- Обзор рынка промышленной автоматизации
- Основные тенденции, формирующие промышленную автоматизацию
- Экономический эффект от внедрения автоматизации
Автоматизация промышленности позволяет предприятиям работать более эффективно, быстро адаптироваться к меняющимся условиям рынка и повышать конкурентоспособность. В статье рассмотрим перспективы развития автоматизации промышленных предприятий, а также перечислим основные тренды и инновации, которые формируют облик промышленности будущего.
Обзор рынка промышленной автоматизации
Рынок промышленной автоматизации демонстрирует устойчивый рост. В 2025 его объем оценивался в 215,2 млрд долларов, при этом согласно прогнозам к 2035 году он увеличится практически в 2 раза, а среднегодовые темпы роста составят более 9,5%. Ожидается, что в производственном секторе к 2030 году будет автоматизировано до 59-60% всех видов рабочих операций.
Темпы роста российского рынка промышленной автоматизации составят 16,5% в год, а его объем до 2030 года увеличится почти в 2,5 раза, достигнув отметки в 207 млрд рублей.
Основными драйверами роста автоматизации производства являются:
- Повышение спроса на продукцию с высокой степенью кастомизации и короткими сроками поставки.
- Нехватка квалифицированной рабочей силы и необходимость повышения производительности труда.
- Необходимость снижения производственных издержек и повышения качества продукции.
- Стремительное развитие технологий.
Основные тенденции, формирующие промышленную автоматизацию
Промышленный Интернет вещей
IIoT становится все более значимым фактором в цифровой трансформации промышленности. По разным оценкам российский рынок промышленного Интернета вещей ежегодно растет на 8-15%.
Применение IIoT предполагает использование датчиков, интегрированных с производственным оборудованием, энергетическими системами и инфраструктурой предприятия, которые собирают данные и передают их на уровень аналитики и управления. Это позволяет выявлять узкие места в производственном процессе, прогнозировать возможные сбои в работе оборудования, уменьшать количество простоев, оптимизировать использование ресурсов.
По некоторым прогнозам в ближайшие два года будет усиливаться тренд на внедрение нового поколения IIoT, соединяющего возможности Интернета вещей и искусственного интеллекта. Применение AloT позволит создать локальные интеллектуальные системы управления на уровне отдельных станков и оборудования.
Цифровые двойники
Цифровые двойники предполагают создание виртуальных моделей реальных объектов или процессов, точно отражающих их характеристики и поведение. Использование этой технологии помогает анализировать, моделировать и оптимизировать производственные процессы и цепочки поставок, предсказывать поведение системы и принимать обоснованные решения на основе данных, а также ускоряет процессы разработки и проектирования новых продуктов. По оценкам экспертов рынок цифровых двойников ежегодно увеличивается более чем на 50%.
Промышленная робототехника
С 2018 года парк промышленных роботов в мире ежегодно увеличивался в среднем на 12%. Основными сферами их применения стали погрузочно-разгрузочные работы, сварка и сборка — на долю этих операций приходится около 70% от общего числа установок.
Согласно прогнозам, мировой рынок промышленной робототехники к 2035 году увеличится более чем в пять раз. Ключевыми факторами такого стремительного роста станут:
- Распространение коллаборативных роботов, спроектированных для безопасного взаимодействия с человеком в общем рабочем пространстве. Коботы оснащаются специальными датчиками и защитными системами, которые позволяют им автоматически останавливаться или снижать скорость при приближении человека, минимизируя риск травм. Благодаря системам распознавания речи и системам видеоаналитики, коботы могут реагировать на голосовые команды человека, жесты и визуальные сигналы непосредственно в процессе выполнения работы. Еще одно преимущество коллаборативных роботов — их универсальность и возможность быстро адаптироваться к разным задачам без сложной перенастройки.
- Интеграция робототехники и искусственного интеллекта, которая позволяет создавать автономных и адаптивных роботов, способных обучаться, воспринимать и реагировать на окружающую среду, принимать решения и самостоятельно корректировать свои действия при обнаружении отклонений в процессе.
- Снижение стоимости внедрения промышленной робототехники, которое в первую очередь связано с увеличением производства и насыщением рынка. Ожидается, что до 2028 года темпы снижения составят 3% в год.
