Optymalizacja procesów produkcyjnych w erze przemysłu 4.0

Co jest kluczem do tego, aby zakład przemysłowy mógł pozostać konkurencyjny na rynku? Trzymanie ręki na pulsie i śmiałe wprowadzanie zmian. Wymusza to na przedsiębiorcach era przemysłu 4.0. Jej założenia zmuszają do przeprowadzenia rewolucji w zakładach produkcyjnych. Dowiedz się więcej o tym, czym jest przemysł 4.0 i jakie procesy optymalizacyjne obejmuje.

Przemysł 4.0 – co to takiego?

Przemysł 4.0 jest nazywany czwartą rewolucją przemysłową. Pojęcie to dotyczy zachodzących obecnie zmian w zakresie cyfrowym, technologicznym i społecznym. Przemysł 4.0 obejmuje szerokie spektrum innowacyjnych rozwiązań z zakresu automatyzacji, przetwarzania danych w chmurze lub internecie rzeczy (ang. Internet of Things – IoT). Terminu tego po raz pierwszy użyto w 2011 roku na targach w Hanowerze. Odnosi się on do historii rewolucji przemysłowych, które następowały jedna po drugiej od końca XIX wieku do początku XXI.

Czwarta rewolucja przemysłowa ma zoptymalizować działalność sektora przemysłu poprzez:

• poprawę wydajności, produktywności i standardów obsługi klienta,
• redukcję kosztów przy jednoczesnym podniesieniu rentowności działalności przedsiębiorstw,
• zwiększenie przestrzeni do rozwoju i wdrażania innowacji,
• dzielenie się wiedzą i współpracą między przedsiębiorstwami,
• stosowanie metod niskokosztowych w produkcji.

Przemysł 4.0 stawia na cyfryzację, a także na robotyzację i automatyzację produkcji. Wyzwaniem dla czwartej rewolucji przemysłowej jest również stworzenie środowiska pracy przyszłości.
 

Przemysł 4.0, czyli  robotyzacja i automatyzacja produkcji

Automatyzacja  i robotyzacja w zakładach przemysłowych są ściśle ze sobą powiązane. W uproszczeniu – to maszyny-roboty mają zająć się częścią lub całością produkcji w oparciu o konkretne schematy. 

W zależności od linii produkcyjnej mogą to być roboty stacjonarne lub mobilne i o różnej funkcjonalności. Ich wdrożenie w zakładzie i automatyzacja produkcji to korzyści dla przedsiębiorcy. Inwestycja w roboty oznacza:

• zwiększenie wydajności pracy zakładzie i zmniejszenie kosztów jego prowadzenia;
• polepszenie stabilności i zwiększenie dokładności procesów –  zwłaszcza w tych zakładach produkcyjnych, w których produkcja polega na wykonywaniu schematów powtarzalnych zadań;
• podwyższenie standardów, jeżeli chodzi o precyzję wytwarzania produktów;
• możliwość produkcji w różnych warunkach – roboty w przeciwieństwie do ludzi mogą być skonstruowane tak, aby były odporne np. na chemikalia czy szkodliwe promieniowanie;
• zmniejszenie liczby błędów, które są nieodzownie związane z czynnikiem ludzkim – zaprogramowane roboty realizują określony schemat, nie męczą się i nie rozpraszają, w efekcie czego ryzyko błędu jest ograniczone do minimum.

W przemyśle 4.0 ważna jest integracja pracy ludzi i robotów. Uzupełnianie się umiejętności człowieka z bezbłędnością, niskimi kosztami eksploatacji i funkcjonalnością maszyn to podwaliny  biznesowego sukcesu przedsiębiorstwa. 
 

Jakie znaczenie ma Big Data Analytics w procesach produkcyjnych?

W zakładzie produkcyjnym każdego dnia generowane są ogromne ilości danych. Dotyczą one m.in. wielkości produkcji czy wydajności poszczególnych maszyn lub pracowników. Szybkie analizowanie tych danych pozwala na podejmowanie trafnych decyzji biznesowych. Mogą dotyczyć one otwarcia nowej linii produkcyjnej czy modernizacji tej przestarzałej.

Big Data Analytics polega na pozyskiwaniu danych z aplikacji i narzędzi. Termin ten obejmuje też metody zbierania i analizy dużych ilości informacji. By było to możliwe, potrzebne jest oprogramowanie zintegrowane z maszynami. Big Data Analytics pozwala na szybkie tworzenie szczegółowych raportów z danymi pozyskiwanymi w czasie rzeczywistym. Efektem tego jest możliwość ciągłego monitorowania wydajności produkcji i w porę podejmowania odpowiednich, dotyczących jej decyzji. 

Jak działa technologia chmury w zarządzaniu produkcją?

