Tootmise efektiivsuse kriitiline tee
Tööstus 4.0 aluseks olevad ühendatud tehnoloogiad lubavad muuta tootmist reaalajas ülevaatega mis tahes tegevuse aspektist, mis võib ohustada peenhäälestatud protsesse.
Autor: Klaus Allion, ANT Telcom
Kuid on üks probleem – viis, kuidas organisatsioonid suudavad sellele teabele reageerida. Kus on prioritiseerimine, mis tagaks, et kõigepealt tegeletakse kõige kriitilisemate hoiatustega, et minimeerida mõju ärile või töötajatele? Teave vea tüübi kohta? Või võime jälgida reageerimist? Paljudes ettevõtetes kasutusel olevad vananenud piipari- ja mobiilsüsteemid lihtsalt ei võimalda saavutada lubatud operatiivse tõhususe parandusi.
Reaalajas teabel pole väärtust, kui seda ei kasutata tõhusalt. Seetõttu on oluline kaaluda kriitilist teed; hinnata, kuidas seadmete ja andurite poolt antavat teavet oluliste hoiatuste edastamiseks saaks ja tuleks kasutada võimalikult kiire reageerimise tagamiseks. Just selle tee analüüs, vajalike sammude mõistmine ja võime kujundada edukaid töövooge, mis kasutavad nutikaid sidelahendusi, parandavad nii protsesse kui ka töötajate ohutust.
Klaus Allion, ANT Telecomi tegevdirektor, seab kahtluse alla teabe lisamise väärtuse ilma rakendatava intelligentsuseta.
Investeeringute hoog
Viimane eelarve oli täis soodustusi tootmisettevõtetele, et suurendada investeeringuid põhivarasse – püüdega lahendada Ühendkuningriigi madalat tootlikkust, viimase kümnendi väheseid investeeringuid seadmetesse ja pikaajalist toetumist odavale tööjõule. Ja ausalt öeldes on investeerimisvõimalused praegust innovatsiooni ja muutuste taset arvestades tohutud. Tehisintellektist (AI) robootikani, asjade internetist (IoT) Tööstus 4.0-ni – vähestel tootmisettevõtetel on kahtlust, et tootlikkuse parandamiseks on palju viise innovatsiooni rakendamiseks.
Kuid organisatsioonid ei saa endale lubada innovaatiliste tehnoloogiate vaatlemist eraldiseisvalt. Näiteks IoT eesmärk on pakkuda reaalajas hoiatusi anduritelt või seadmetelt operatsioonide teavitamiseks – alates temperatuurikõikumiste esiletoomisest, mis võivad mõjutada toote kvaliteeti, kuni klapi jõudluse languse paljastamiseni või üksiktöötaja õnnetuse alarmi tõstmiseni. Suurepärane – milline ettevõte ei sooviks varajast hoiatust potentsiaalsete probleemide kohta, mis võivad mõjutada peenhäälestatud tootmisprotsessi või töötajate ohutust?
Aga mis saab edasi? Kuidas ettevõte neile hoiatustele reageerib? Teave on suurepärane, kuid sellel on tõeline äriväärtus vaid siis, kui seda kasutatakse intelligentselt, et saavutada mõõdetavaid parandusi operatsioonides. Reaalajas hoiatuste olemasolu mitte ainult masina rikke, vaid ka masina kulumise korral, mis võib mõjutada toote kvaliteeti, on alles algus. Reaalne erinevus tekib sellest, kuidas ettevõte hoiatusele reageerib. Milline on protsess tagamaks, et õiged inimesed saaksid teavet ja suudaksid probleemi kiiresti kõrvaldada? Kuidas hoiatusi prioritiseeritakse? Praegu on see koht, kus liiga paljud tootmisprotsessid ebaõnnestuvad.
Kriitiline tee
Muidugi on tootmisettevõtted kogunud masinatelt hoiatusinfot aastaid – kaua enne seda, kui IoT suurendas kättesaadavate seadmete ja andurite hulka. Kaugseire ja -juhtimise (SCADA) süsteemid on iga töökeskkonna standardkomponent, pakkudes ühtset vaadet seadmete jõudlusest suurel ekraanil juhtimissaalis. Hiljuti on need süsteemid muutunud mobiilseks, pakkudes operaatoritele ja hooldusinseneridele võimalust vaadata punaseid, kollaseid ja rohelisi hoiatusi tahvelarvutist nii tehase põrandal kui ka sealt eemal olles.
