Тематический анализ исследований в области Индустрии 4.0

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ

УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

«ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»

Факультет бизнеса и менеджмента

Тематический анализ исследований в области Индустрии 4.0

Умергалина Нурзиля Рустамовна

Москва 2020



СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ИНДУСТРИЯ 4.0: ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ, ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОНЯТИЯ, КОМПОНЕНТЫ И СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ

1.1 История развития Индустрии 4.0

1.2 Определение понятия Индустрии 4.0

1.3Компоненты Индустрии 4.0

1.4 Современное состояние Индустрии 4.0

ГЛАВА 2. БИБЛИОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ЕГО ПРИМЕНЕНИЕ В ОБЛАСТИ ИНДУСТРИИ 4.0

2.1 Понятие и основные направления библиометрического анализа

2.2 Тематическое моделирование

2.3 Применение библиометрического анализа в области Индустрии 4.0

ГЛАВА 3. АНАЛИЗ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ ИНДУСТРИИ 4.0

3.1 Сбор и обработка данных

3.2 Анализ данных с использованием инструмента VOSviewer

3.3 Анализ данных с использованием инструмента Knime Analytics

3.4 Оценка современного состояния исследований в области Индустрии 4.0

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ



ВВЕДЕНИЕ

На сегодняшний день человечество стоит на пороге четвертой промышленной революции, которая предполагает переход на полностью цифровое производство. Индустрия 4.0 рассматривается как фундаментальный сдвиг парадигмы в промышленном производстве. В развитых странах данную концепцию рассматривают как стратегический план развития промышленности.

Индустрия 4.0 включает в себя различные цифровые технологии такие как «Большие данные», «Интернет вещей», «Облачные вычисления» и т. д. Ценность концепции Индустрии 4.0 заключается в объединении этих элементов в целостную экосистему. Многие из этих технологий уже давно применяются на практике, только по отдельности. Но сочетание этих идей в одной единой концепции дает огромное преимущество для производственных компаний.

В последние годы произошел резкий скачок технологического развития, что привело к ускорению прогресса во многих областях. Вследствие этого стремительно растет интерес к принципам Индустрии 4.0 как у компаний, так и у ученых. Количество научных публикаций на тему четвертой промышленной революции стремительно увеличивается. Однако очень мало обширных исследований, которые позволяют получить данные о структуре, динамике и закономерностях развития Индустрии 4.0. Для определения тенденций четвертой промышленной революции необходимо провести тематический анализ публикаций в области Индустрии 4.0.

Актуальность данной работы состоит в том, что в условиях быстро развивающихся технологий, стоя на пороге четвертой промышленной революции, важно понимать какие темы и технологии Индустрии 4.0 являются предметом особого внимания.

Существует два подхода исследования информационных потоков: направление, основанное на количественных показателях и направление, которое позволяет выявить взаимосвязь различных научных факторов. В частности, во втором подходе особое внимание уделяется выявлению тем исследования, их динамике и взаимосвязи. Основным недостатком является то, что большинство библиометрических исследований используют неформальные и субъективные подходы к определению темы. Однако существует ряд формальных методов, позволяющих идентифицировать темы в корпусе документов на основе частотности слов.

Библиометрический анализ публикаций в области Индустрии 4.0 можно встретить в работе Filippo Chiarello и др. [32]. Авторы провели анализ публикаций для выявления отраслевых технологий Индустрии 4.0. Главной целью данного исследования являлось создание общей семантики для четвертой промышленной революции. Авторам удалось классифицировать технологии Индустрии 4.0 и выявить наиболее развитые из них.

Стоить отметить работу Sachin S. Kamble и соавторов, которые ставили задачу определить статус исследований в области Индустрии 4.0 [34]. Авторам удалось выявить основные темы публикаций и ключевые технологии четвертой промышленной революции. Они также определили различные исследовательские подходы и принципы Индустрии 4.0.

Pranab K. Muhuri и другие провели детальный библиометрический анализ публикаций в области Индустрии 4.0 [33]. Они выявили высокопродуктивных авторов, наиболее влиятельных авторов, распространённые ключевые слова, продвинутые страны и институты. Однако данные количественные показатели не позволяют в полном объеме определить основные темы публикаций.

Целью исследовательской работы является выявление основных тем публикаций в области Индустрии 4.0 с 2011 года на основе тематического анализа.

Объектом исследования является концепция четвертой промышленной революции, ее структура и основные технологии.

Предметом исследования является тематический анализ публикаций в области Индустрии 4.0.

Для достижения цели исследования в магистерской диссертации были поставлены следующие задачи:

Изучить и систематизировать данные о четвертой промышленной революции

Определить наиболее быстроразвивающиеся технологии Индустрии 4.0

Изучить понятие библиометрического анализа и тематического моделирования

Проанализировать работы авторов, которые применяли методы библиометрического анализа

Провести библиометрический анализ публикаций

Провести тематический анализ публикаций с помощью различных инструментов

Определить основные тенденции развития промышленности на основе полученных данных

Для проведения библиометрического анализа в данной работе применялся метод контент-анализа, статистический и тезаурусный метод. Метод латентного размещения Дирихле (LDA) использовался для проведения тематического анализа.

Научная новизна данной исследовательской работы заключается в выявлении основных технологий и тем Индустрии 4.0, с использованием формальных методов тематического анализа, что сможет оказать существенное влияние на процесс цифровизации производства.

