От автоматизация към хиперавтоматизация и автономност

• Хиперавтоматизацията е считана за следващия значим и голям технологичен скок в сферата на индустриалната автоматизация
  
  
• Хиперавтоматизирането включва целенасочено и едновременно комбиниране и “натрупване” на иновативни технологични решения и платформи за оптимизиране на дадена дейност или задача
  
  
• Ключови елементи на концепцията са роботизираната автоматизация на процесите (RPA), изкуственият интелект, машинното самообучение, технологиите за обработка на естествен език (NLP), както и платформите за интелигентна обработка на документация (IDP)

Когато описват модерната производствена реалност в контекста на дигитализацията и четвъртата промишлена революция, пазарните анализатори използват една специфична реторика на префиксите, характерна за предаването на големи числови стойности в света на мерните единици. В своите доклади маркетолозите непрекъснато говорят за мегатенденции, гигафабрики, ултрависоки скорости за пренос на данни, свръхефективност – термини, добили толкова широка популярност именно благодарение на тези (подобни на десетичните) представки за двоични числа, използвани в цифровата техника и обмена на информация. Причината навярно се крие в това, че без “увеличителните” префикси езикът им вероятно би бил твърде семпъл за мащабите на едно явление, което качествено и количествено фундаментално трансформира глобалната индустрия и задава изцяло нови стандарти за нейното по-нататъшно функциониране през идните години. Ето защо никак не ни учудва фактът, че все по-често четем и слушаме за хиперавтоматизацията, считана за следващия значим и голям технологичен скок в сферата на индустриалната автоматизация. И макар терминът сам по себе си да говори за същността на този феномен, нека първо да заложим на официалното определение, което експертите в областта формулират. Съгласно общоприетата дефиниция, хиперавтоматизация представлява комбинираното приложение на множество усъвършенствани технологии в дадена организация с цел постигане на цялостно автоматизиране и дигитална трансформация на процесите. На практика това означава целенасочено и едновременно “натрупване” на иновативни технологични решения и платформи за автоматизиране на дадена дейност или задача. В индустрията всичко започва с въвеждането на т. нар. роботизирана автоматизация на процесите (RPA), базирана на човешкото поведение при изпълнението на различни протоколни и повторяеми задачи. Хиперавтоматизацията надгражда възможностите й с добавянето на изкуствен интелект, машинно самообучение, извличане на знания от данни и процеси (data и process mining) и други инструменти за дигитализиране от последно поколение. В резултат се постига значително повишаване на производителността, надеждността и ефективността, без необходимост от разширяване на човешкия капацитет, а напротив – с неговото свеждане до минимум. Популярната технологична изследователска и консултантска фирма Gartner определя хиперавтоматизацията като водещата технологична тенденция на изминалата 2021 г. и изчислява, че през настоящата година глобалният й пазар ще достигне близо 300 млрд. щатски долара, а прогнозите са тези стойности експоненциално да се увеличават до края на десетилетието.

Компоненти, предимства и приложения

Най-общо, хиперавтоматизирането може да подпомогне промишлените предприятия в няколко аспекта: подобрен процес по вземане на решения, оптимизация на ангажимента и потенциала на работната сила, увеличаване на скоростта и динамиката на работа и възможност за комбиниране на конвенционалните средства за автоматизация с “low/no code” платформи (за разработка и програмиране на различни приложения с помощта на опростени интерфейси и най-важното – без реално писане на код). Последната тенденция набира широка популярност в света на мобилните приложения, а напоследък – и в промишлената роботика.

Ключов компонент на хиперавтоматизацията, както споменахме, е RPA. Това е специализирана софтуерна технология за автоматизиране на повторяеми задачи в бизнес процесите. Тя е приложима в различни практически сценарии като снабдяване, ценообразуване, фактуриране, офериране, въвеждане на данни и поддръжка и отстраняване на проблеми в бизнес системите. За целта се използват RPA ботове, които взаимодействат със системата или приложението по същия начин, по който биха го правили хора, но много по-бързо, организирано, прецизно и надеждно.

