Sztuczna inteligencja ułatwia zapewnienie stałej jakości produktów na liniach produkcyjnych, a także pomaga poprawić efektywność energetyczną procesów. Za sprawą algorytmów da się przewidywać anomalie powodujące większe zużycie energii. Ostatni obszar, omówiony przez Jarosława Gołębiewskiego z Festo, to predictive maintenance, czyli predykcyjne utrzymanie ruchu. Ekspert wyliczył 6 faz wprowadzania projektów obejmujących sztuczną inteligencję:
– Na początku trzeba zrozumieć otoczenie technologii, sprawdzić możliwości zastosowania AI. Drugi etap to weryfikacja danych, czyli upewnienie się, że te, które już mamy pozwalają nam pracować nad procesem, a także ocena skomunikowania linii. Najważniejsza faza to projekt pilotowy, gdzie przygotowujemy analizę danych, możemy zasymulować trendy i zobaczyć, jak wygląda efekt końcowy, czyli wykorzystanie zebranych informacji. Jeśli jest zgodny z oczekiwaniami, przechodzimy do kolejnej analizy, uzgadniania projektu końcowego i, finalnie, uruchomienia przedsięwzięcia.
Utrzymanie procesu w zmiennych warunkach
– Tym, co zmieniło się od Henry’ego Forda jest to, że dzisiaj staramy się seryjnie produkować unikaty – podkreślał Jerzy Greblicki, doradca Zarządu firmy AIUT, powołując się na sytuację w branży motoryzacyjnej, gdzie jeden model auta ma kilkadziesiąt tysięcy wersji, ze względu na różne rodzaje takich elementów, jak podsufitki, kolory, czy felgi. – I to jest realny problem przemysłu. Nie przemysł 4.0, nie AI czy IoT, tylko 54 tysiące różnych wariantów jednego modelu samochodu.
Jednym z wyzwań w kontekście złożonych i niestabilnych systemów jest automatyzacja transportu. W przypadku floty pojazdów mobilnych działających w warunkach całkowicie niedeterministycznych, najtrudniej jest utrzymać czas cyklu i cały proces. Jak tłumaczył ekspert, powodzenie jest możliwe, jeśli wdrożenie rozpocznie się od analizy danych, która może na przykład wykazać, że o ile średnio potrzeba 10 maszyn mobilnych, to w szczytowych momentach niezbędne jest 30 robotów. Kolejne są wizualizacje, uwzględniające zakłócenia związane choćby z poruszaniem się ludzi, a przede wszystkim to, że robot mobilny ma realizować proces, a nie tylko przejeżdżać z punktu A do punktu B.
Metoda Smart Manufacturing Kaizen Level
Jakub Kwiatkowski z Mitsubishi Electric skoncentrował się na Kaizen, czyli japońskim podejściu polegającym na ustawicznym poprawianiu organizacji. Z uczestnikami konferencji podzielił się metodą Smart Manufacturing Kaizen Level, czyli matrycą 4×4, gdzie w kolejnych wierszach zaznacza się poziom dojrzałości (1 – zbieranie danych, 2 – wizualizacja, 3 – analiza, 4 – optymalizacja), natomiast w kolumnach są 4 poziomy zarządzania: stanowisko pracy, linię produkcyjną, fabrykę, łańcuch dostaw. Następnie w matrycy zaznacza się obecne położenie, a także miejsce, gdzie chce się być, ale zawsze małymi krokami:
– To na przykład przejście z punktu 1A do 1B. Sprawdzamy, czy zbieramy dane. Jeśli nie, to musimy zacząć. Jak zgromadzimy informacje z jednej maszyny, to zwizualizujmy je i dostarczmy wyniki z tego konkretnego urządzenia do analizy menadżerom podejmującym decyzję. Kiedy już zoptymalizujemy jedno stanowisko, możemy przenieść to na linię produkcyjną. I w ten sposób krok po kroku, zawsze angażując odpowiednie zasoby i biorąc pod uwagę zwrot z inwestycji, idziemy dalej wytyczoną ścieżką.
Efektywność energetyczna as a service
Podejście do gospodarki energetycznej przedsiębiorstwa było tematem wystąpienia Dariusza Sokulskiego z Siemensa, który zaproponował rozpoczęcie działań od zmniejszenia zapotrzebowania na energię, a dopiero potem lokalnym wytwarzaniu prądu z różnych źródeł:
– Mamy wiele przypadków, w których rozmowy z partnerami zaczynaliśmy od potrzeby wybudowania nowego źródła energii o wartości 8 MW. Ale po dyskusji okazywało się, że wystarczy 6 MW, bo można zaoszczędzić gdzie indziej. A najtańsza i najczystsza energia to będzie ta, której nie zużyjemy – podkreślał specjalista i dodał, że następny etap to współpraca z systemem elektroenergetycznym.
Sokulski przybliżył 3 podejścia do transformacji energetycznej w przedsiębiorstwach – inwestycję prowadzoną własnym sumptem finansowaną jednorazowo lub poprzez rozłożenie płatności w czasie, bądź modernizację bez wykorzystania własnego kapitału – w formie as a service. W tym przypadku usługodawca ponosi koszty usprawnienia infrastruktury i gwarantuje efekt, zaś usługa jest opłacana z oszczędności w zużyciu energii.
„Bliżej do przemysłu 4.0”
Uczestnicy spotkania poznali także sposoby wyliczania zwrotów z inwestycji, dowiedzieli się, jak wykorzystać dane do wyboru odpowiedniej liczby urządzeń i stosować wirtualną wizualizację w celu uniknięcia strat na etapie budowania linii produkcyjnych. Podczas spotkania Piotr Kryjom, specjalista PPP, omówił działanie Nawigatora Finansowego – narzędzia ułatwiającego odszukanie mechanizmów finansowania transformacji cyfrowej przedsiębiorstwa. Czwartą edycję konferencji pt. „Instrumenty przemysłu 4.0” współorganizowały: Platforma Przemysłu Przyszłości, Klaster Obróbki Metali i PTAK Warsaw Expo. Wydarzenie było częścią 3-dniowych targów Warsaw Industry Week prowadzonych do 10 listopada w podwarszawskim Nadarzynie. W portalu napiszemy szerzej o tym, co można zobaczyć na miejscu.