Данная магистерская диссертация состоит из 3 глав. Первая глава посвящена теоретической базе Индустрии 4.0. В этой главе определяются основные понятия и компоненты Индустрии 4.0. Также в данной главе выявляются наиболее быстроразвивающиеся сегменты рынка, связанные с четвертой промышленной революцией. Вторая глава посвящена определению понятий библиометрического анализа и тематического моделирования. В этой главе определены основные подходы и методы анализа, а также проведен сравнительный анализ применения этих подходов в различных работах. В третьей главе проводится библиометрический и тематический анализ публикаций в области Индустрии 4.0 с использованием различных инструментов визуализации. На основе полученных данных производится оценка современного состояния исследований в области Индустрии 4.0.



ГЛАВА 1. ИНДУСТРИЯ 4.0: ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ, ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОНЯТИЯ, КОМПОНЕНТЫ И СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ

1.1 История развития Индустрии 4.0

Понятие «Индустрия 4.0» впервые появилось в Германии как стратегический план развития промышленности, который предполагает переход на полностью цифровое производство. В производстве такого типа предполагается объединение промышленного оборудования и всех систем в едином информационном пространстве, что позволяет им взаимодействовать между собой и внешней средой без участия человека. Планируется, что полностью цифровое производство будет управляться интеллектуальными системами в режиме реального времени.

Термин «Индустрия 4.0» используется как синоним четвертой промышленной революции. Цифры «4.0» предполагают, что это направление развития промышленности имеет огромный потенциал, который приведет к четвертой индустриальной революции [1].

На рисунке 1 подробно описана схема развития мировой промышленности в разрезе промышленных революций.

Рис. 1. Развитие мировой промышленности в разрезе индустриальных революций (Источник: Статья «Индустрия 4.0» [2])

Первая промышленная революция, как известно, началась с изобретением парового двигателя, что привело к переходу от ручного труда к машинному.

Вторая промышленная революция связана с освоением электричества, а также изобретением конвейера, благодаря которому удалось создать массовое производство.

Третья индустриальная революция началась с изобретением компьютера и последующей эволюцией информационных технологий. Также данная промышленная революция характеризуется внедрением роботизированных систем.

Четвертая промышленная революция предполагает концепцию развития «умного производства», которая предусматривает, что оборудование на «умных фабриках» будет самостоятельно обмениваться необходимыми данными между собой и внешней средой. А также предполагается самонастройка и оптимизация производственных мощностей.

Основные результаты для каждого из этапов промышленных переворотов представлены в Таблице 1.

Таблица 1. Смена технологических укладов (промышленные революции)

Источник: Статья «На пороге четвертой промышленной революции»[3]

Промышленный переворот	Период	Инновации/ прорывы	Результат
Первая промышленная революция	Конец ??? в. - начало ?? в.	Водяные и паровые двигатели, ткацкие станки, механические устройства, транспорт, металлургия	Переход от аграрной экономики к промышленному производству, развитие транспорта
Вторая промышленная революция	Вторая половина ?? в.- начало ?? в.	Электрическая энергия, высококачественная сталь, нефтяная и химическая промышленность, телефон, телеграф	Поточное производство, электрификация, железные дороги, разделение труда
Третья промышленная революция	Конец ?? в. (1970 г. и далее)	Цифровизация, развитие электроники, применение в производстве инфокоммуникационных технологий (ИКТ) и ПО	Автоматизация и робототехника
Промышленный переворот	Период	Инновации/ прорывы	Промышленный переворот
Четвертая промышленная революция	Термин введен в 2011 году в рамках государственной Hi-Tech Стратегии Германии	Глобальные промышленные сети, Интернет вещей, переход на возобновляемые источники энергии, переход от металлургии к композитным материалам, 3D принтеры, вертикальные фермы, синтез пищи, самоуправляемый транспорт, нейросети, генная модификация, биотехнологии, искусственный интеллект	Распределенное производство, распределенная энергетика, сетевой коллективный доступ и потребление, замена посредников на распределенные сети, прямой доступ производителя к потребителю, экономика совместного использования

В результате первого промышленного переворота произошел переход от аграрной экономики к промышленному производству. Результатом второй промышленной революции является электрификация и поточное производство. Третья промышленная революция предполагает применение электронных и информационных систем, которые обеспечивают автоматизацию производственных процессов. Индустрия 4.0 предполагает создание «умных фабрик», взаимодействие основных элементов в единой информационной сети, автономное и распределенное производство и замену посредников на распределенные сети.

Таким образом, четвертая промышленная революция не за горами, и выведет нас на следующий уровень производства, где машины, системы и сотрудники взаимодействуют между собой, общаются и выполняют индивидуальные функции.

Однако четвертая промышленная революция, обычно называемая Индустрией 4.0, касается не только промышленности. Речь идет об общей трансформации с использованием цифровой интеграции и интеллектуальных систем. Для любой системы, которая рассматривается с точки зрения Индустрии 4.0, постоянная связь, человеческая помощь и децентрализованное принятие решений являются абсолютной необходимостью.

1.2 Определение понятия Индустрии 4.0

Понятие "Индустрия 4.0" было впервые использовано в 2011 году. Четвертая промышленная революция объединяет виртуальный и реальный мир с акцентом на инженерные приложения, такие как робототехника, автоматизация и оцифровка. Основными компонентами Индустрии 4.0 являются киберфизические системы, интернет вещей (IoT), аддитивное производство, виртуальная и дополненная реальность, облачные вычисления, аналитика больших данных, наука о данных и т.д. Различные исследования показали, что оцифровка продуктов и услуг стала необходимостью для здоровой промышленной экосистемы.

Индустрия 4.0 предполагает переход на полностью цифровое производство, в котором промышленное оборудование, сотрудники и все системы компании объединены в едином информационном пространстве, где система работает как голова, а оборудование как тело. Когда происходят изменения в данной системе, то она принимает решение, на основе проанализированных данных, и реализует это решение через другие системы и оборудование.