Достижения в области машинного зрения
Машинное зрение — это технология, которая предусматривает использование камер, датчиков и компьютеров для получения, анализа и интерпретации изображений и видеопотоков. На производственных предприятиях она может использоваться для контроля качества, управления оборудованием, мониторинга процессов в реальном времени, обеспечения безопасности и т.д.
Благодаря росту производительности графических процессоров и развитию технологий искусственного интеллекта, значительно повысились точность и скорость распознавание и анализа изображений. Наряду с удешевлением аппаратного обеспечения это должно привести к росту использования машинного зрения в промышленности. По прогнозам, до 2034 года объем рынка машинного зрения увеличится почти в три раза.
Предиктивная и прескриптивная аналитика
Предиктивная аналитика основана на сборе, обработке и интерпретации данных с целью выявления закономерностей и прогнозирования событий, которые произойдут в будущем. Прогнозная аналитика помогает предприятиям принимать более обоснованные решения, предсказывать спрос, оптимизировать уровень запасов, повышать эффективность обслуживания оборудования и многое другое.
На базе прогнозной аналитики развивается и новое направление — прескриптивная, предписывающая аналитика, которая не просто прогнозирует будущее, но и анализирует возможные действия, предлагая оптимальный вариант для достижения конкретной цели или минимизации рисков. По прогнозам, темпы роста рынка прескриптивной аналитики период до 2030 года будут составят порядка 32% в год.
Аддитивное производство
Аддитивное производство предполагает внедрение технологий 3D-печати, позволяющих создавать физические объекты путем послойного добавления материала в соответствии с цифровой 3D-моделью. Это позволяет создавать детали со сложной геометрией и с меньшим количеством отходов, повышать скорость и точность их изготовления, а также открывает широкие возможности для индивидуализации продукта.
Благодаря своим возможностям, аддитивные технологии получили широкое применение во всем мире: в 2025 году объем этого сегмента рынка составил порядка 113 млрд долларов. Согласно прогнозам, с 2026 по 2035 год его среднегодовые темпы роста составят 21,4%.
Гибкие производственные системы
Внедрение гибких производственных систем — еще один тренд автоматизации промышленности, позволяющий предприятиям адаптироваться к изменениям спроса. В их основе лежит сочетание передовых технологий: современных станков, роботов и систем управления, обеспечивающих быстрый переход производства на новые виды продукции с минимальными затратами за счет автоматизированной переналадки оборудования и процессов.
Автономное производство
Инновации в автоматизации производства позволили создавать автономные производственные системы, способные самостоятельно принимать решения и адаптироваться к изменяющимся условиям без вмешательства человека. Это достигается за счет применения искусственного интеллекта, робототехники, промышленного интернета вещей, машинного обучения и других передовых технологий. Автономные системы могут самостоятельно оптимизировать производственные процессы, предотвращать аварии и повышать эффективность использования ресурсов.
Искусственный интеллект
Практически все новые тренды промышленной автоматизации предполагают применение технологий искусственного интеллекта — от компьютерного зрения и предиктивной аналитики до гибких, автономных производственных систем. Использование ИИ в промышленности ежегодно увеличивается на 25%, поскольку он может применяться для решения большого количества задач, включая оптимизацию производственных процессов, прогнозирование поломок оборудования, контроль качества продукции и управление логистикой.
Пример прикладного решения, основанного на технологиях искусственного интеллекта, — система производственного планирования Adeptik APS. Система предназначена для сквозного планирования производства по всей цепочке — от закупок до выпуска продукции. Она позволяет формировать укрупненные планы и производственные расписания с учетом ограничений, а также точно рассчитывать потребности в ресурсах. В Adeptik APS предусмотрены многокритериальная оптимизация, сценарное моделирование “что, если”, предназначенное для сравнения разных вариантов планов, и функция оперативного перепланирования, позволяющая в режиме реального времени вносить корректировки в производственный процесс.
Экономический эффект от внедрения автоматизации
При внедрении технологий промышленной автоматизации, производственные предприятия получают реальные преимущества:
- Предиктивное обслуживание оборудования обеспечивает сокращение количества аварий, инцидентов и поломок на 25–40%, что способствует снижению количества простоев.
- Внедрение промышленных роботов в 2-3 раза увеличивает производительность.
- Системы производственного планирование на основе искусственного интеллекта позволяют снизить себестоимость выпускаемой продукции – до 33%, уменьшить уровень запасов – до 50%, сократить объемы незавершенного производства – до 25%, повысить эффективность использования оборудования на 30%.