvenčna identifikacija) značka ali brezkontaktna kartica je narejena iz

antene, tuljave ali kapacitivne elektrode. RFID čitalec oddaja magnetno polje iz

katerega se napaja oddajnik, ta pa pošlje radijski signal, ki vsebuje neke podatke. Ti

podatki se prenesejo na serverje ali MES sisteme [17].

V skladiščih se uporabljajo RFID nalepke za identifikacijo produktov. Ţelja je, da bi

vsak produkt med celotno proizvodnjo imel RFID čip in bi tako v vsakem trenutku

vedeli za njegovo lokacijo – pametni izdelek [18].

Slika 5.8: RFID značka vdelana v samolepilno nalepko [19]

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

12

5.2 Strojni vid

Kakovost lahko ugotavljamo tudi neposredno na produktih s pomočjo strojnega vida

ali optičnega skeniranja. S strojnim vidom bomo lahko avtomatizirali celotne

proizvodne procese. Zmogljivi procesorji in uporabniški vmesniki omogočijo izvajanje

zahtevnih algoritmov, na primer prepoznavanje, analiza gibanja, sledenje ipd. V

praksi se ţe uporablja 3D vid za vodenje robotov, nadzor montaţe vrat in pokrova

avtomobilov, sestave LED zaslonov, pregledovanje silicijevih rezin ... [13].

Slika 5.9: Robot s strojnim vidom zlaga naključno razporejene objekte

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

13

5.3 Virtualna resničnost in razširjena resničnost

Virtualna resničnost nam je ţe poznan pojem, ki se pojavlja z vse bolj popularnimi

očali za virtualno resničnost. Ta očala s senzorji gibanja človeka nam dajejo občutek

gibanja v trirazseţnem navideznem prostoru. Torej virtualna resničnost nam ponuja

vpogled v računalniško ustvarjen trirazseţen prostor. Drugi primeri so razni

simulatorji, na primer simulatorji letenja za urjenje pilotov ali podatkovne rokavice, ki

s pomočjo senzorjev zaznavajo premike roke in posledično izvajajo gibe v

navideznem prostoru. Pošiljajo tudi povratne signale iz navideznega sveta, na

primer, če se dotaknemo predmeta v virtualnem prostoru, to začutimo s pomočjo

aktuatorjev v rokavici [20].

Pri virtualni resničnosti nimamo stika z realnim okoljem, medtem ko je razširjena

resničnost prepletanje realnega in virtualnega sveta oziroma vključevanje virtualnih

objektov na ţivo sliko realnega okolja. Za gradbeništvo razvijajo aplikacije, ki okolici

ali nezgrajenemu objektu dodajo elemente iz načrta ali prikaţejo končni izgled

objekta [21]. Slika 5.10 prikazuje, kako bodo v industriji lahko vzdrţevalci ali delavci

na tablicah ali pametnih očalih videli navodila, dokumentacijo oziroma določene

spremembe, ki bodo dodane na resničnih objektih.

Slika 5.10: Razširjena resničnost pri vzdrževanju in dokumentiranju [22]

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

14

5.4 Aditivna tehnologija

Aditivna tehnologija vključuje 3D tiskanje. Poznamo različne načine tiskanja plastike

ali kovin. En način je avtomatsko brizganje topljenih polimerov, drugi pa je topljenje

materiala z laserji. Izdelek se izdeljuje v več slojih. Glavna prednost je ta, da ţeleni

predmet iz digitalnega modela dobimo takoj. Velika prednost je tudi izdelovanje brez

materialnega odpada [23] in izdelovanje zapletenih oblik [24].

Glavna teţava pri 3D tiskanih izdelkih so slabše mehanske lastnosti in temperaturna

stabilnost, zato te metode sedaj še uporabljamo za hitro prototipiranje (fast

prototyping) – to so razni predstavitveni modeli. V prihodnosti pa naj bi izdelovali

izdelke, ki bi imeli zadnostne mehanske lastnosti [24].

5.5 Kiber fizični sistemi

Definicija pojma: Kiber-fizični sistem je integracija računalništva z fizičnimi procesi

[Edvard Lee, 2006]. Kiber-fizični sistemi (CPS) so razviti sistemi, ki so torej odvisni od

kiber in fizične komponente. Obe komponenti imata soodvisno vedenje [25].

CPS je teţko analizirati, oblikovati in vrednotiti zaradi [25]:

Pri navadnih vgrajenih sistemih se bolj osredotočamo na kiber komponente. CPS pa so celoviti sistemi, ki se osredotočajo na obe komponenti.

CPS zdruţujejo dve različne semantike: dinamiko fizičnih komponent (ponavadi predstavljene z diferencialnimi enačbami) in diskretno dinamiko kiber komponent (opisane z diskretnimi matematičnimi enačbami).

Potrebujemo učinkovite simulacijske tehnike za vrednotenje CPS, ki integrirajo kiber

in fizične komponente. Zaradi slabo definiranih detajlov kiber komponent na nivoju

programskega jezika ne moremo doseči skupno vrednotenje celotnih CPS sistemov.

Simulacije zato potrebujejo model zaprtozančnega sistema obeh komponent.

