Przemysł 4.0 (Industry 4.0) – Co działa, a co nie

Jeśli chcesz dowiedzieć się jak Lean i Przemysł 4.0 pasują do siebie, przyjdź na XVIII Konferencję Lean Management, na której Christoph Roser dogłębnie wyjaśni tę kwestię.

Przemysł 4.0 to (wciąż) „ostatni krzyk mody” w przemyśle wytwórczym. Swoje Krytyczne spojrzenie na temat Przemysłu 4.0 przedstawiłem w grudniu 2015 roku.  Wiele tego, co się słyszy o Przemyśle 4.0 to jedynie puste obietnice, a zwrot z inwestycji jest możliwy tylko w przyszłości. Istnieje jednak kilka pomysłów, które mogą wkrótce zadziałać. W tym artykule chciałbym przedstawić moje poglądy na temat tego, co działa w Przemyśle 4.0, a co nie.

Wprowadzenie

Jak wyjaśniłem w moim artykule Krytyczne spojrzenie na temat Przemysłu 4.0, Przemysł 4.0 (ang. Industry 4.0; niem. Industrie 4.0) to głównie niemiecki rządowy program badawczy dotyczący komputerów w produkcji. Temat nie jest dobrze zdefiniowany, a wszystko, co dotyczy komputerów i przemysłu może (lub nie musi) wiązać się z Przemysłem 4.0.

 

Cztery rewolucje przemysłowe

 

Produkcja

Przemysł 4.0 to przede wszystkim temat związany z produkcją. Internet przedmiotów lub Cyber-Fizyczne Systemy (żeby wymienić tu kilka modnych terminów czy haseł) będą łączyć produkty i maszyny ze sobą. Wizja zazwyczaj polega na tym, że komputer wie wszystko i dlatego będziemy w stanie poprawić kontrolę nad systemem produkcyjnym. Albo, jeszcze lepiej, komputer tym steruje i nie musimy nic robić.

W teorii wydaje się wszystko osiągalne a możliwość pojawienia się trudności w praktycznym zastosowaniu jest bagatelizowana. Widziałem w wysokim stopniu połączone w sieć przykłady Przemysłu 4.0 w wielu różnych firmach. W tych systemach produkcyjnych każda maszyna i każdy nośnik obrabianych części były połączone w sieć, i dostępne były niesamowite ilości danych. Każda przetwarzana część mogła być przekierowana z jednej maszyny na inną, w zależności od potrzeb i dostępności. Te systemy byłyby wspaniałą wizytówką Przemysłu 4.0 – z tym, że ludzie, którzy tam pracowali, woleliby wrócić do zwykłej starej linii montażowej.

Ogólnie rzecz biorąc, te systemy to białe słonie. Koszt uzyskania i utrzymania systemu znacznie przekracza jego użyteczność.

Moim zdaniem istnieje kilka powodów, dla których tak mocno skomputeryzowane systemy są nieoptymalne w porównaniu do konwencjonalnego systemu.

Złożoność konfiguracji

Zwykle ludzie nie doceniają kosztów i złożoności tworzenia systemu. Posiadanie danych wymaga czujników. Niektóre z nich mogą być już częścią zakupionych maszyn, w takim przypadku często trzeba programować (i debugować) interfejs między oprogramowaniem maszyny a swoim nadrzędnym systemem oprogramowania. Należy skonfigurować inne czujniki, co oznacza okablowanie dla transmisji danych, zasilanie i włączenie do narzędzi programowych. Ogólnie rzecz biorąc, kosztowne przedsięwzięcie.

Trudność w zrozumieniu danych

Ale jakie dane należy mierzyć? Na to pytanie jest trudniej odpowiedzieć, niż się wydaje. W przemyśle powszechną odpowiedzią jest to, że posiadanie dużej ilości danych oznacza, że mamy nadzieję, że odpowiednie dane również tam są. Jednak wiele danych utrudnia również odfiltrowanie właściwych danych. A potrzebne dane mogą nawet nie zostać włączone do systemu.

Ponadto posiadanie właściwych danych jest tylko pierwszym krokiem. Teraz musisz to zrozumieć! Samo patrzenie, kiedy czujnik wykrywa przechodzącą część, nie pomoże ci bardzo. Zwłaszcza jeśli masz tysiące takich czujników. Musisz zagregować i przetworzyć dane, aby to zrozumieć. Wymaga to również zadawania właściwych pytań.

No i oczywiście, zajmuje to dużo czasu i pieniędzy, aby zrobić to dobrze. Przetwarzanie danych może być droższe niż samo instalowanie czujników. Jednak moje przeczucie mówi mi, że na tym zrozumieniu danych często się oszczędza ze względu na czas i budżet, a także brak świadomości, że jest to rzeczywiście konieczne. Według ostatnich szacunków McKinsey’a produkcja generuje znacznie więcej danych niż jakakolwiek inna branża. Dobrze ujął to jeden z przedstawicieli branży produkcyjnej: masz mnóstwo danych, ale żadnych informacji!

Złożoność korzystania z danych

Kierowanie fabryką jest zwykle nieco chaotyczne. Posiadanie dobrych dostępnych danych pomaga, ale trzeba z nich korzystać. Wydaje się, że korzystamy z danych zwykle w znacznie mniejszym stopniu niż moglibyśmy, co może być spowodowane tradycją (Zawsze robiliśmy to w ten sposób) lub brakiem szkolenia (O jakich danych mówisz?) lub, jak wyjaśniono powyżej, brakiem odpowiednich danych. W każdym razie wynik jest taki sam – system jest niedostatecznie wykorzystany.

Często spotykam się z przekonaniem, że wszystkie problemy w fabryce zostaną rozwiązane po prostu przez umieszczenie ich w komputerze. To absolutnie nie jest prawdą. Problemy nadal będą występować, z tym że teraz znacznie trudniej je zrozumieć, im zapobiegać i je rozwiązać.

Brak ekonomii skali

 

Wszystkim wymienionym wcześniej zadaniom i zagadnieniom nie zawsze udaje się w poprawny sposób sprostać. A przecież można byłoby się z nimi uporać i zrealizować je dobrze. To tylko kwestia czasu i włożonego wysiłku. I tu napotykamy prawdopodobnie największą przeszkodę: ten wysiłek dla realizacji Przemysłu 4.0 nie skaluje się dobrze!

Jeśli uda Ci się to zrobić dla jednego systemu produkcyjnego na danej hali produkcyjnej, będziesz musiał to zrobić prawie całkowicie ponownie od nowa dla innej hali produkcyjnej. Trudno jest poddać recyklingowi narzędzia programowe bez większych przeróbek, aby dopasować nowe i różne informacje z czujników w nowej fabryce. Dlatego dla nowego zakładu ten wysiłek związany z realizacją Przemysłu 4.0 musi rozpocząć się niemal od zera.

Nie znalazłeś informacji, której szukasz? Zadzwoń lub wyślij do nas zapytanie

tel.: 71 798 57 33

e-mail: info@lean.org.pl

Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych przez lean.org.pl., ul. Muchoborska 18, 54-424 Wrocław w celu i zakresie niezbędnym do realizacji obsługi niniejszego zgłoszenia.