See on suurepärane. Kuid viis, kuidas organisatsioonid neile hoiatustele reageerivad, on enamasti ikkagi arhailine. Punane häire võib käivitada üldise piipari-teate, millele võivad reageerida suvaline arv inimesi või mitte keegi. Teise võimalusena peab SCADA ekraanil punast hoiatust nägev operaator helistama insenerimeeskonna juhile, kes pääseb ligi juhtpaneelile, et mõista probleemi tegelikku olemust, ja alles siis tuvastab ja võtab ühendust meeskonnaliikmega probleemi lahendamiseks.
Toetumine sellistele vananenud sidemudelitele on selgelt ebapiisav – eriti arvestades alternatiivide maksumust, küpsust ja töökindlust. Nutitelefoni põhine intelligentne sidesüsteem võib võimaldada palju interaktiivsemat reageerimist – kui ettevõtted vaatavad uuesti läbi kriitilise tee.
Samm-sammult
Näiteks sidesüsteemi ja juhtpaneeli vaheline otsene integreerimine annab kohest teavet vea olemuse kohta. Nutikas töövoog tagab seejärel, ka süsteem võtab automaatselt ühendust kõige asjakohasema meeskonnaga, näiteks elektrotehnika osakonnaga, välistades mitmed aeganõudvad manuaalsed sammud. Kui määratud meeskonnaliige on saanud nutitelefonipõhise teavituse, saab ta kinnitada oma osalemist ja, mis on kriitiline, anda värskendusi remondi edenemise kohta.
Seda lähenemisviisi saab laiendada ka sellele sageli ülekaalukale SCADA andmete massile – asendades ad hoc otsuste tegemise automatiseeritud, töövool põhinevate protsessidega, mis prioritiseerivad ja edastavad nõuded tõhusalt insenerimeeskondadele. Selle asemel, et anda inseneridele sama massiivset punast, kollast ja rohelist infot väikesel tahvelarvutil, näidake ainult kriitilist hoiatust. On suur oht, et punane täpp jääb teiste värviliste täppide massis märkamata – kui see on prioriteet, tehke see selgeks: massiivne punane täpp, mis eristub teistest, tagab, et insener tunneb prioriteedi ära ja reageerib.
Loomulikult pole olemas ühte täiuslikku kriitilist teed – igal organisatsioonil on erinevad nõudmised, prioriteedid ja oskused, mis on vajalikud tootmisliini tõrgetele reageerimiseks. Kuid on tohutuid tõhususe kasve, mida saab saavutada lihtsalt eksperte kaasates kriitilise tee ümberhindamiseks. Kombineerides uut kriitilise tee mõtlemist nutitelefonidega reageerimise sujuvamaks muutmiseks, parandab organisatsioon viisi, kuidas operaatorid ja insenerid tootmiskeskkonnas suhtlevad – algsest hoiatusest kuni lahenduseni.
Kokkuvõte
Pole kahtlust, et järgmise kümnendi jooksul muudavad investeeringud robootikasse, AI-sse ja IoT-sse tootmisprotsesse. Kuid mis tahes innovatsioon tootmisliinile tuuakse – ning see sügav sissevaade, keerukus ja varajane hoiatus, mida need süsteemid annavad potentsiaalsete probleemide kohta –, annab see väärtust vaid siis, kui ettevõtted suudavad reageerida intelligentselt ja tõhusalt.
Tuleviku Tööstus 4.0 maailmas võivad AI-toega masinad olla iseõppivad ja suutelised end ise korrigeerima. Seni aga saavutavad need ettevõtted, kes suudavad kasutada nutikat lähenemist suhtlusele, mis põhineb peenhäälestatud kriitilisel teel, järkjärgulise tõhususe kasvu, mida nõuab valitsus, kes soovib näha Ühendkuningriigi tõusu tootlikkuse edetabelites.
IMA teave:
- Artiklis loetletakse teadmiste erinevust peamise probleemina inseneride ja operaatorite vahelisel mõistmisel. Kuid kõik tootmisettevõtte töötajad peaksid oma teadmisi laiendama ja täiendama, mis on hädavajalik tootjale, kes soovib säilitada oma positsiooni turul. Italian Machinery Association saab pakkuda tootjatele nende vajadustele kohandatud masinate kasutamise koolitust.