Zaţeleno je, da se ugotovi sinergija kiber in fizinčih sistemov pred vzpostavitvijo

celotnega sistema, na primer kiber komponente so lahko preverjene pred izdelavo

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

15

fizičnih komponent. Virtualne naprave torej sluţijo za analize, preverjanja in

oblikovanje računalniških sistemov. Kiber fizični sistemi v Industriji 4.0 nadzirajo

procese in prikazujejo fizični svet v virtualnem okolju. Izvajajo tudi neodvisno

odločanje. Vse storitve pa so na voljo preko interneta storitev (infrastruktura in

streţniki) [25]. Na sliki 5.11 vidimo CPS sistem v podjetju: analize s pomočjo big

data, platforma za storitve v privatnem omreţju, prikazovalniki, načrtovanje

proizvodnje, ki temelji na dogodkih, in napovedno vzdrţevanje strojev.

Slika 5.11: CPS sistemi v industriji [26]

Ostali primeri CPS sistemov so: monitoring v medicini, avtonomni avtomobili,

pametna energetska omreţja, robotski sistemi, SCADA sistemi, avtopiloti itd.

Arhitektura CPS temelji na arhitekturi petih nivojev: nivo pametne povezave, nivo

pretvorbe podatkov v informacije, kiber nivo, zaznavalni in konfiguracijski nivo. Pri

povezovalnem nivoju se morajo naprave priključiti in seznaniti, v drugem nivoju

poteka pretvorba podatkov iz priključenih naprav in meri lastnosti ter prepozna

teţave. Naprave uporabljajo samovarovalne rešitve. V kiber nivoju ima vsaka

naprava svojo kopijo, ki prikazuje delovanje stroja. Kopija lahko zagotovi

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

16

samoprimerjalne »peer to peer« zmogljivosti za nadaljno uskladitev. V zaznavnem

nivoju prikaţejo samoevalvacijske rezultate, na podlagi katerih se v petem

konfiguracijskem nivoju optimizirajo za dosego prave učinkovitosti [27].

5.6 Kolaborativni roboti

Današnji roboti so zmoţni spremljati dogajanje v okolju, vendar niso zmoţni reagirati

kakor človek. Je pa moţno sodelovanje med človekom in robotom. Do sedaj so bila

delovna mesta robotov ločena od ljudi zaradi varnostnih zahtev. Današnji standardi

in razne omejitve robotov pa omogočijo sodelovanje s človekom.

Ta vrsta robotov pomaga človeku pri raznih opravilih in montaţi, ker namesto njega

dviguje teţja bremena in opravlja razna dela kot so: pozicioniranje, vstavljanje in

pritrjevanje. Medtem pa se lahko človek osredotoči na bolj zahtevna opravila.

Prednosti take proizvodne linije so: učinkovitost, hitrost in varnost [28, 29].

V industriji se ţe uporablja kolaborativne robote (Kuka LBR iiwa, Motoman IA20,

FANUC CR -35iA itd). V BMW-jevi tovarni v Spartanburgu imajo enega robota v

človeški bliţini za nanos tesnila na avtomobilska vrata in drugega za podajanje

orodij. Volkswagen pa je v tovarni v Salzgitterju namestil robota za montaţo svečk

motorja. V delovni celici s sodelujočim robotom ima upravljalec več vlog: upravljalec,

sodelavec, programer/mehanik in opazovalec. Robot ima lahko s človekom skupna

opravila in delovni prostor, lahko si delita delo in delovni prostor ali pa imata iste

naloge in ločen delovni prostor (zavarovano delovno mesto robota) [29].

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

17

Slika 5.12: Kolaborativni robot v podjetju Mercedes-Benz [30]

5.6.1 Varnost pri kolaborativnih robotih

Roboti so narejeni za laţje nosilnosti in niso togi in natančni. Pri zagotavljanju

varnosti so upoštevali omejitev moči robota, da v primeru trčenja ne povzroči

prevelike sile na človeka ali oviro. Vgrajene imajo senzorje za preprečitev trkov kot

so: optični in ostali senzorji za ugotavljanje bliţine, strojni vid in senzorje sile. Za

različne stopnje tveganja imamo tudi razne dodatne varnostne naprave. Pomembna

standarda sta EN ISO 10218-2 in ISO/PDTS 15066. Vsebujeta ukrepe kot so [29]:

omejitev hitrosti robota do 250 mm/s pri točki središča prijemala

vizualni prikaz kolaborativnega načina delovanja

po potrebi ustavitev stroja ob zaznavi človeka

omejitve dosega robota (zasedenost nepotrebnega prostora)

ocena tveganja za zagotavljanje varnostne razdalje med človekom in robotom (odvisno od nevarnosti predmetov, ki jih drţi robot, ali nalog operaterja...)

preprečitev morebitnega trka (upočasnitev ali zaustavitev ali gibanje nazaj po programirani poti)

robot ne sme imeti ostrih robov ali grobih površin.

Pri nekaterih primerih lahko imamo avtomatski in kolaborativni način delovanja

robota, kjer v bliţini ne sme biti človeka, ko pa upravljalec dobi signal

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

18

kolaborativnega načina, se lahko upravljalec pribliţa robotu in ga na primer začne

voditi ročno [29].

Standardi za kolaborativne robote se dopolnjujejo. Zadnja dopolnitev za ISO 10218-2

je dodatek ISO/TS 15066, ki podaja smernice za varnost in natančneje definira

določene pojme. Predlaga varnostne cone, ki postopno zmanjšujejo hitrost robota ob

pribliţevanju človeka (slika 5.13) in opisuje vpliv hitrosti robota na trk s človekom in s

tem povezane poškodbe [31].