Такое информационное пространство позволит построить рабочие процессы таким образом, чтобы взаимодействовать с производственными продуктами, уменьшить количество производственных ошибок, а также при необходимости подстроиться под новые потребности клиентов. Главной особенностью такого рода «умных фабрик» является производство продукции в полностью автономном режиме [2].

Четвертая промышленная революция означает внедрение цифровых технологий абсолютно во всех этапах и процессах производства:

Цифровое проектирование изделия

Создание цифровой копии изделия

Удаленная настройка оборудования на заводе

Автоматический заказ необходимых материалов в нужном количестве, а также контроль их поставки

Совместная работа сотрудников в едином информационном пространстве

Контроль пути готового продукта от склада завода до магазина и до конечного потребителя и т. д.

Внедрение технологий «Индустрии 4.0» лишь в некоторых производственных процессах не позволит организациям получить максимальную экономическую выгоду, так как нарушится принцип автономности. Это означает, что часть процессов будут выполняться сотрудниками, а это увеличит вероятность человеческих ошибок и приведет к росту расходов предприятия.

Для компаний, которые хотят внедрять сценарии четвертой промышленной революции на своих предприятиях, сформулированы основные принципы Индустрии 4.0:

Совместимость человека и машины, что означает возможность взаимодействовать напрямую через интернет вещей.

Прозрачность информации и способность систем создавать цифровую копию всех объектов, и функций компании для дальнейшего накопления полной и достоверной информации обо всех процессах, которые происходят с конечными продуктами, оборудованием и производством в целом. Такого рода информация должна собираться с помощью датчиков и сенсоров, которые взаимодействуют между собой.

Техническая поддержка. Суть данного принципа заключается в том, что информационные системы помогают людям принимать решения путем сбора и анализа информации. Также предполагается визуализация собранной информации для наилучшего восприятия. Этот принцип также может означать полное замещение людского труда при выполнении рутинных и опасных операций.

Децентрализация управленческих решений. Этот принцип характеризуется способностью систем самостоятельно и автономно принимать решения. При этом сотрудникам отводится роль контролеров, которые смогут вмешаться в процесс в нестандартных и экстренных ситуациях.

Результатом внедрения концепции «Индустрия 4.0», следуя данным принципам, будет являться изменение бизнес-моделей предприятия. Таким образом, компании будут стремиться внедрять выпуск персонализированной массовой продукции и переходить на выпуск партий с единственным продуктом. При этом принцип экономии будет сохраняться, так как исключается человеческий фактор, а, следовательно, уменьшается вероятность допущения ошибок. Также роботизированное производство более энергоэффективно и сопровождается меньшим количеством отходов и брака [4].

Примером реализации «умного производства» может служить завод Siemens, который производит контроллеры Simatic. На предприятии полностью автоматизированное производство, компоненты которого связаны друг с другом и заказчиком через интернет. Процесс производства описан на следующей схеме [5]:

С помощью RFID-меток производится удаленное отслеживание работы.

RFID-метки наносятся на модели. Затем они сообщают оборудованию о требованиях к каждой операции и технологическом маршруте.

Тысячи датчиков и сканеров в режиме реального времени регистрируют все выполняемые операции и их параметры, такие как место установки компонента, температура пайки, результаты испытаний и т. д. Каждый день регистрируются более 50 миллионов записей.

На основе собранных и проанализированных производственных данных люди принимают решения в режиме реального времени.

Конструкторско-технологические изменения, после согласования, передаются на этап изготовления в MES-систему.

Компания Siemens стала одной из первых организаций, которая внедрила у себя на заводе, полностью автоматизированное производство. Все производственные процессы компании выполняются согласно установленным требованиям. Информационные системы взаимодействуют между собой, передавая данные в режиме реального времени. Также системы могут самостоятельно принимать решения на основе проанализированных данных. Человек здесь играет роль контролера, а также выполняет процесс установки печатной платы на линию. Благодаря успешному взаимодействию информационных систем и человека, качество выпускаемой продукции в компании Siemens составляет 99,99%.

Таким образом, данная компания имеет более 60 тысяч заказчиков по всему миру ежегодно, производит более 1 миллиона контроллеров ежемесячно, имеет около 50 миллионов записей о состоянии производства в MES Simatic IT. Манипуляторы производят около 250 тысяч электронных компонентов в час. Также около 75% работ в этой компании выполняются станками и компьютерами (Таблица 2).

На примере производственного предприятия по изготовлению контроллеров, можно оценить, какие основные принципы Индустрии 4.0 были учтены при внедрении цифровых технологий. Следует отметить, что в данной компании автономное производство осуществляется практически на всех этапах изготовления продукции. Взаимодействие всех систем, оборудования и сотрудников компании происходит напрямую через интернет вещей в режиме реального времени. В производстве присутствует прозрачность информации, которая осуществляется за счет регистрации данных об операциях в системе MES Simatic IT. Также системы создают цифровые копии операций и технологических маршрутов. Информационные системы компании производят сбор и анализ производственных данных, после чего сотрудники принимают окончательное решение. Однако стоит отметить, что последний принцип концепции Индустрии 4.0 выполняется не в полной мере, так как системы этой компании всего лишь анализируют данные, но не принимают решения самостоятельно.