Други важни елементи на концепцията са изкуственият интелект, машинното самообучение, технологиите за обработка на естествен език (NLP), както и платформите за интелигентна обработка на документация (IDP). Последните представляват модерен вариант на познатата ни OCR технология за оптично разпознаване и разчитане на символи. На практика те извършват електронен превод на ръкописна или напечатана информация в машинно кодиран текст. Източник на информацията обикновено е сканиран документ или негова дигитална снимка. IDP технологията се оказва крайъгълен камък в дигитализацията на процеси, тъй като обикновено е първият и най-важен етап в нея, който автоматизира изключително трудоемкото конвертиране на информацията от физически (книжни) носители в електронен вид.

Хиперавтоматизацията е подходящата за всяка индустрия, тъй като е агностична към различни инструменти и платформи и често ги комбинира. Тя се отличава с гъвкавостта да предоставя адаптивни решения, които отговарят на нуждите на конкретен бизнес или отрасъл, стимулирайки дигиталната му трансформация.

Чрез нея се постига хармонично и интелигентно оркестриране на оперативните решения (машини, роботи, фърмуеър, софтуер, SCADA системи, човеко-машинни интерфейси и интегрирани компютърни технологии) с информационните (инструменти и хардуер за събиране, съхранение и обработка на данни, мрежови, IoT и IIoT приложения и др.) в производствената екосистема. В резултат е налице холистичен процес на взаимодействие между хора и машини с цел постигане на максимална автономност.

Автономни и “Lights-out” приложения

Основната разлика между автоматизирането и хиперавтоматизирането е в това, че първото се стреми да усъвършенства индивидуални задачи, например чрез внедряване на колаборативен робот вместо човек на дадена работна станция, а второто – да оптимизира производствения процес чрез цялостен подход. Тук стигаме до логичната крайна цел на индустриалната автоматизация, а именно напълно автономното или “Lights-out” производство – без нужда от каквато и да било намеса на оператор. Редно е да внесем смислово разграничаване и при термините “автоматичен”, “автоматизиран” и “автономен”. Докато първите два предполагат статични, предварително програмирани, стриктно ограничени и едномерни дейности, управлявани от човека, то последният изключва необходимостта от човешко участие в тях. С помощта на технологии като IIoT, изкуствен интелект, машинно самообучение и аналитични инструменти за обработка на данни автономните системи осигуряват все по-голяма добавена стойност в съвременната индустрия, като самостоятелно адаптират и оптимизират технологичните процеси “в движение” – в реално време и в точката на тяхното протичане. С помощта на периферните платформи изчислителната мощ, необходима за тази цел, “излиза” от центровете за данни и се локализира в периферията на индустриалните мрежи, в близост до реалните машини и оборудване.

Само за едно десетилетие концепцията за “Lights-out” производство (в превод – “на тъмно” или “с изключено осветление” поради елиминираната необходимост от присъствието на хора) се превърна от футуристична идея в реална оперативна стратегия, а първите истински изцяло автономни фабрики по света вече са факт.

Наред с това непрекъснато расте пазарът и на автономните роботизирани системи, включително дронове, които могат да бъдат програмирани да изпълняват различни задачи с минимално или нулево човешко участие. Продуктите в този сегмент варират в широки граници по своите размери, функционалност, мобилност, сръчност, бързина и прецизност, степен на изкуствен интелект и автономност и, разбира се, цена. Това разнообразие и възможността им непрекъснато да изучават средата си и да вземат самостоятелни решения им позволява да покрият изключително широк кръг от практически приложения не само в модерните фабрики (например за монтажни и pick-and-place операции), но и във високотехнологичните складове, логистични и дистрибуционни центрове. Различни социоикономически фактори, включително пандемията, допълнително стимулират тази тенденция.