Slika 5.13: Varnsotne cone robotov [32]

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

19

5.6.2 Učenje robotov

Fleksibilnost v tovarnah prihodnosti bi lahko dosegli s hitrim učenjem industrijskih

robotov, kar bi nadomestilo programiranje. Robote bi učili z govorom, z vizualnim

prikazom nalog, ki jih morajo opraviti itd. Nove aplikacije dajejo robotom moţnost

hitrega učenja s pomočjo naravne človekove inštrukcije. To pomeni, da robot

spremlja človeške poteze in se v le nekaj potezah nauči izvajati zahtevano nalogo

[33].

Tej tehniki učenja pravimo učenje z demonstracijo. Učenje z demonstracijo je

nadzorovan postopek učenja. Način učenja je tak, da človek izvede nalogo in jo

pokaţe robotu. Pri učenju z demonstracijo imamo lahko dva pristopa učenja: učenje

s posnemanjem in kinestetično vodenje.

Postopek s posnemanjem je zelo kompleksen, saj robot operaterja opazuje in razvije

strategijo za izvedbo naloge [34]. Humanoidni robot Leonardo deluje na principu

učenja s posnemanjem. Zaznava objekte in kazalne kretnje ter uporablja prostorsko

sklepanje, da zdruţi kretnje, ki se sklicujejo na predmete [33].

Kinestetično vodenje je enostavnejše. Pri tem vodenju človek fizično vodi robota po

trajektoriji v prostoru. Cilj pri učenju je, da se človeka vključi v robotovo povratno

zanko – hkratno vodenje in učenje. Ta princip izkoriščajo eksoskeleta (robot, ki

nadomešča človeške dele ali omogoča gibanje invalidnih oseb) [34].

Poznamo tudi metodo učenja s poskušanjem (reinforcement learning). Poskušanje je

nenadzorovan postopek, robot pa postopoma dobiva znanje o izvedbi cilja. S

pomočjo cenilke (metoda na osnovi statistične verjetnosti) sproti optimizira izvajanje

naloge. Slabost takega učenja je teţavnost izvedbe cenilke in v primeru slabe izbire

cenilke lahko robot nepravilno opravi nalogo. Druga slaba lastnost pa je počasno

pridobivanje znanja, kar pa ni ustrezno za industrijo. V labaratorijskem preiskušanju

lahko robot samostojno izvaja naloge in se uči in ne potrebuje človeškega upravljalca

tako kot pri učenju z demonstracijo. Je pa učenje z demonstracijo varneje in

zanesljivejše, saj ni poizkušanja [34]. Primer učenja s poizkušanjem je učenje

prijemanja robota z dvoprstnim prijemalom na Carnegie Mellon University v

Pittsburghu. Robot, imenovan Baxer, je na naključni točki poskušal prijemati

predmete in jih dvigniti. Senzorji sile so zaznali, ali je predmet uspešno prijet, to pa je

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

20

še večkrat ponovil. Učenje je izvajal 10 ur dnevno. Zatem so opravili preizkus

prijemanja 150 različnih obstoječih in novih predmetov. Baxter je izvedel okoli 50000

prijemov in v 80 % primerov pravilno napovedal, ali bo predmet uspešno prijet [35].

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

21

6 DIGITALIZACIJA INDUSTRIJE

Predpogoj za vstop v Industrijo 4.0 je digitalizacija podjetja [1]. Digitalizacijo

proizvodnje lahko uvedemo s sistemi ERP, MES in SCADA. Napoved za zvišanje

digitalizacije v evropski industriji: na sliki 6.14 vidimo, da je danes digitalizirane okoli

24 % industrije, v naslednjih petih letih naj bi se ta odstotek zvišal na 86 % po

horizontalni verigi vrednosti. Po vertikalni verigi vrednosti pa se bo zvišala iz 20 % na

80 % [36].

Slika 6.14: Napoved zvišanja digitalizacije s pomočjo Industrije 4.0 v naslednjih nekaj letih [36]

Evropska podjetja bodo intenzivno investirala v digitalizacijo. Dva industrijska

sektorja izstopata v vlaganju v digitalizacijo. To sta informacijske tehnologije in

komunikacije (vloţijo 3,9 % od letnega dobička) in proizvodna in inţenirska industrija

(3,5 % dobička). Ekonomisti predvidevajo tudi, da se bo učinkovitost povečala za 3,3

% na leto, privarčevali pa bodo okoli 2,6 % glede zmanjšanja stroškov [36].

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

22

6.1 ERP sistemi (celovite programske rešitve)

ERP pomeni Enterprise resource planning (celovite programske rešitve). Sistem

upravlja [37]: finančni menedţment (nadzor nad sredstvi, denarjem in

računovodstvom), dobavno verigo in operativni menedţment (izboljša nabavo,

proizvodnjo, zaloge in obdelavo naročil prodaje), odnos do kupca (izboljša odnos s

kupci in poveča navzkriţno prodajo in moţnosti za nadaljno prodajo s pomočjo e-

trţenja in distribucije in CRM), projektni menedţment (za zagotavljanje dela v

predvidenem času glede proračuna z boljšim sledenjem računov in projektov),

menedţment s človeškimi viri (upravljanje in plačevanje delavcev) in poslovno

inteligenco (naredi pametne odločitve z uporabniku preprostim poročanjem,

analizami in poslovnih inteligenčnih orodij) [38].