Таблица 2. Исполнители производственных процессов

Источник: Статья «Индустриальная революция 4.0» [5]

№	Производственные процессы	Исполнитель
1	Установка печатной платы на линию	Человек
2	Транспортировка к принтеру для нанесения припоя	Конвейер
3	Установка на платы электронных компонентов	Манипуляторы
4	Транспортировка на оптический контроль	Конвейер
5	Проверка координат компонентов	Видеокамеры
6	Проверка качества пайки	Устройство рентгеновской дефектоскопии
7	Транспортировка на линию сборки	Конвейер
8	Установка печатных плат в корпуса	Манипуляторы
9	Сборка корпусов	Роботы-манипуляторы
10	Повторные испытания	Система контроля готовой продукции
11	Транспортировка на склад	Конвейер, человек

Таким образом, концепция Индустрии 4.0 заключается в использовании цифровых технологий во всех процессах и этапах производства, где сотрудникам при этом отводится роль контролеров. Также Индустрия 4.0 характеризуется внедрением «киберфизических систем» в процессы производства. Главной особенностью четвертой промышленной революции является взаимодействие всех систем, сотрудников и оборудования в одной сети, которая может самонастраиваться и учиться новым моделям поведения. Цифровые технологии должны внедряться практически на всех этапах и процессах производства, чтобы обеспечить автономность предприятия. Существуют основные принципы внедрения технологий Индустрии 4.0, которых должны придерживаться компании, желающие перейти на новый уровень промышленного производства.

1.3 Компоненты Индустрии 4.0

Благодаря развитию облачных технологий, устойчивых каналов связи и цифровых платформ, появились открытые информационные системы и глобальные промышленные сети, выходящие за рамки отдельного предприятия. Такие системы и сети оказывают огромное влияние на современный бизнес и выходят на новый уровень индустриализации.

Четвертая промышленная революция реализуется за счет внедрения цифровых технологий. Концепция Индустрии 4.0 заключается в использовании этих цифровых технологий в едином информационном пространстве. На сегодняшний день выявлены следующие основные элементы «Индустрии 4.0» [6]:

Большой объем данных и продвинутая аналитика. Для эффективного применения необходимо производить интеграцию данных из нескольких информационных систем. Большие данные считаются неотъемлемой частью Индустрии 4.0, так как одним из принципов четвертой промышленной революции является сбор и анализ большого количества данных.

Роботизация. Применение автономных роботов в промышленном производстве поможет снизить зависимость завода от стоимости рабочей силы. В основном в качестве такого рода роботов выступают различные датчики, сенсоры и технологически оснащенное оборудование. Предполагается, что данные роботы настраиваются и конструируются так, чтобы взаимодействовать между собой и сотрудниками.

Моделирование и прогнозирование. На сегодняшний день уже применяется виртуальное моделирование изделий, материалов, продуктов и даже процессов. В ближайшем будущем планируется расширение процесса моделирования для имитации полного цикла производственных процессов. Такого рода модели будут использовать данные в режиме реального времени для создания виртуальной копии реального производства с участием продуктов, машин и сотрудников.

Горизонтальная и вертикальная интеграция ИТ-систем. Концепция Индустрии 4.0 предполагает, что все подразделения в рамках одной компании и целые компании образуют единую цифровую экосистему. Данные обо всех протекающих процессах и этапах производства должны быть доступны авторизованным пользователям в режиме реального времени [7].

Интернет вещей (IoT) является ключевым элементом четвертой промышленной революции. Интернет вещей обеспечивает взаимосвязь оборудования, приборов и продуктов, которые объединены между собой и оптимизируют все цепочку создания стоимости.

Кибербезопасность. Четвертая промышленная революция предполагает переход на полностью цифровое и автономное производство. Наличие огромного количества информации и быстрой передачи данных между системами создает потребность в защите ключевых информационных систем.

Облачные вычисления и хранение данных. На сегодняшний день наблюдается рост вычислительных мощностей облачных платформ. Индустрия 4.0 предполагает переход систем мониторинга и контроля на облачные платформы, а также увеличение потоков обмена данными. Облачные вычисления дают такие преимущества, как экономичность работы, скорость обслуживания, массовый масштаб и доступность. Независимо от того, насколько далеко расположено облако, данные могут быть доступны в любой точке мира.

Аддитивное производство (3D-печать). Предполагается применение 3D-печати для прототипирования и создания отдельных компонентов, а также более широкое применение инструментов аддитивного производства для создания небольших партий продукции.

Дополненная реальность. В данный момент системы дополненной реальности используются в различных складах для оптимизации работы и подбора комплектующих. В будущем планируется использование данных систем для упрощения работы производственного персонала.

Ценность концепции Индустрии 4.0 заключается в объединении этих элементов в целостную экосистему. Многие из перечисленных элементов уже давно применяются на практике, только по отдельности. Но сочетание этих идей в одной единой концепции дает огромное преимущество компаниям, которые хотят внедрять технологии Индустрии 4.0 в своем производстве. Также объединение этих технологий делает Индустрию 4.0 перспективным направлением для развития промышленности.

Внедрение данных цифровых технологий приведет к коренным изменениям не только в бизнес-моделях промышленных предприятий, а также к переменам в целых отраслях. На сегодняшний день выявлены наиболее перспективные технологии, которые смогут изменить бизнес или целую индустрию (Рисунок 2).



Рисунок 2. Влияние наиболее прорывных технологий на бизнес и отрасль

Источник: Исследования компании PwC [5]

Наиболее перспективными цифровыми технологиями в данный момент являются интернет вещей и искусственный интеллект, как для бизнеса, так и для отрасли. Робототехника, искусственный интеллект и интернет вещей большее влияние оказывают на бизнес-модели организаций. Также следует отметить, что остальные технологии примерно в одинаковой степени влияют на бизнес и индустрию.

