Анализируется, как IoT позволяет осуществлять мониторинг производственных процессов в реальном времени, что способствует более точной идентификации потенциальных угроз и снижению операционных рисков. Применение датчиков для отслеживания состояния оборудования, контроля условий хранения сырья и управления запасами позволяет не только минимизировать простои, но и оптимизировать использование ресурсов.
С другой стороны, технологии больших данных открывают новые возможности для анализа рыночных трендов и потребительских предпочтений. Использование аналитических инструментов для обработки больших объемов данных позволяет предприятиям предсказывать изменения на рынке, что способствует более обоснованному принятию решений и снижению финансовых рисков.
В статье также рассматриваются примеры успешного применения IoT и больших данных в производстве пиломатериалов, а также выявляются основные преимущества их интеграции: повышение точности прогнозирования, снижение затрат и увеличение гибкости бизнес-процессов. Однако внедрение этих технологий сопряжено с определенными вызовами, такими как высокие первоначальные инвестиции, проблемы с безопасностью данных и необходимость квалифицированного персонала.
Предмет. Управление рисками в производстве пиломатериалов с использованием инновационных технологий, таких как Интернет вещей (IoT) и большие данные
Цели. Определить основные риски, с которыми сталкиваются предприятия в сфере производства пиломатериалов, и проанализировать их влияние на операционную эффективность. Исследовать, как IoT и технологии больших данных могут быть использованы для мониторинга производственных процессов, предсказания рыночных изменений и оптимизации ресурсов.
Введение
Производство пиломатериалов сталкивается с множеством рисков, включая колебания цен на сырье, изменения в законодательстве, экологические факторы и риски безопасности труда. Традиционные методы управления рисками часто оказываются недостаточно эффективными для быстрого реагирования на изменения. В связи с этим внедрение инновационных технологий, таких как IoT и большие данные, становится необходимым для повышения эффективности управления рисками.
Управление рисками в производстве пиломатериалов включает в себя идентификацию, оценку и минимизацию потенциальных угроз, что требует комплексного подхода и использования современных технологий.
В статье будут рассмотрены теоретические основы управления рисками, примеры успешного применения IoT и больших данных в отрасли, а также преимущества и вызовы их внедрения. Результаты исследования могут послужить основой для разработки рекомендаций по эффективному управлению рисками с использованием современных технологий, что позволит повысить устойчивость предприятий к внешним угрозам и улучшить их конкурентоспособность на рынке.
Теоретические основы управления рисками
Риск – это вероятное событие, проистекающее из конкретных источников, материализация которого может привести к наступлению благоприятных/
проблемных последствий. Под причинами, создающими риск, понимаются условия, имеющие потенциал создавать события, которые способны оказывать влияние на процесс достижения целей, под источниками риска понимаются объекты, имеющие потенциал создавать события, которые способны оказывать влияние на процесс достижения целей, а под последствиями от наступления риска понимаются новые обстоятельства, которые возникают в результате материализации риска.
Управление рисками включает в себя идентификацию, оценку и минимизацию потенциальных угроз. В производственной сфере это может включать:
- Оценку финансовых рисков.
- Анализ операционных рисков.
- Управление экологическими и социальными рисками.
Современные подходы к управлению рисками требуют интеграции новых технологий для повышения точности и скорости принятия решений.
Интернет вещей и анализ больших данных в управлении рисками
Интернет вещей (IoT) представляет собой сеть физических объектов, оснащенных датчиками и программным обеспечением для сбора и обмена данными через интернет.
Большие данные представляют собой объемные наборы данных, которые невозможно эффективно обрабатывать с помощью традиционных методов анализа.
Интернет вещей (IoT) становится мощным инструментом для повышения конкурентоспособности предприятий. Благодаря IoT компании могут оптимизировать свои бизнес-процессы и значительно сократить расходы. В частности, на технических предприятиях IoT обеспечивает непрерывный мониторинг оборудования, бесперебойную связь между активами и интеграцию с системами управления техническим обслуживанием. Это позволяет предприятиям получать ценную информацию, проводить глубокий анализ данных и автоматизировать процессы, что приводит к более эффективному и экономичному обслуживанию. Ввиду очевидных преимуществ IoT, дальнейшее рассмотрение будет посвящено концепции интернета вещей и практическим шагам по внедрению автоматизированного управления технологическими процессами.