Slika 6.15: Področja upravljanja ERP sistemov

ERP je povezava členov podjetja in poslovnih procesov v en računalniški proces s

skupno bazo podatkov. Velika prednost je ta, da se standardizirajo in poenotijo

ERP

Poslovna inteligenca

Menedžment s človeškimi

viri

Projektni menedžment

Finančni menedžment

Dobavna veriga

Odnos do kupca

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

23

tehnologije (operacijski sistemi, baze...) in da nismo odvisni od različnih ponudnikov,

kar nam omogoča tudi preglednost sistema [38]. Glavna prednost pa je

avtomatizacija poslovnih procesov. Taka programska oprema skrajša čas razvoja in

zmanjša moţnost za neustreznosti lastnih rešitev. Programi nam nudijo tudi

referenčne poslovne modele. ERP sistemi so dragi in zahtevajo določena znanja in

prilagajanja za uporabnike. Na trţišču so vodilni ponudniki ERP sistemov: SAP,

Oracle, Infor, Sage Group in Microsoft [37].

6.2 MES sistemi (sistemi za upravljanje proizvodnje)

ERP sistemi so splošno naravnani sistemi, kjer imamo strukturirane podatke, MES

sistemi pa so bolj unikatni in prilagojeni različnim podjetjem [39]. MES je kratica za

Manufacturing executing system, kar prevajamo kot sistemi za upravljanje

proizvodnje.

Sistemi za upravljanje proizvodnje s pomočjo informacij optimizirajo proizvodnjo – od

izdaje proizvodnega naloga do njegove realizacije. Sistemi usmerjajo in vzpostavljajo

proizvodne aktivnosti in se na njih odzivajo v realnem času. Poleg teh aktivnosti

imajo funkcijo uskajevanja urnikov, seznamov materialov in dokumentacije. Sistemi

sledijo izdelkom, upravljajo z recepti, dajejo podporo pri vzdrţevanju in kontrolirajo

kakovost proizvodov. [40]

Sodobni MES sistemi se reagirajo tudi na nepričakovane dogodke in na njih ustrezno

ukrepajo, to je imajo zmoţnost učenja. MES sistemi lahko primerjajo podatke iz

zgodovine in trenutne podatke ter predvidevajo prihajajoče dogodke in nas o tem

opozorijo. [41]

Podatke lahko posredujejo tudi big data streţniki. MES sistemi predstavljajo

povezavo med poslovnim in proizvodnim okoljem, ker posredujejo informacije med

ERP sistemi in sistemi nadzora (SCADA sistemi in niţjemu nivoju avtomatizacije)

[40].

Slika 6.16 prikazuje hierarhijo sistemov navadne proizvodnje in sedanjo celotno

integracijo in digitalizacijo sistemov in proizvodnih procesov z MES sistemom, kar

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

24

omogoča preglednost v realnem času. Pri horizontalni integraciji pa je MES sistem

informacijsko središče, ki informacije zbira, analizira in jih s pomočjo big data

posreduje drugim sistemom. To omogoča velik prihranek stroškov, saj takoj dobimo

rezultate raznih odločitev in s tem moţnost, da izvedemo popravke. Industrija 4.0 pa

bi imela varno komunikacijo in sodelovanje vseh udeleţencev v podjetjih v realnem

času za celotno ţivljensko dobo izdelka. Izboljšal bi se odziv na individualizirane

potrebe stranke in manjše serije bi bile bolj profitabilne [42].

Slika 6.16: Transformacija modela vodenja proizvodnje [42]

6.3 Internet stvari (IoT)

Internet stvari (angl. Internet of Things - IoT) pomeni različne objekte povezane s

spletom – od avtomobilov do strojev v tovarnah. Povezujejo se strojna in programska

oprema, datoteke in opravila. Pojavi se zahteva po pridobivanju informacij iz različnih

lokacij, zahteva po zbiranju, zajemanju in procesiranju podatkov. Za ta opravila se

uporabljajo senzorji in aktuatorji, krmilni sistemi in spletne naprave. Aplikacije z

internetom stvari tvorijo pametne mreţe, pametne hiše, inteligentno logistiko in

pametna mesta. Členi se identificirajo preko lastnega vgrajenega računalniškega

sistema in uporabljajo komercialno spletno infrastrukturo. Digitalni sistemi za nadzor

avtomatizirajo nadzor procesa, povezani sistemi kot so orodja operaterja in storitvene

informacije pa zagotavljajo optimizacijo in varnost v tovarni. Omogočajo tudi uporabo

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

25

napovedanega (prediktivnega) vzdrţevanja in statističnih analiz, saj povezave s

senzorji zagotovijo meritve in avtomatizirano vodenje ter optimizacije [43].

Slika 6.17: Ekosistem Inerneta stvari [44]

Slika 6.17 prikazije, kako lahko s pametnim telefonom ali tablico preko interneta

pošljemo ukaz ali zahtevo po informaciji do IoT naprave. Naprava pošlje ukaze ali

informacije preko interneta. Na tablici lahko pregledujemo in analiziramo informacije.

Podatki, do katerih dostopamo, se lahko shranijo na streţnikih, oblaku ali na napravi

sami.