На сегодняшний день основной проблемой в промышленности, сельском хозяйстве, логистике и энергетике является отсутствие необходимого количества информации для оперативного принятия решений. Существующие процессы организаций выполняются таким образом, что полученная информация в большинстве случаев является не полной для принятия управленческих решений. Одна только наиболее прорывная технология «Интернет вещей» (IoT) может внести огромный вклад в основные отрасли экономики. Так, например, интернет вещей может привести к онлайн-управлению техническими процессами в производстве, а также к обслуживанию клиентов «по потребности». В логистике данная технология приведет к роботизированным складам и «умному» управлению транспортом. В энергетической отрасли появится возможность управлять затратами организации в зависимости от спроса потребителей на электричество. В сельском хозяйстве интернет вещей позволит интеллектуальным системам принимать решения самостоятельно на основе собранных данных, а управлять полями и теплицами будет возможно в онлайн-режиме. В IoT существует сеть устройств, где каждое устройство имеет свой уникальный код в компьютерной системе, к которой оно подключено. Устройства, подключенные к системе, могут управляться одновременно с высокой точностью и эффективностью. Именно так интернет вещей делает эту систему «умной», и это привело к промышленной революции, известной как Индустрия 4.0.

Для более углубленного рассмотрения вопроса внедрения цифровых технологий четвертой промышленной революции в организациях, были выявлены основные функции и области их применения (Таблица 3). Можно отметить, что области применения данных технологий разнообразны, а функции дают больше возможностей для развития бизнеса [5].

Таблица 3. Функции и области применения элементов Индустрии 4.0

Технология	Описание	Функции и области применения
«Интернет вещей» (IoT)	Единая сеть объектов и устройств, оснащенных сенсорами, датчиками, сетевым оборудованием, ПО и способных собирать и обмениваться информацией через интернет	Удаленный сбор данных Отслеживание движения товаров и материалов Самообслуживание Мониторинг активов Получение рыночных данных в режиме реального времени Гибкие модели ценообразования Удаленное оказание услуг
Технология	Описание	Функции и области применения
Большие данные	Совокупность методов, подходов и инструментов обработки большого количества информации, с целью получения пригодных для восприятия человеком результатов	Визуализация проанализированных данных Сбор данных о клиентах через различные источники Получение данных от потребителей, систем и оборудования
Роботы	Виртуальные агенты или электромеханические устройства, способные действовать автономно или согласно инструкции	Вредное производство Сфера услуг Автоматизация предсказуемых операций Передача данных
Дополненная реальность	Наложение дополнительной информации (графики или аудиоряда) к окружающему миру для более подробного ознакомления с задачей или продуктом	Виртуальные экспозиции Обучение сотрудников Маркетинг Производство
Виртуальная реальность	Стимуляция 3D-изображения в рамках контролируемого и заданного пространства для реалистичности погружения	Виртуальные рабочие места Производство и разработка продуктов Проектирование и строительство
3D-печать	Создание трехмерных объектов на основании цифровой модели посредством последовательного наложения материала	Изготовление инструментов и деталей Оптимизация цепочки поставок Индивидуализация товаров Создание прототипов Удаленное производство

Как отмечалось ранее, внедрение данных цифровых технологий открывает все больше возможностей для бизнеса и отраслей экономики. Поэтому были выделены следующие выгоды для производственных предприятий:

Улучшение планирования и сокращение сроков производства

Рост качества выпускаемой продукции

Сокращение производственного цикла выпуска продукции

Снижение эксплуатационных расходов за счет уменьшения энергоэффектиновсти

Повышение времени бесперебойной работы оборудования и сокращение ее простоев

Эффективный мониторинг и управление активами

Улучшение безопасности производства

Повышение эффективности управления запасами

Оптимизация производственных процессов

Таким образом, создание цифровой экосистемы в компании обеспечит новый уровень эффективности производства и дополнительный доход за счет использования цифровых технологий, формирования сетевого взаимодействия поставщиков и партнеров, а также реализации инновационных бизнес-моделей.

Однако цифровые технологии и требования к их внедрению сделали системы более сложными, что привело ко многим другим проблемам, таким как информационная безопасность, надежность, целостность данных и т.д. Это основные узкие места, которые необходимо преодолеть для успешного проектирования и внедрения Индустрии 4.0. Для реализации концепции «Индустрия 4.0» требуется создать необходимые условия для внедрения цифровых технологий. Также следует разработать эффективную организационную структуру, которая будет способна обеспечить применение аналитики данных как общекорпоративной компетенции.

1.4 Современное состояние Индустрии 4.0

В настоящее время концепция «Индустрия 4.0» постепенно переходит из области идей на объекты промышленного производства. Сейчас рынок находится на пороге перехода к принципам Индустрии 4.0: интерес промышленных предприятий растет, наблюдается рост инвестиций в цифровые технологии, количество научных публикаций на тему четвертой промышленной революции стремительно увеличивается, в ведущих странах внедрение технологий Индустрии 4.0 является стратегическим планом развития экономики, компании изучают принципы и преимущества данной концепции. Программы перехода на новый уровень производства с использованием идей Индустрии 4.0 уже запущены во многих странах - Великобритании, Италии, США, Китае, Франции, Бельгии и т.д.

По оценкам Всемирного Банка и компании General Electric, «Индустрия 4.0» может принести мировой экономике до $30 трлн [8].

Несмотря на то, что реализация концепции «Индустрия 4.0» является сложным, долгим и дорогим процессом, компании предпринимают активные действия в этом направлении.

По данным консалтингового агентства PWC производители промышленных товаров из различных стран мира планируют до 2020 года вкладывать в реализацию концепции Индустрии 4.0 около 907 млрд. долл. США в год [9]. В первую очередь инвестиции будут выделены для приобретения датчиков и устройств связи, а также на программы и приложения, которые связаны с системами управления производством. Специалисты считают, что инвестиции в развитие четвертой промышленной революции начнут приносить значительный доход уже в ближайшее время.