В прехода към изцяло автономни фабрики и складове съществена роля изпълняват последното поколение комуникационни мрежи (5G), които допринасят за все по-надеждна мобилност и свързаност на оборудването. Ключово е значението и на IoT технологиите, които свързват цяла плеяда от устройства – сензори, носима електроника, интелигентни машини и системи – в единна платформа с цел повишена ефективност, точност, производителност и рентабилност на операциите. IoT осигурява подобрена прозрачност на дейностите в интелигентните заводи, складови и логистични центрове чрез централизирано управление и мониторинг, инвентаризация и проследимост на активите посредством огромни обеми от данни от множество крайни устройства.

Автономните роботи се превръщат в ключов компонент от веригите на доставките на бъдещето и допринасят за значително редуциране на дългосрочните разходи, оптимално оползотворяване на потенциала на работната сила, повишаване на производителността, подобряване на безопасността, улесняване на инвентаризацията и ускоряване на процеса по изпълнение на поръчки и доставки, а също и автоматизиране на тривиални задачи като намиране, сортиране, разпределяне и транспортиране на складови единици. Наред с автономните роботи, самоуправляващите се робокари и самонасочващите се превозни средства, базирани на радиочестотни технологии, LiDAR, скенери, Bluetooth устройства за проследяване, 3D камери за машинно зрение и умни сензори за навигация, все по-популярни в дигиталните фабрики и складове стават и носимите електронни устройства (включително и тези с добавена и виртуална реалност) – смарт очила, гривни и т. н.

Едновременно с развитието на технологиите и оборудването в производството и складовата дейност еволюира и самата работна среда. Появява се концепцията за интелигентни работни пространства – физически места, оборудвани със свързани сензори, които осигуряват допълнителна функционалност и непрекъснат поток от данни за работата на различни интегрирани в обекта автоматизирани системи. Умните работни станции позволяват отдалечен мониторинг и управление на различни задачи, прогнозна поддръжка и автономно изпълнение на задачи дори при физическа липса на оператор в тях.

Технологични иновации

Нарастващата популярност на т. нар. “low/no-code” платформи за разработка на софтуерни приложения и програмиране се дължи на това, че прави тези дейности достъпни практически за всеки служител на дадено индустриално предприятие, а не само за програмистите със специална квалификация. Така персоналът на всяко ниво на организацията може лесно да създава работещи решения за конкретни предизвикателства от неговата сфера, без да е необходимо да делегира тази задача на външни експерти. Тази тенденция прави възможно разработването на приложения за различни устройства, включително смартфони, таблети и браузър-базирани клиенти на декстоп конфигурации. Вместо писане на код се използват опростени и удобни графични интерфейси с предефинирани функционални блокове, чиято селекция и комбиниране най-често става чрез “drag-and-drop” опции (за влачене и пускане) с мишка или пръст. Този визуален подход към софтуерната разработка я прави по-интуитивна, лесна и бърза, а в резултат може гъвкаво, прецизно и цялостно да се автоматизират и оптимизират различни технологични процеси и работни потоци именно там, където е необходимо. “Low/no-code” програмирането намира все повече приложения в разработката на специализирани и персонализирани апликации за управление на различни заводски дейности, монтажни операции и др.

От гледна точка на хиперавтоматизацията и автономността е интересно да разгледаме и тенденциите в технологиите за индустриална комуникация, които опосредстват този холистичен подход към оптимизация. За да направи възможна реализацията на истински конвергентни и оперативно съвместими мрежи, които могат едновременно да обработват критични и некритични данни от приложения в индустриална среда, специализирана работна група в сферата на т. нар. чувствителни към времето мрежи (Time-sensitive Networking ,TSN), част от комитета по стандарта IEEE 802.1, дефинира набор от спецификации за детерминирано предаване на данни чрез конвенционални Ethernet мрежи. Като съвкупност от стандарти, концепцията за чувствителна към времето мрежа работи по-скоро като “кутия с инструменти”, отколкото като решение от типа “всичко в едно”.