В контексте производства пиломатериалов IoT может использоваться для мониторинга различных процессов.
Аналитики выделяют несколько ключевых тенденций:
- Растущее количество данных, собираемых IoT-устройствами, стимулирует разработку и улучшение DataOps-инструментов, необходимых для эффективной обработки и анализа информации о производственных процессах.
- Использование чипсетов с искусственным интеллектом позволяет создавать IoT-шлюзы, способные к параллельным вычислениям и быстрой тренировке алгоритмов. При этом, благодаря технологическому прогрессу, чипсеты становятся более производительными и компактными.
- Производители полупроводников уделяют больше внимания защите данных непосредственно на IoT-устройствах. Примером является сотрудничество Intel и Intrinsic ID, направленное на создание аппаратных решений для цифровой аутентификации
Современные системы мониторинга оборудования позволяют предприятиям отслеживать состояние промышленных механизмов в режиме реального времени. Благодаря высокой точности и компактности этих систем, руководители могут внедрять их повсеместно, получая детальную информацию о работе оборудования.
Это позволяет принимать обоснованные решения, оптимизировать графики технического обслуживания и избегать дорогостоящих аварийных ремонтов. Заблаговременное выявление износа и своевременная замена деталей продлевают срок службы оборудования и снижают риск серьезных поломок.
В конечном итоге, такой контроль приводит к снижению капитальных затрат на оборудование и себестоимости продукции. Мониторинг позволяет поддерживать стабильное качество продукции, минимизировать брак и избежать простоев, связанных с внезапными поломками.
Кроме того, системы IoT могут отслеживать уровень запасов сырья и готовой продукции, что помогает избежать дефицита или избытка материалов.
С развитием сетей 5G, решения для граничных вычислений в управлении цепочками поставок позволят быстрее и эффективнее собирать и обрабатывать данные с устройств Интернета вещей. Это откроет новые возможности для:
- Автоматической оценки качества продукции (выявление повреждений и дефектов).
- Гарантии подлинности товаров на протяжении всей цепочки поставок.
- Полной прозрачности движения товаров для всех участников, включая конечных потребителей.
- Создания “умных” складов с оптимизированным управлением запасами.
- Значительного сокращения затрат, отходов и транспортных издержек.
В некоторых предприятиях уже внедрены системы IoT для мониторинга производственных процессов. Например, использование датчиков температуры и влажности позволяет контролировать условия хранения древесины, что снижает риск порчи материала.
В промышленности IoT используется для повышения эффективности производственных процессов, мониторинга оборудования и управления цепочками поставок. Датчики на производственном оборудовании отслеживают его состояние в реальном времени, предсказывая поломки и минимизируя время простоя (как уже обсуждалось ранее).
Также умные системы управления запасами используют RFID-технологии для отслеживания уровня запасов в реальном времени, что позволяет избежать нехватки материалов. Анализ данных с сенсоров позволяет выявлять узкие места в производственной линии и оптимизировать процессы. IoT-устройства помогают предприятиям отслеживать потребление энергии и оптимизировать его. Например, компании могут использовать датчики для мониторинга работы оборудования и регулирования его работы в зависимости от потребностей, что позволяет снизить затраты на электроэнергию. Датчики могут отслеживать уровень шума, температуры и других факторов на производственных площадках. Например, компании могут использовать носимые устройства для мониторинга здоровья работников в опасных условиях (например, в шахтах или на строительных площадках), чтобы предотвратить несчастные случаи. IoT- технологии позволяют отслеживать местоположение грузовиков и контейнеров во время транспортировки. Например, компании как Maersk используют IoT- системы для мониторинга состояния контейнеров (температура, влажность) во время перевозки товаров по морю.