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

26

Cilj je realizirati pametno tovarno, ki ima poleg pametnih strojev in komunikacije med

členi obratov tudi pametne izdelke, ki bodo omogočali laţje sledenje ter prilagajanje

potrebam. Produkti morajo biti izdelani s čim večjo učinkovitostjo in s kompenzacijo

zunanjih vplivov [10]. Z uporabo interneta stvari so podjetja v prednosti zaradi

informacij o uporabnikovi izkušnji, torej sodelovanja s kupci izdelkov in sledenjem

ţeljam kupcev. Širjenje omreţij zaradi interneta stvari bi lahko privedlo k

medsebojnemu povezovanju tovarn [45].

Danes so podjetja uspešnejša, ker vključujejo IoT v poslovne modele. Statistika kaţe

[45]:

25-kratno povečanje prihodkov

97 % podjetij je prilagodilo poslovanje internetu stvari

48 % podjetij je prilagodilo sledenje načinu uporabe izdelkov

45 % podjetij je prilagodilo povečanje poslovnih storitev zaradi spremljanja uporabe izdelkov

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

27

6.4 Big data

Big data je izraz za veliko število podatkov, ki imajo različne strukture in jih je teţko

shranjevati, prikazovati in analizirati za razne rezultate in procese. Z današnjo

tehnologijo število informacij bliskovito narašča, lahko pa podjetja z raznimi analizami

najdejo določene povezave med temi masivnimi podatki in laţje konkurirajo s

tekmeci [46].

Big data ima tri pomembne lastnosti: raznolikost, hitrost in obseg [46].

Slika 6.18: Tri značilnosti big data strežnikov [46]

Raznolikost povzročijo podatki iz različnih virov, ki so lahko: strukturirani,

nestrukturirani ali polstrukturirani. Strukturirani podatki so označeni in jih lahko na

lahek način razvrščamo. Nestrukturirani podatki so naključni in z njimi teţko

upravljamo. Polstrukturirani podatki prav tako prihajajo iz različnih virov, vendar so

označeni. Velikost shranjenih podatkov na streţnikih se enormno povečuje, zato

potrebujemo nove metode shranjevanja in analiziranja. Hitrost se pričakuje od vseh

procesov pri razpolaganju s podatki in z big data se povečajo vrednosti časovno

omejenih procesov [46].

RAZNOLIKOST

strukturirani

pol-strukturirani

nestrukturirani

HITROST

realni čas

blizu realnega časa

pretakanje

paketni način

VELIKOST

Terabajti - zetabajti

Posnetki

Transakcije

datoteke

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

28

Big data analize nudijo: boljše ciljno trţenje, boljše vpoglede v posel, bojše

upoštevanje strank ter prepoznavanje prodaj in trţnih moţnosti. V proizvodnji nam

lahko pomaga pri napovedovanju povpraševanj in načrtovanju dobavne verige ali pa

pomaga razvijati proizvodne operacije [46].

Lahko pa imamo pri implementaciji teh sistemov tudi stroške in teţave kot so: slabo

usposobljeni delavci, stroški, teţko oblikovanje analitičnih sistemov in pomanjkanje

trenutne programske opreme za analiziranje [46].

Metodi za upravljanje večje količine podatkov sta arhitekturi Mapreduce in HPCC.

Mapreduce je programsko ogrodje, ki uporablja metodi razdelitve in zajemanja.

Metodi delujeta tako, da večjo količino podatkov razdeli na manjše dele in jih

procesira vzporedno. Ogrodje je razvilo podjetje Google. Arhitekturo Mapreduce

uporablja tudi odprtokodna programska platforma Apache Hadoop, ki skupaj z

Googlovim programom File System tvori med seboj povezane podatkovne gruče.

Njen namen je shranjevanje podatkov na več streţnikov in izvajanje analize na

vsakem od teh streţnikov posebej [46, 47].

HPCC (High Performance Computing Cluster) je odprtokodna platforma za

distribucijo podatkov. Omogoča upravljanje storitve za pretok velikih podatkov. Za

spremembo od Hadoopa HPCC definira uporabnik. S pomočjo programskega jezika

ECL (Enterprise Control Language) avtomatsko porazdeli podatke med vozlišča in

skrbi, da se vozlišča procesirajo vzporedno. ECL lahko avtomatsko sinhronizira

alogritme. Omogoča razširljivo knjiţnico za strojno učenje in ima preprost programski

jezik namenjen za big data operacije [46].

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

29

7 VARNOST INFORMACIJSKIH TEHNOLOGIJ

Ker se naprave v pametni industriji povezujejo s komercialnim omreţjem, obstaja

moţnost vdora in povzročitve škode. Shranjevanje večje količine podatkov in

sledenju potrošnikom ogrozi tudi njihovo zasebnost. Navedel bom nekaj varnostnih

ukrepov, ki se navezujejo na Industrijo 4.0.

Pri shranjevanju podatkov je potrebno paziti, da podatki niso shranjeni vedno na

istem mestu. Pri big data streţnikih je potrebno zagotoviti pravilno upravljanje.

Potrebno je imeti kriptografsko zavarovano komunikacijo in kontrole ali omejitve

posegov. Ena izmed varnostnih postopkov je zajemanje in analiziranje mreţnega

prometa (metapodatki, paketi, dnevniške datoteke...). Z big data lahko torej z

zbiranjem podatkov zbiramo tudi dokaze o zlonamerni programski opremi,

anomalijah in ribarjenju [46].