За последние несколько лет компании Китая увеличили инвестиции в цифровые технологии и, как следствие, китайский рынок промышленных роботов стал крупнейшим в мире. На данный момент в Китае на 10 тысяч производственных рабочих мест приходится около 150 роботов [10].

Как было отмечено ранее, сегодня рынок находится на пороге перехода к Индустрии 4.0. Рассмотрим основные тенденции на рынке, которые свидетельствуют о постепенном переходе на Индустрию 4.0.

Увеличение инвестиций в цифровые технологии.

На рисунке 4 представлены совокупные инвестиции Германии в технологии Индустрии 4.0. Германия является первой страной, в которой концепция «Индустрия 4.0» изначально рассматривалась как стратегический план развития промышленности. Стоит отметить, что инвестиции в цифровые технологии в этой стране стремительно увеличиваются. Это говорит о том, что в скором времени можно ожидать рост автономных «умных предприятий» в Германии.

Рисунок 4. Совокупные годовые инвестиции Германии в технологии Индустрии 4.0, млрд. евро [11]

Рост рынка продаж по решениям автоматизации.

В последние годы четко отслеживается рост рынков и объемов продаж всех обеспечивающих технологий. Следствием этого является увеличение спроса на автоматизацию. На сегодняшний день инновационные решения внедряются в различных отраслях промышленности: металлургия, пищевая промышленность, логистика и складское хозяйство, электроника, машиностроение и т. д [12].

Из-за увеличения спроса на решения по автоматизации наблюдается резкий рост продаж промышленных роботов. Например, автоматизация на современных складах предполагает внедрение роботизированного приложения, голосовых технологий, машинного зрения и радиочастотной идентификации (RFID). Эти инновационные решения упрощают процессы обнаружения товаров и материалов на складе, тем самым повышая скорость работы, эффективность и производительность.

Увеличение продаж промышленных роботов.

В данный момент инвестиции в сегмент робототехники на 10% выше, чем инвестиции в рынок автоматизации. Причиной этому послужило резкое увеличение продаж промышленных роботов в Китае. Покупка промышленных роботов обходится для производственных компаний дешевле оплаты заработной платы сотрудникам, так как окупаемость роботов снизилась до 1-2 лет. На рисунке 5 представлена динамика поставок промышленных роботов в мире до 2018 года. На сегодня рынок робототехники продолжает расти. Стоит отметить, что около 70% мирового рынка промышленных роботов приходятся всего на пять стран: Германия, Китай, США, Япония и Южная Корея.

Рисунок 5. Динамика поставок промышленных роботов в мире в тыс. единиц

Источник: Журнал об инвестициях «Стимул» [13]

Тренд на увеличение количества слияний и поглощений.

Цифровые технологии, связанные с четвертой промышленной революцией, развиваются бешеными темпами. В связи с этим компании не успевают развивать все необходимые компетенции самостоятельно, и поэтому происходят слияния или поглощения компаний.

Для оценки современного состояния и тенденций развития четвертой промышленной революции необходимо рассмотреть основные сегменты рынка, которые непосредственно связаны с Индустрией 4.0 (Таблица 4). Так, по оценке крупнейшего в мире банка Goldman Sachs, рынок промышленных роботов будет ежегодно расти на 20%. Также аналитики банка отмечают увеличение спроса на электродвигатели и электроприводы. Наблюдается рост количества компаний в сегменте машинного зрения и логистики. Однако на сегодняшний день единые стандарты для реализации концепции «Умных фабрик» с платформами интернета вещей отсутствуют [14].

Таблица 4. Наиболее быстрорастущие сегменты рынка

Источник: Исследования банка Goldman Sachs [13]

Сегменты рынка	Предполагаемый размер рынка к 2020 году, млрд. долл.	Основные игроки в этом сегменте рынка	Комментарий
Малые роботы	4	Harmonic Drive Systems, Delta Electronics, Teradyne, Rethink, Seiko Epson, Mitsubishi Electric, Yamaha Motors, Nachi, Omron	Спрос на промышленные роботы растет, стоимость уменьшается
Электрификация автоматизации	2	SMC, Omron, NSK, Yaskawa Electric, THK, CKD, Hiwin, AirTAC, Inovance	Осуществляется переход с пневмоприводов на электрические в сборочных цехах
Умные фабрики с платформами Интернет вещей	200-250	Fanuc, Omron, Mitsubishi Electric, ABB, Siemens, Schneider, Rockwell, Cisco	Стоит задача выработки единых стандартов
Автоматизация логистики и складского хозяйства	40	Daifuku, KUKA, KION, Jungheinrich, New Trend International, Siasun Robot, Hikvision	Осуществляется управление потоком не только в электронной коммерции
Машинное зрение	12	Keyence, Omron, Basler, Cognex, National Instruments, SICK, Hikvision	Проникновение систем машинного зрения продолжит расти

Таким образом, можно отметить, что концепция Индустрии 4.0 вызывает огромный интерес, как у производственных компаний, так и у целых государств, которые рассматривают четвертую промышленную революцию как стратегическое направление в промышленности. Это подтверждается ростом инвестиций в технологии Индустрии 4.0, увеличением рынка продаж по решениям автоматизации, а также ростом продаж промышленных роботов.

Можно выделить основные сегменты рынка, связанные с технологиями Индустрии 4.0: автоматизация логистики, машинное зрение, промышленные роботы, электрификация автоматизации и «умные фабрики» с платформами интернета вещей. Переход производителей к роботизированным производствам и концепции «умных фабрик» приведет к сокращению затрат за счет роботизации ручного труда, а следовательно, к значительному снижению себестоимости конечного продукта.

