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.

Dodatkową komplikacją jest to, że firmy bardzo chronią swoje dane. Słyszałem o wielu producentach obrabiarek, którzy zaimplementowali w swoich maszynach narzędzie do zdalnej diagnostyki i konserwacji, aby klient zażądał jego wyłączenia. Firmy te nie chcą, aby zewnętrzni dostawcy narzędzi mieli dostęp do ich danych produkcyjnych ze względu na poufność. Dlatego to narzędzie do zdalnego wsparcia często nie jest w ogóle używane.

Dlaczego to robić?

Jeśli jest tak wiele negatywnych skutków Przemysłu 4.0, dlaczego w ogóle się tym zajmować? Moim zdaniem istnieją dwa powody, które mogą, ale nie muszą dotyczyć wszystkich firm.

Po pierwsze, chodzi o przygotowanie się na przyszłość. Podczas gdy Przemysł 4.0 nadal ma kiepski zwrot z inwestycji, można mieć nadzieję, że w końcu problemy zostaną rozwiązane i zacznie się to opłacać (dla porównania: w przypadku maszyn CNC, zajęło to nieco ponad dwadzieścia lat). Dlatego nawet, jeśli taki system może kosztować miliony euro, może być wartościowym doświadczeniem, aby pozostać w czołówce firm pod względem rozwoju technologicznego.

Po drugie, pomaga sprzedawać produkty. Takie wyszukane, efekciarskie systemy doskonale nadają się do zaimponowania klientom i mogą prowadzić do zwiększenia sprzedaży (a może i nie). Ogólnie jednak nie jest to zbyt dobre uzasadnienie dla inwestowania pieniędzy w celu poprawy jakości lub obniżenia kosztów.

Ekonomie skali – logistyka

Istnieje jednak jeden rodzaj zastosowania Przemysłu 4.0, który ma ekonomię skali: logistyka! Niemal wszystkie firmy produkcyjne muszą przemieszczać części. Zamawianie, pobieranie i kompletowanie artykułów z magazynów i dostarczanie ich do punktu konsumpcji, gdzie będą wykorzystywane, jest powszechne w wielu firmach. W tym miejscu ekonomia skali może zadziałać korzystnie!

Nie jest zaskoczeniem, że jeśli zwrot z inwestycji jest atrakcyjny, ludzie zaczynają to robić. Najbardziej znanym przykładem jest Kiva Systems, zakupiony przez Amazon i obecnie nazywany Amazon Robotics. Są to małe roboty, które przenoszą towary w obrębie magazynu, zwykle z miejsca składowania do miejsca, gdzie artykuły są pobierane i z powrotem. Roboty te zmniejszyły koszty i pozwoliły na lepsze wykorzystanie powierzchni, dlatego ogólnie wydają się być opłacalne w ostatecznym rozrachunku. Są również bardzo skalowalne, a podobne systemy mogą być wykorzystywane przez wiele firm. Poniżej znajduje się jeden z wielu filmów w serwisie Amazon Robotics.

Te roboty były używane przez Gap, Walgreens, Staples, Gilt Groupe, Office Depot, Crate & Barrel i Saks 5th Avenue, ale po tym, jak Amazon kupił Kivę, zakończyli swoje kontrakty. W związku z tym produkt ten nie jest już dostępny poza Amazonem, mimo że wierzę, że wiele firm odniosłoby z tego rozwiązania korzyści.

Dodatkowym dowodem na to, że to działa, jest to, że chińska firma o nazwie Geek+ podrobiła już to rozwiązanie. Nie mam pewności co do praw patentowych, ale firma wydaje się dobrze sobie radzić, skoro ich system jest używany przez Alibaba.com. Ich film promocyjny znajduje się poniżej.

Nieco inny system opracowany przez Shentong Express jest również używany w Chinach do sortowania paczek do wysyłki. Poniżej znajduje się jeden z wielu filmów z ich produktem.

Działa to również z dużymi zabawkami. Duże pojazdy kopalniane zaczynają być kierowane przez komputer; na przykład w kopalni Rio Tinto w Australii używają siedemdziesięciu trzech samojezdnych ciężarówek. Samojezdność jest o wiele łatwiejsza do wdrożenia w kontrolowanym środowisku kopalni, w którym można umieszczać znaczniki, zapewnić dobrą bezprzewodowa sieć lokalną (WLAN), czujniki laserowe i radar, a także szkolić wszystkich tradycyjnych kierowców-ludzi, jak mają sobie radzić w środowisku z samojezdnymi kolosami o masie 416 ton. Taki system pozwala na poruszanie się z większymi prędkościami i jest tańszy, ale również bezpieczniejszy. Inne kopalnie podążają za tym trendem. Najnowsze samochody ciężarowe nie mają nawet kabiny kierowcy jako rezerwowego – awaryjnego zabezpieczenia.

Internetowa alegoria

Porównajmy to z przykładami z Internetu. Jest mnóstwo ludzi, którzy tworzą treści na platformy internetowe, takie jak YouTube. Jednak tworzenie tych treści wymaga dużego nakładu pracy i jest trudne do skalowania. Dostarczanie tych treści ma jednak doskonałe korzyści skali.

Jeśli chcesz zainwestować pieniądze, prawdopodobnie nie chcesz zainwestować ich w kolejnego słynnego YouTubera, ale raczej w kolejny słynny YouTube, ponieważ korzyść jest o wiele większa ze względu na możliwości skalowania za niewielką dodatkową opłatą. To samo dotyczy produkcji. Wdrażanie Przemysłu 4.0 do produkcji towarów przynosi niski zwrot z inwestycji, natomiast zastosowanie tej koncepcji do dystrybucji tych towarów przynosi znacznie wyższy zwrot z inwestycji ze względu na potencjał lepszej skalowalności rozwiązań Przemysłu 4.0 w tej dziedzinie.

Podsumowanie

Dla kompletności chciałbym również podkreślić, że widzę duży potencjał w druku 3D. Jeśli przyjąć, że jest to temat Przemysłu 4.0, to ma on również tutaj potencjał.

Ogólnie rzecz biorąc, uważam, że Przemysł 4.0 już teraz jest bardzo opłacalny w logistyce, w porównaniu z produkcją, w której korzyść jest bardziej rozmyta i odłożona daleko w przyszłości.

Niniejszy artykuł ukazał się na blogu Christopha Rosera AllAboutLean.com pod tytułem  Industry 4.0 – What Works, What Doesn’t. Polskie tłumaczenie zamieszczamy za zgodą autora.

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.