Ena izmed varnostnih rešitev na strojni opremi so standardizirani mreţni moduli, ki

bodo omogočali povezovanje in hitro komunikacijo vseh komponent [10]. Podjetje

Phoenix Contact nudi module, ki s pomočjo TLS enkripcije ščitijo naprave z eternetno

povezavo [48]. Siemens varuje nepooblaščen dostop do omreţja avtomatizacije z

varovanjem dostopa, segmentacijo omreţja in enkripcijske komunikacije. Standard

ISA/IEC 62443 4-2 definira zdruţevanje sredstev v cone in vode. To pomeni

upravljanje komunikacijskih poti med napravami, ki omejijo sposobnosti napadalca in

preprečijo širitve napada po omreţju. Prav tako je potrebno zagotoviti fizično varnost.

Primer je Siemensov sistem SiPass, ki je prilagodljiv modularni sistem za nadzor

dostopa in je integriran tudi z nadzornimi kamerami [49].

Slika 7.19: Požarni zid med nezavarovanim omrežjem in napravami v nivoju proizvodnih operacij [50]

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

30

8 DEMONSTRACIJSKI CENTRI INDUSTRIJE 4.0

Za laţjo predstavo tehnologij in obratov pri Industriji 4.0 so nemška strojniška

podjetja predstavila svoje demonstracijske centre.

8.1 Diagnostika v realnem času in komunikacijski moduli

Podjetje Boge je razvilo programsko opremo za kompresorsko postajo. Sisteme

lahko nadzorujemo, kontroliramo in optimiziramo preko svetovnega spleta.

Spremljamo lahko procesni postopek, navodila za vzdrţevanje, temperaturo in tlak.

Uporabniki lahko spremljajo in analizirajo proizvodni proces preko pametnih

telefonov, tablic ali osebnih računalnikov. Z aplikacijami za meritve lahko izvajamo

načrte vzdrţevanja. Komunikacija poteka preko GSM/GPRS ali LAN povezave [51].

Slika 8.20: Boge modul za kompresorske postaje [52]

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

31

8.2 Industrija 4.0 v podjetju Arburg

V podjetju Arburg v Nemčiji se dodajne proizvodnje in tlačno brizganje spremlja na

računalniku. Procesna veriga se začne z CAD postajo, kjer natisnejo prototip s 3D

tiskalnikom imenovanim Freeformer. Na osnovi prototipov izdelajo produkte na

brizgalni napravi. Po izdelavi se izdelku lasersko vgravira podatkovno matrično DM

kodo za sledenje. Po tej izdelavi lahko še 3D natisnemo poljubne vzorce ali napise.

ALS je gostujoči računalnik, ki zaznava parametre in jih nalaga na streţnike.

MES/MDE sistem za vertikalno povezavo ima vpogled stanja naprav v realnem času,

časovne diagrame, avtomatsko podrobno načrtovanje ter prikazovalnike

učinkovitosti. Uporabljajo tudi pametna orodja in strojni vid za zagotavljanje

kakovosti. [51]

Slika 8.21: Arburgova proizvodnja linija [53]

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

32

9 SKLEP

Industrija 4.0 bo upoštevala ţelje stranke in omogočala individualizirane izdelke.

Potrebno je zagotoviti, da bo maloserijska proizvodnja ali izdelovanje unikatnih

izdelkov za določenega kupca,stroškovno učinkovita. To pa predstavlja za sedanja

podjetja strošek in negotovost – predvsem za mala podjetja. V Sloveniji bo

pomembno ustrezno financiranje malih podjetij, da uvedejo digitalizacijo v proizvodnji

in poslovanju ter tako sledijo evropskim podjetjem, ki se ţe bliţajo 4. industrijski

revoluciji. Opazimo lahko, da večja podjetja vpeljujejo internet v obrate in uvajajo tudi

avtomatizacijo skladišč. Vendar je za implementacijo Industrije 4.0 potrebno še več

raziskovalnega dela in posodobitev standardov in protokolov. Nekatera podjetja

ponujajo svoje rešitve na področju tehnologije in storitev za Industrijo 4.0 in tako ni

moţno povezovati sisteme različnih proizvjalcev.

V diplomskem delu smo opisali in opredelili pojem Industrija 4.0 ter opisali sisteme za

digitalizacijo podjetij. Predstavili smo teţave pri implementaciji Industrije 4.0 in našli

moţne rešitve ter tiste, ki ţe obstajajo. Vidimo, da so nekateri sistemi ţe razviti,

ampak so še na ravni preizkušanja, kot na primer demonstracijski centri.

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

33

VIRI

[1] Seminar: Industry 4.0 in informacijsko-komunikacijske tehnologije (IKT) v

podjetjih, Dragan Kusić, 7. 4. 2016, TECOS Celje

[2] Industry 4.0 - evolution, not revolution [online], Dosegljivo: http://www.its-

owl.com/industry-40/evolution-not-revolution/. [Datum dostopa: 26. 6. 2016]

[3] Directorate general for internal policies policy department A: Economic and

scientific policy. (februar 2016), Dosegljivo:

http://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2016/570007/IPOL_STU%282

016%29570007_EN.pdf. [Datum dostopa: 25. 8. 2016]

[4] S. Vrbnjak, "LAPP in industrija prihodnosti Industry 4.0," Svet

mehatronike, vol. 30, pp. 26–28, januar 2016

[5] What is the fourth industrial revolution? [online], Dosegljivo:

http://blog.obrary.com/what-is-the-fourth-industrial-revolution. [Datum dostopa: 26.8.