By sprawniej zarządzać przedsiębiorstwem, dane na temat produkcji przechowuje się nie na dyskach komputerowych, ale w wirtualnej chmurze. Przekłada się to na możliwość szybszej reakcji przedsiębiorcy, wdrażania zmian i generowania raportów z danymi w czasie rzeczywistym. To wszystko można robić, będąc poza zakładem. 

W chmurze mogą znajdować się systemy niezwiązane bezpośrednio z produkcją – np. strona internetowa firmy czy oprogramowanie do zarządzania sprzedażą. Jednak warto, aby znalazły się tam także informacje o wielkości produkcji czy efektywności działania maszyn. Jeżeli zostaną one przekazane do wirtualnej chmury, to dostęp do nich będzie szybszy, łatwiejszy i możliwy także dla osób, które znajdują się poza zakładem.
 

Maszyny a optymalizacja procesów produkcyjnych

Park maszynowy lub linia produkcyjna to serce zakładu przemysłowego. Zgodnie z ideą przemysłu 4.0 trzeba o nie dbać i modernizować je tak, aby podkręcać ich działanie.

Systemy monitorowania i diagnostyki stanu maszyn – co to takiego?

Systemy te zapewniają wydajną i bezawaryjną pracę maszyn w przemyśle. Tworzą je czujniki monitorujące temperaturę, ciśnienie, poziom wibracji urządzeń oraz poziom zużycia ich płynów eksploatacyjnych. Analizują one też to, jak maszyny radzą sobie z wykonywaniem powierzonych im zadań – udostępniają dane o wydajności produkcji. Systemy monitorowania i diagnostyki pozwalają w odpowiednim momencie zaplanować serwis urządzeń, a także w porę wykryć usterki – pomagają ustrzec przedsiębiorcę przed poważną i kosztowną naprawą.

Uczenie maszynowe w optymalizacji procesów – sztuczna inteligencja w branży produkcyjnej

Uczenie maszynowe (ang. machine learning) to dziedzina informatyki, która zajmuje się zdolnością maszyn do uczenia się na podstawie udostępnionych im danych. W produkcji wykorzystuje się je do analizy predykcyjnej.

Analiza ta polega na przewidywaniu przyszłych wyników na podstawie zgromadzonych danych historycznych. Dzięki niej można np. oszacować szybkość zużycia surowców i procesów produkcyjnych. Uczenie maszynowe w jej kontekście polega na:

• gromadzeniu i przetwarzaniu danych,
• wyborze modelu uczenia maszynowego,
• trenowaniu, a następnie testowaniu i ocenie modelu.

Wdrożenie analizy predykcyjnej za pomocą uczenia maszynowego pozwala na:

• optymalizację procesów produkcyjnych – dzięki lepszemu planowaniu ilości surowców potrzebnych do wytwarzania produktów,
• zarządzanie ryzykiem awarii – dzięki ciągłemu monitorowaniu stanu technicznego maszyn,
• redukcję kosztów prowadzenia przedsiębiorstwa – dzięki unikaniu kosztownych, poważnych awarii i inwestowaniu w taką ilość surowców, jak rzeczywiście jest potrzebna do produkcji wyrobów.

Czym są elastyczne systemy produkcyjne?

Produkować szybko, niskim kosztem i sprawnie wprowadzać zmiany technologiczne – na tym zależy przedsiębiorcom dążącym do standardów przemysłu 4.0. Z myślą o tym wdraża się również elastyczne systemy produkcyjne FMS (ang. flexible manufacturing system).

Dzięki ich zastosowaniu możliwa jest produkcja różnorodnego asortymentu w ramach jednej linii technologicznej. Systemy te umożliwiają szybką modyfikację procesu bez ponoszenia dużych wydatków. Oznacza to, że gdy zmienia się trend zakupowy i spadnie popyt na określony produkt, to przedsiębiorca będzie mógł niskim kosztem zmodernizować linię produkcyjną, aby mogła służyć do wytwarzania innych wyrobów. 

Przemysł 4.0 a środowisko pracy przyszłości

Zgodnie ze swoimi założeniami rewolucja przemysłowa 4.0 ma pozwolić na budowę zupełnie nowego, lepszego środowiska pracy, w którego centrum będzie znajdował się człowiek z jego potrzebami. Kadra zarządzająca będzie mogła w większym stopniu niż teraz podejmować decyzje na podstawie informacji uzyskanych w czasie rzeczywistym. Na popularności zyskają formy pracy projektowej, w której będą brały udział jednostki z oraz spoza organizacji. Nowe środowisko ma być przyjaźniejsze dla personelu. Ma umożliwić pracownikom samodzielną regulację rytmu pracy. 

Zmian nic i nikt nie zatrzyma, dlatego trzeba za nimi nadążyć. Ich wdrożenie zgodnie z założeniem przemysłu 4.0 ma się opłacić. Automatyzacja, robotyzacja, dane w chmurze czy uczenie maszynowe to czynniki, które mają ważny wpływ na wydajność i rentowność prowadzenia zakładu produkcyjnego.