Обобщая вышеизложенное, можно сделать вывод, что на сегодняшний день мировая экономика находится на пороге четвертой промышленной революции. Технологии Индустрии 4.0 позволяют выйти на новый уровень промышленного производства, в котором все системы, оборудование и сотрудники компании взаимодействуют в едином информационном пространстве. Внедрение цифровых технологий предполагается практически во всех производственных процессах компании.

Существуют основные принципы, согласно которым необходимо осуществлять внедрение Индустрии 4.0. Основными элементами четвертой промышленной революции являются большие данные, интернет вещей, роботы, моделирование и прогнозирование, интеграция систем, облачные вычисления, дополненная и виртуальная реальность, а также прототипирование и 3D-печать. Внедрение данных технологий обеспечит компаниям новый уровень эффективности и дополнительный доход. Следует отметить, что интерес компаний к технологиям Индустрии 4.0 ежегодно растет.

Однако требования к внедрению цифровых технологий сделали системы более сложными, что привело ко многим другим проблемам, таким как информационная безопасность, надежность, целостность данных и т.д. Для реализации концепции «Индустрия 4.0» требуется создать необходимые условия для внедрения цифровых технологий, а также разработать единые стандарты для реализации концепции «Умных фабрик» с платформами интернета вещей.

промышленная революция индустрия технологии



ГЛАВА 2. БИБЛИОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ЕГО ПРИМЕНЕНИЕ В ОБЛАСТИ ИНДУСТРИИ 4.0

2.1 Понятие и основные направления библиометрического анализа

Библиометрический анализ как отдельное направление науки появляется в 1960-е годы. Это понятие тесно связано с использованием математических и статистических методов в исследованиях научных публикаций. Библиометрический анализ с точки зрения науки определяется как дисциплина, которая занимается изучением документов на основе количественного анализа источников информации. Целью данной дисциплины является получение данных о динамике, структуре, эффективности и закономерностях развития исследуемых областей [16].

Библиометрический или наукометрический анализ - это область исследований, которая помогает анализировать текущие тенденции в литературе, относящиеся к определенной области, и обеспечивает руководящие принципы и мотивацию для будущей исследовательской работы. При библиометрическом анализе извлекаются различные показатели эффективности, такие как: общее количество статей, общее количество цитирований и цитируемость на статью.

С профессиональной точки зрения библиометрия определяется как совокупность методов количественного отображения, которые измеряют постоянно меняющиеся связи между данными по определенным индикаторам. Методы анализа информационного потока позволяют определить [17]:

Темпы развития различных областей науки

Направления развития различных областей науки

Основные связи между проблемами и областями

Вклад отдельных исследователей, университетов, журналов, стран, организаций в развитие конкретной области науки

Существует два направления библиометрического анализа информационных потоков:

Изучение статистических данных исследуемых материалов. Результаты данного подхода характеризуются количественными показателями. С помощью этого подхода можно проследить динамику исследуемых областей или проблем. Полученные путем реализации этого подхода результаты обычно нуждаются в дальнейшем изучении.

Структурная библиометрия. При реализации этого подхода необходимо выделить связь между информационными потоками. Данный подход может осуществлять как количественный анализ, так и цитатный анализ. Результатом применения структурного подхода является выявление качественной оценки исследуемых материалов через количественные показатели.

Во все времена научная деятельность определялась как производство нового знания. Однако наука является не только генератором новой информации, но также основным потребителем этой информации [17].

На сегодняшний день поиск объективных показателей состояния различных отраслей является главной задачей развития науки. Финансирование и развитие научных исследований напрямую зависит от точности экспертной оценки при библиометрическом анализе. Точность оценки показателей определяет, какое направление исследования предпочтительнее на сегодняшний день.

Для получения точных и объективных результатов анализа необходимо правильно составить программу сбора и обработки первоначальных данных. Иначе исходные данные могут оказаться непригодными для исследования, и, как следствие полученные результаты анализа будут неверны.

Таким образом, для получения точных результатов библиометрического анализа необходимым условием является наличие проблемно-ориентированных баз данных. Существуют определенные требования для таких баз данных [20]:

Возможность проведения библиометрического анализа с помощью различных информационных систем

Интеграция исходных данных в едином информационном пространстве

Возможность стандартизованного доступа к данному ресурсу

Данные по определенной предметно-ориентированной тематике должны полностью отображать состояние исследуемой области

Для проведения библиометрического исследования необходимо определить единицу анализа. Этой единицей может служить слово или выражение, которое определяет предмет, проблему, отрасль или направление. По изменениям частоты встречаемости этих единиц можно определить основные документы, в которых уделяется большее внимание изучаемой области [18].

Результатом библиометрического анализа является графическое, количественное или качественное представление показателей эффективности. Также результатом может служить предоставление экспертной оценки. Данные показатели могут оценивать степень новизны и актуальности исследуемой области, прослеживать динамику количества публикаций во времени и т. д. Тем не менее, наибольший вклад в науку заключается в возможности получения нового знания, которое содержит в себе анализ и синтез имеющейся информации.

Таким образом, библиометрический анализ - это новое направление науки, которое помогает анализировать статистические данные исследований с целью получения новых знаний. Существует два подхода исследования информационных потоков: направление, основанное на количественных показателях и направление, основанное на качественных показателях.

Однако главный недостаток заключается в том, что большинство библиометрических исследований используют субъективные и неформальные подходы к определению темы. Для избежания предвзятости необходимо использовать методы, которые основываются на вероятностных показателях [19].

2.2 Тематическое моделирование

Развитие цифровых технологий и увеличение роли информации на сегодняшний день отвело методам анализа текста особую роль. Тематический анализ данных применяется при поиске, оценке, систематизации, отборе информации, анализе, диагностике и прогнозировании событий или поведения субъекта. Благодаря этому он получил широкое распространение в системах безопасности.

