התעשייה 5. 0 חורגת מתעשייה 4. 0 מכיוון שהיא מעבירה את המיקוד מערך כלכלי למושג רחב יותר בעל ערך חברתי.
מבוסס על התעשייה 4. 0
על מנת להבין באופן מלא את התעשייה 5. 0, יש צורך לסכם את הגישה והיעדים של התעשייה 4. 0.
ראשית, תעשייה 4. 0 שואפת להביא רמה גבוהה של דיגיטציה לתעשיית הייצור. עבודות אופייניות כוללות ושילוב מגוון רחב של טכנולוגיות, כולל IoT, תאומים דיגיטליים, רובוטיקה, אוטומציה, שיתוף נתונים, ניתוחים מורכבים והשימוש הגובר ב- Al ו- ML.
טכנולוגיות אלה שואפות להגביר את הפרודוקטיביות והיעילות באמצעות וירטואליזציה (כמו תאומים דיגיטליים של יחידות עבודה, קווי ייצור ומפעלים) ואוטומציה, הפחתת התערבות אנושית בתהליכים. לגישה זו לעבודה, חייבת להיות רמה גבוהה של שילוב ותקשורת בין מכונות ומערכות. זה מאפשר לאלמנטים בודדים בפעולות הייצור לקבל החלטות באופן עצמאי, ללא התערבות של מפעיל אנושי.
התעשייה 5. 0 העלתה את האנטה
תעשייה 5. 0 בונה על התעשייה 4. 0 טכנולוגיות, אך מדגיש שיתוף פעולה בין בני אדם למכונות. יש הטוענים כי המטרה היא ליצור איזון בין אוטומציה לבין השימוש בתובנה אנושית בפעולות. במילים אחרות, היא שואפת ליצור את הסביבה הטובה ביותר בעולם להוצאת משימות יומיומיות מהעובדים באמצעות אוטומציה. עם זאת, שימוש במומחיותם של עובדים על קו הייצור, ניתן לשפר ולשפר את התהליכים והתפעול בזמן אמת.
לצורך העניין, דוגמאות רבות מייצור ותעשיות אחרות מראות כי ניתן לשלב תובנה אנושית לשיפור התוצאות. קח דוגמא את תחום המטאורולוגיה המודרנית. בדומה לאופן בו ענף הייצור משתמש ב- IoT, ניתוח, דוגמנות ועוד, התחזית מבוססת על איסוף כמויות אדירות של נתוני מזג אוויר מרחבי העולם. נתונים אלה נספגים במודלים מורכבים המייצרים תחזיות.
פעולות רבות הכרוכות בתעופה, תחבורה, לוגיסטיקה, תכנון אירועים ותעשיות אחרות מבוססות על תחזיות אלה. אולם אלה המחפשים יתרון תחרותי שוכרים מטאורולוגים משלהם, הדואגים לתפוקת המודל ומצמצמים את התחזיות. במקרים מסוימים, מטאורולוגים עשויים לכוונן תחזיות על סמך מה שהם יודעים על תחום מסוים. במקרים אחרים, הם עשויים לדעת משהו שהמודל עשה טוב או החמיץ, ולשכלל את התחזיות על סמך התובנות הללו.
עובדי ייצור רכב מיומנים יכולים להשתמש במומחיות שלהם כדי לעשות דברים דומים כדי להרחיב את היתרונות של אוטומציה של המפעל.
היבטים בר קיימא של התעשייה 5. 0
בשוק של ימינו, לרגולטורים, לבעלי המניות ולקוחות כולם יש דרישות ושאיפות לקיימות. יצרני רכב המאמצים אסטרטגיות ייצור חכמות ויישום טכנולוגיות מתאימות יכולות לטפל בסוגיות אלה תוך שיפור הפעילות, הגדלת ההכנסות, קיצוץ בעלויות ועוד.
לשם כך, על היצרנים להתייחס לקיימות באופן מתואם, משולב ופורמלי, ולא בגישה אד הוק לא מתואמת (שהיא שכיחה מדי). לפיכך, נדרשים תכנון תרחישים מקצה לקצה וניתוח אסטרטגי, במקום להתמקד בהיבטי הקיימות של אלמנט מבצעי מסוים (למשל, הפחתת פסולת בייצור, צריכת דלק של כלי רכב וכו ').
ברגע שהאסטרטגיה הנכונה קיימת, טכנולוגיה חכמה נכנסת לתמונה. יצרנים חכמים יכולים לאסוף נתונים רלוונטיים למדידת פרמטרים הקשורים לקיימות. ניתן לצבור, לנתח, לנתח, לשתף ולדווח לכל בעלי העניין.
המידע העיקרי המסופק בדרך זו מסייע בהקמת קו בסיס וניתן להשתמש בו לזיהוי אזורים לשיפור. בשני המקרים (כלומר, העברת המיקוד לפעילות קיימות ודיגיטציה), יצרנים היוצאים לנתיב קיימות יכולים להשתמש במידע זה כדי לזהות מקרי שימוש ותרחישים שבהם הם יכולים להשפיע ביותר ואז לתעדף את הדברים האלה.
היבטי רווחה חברתית של התעשייה 5. 0
כשמדובר בתעשייה 5. 0, הדאגה העיקרית היא קיימות. אבל היעדים של התעשייה 5. 0 ומה שניתן להשיג הם הרבה יותר מזה. כאמור, היבט אחד בתעשייה 5. 0 שצפוי למלא תפקיד חשוב הוא שיפור רווחתם של העובדים.
דוגמה עיקרית היא התייחסות לבטיחות עובדים בסביבות ייצור מורכבות, כולל שימוש במערכות ורובוטים אוטומטיים.
חלק מהרובוטים עושים עבודה מסוכנת, בעוד שאחרים מבצעים משימות שיכולות ללבוש מפעילים אנושיים.
כשמסתכלים על רובוטיקה מנקודת המבט של התעשייה 4. 0, המיקוד הוא ביעילות תפעולית. התאום הדיגיטלי של המערכת הרובוטית יבטיח את הפעולה החלקה של כל יחידת העבודה או קו הייצור. סימולציה מסייעת גם להבטיח תנאי הפעלה בטוחים.
התעשייה 5. 0 מרחיב עבודה מסוג זה כדי למצוא דרכים למערכות רובוטיות לשתף פעולה עם עובדים אנושיים. לפיכך, התעשייה 5. 0 לא יחפש מערכות רובוטיות עם פונקציונליות מוגבלת או שמבודדות מסיבות בטיחותיות, אלא בדרכים של מערכות רובוטיות ובני אדם לעבוד יחד. רובוטים שיתופיים כאלה, כפי שאומרים, יגברו את היתרונות של מערכות רובוטיות על ידי הקניית הידע התפעולי של עובדים אנושיים לתהליך.