2016]

[6] Industrial revolution [online]. Dosegljivo: http://www.history.com/topics/industrial-

revolution. [Datum dostopa: 26. 7. 2016]

[7] Second Industrial Revolution [online], Dosegljivo:

https://en.wikipedia.org/wiki/Second_Industrial_Revolution. [Datum dostopa: 26. 7.

2016]

[8] Henry Ford rozjel před 99 lety první montáţní linku [online], Dosegljivo:

http://www.autorevue.cz/henry-ford-rozjel-pred-99-lety-prvni-montazni-

linku/?showforum. [Datum dostopa: 26. 7. 2016]

[9] Will the industrial internet disrupt the smart factory of the future? [online],

Dosegljivo: https://iot-analytics.com/industrial-internet-disrupt-smart-factory/. [Datum

dostopa: 26. 7. 2016]

[10] N. Herakovič. Izzivi Industrije 4.0 (2. 12. 2015) Dosegljivo: http://www.posvet-

asm.si/uploads/Gradivo/ASM15/1_FS-

LASIM_Izzivi%20Industrije%204.0_Herakovic.pdf. [Datum dostopa: 20. 4. 2015]

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

34

[11] E. Jakupović, "Manifest industrijske politike," Inovacije, razvoj,

tehnologije, vol. 10, pp. 168, junij 2015

[12] Manufacturing’s Next Act - Industry 4.0 [online], Dosegljivo:

http://www.supplychain247.com/article/manufacturings_next_act_industry_4_0.

[Datum dostopa: 5. 8. 2016]

[13] Strojni vid in Industrija 4.0 (2. 12. 2015), Dosegljivo: http://www.posvet-

asm.si/uploads/Gradivo/ASM15/2_KOLEKTOR_Strojni%20vid%20in%20Industrija%

204.0_Skvarc.pdf. [Datum dostopa: 6. 8. 2016]

[14] Lean manufacturing [online], Dosegljivo:

https://en.wikipedia.org/wiki/Lean_manufacturing. [Datum dostopa: 6. 8. 2016]

[15] Industry 4.0: What about lean? [online], Dosegljivo: http://better-

operations.com/2015/03/16/industry-4-0-lean/. [Datum dostopa: 6. 8. 2016]

[16] Understanding Industry 4.0 [online], Dosegljivo:

http://www.manufacturingtomorrow.com/article/2016/07/understanding-industry-

40/8233/. [Datum dostopa: 6. 8. 2016]

[17] Intruduction to RFID [online], Dosegljivo: http://rfid-handbook.de/about-rfid.html.

[Datum dostopa: 15. 8. 2016]

[18] RFID-Tags: Rewriting the Rules of Logistics [online], Dosegljivo:

http://www.siemens.com/innovation/en/home/pictures-of-the-future/industry-and-

automation/digitale-fabrik-rfid-in-industry.html. [Datum dostopa: 16. 3.2016]

[19] RFID tehnologija [online], Dosegljivo: http://mojpogled.com/rfid-tehnologija/.

[Datum dostopa: 16. 3. 2016]

[20] M. Patel, M. Wright, Kako stvari delujejo. Ljubljana: Mladinska knjiga, 2002.

[21] Meţa, S. (2014) Razširjena resničnost kot infrastruktura za izboljšanje

komunikacije v gradbenih projektih. Doktorska disertacija, Ljubljana: Univerza v

Ljubljani, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo.

[22] kothes!: technical documentation with augmented reality [online], Dosegljivo:

http://www.re-flekt.com/archive/en/industrial-ar/181-kothes-technical-documentation-

en. [Datum dostopa: 20. 8. 2016]

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

35

[23] E. Jakupović, "(R)evolucija v proizvodnji" Inovacije, razvoj,

tehnologije, vol. 10, pp. 166-169, junij 2015

[24] Industry 4.0 and additive manufacturing [online], Dosegljivo:

http://phys.org/news/2016-01-industry-additive.html. [Datum dostopa: 20. 8. 2016]

[25] High fidelity virtualization of cyber-physical systems (19. 6. 2013) Dosegljivo:

http://web.cecs.pdx.edu/~xie/pubs/IJMSSC13.pdf. [Datum dostopa: 6. 8. 2016]

[26] Intranet der Dinge und Dienste für intelligente Services in der Produktion

[online], Dosegljivo: http://www.scheer-innovation-review.de/iot/intranet-der-dinge-

und-dienste-fuer-intelligente-services-in-der-produktion/. [Datum dostopa: 20. 8.

2016]

[27] Cyber-physical system [online], Dosegljivo: https://en.wikipedia.org/wiki/Cyber-

physical_system. [Datum dostopa: 10. 7. 2016]

[28] Industrija 4.0 (2. 12. 2015), Dosegljivo: http://www.posvet-

asm.si/uploads/Gradivo/ASM15/3_FANUC_Industrija%204.0%20in%20sodelujoci%2

0robot%20z%20nosilnostjo%2035%20kg_Zaberl-Drenik.pdf. [Datum dostopa: 17. 8.

2016]

[29] Design considerations for safe human-robot collaborative workplaces (2015),

Dosegljivo: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212827115008550.