Тематический анализ -- это систематический метод разделения и систематизации большого количества данных, полученных в качественных исследованиях, суть которого состоит в маркировании отдельных наблюдений и цитат определёнными кодами для облегчения поиска важных тем [24].

На сегодняшний день существует большое количество методов тематического анализа текстовой информации. Всю совокупность представленных методов можно разделить на 2 группы:

Лингвистический анализ, который предполагает использование алгоритмов семантического анализа текста и применение семантической сети в качестве модели представления текста. Области знания в данном случае представляются в виде дерева. Таким образом, определение темы можно представить в виде отдельных узлов семантической сети. К каждому термину или понятию составляется список документов. После определения конечного понятия или термина явно или неявно указанного в запросе производится поиск документа непосредственно внутри списка соотносящегося с данным понятием или термином.

Статистический анализ (частотный анализ в разных вариациях). Смысл такого вида анализа обычно заключается в подсчете количества повторений конкретных слов в тексте. Целью статистического анализа данных является использование результатов подсчета для конкретных исследований [25].

Статистический анализ данных можно использовать для решения задачи выявления ключевых слов любого документа. Абсолютно в любых документах и текстах можно выявить статистические закономерности.

Для того чтобы сделать выявление значимых слов более эффективным, необходимо предварительно исключить из исследуемого текста некоторые слова, которые априори не могут являться значимыми и поэтому являются шумом. Такие слова обычно называют нейтральными или стоповыми словами.

На сегодняшний день исследователи сталкиваются с большим количеством проблем связанных с тематическим анализом данных. Обычно такого рода проблемы возникают на ранних стадиях исследования. Наиболее вероятными проблемами являются [24]:

Большое количество данных: результаты исследований в огромных текстах и больших заметках могут быть нечитабельными, из-за этого могут возникнуть проблемы с трудностью выбора главного.

Отсутствие объективности: исследователь игнорирует точки зрения, которые не соответствуют его убеждениям.

Противоречивость данных: иногда исследуемые данные от одного или разных участников могут содержать противоречия, которые исследователи должны иметь в виду и учитывать при анализе.

Поверхностный анализ: анализ проводится очень поверхностно, с фокусом внимания только на запоминающихся событиях и цитатах, без учета емких заметок.

Отсутствие ясности в результатах: невозможно однозначно интерпретировать данные, так как результат анализа некорректный.

Главным недостатком является то, что при большинстве библиометрических исследований используют субъективные подходы к определению темы. Однако существует ряд формальных методов, которые позволяют идентифицировать темы в корпусе документов на основе частотности слов. Эти методы тематического анализа разработаны в рамках машинного обучения.

В тематическом моделировании тема определяется как набор слов, часто встречающихся в текстах, относящихся к данной предметной области. Предполагается, что существует конечное множество тем T, и каждое использование термина W в каждом документе D связано с некоторой темой T2, которая неизвестна [26].

Совокупность документов рассматривается как набор тем, выбранных случайным образом, определенных на конечном множестве. Таким образом, вероятностное тематическое моделирование основано на идее, что документы - это смеси тем, где тема - это распределение вероятностей по словам. Представление научных работ в виде смеси тем открывает много новых возможностей анализа, но этот подход до сих пор используется сравнительно редко.

В данной магистерской диссертации для определения основных терминов и тем используется метод Латентного размещения Дирихле (LDA). Данный метод основан на вероятностной модели, в котором темы определяются вероятностями появления каждого слова из заданного набора. Документы могут определяться как сочетания тем. Главной особенностью метода LDA является то, что темы не обязательно должны быть различными и слова могут встречаться в нескольких темах. Поэтому данный подход может давать нечеткие результаты при определении тем [27].

Метод Латентного размещения определяет термины, по которым можно попытаться определить вероятную тему. Для применения метода LDA необходима предварительная обработка текста: удаление пунктуации, удаление стоп слов и лемматизация слов. Благодаря этому применение данного метода позволит избежать предвзятости.

На сегодняшний день методы тематического анализа широко используются в исследованиях и относятся к области искусственного интеллекта. Известно, что методика тематического моделирования дает полезные библиометрические результаты. Представление тем как распределений слов и документов как распределений тем также позволяет нам исследовать многие аспекты. В частности, это исследование уникальности тематической направленности научных журналов, исследование связей между темами на основе пересечения набора определяющих их слов.

2.3 Применение библиометрического анализа в области Индустрии 4.0

Концепция Индустрии 4.0 рождает огромный интерес, как у представителей бизнеса, так и в научных кругах. Доказательством этому является рост инвестиций в цифровые технологии, рост научных публикаций на тему четвертой промышленной революции, представление Индустрии 4.0 как стратегического плана развития промышленности в ряде стран. Внедрение технологий четвертой промышленной революции предоставляет предприятиям огромные выгоды, такие как повышение качества продукции, сокращение сроков выполнения производственных заказов и сокращение затрат.

Несмотря на то, что количество научных работ на данную тему с каждым годом увеличивается, существует очень мало систематических и обширных обзоров исследований, отражающих динамичный характер этой темы. Также следует отметить, что на сегодняшний день не выявлены основные технологии, связанные с понятием Индустрии 4.0. Существует две принципиально различные позиции, которые определяют четвертую промышленную революцию с точки зрения технологий. Одни склонны считать, что Индустрия 4.0 - это интеллектуальная рекомбинация существующих технологий и некоторых новых технологий. Другие утверждают, что это новая волна технологий, которая принципиально отличается от предыдущих технологий. Для решения этих проблем необходимо провести анализ применения библиометрии в области Индустрии 4.0.