Большие данные (Big Data) — это объемы данных, которые настолько велики и сложны, что традиционные методы обработки и анализа данных не могут эффективно справляться с ними. Эти данные могут включать структурированные, полуструктурированные и неструктурированные форматы.
Для эффективного управления техническим обслуживанием ключевую роль играют системы мониторинга и диагностики, обеспечивающие постоянный контроль за состоянием оборудования. Они позволяют заблаговременно обнаруживать признаки неисправностей, предотвращая серьезные поломки. Эти системы, как правило, включают в себя датчики, сетевую инфраструктуру и специализированное программное обеспечение для сбора и обработки информации.
Анализ больших данных (Big Data) открывает возможности для выявления скрытых взаимосвязей и тенденций в огромных массивах информации. В сфере управления техническим обслуживанием это позволяет оптимизировать графики проведения работ, прогнозировать потребность в запчастях и разрабатывать наиболее эффективные стратегии обслуживания.
Методы машинного обучения и искусственного интеллекта позволяют разрабатывать алгоритмы, способные выявлять отклонения от нормы, предсказывать будущие события и автоматизировать принятие решений. Внедрение этих технологий в управление техническим обслуживанием повышает скорость реагирования на возникающие проблемы и улучшает качество обслуживания оборудования.
Для достижения максимальной эффективности управления предприятием технического обслуживания необходимо объединить различные источники данных и аналитические инструменты в единую систему. Это создает общее информационное пространство, где данные могут быть всесторонне проанализированы для принятия обоснованных управленческих решений.
Анализ больших данных позволяет выявлять тренды и паттерны, которые могут помочь в принятии более обоснованных решений по управлению рисками. Например, анализ исторических данных о ценах на древесину может помочь предсказать будущие колебания цен и оптимизировать закупочную стратегию.
Сбор данных о потреблении энергии на различных этапах производства позволяет выявлять возможности для снижения затрат на электроэнергию. Например, анализируя данные о работе сушильных камер, компании могут оптимизировать режимы работы для снижения энергозатрат.
Сбор и анализ данных о предпочтениях клиентов позволяет производителям пиломатериалов разрабатывать индивидуальные предложения и улучшать ассортимент продукции в соответствии с требованиями рынка.
Использование спутниковых данных и анализа больших данных для мониторинга состояния лесных ресурсов помогает компаниям принимать более обоснованные решения о заготовке древесины. Это включает в себя оценку здоровья лесов и планирование устойчивого лесопользования.
Интеграция IoT и больших данных предоставляет ряд преимуществ:
- Совместный анализ данных из различных источников позволяет более точно оценивать потенциальные риски.
- Автоматизация процессов мониторинга снижает затраты на трудозатраты и повышает эффективность использования ресурсов.
- Быстрое реагирование на изменения условий рынка или производственных процессов позволяет предприятиям адаптироваться к новым вызовам.
Библиографический список
- Гулати Р. Техническое обслуживание и надежность: лучшие практики / Р. Гулати. – М.: Надежная Книга, 2022. – 792 с.
- Watts S. The Internet of Things (IoT): Applications, Technology, and Privacy Issues / S. Watts. – New York: Nova Science Publishers, InC., 2016. – 118 p.
- Воронова В.А. Интернет вещей в России: особенности применения и возможности для развития экономики / В.А. Воронова, Т.В. Дианова // Вестник Евразийской науки. – 2022. – Т. 14. – No 4.
- Ли П. Архитектура интернета вещей / П. Ли. – М.: ДМК Пресс, 2018. – 456с .
- Стак T. Центр данных. Данные интернета вещей (IoT) продолжают расти экспоненциально. Кто использует эти данные и как? / T. Стак. – М.: ДМК Пресс, 2015. – 520 с.
- Duflou J.R., et al., “Sustainable Manufacturing: A New Paradigm for the Manufacturing Industry,” Journal of Cleaner Production, vol. 19(1), pp. 1-12.
- Lee I., & Lee K., “The Internet of Things (IoT): Applications, investments, and challenges for enterprises,” Business Horizons, vol. 58(4), pp. 431-440.
- Manyika J., et al., “Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity,” McKinsey Global Institute Report.