[Datum dostopa: 17. 8. 2016]

[30] Mercedes-Benz Industrie 4.0 Hand in hand collaboration - Human Robot

Cooperation (HRC)/ AutoMotoTV [online], Dosegljivo:

https://www.youtube.com/watch?v=pRRxIvTzzaw. [Datum dostopa: 13. 7. 2016]

[31] Safety for Collaborative Robots: New ISO/TS 15066 [online], Dosegljivo:

http://www.roboticstomorrow.com/article/2016/06/safety-for-collaborative-robots-new-

isots-15066/8252. [Datum dostopa: 13. 7. 2016]

[32] Throwback automatica2016 [online], Dosegljivo: https://www.densorobotics-

europe.com/en/news-item/throwback-automatica-2016. [Datum dostopa: 31. 8. 2016]

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

36

[33] Teaching and Working with Robots as a Collaboration [online], Dosegljivo:

http://www.cc.gatech.edu/~athomaz/papers/aamasLeoTasks-merged.pdf. [Datum

dostopa: 23. 8. 2016]

[34] Peternel, L. (2015) Pospešeno učenje robotov za interakcijo z okoljem in

človekom na podlagi senzorično-monitoričnega učenja. Doktorska disertacija,

Ljubljana: Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko.

[35] Deep-Learning Robot Takes 10 Days to Teach Itself to Grasp [online],

Dosegljivo: https://www.technologyreview.com/s/542076/deep-learning-robot-takes-

10-days-to-teach-itself-to-grasp/. [Datum dostopa: 13. 7. 2016]

[36] Industry 4.0: Why it belongs on the CEO agenda [svetovni splet]. 2014,

http://blog.bosch-si.com/categories/manufacturing/2014/11/industry-4-0-why-it-

belongs-on-the-ceo-agenda/ [15. 3. 2016]

[37] What is ERP? [online], Dosegljivo: https://www.microsoft.com/en-

us/dynamics/what-is-erp.aspx. [Datum dostopa: 13. 7. 2016]

[38] Cejan, J. (2009) Implementacija SAP sistema v podjetju X. Diplomsko delo,

Ljubljana: Univerza v Ljubljani, Ekonomska fakulteta.

[39] Praznik, D. (2013) Informacijski sistem za nadzor strojev za razrez ţice.

Diplomsko delo, Kranj: Univerza v Mariboru, Fakulteta za organizacijske vede.

[40] Aleš Hace, Zapiski iz predavanj Avtomatizacija proizvodnih obratov, Maribor.

Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Univerza Maribor. [online],

Dosegljivo: https://estudij.um.si/course/view.php?id=14954. [Datum dostopa: 15. 8.

2016].

[41] Sistem za upravljanje proizvodnje [online], Dosegljivo:

https://sl.wikipedia.org/wiki/Sistem_za_upravljanje_proizvodnje. [Datum dostopa: 20.

7. 2016]

[42] Industry 4.0 and MES [online], Dosegljivo: http://www.symestic.com/en/Industry-

40-MES.html. [Datum dostopa: 15. 8. 2016]

[43] Internet of things [online], Dosegljivo:

https://en.wikipedia.org/wiki/Internet_of_things. [Datum dostopa: 20. 8. 2016]

Univerza v Mariboru – Fakulteta za strojništvo Diplomsko delo

37

[44] Here's how the Internet of Things will explode by 2020 [online], Dosegljivo:

http://www.businessinsider.com/iot-ecosystem-internet-of-things-forecasts-and-

business-opportunities-2016-2. [Datum dostopa: 21. 8. 2016]

[45] Pavel Vasiliev. Internet stvari spreminja svet, ki ga poznamo. Inovacije, razvoj,

tehnologije (februar 2016), vol 61, str. 176–177.

[46] Big data: A review (24. 5. 2013), Dosegljivo:

http://ieeexplore.ieee.org/document/6567202/. [Datum dostopa: 13. 7. 2016]

[47] Gavez, P. (2013) Poslovni potencial koncepta Big Data. Diplomsko delo,

Maribor: Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta.

[48] Cloud system for PROFINET [online], Dosegljivo:

https://www.phoenixcontact.com/online/portal/pi?1dmy&urile=wcm:path:/pien/web/ma

in/products/subcategory_pages/cloud_system_for_profinet_p-03-16/93ca2edb-38de-

4c72-83d5-8d835da3d844. [Datum dostopa: 25. 8. 2016]

[49] Thinking security to ensure productivity [online], Dosegljivo:

http://www.industry.siemens.com/topics/global/en/industrial-

security/Pages/default.aspx. [Datum dostopa: 10. 8. 2016]

[50] Hirschmann - Network Security - Eagle 20 Firewall [online], Dosegljivo:

http://daanet.com.au/news/hirschmann-network-security-eagle-20-firewall. [Datum

dostopa: 13. 8. 2016]

[51] Industrie 4.0 konkret – Lösungen für die industrielle Praxis [online], Dosegljivo:

https://www.arburg.com/fileadmin/redaktion/sonstiges/vdma_brochure_industry_4.0_

2015_04.pdf. [Datum dostopa: 13. 8. 2016]

[52] Industry 4.0: Compressed air technology o fthe future[online], Dosegljivo:

http://www.boge.com/en/artikel/en/Pressetexte/detail005178.jsp?msf=100,300&switc

hlang=en. [Datum dostopa: 15. 3. 2016]

[53] Industrie 4.0 – powered by Arburg": Individualised high-volume products

[online], Dosegljivo: http://plastinfo.com/information/news/4877_01.03.2016/. [Datum

dostopa: 16. 3. 2016]