Потребителите избират и комбинират различни функции в зависимост от специфичните потребности и цели на крайното приложение.

В контекста на TSN технологиите е редно да споменем и OPC Unified Architecture (OPC UA) – междуплатформения стандарт IEC62541 с отворен код за обмен на данни от сензори към облачни приложения. Заедно тези две концепции обещават генерално да улеснят процесите по автоматизация и хиперавтоматизация посредством Industry 4.0 и IIoT решения, правейки ги по-прозрачни и с повече добавена стойност от всякога.

Сред тенденциите в технологиите за индустриална комуникация е и Single Pair Ethernet (SPE) технологията – пренос на данни посредством Ethernet чрез единична двойка медни проводници. Постепенно SPE се превръща във водещ стандарт при конекторите за мрежова инфраструктура в контекста на цифровата трансформация. Всички тези технологии формират основата за интегрирана мрежа от сензори през машините и системите от по-високо ниво чак до облачните платформи.

Същевременно нарастващото търсене на по-мащабируеми, бързи, надеждни и оперативно съвместими комуникационни протоколи се налага като ключов движещ фактор за развитие на пазара на решения за индустриална комуникация.

Интегрирането на цифрови двойници в мониторинга на интелигентните производствени операции се очаква допълнително да стимулира ръста в приложенията на решенията в този сегмент. Друг важен двигател е M2M (machine-to-machine) свързаността, която доказва своята ключова значимост за хиперавтоматизираните фабрики на бъдещето. Индустриалният Ethernet продължава да е водещ стандарт в промишлената комуникация, но безжичната свързаност постепенно набира популярност във всички етапи на жизнения цикъл на продукта – от прототипирането до складовите операции и дистрибуцията.

Посредством консолидирането на Industry 4.0 технологии като IoT и LPWAN (Low Power WAN), ръстът в този сегмент се очаква да се запази устойчив и през следващите години.

5G мрежите – ключова комуникационна технология за изграждането на интелигентни фабрики, складове и логистични центрове, позволява на съвременните индустриални компании оптимално да използват потенциала на технологии като IoT, изкуствения интелект и добавената реалност. Ниската латентност и отличната надеждност на петото поколение мобилни мрежи гарантират оптимална поддръжка на критични приложения, а високата честотна лента и плътността на връзката осигуряват необходимата повсеместна свързаност.

Сред сегментите, при които се наблюдават значителни подобрения, е и радиочестотната комуникация, която технологично съзрява, осигурява опростени и по-надеждни връзки с програмируеми контролери за индустриална автоматизация, а цената й непрекъснато се понижава. Водещи тенденции в тази сфера са биометричните технологии за сигурност и идентификация, безконтактното удостоверяване и др.

Впечатляващи иновации се наблюдават и в областта на машинното зрение, което в хиперавтоматизираната производствена реалност е по-достъпно и функционално от всякога. Кръгът му на приложение непрекъснато се разширява от електрониката и автомобилостроенето до отрасли като фармацевтичната и медицинската индустрия, видеонаблюдението, ХВП и роботиката.

Различни “подривни” (disruptive) технологии като IoT, изкуствения интелект, машинното самообучение и дълбокото обучение правят възможна непостигана досега ефективност, точност и надеждност при събирането на данни за визуална инспекция, контрол на качеството и навигация на автономни и роботизирани системи. Високопроизводителните и интелигентни индустриални камери и скенери от ново поколение с IoT функционалност подпомагат хиперавтоматизацията не само на модерните дигитални заводи, но и на умните складове и логистични центрове. Новости като мулти- и хиперспектралното изобразяване намират приложения в роботизираното сортиране и pick-and-place операциите, в умни системи за машинно зрение в хранително-вкусовата промишленост (за храни със сходен цвят) и манипулиране с материали, чийто състав не е пряко свързан с цвета, при рециклирането на пластмаси например.