Cyfryzacja w przemyśle – Przemysł 4.0

Obecnie pod pojęciem Przemysłu 4.0 rozumie się cyfryzację i pełną automatyzację (również robotyzację) wszystkich procesów związanych zarówno bezpośrednio z samą produkcją, jak i całością operacji zarządzania przedsiębiorstwem – począwszy od zamówień od klientów, poprzez marketing, serwis, finanse, badania i rozwój technologii, po zrównoważony rozwój. W ten sposób tworzona jest nowa generacja systemów produkcyjnych bazujących na przetwarzaniu i przepływie cyfrowych informacji na każdym z etapów produkcji i zarządzania. Cyfryzacja obejmuje wszystkie procesy zarządzania klientami, jak również łańcuchy dostaw.

Elementy transformacji Przemysłu 4.0

Według Europejskiego Centrum Wspierania Zaawansowanej Produkcji, transformacja w kierunku Przemysłu 4.0  uwzględnia siedem etapów. Pierwszy z nich dotyczy zaawansowania technologicznego w ramach elastycznych systemów produkcyjnych. Pod pojęciem tym rozumie się systemy, które pozwalają na szybkie dostosowanie się do zmian w zakresie liczby czy kategorii wytwarzanych produktów. Drugi etap obejmuje wdrożenie systemów pozwalających na współdzielenie się informacjami o realizacji procesu wytwarzania. Informacje te muszą być współdzielone między sobą przez ludzi, maszyny i produkty. Niezbędnym elementem, jak można się oczywiście domyśleć, jest tu Internet Rzeczy lub zawężając Przemysłowy Internet Rzeczy. Trzecia faza dotyczy uwzględnienia zasad gospodarki obiegu zamkniętego w celu pełnego wykorzystania surowców i zmniejszania emisji zarówno CO2, jak i innych szkodliwych substancji.

Proces kompleksowej realizacji oczekiwań klientów wobec wyrobów, z angielska nazywany terminem End-to-End Customer Focussed Engineering, to czwarty etap transformacji w kierunku Przemysłu 4.0. Tu naprzeciw oczekiwaniom klientów wychodzą takie technologie, jak: Big Data, technologie chmurowe, sztuczna inteligencja odpowiednio realizowane profilowanie i badanie sentymentów w mediach społecznościowych. Istotna jest również odpowiednia obsługa serwisowa i posprzedażowa oraz dbanie o maksymalizację zadowolenia klienta. Piąty etap skupia się na człowieku, m.in. przez wykorzystanie indywidualnych różnic na rzecz wzmocnienia organizacji oraz budowę zoptymalizowanego środowiska pracy.

Szósty etap wdrażania założeń Przemysłu 4.0 to smart manufacturing, czyli inteligentne wytwarzanie produktów. Zakłada on stosowanie zintegrowanych systemów, które w czasie rzeczywistym reagują na zmienne warunki produkcji. Ogromne znaczenie ma tu przechowywanie i udostępnianie dużych zbiorów danych oraz ich przetwarzanie za pomocą algorytmów sztucznej inteligencji, w tym systemów Edge AI, które wstępnie mogą obrobić dane i przygotować je do dalszej analizy, w tym analizy biznesowej wprost na krawędzi sieci, czyli bezpośrednio w obrabiarkach czy na liniach produkcyjnych. Ostatni krok w przejściu do Przemysłu 4.0 to fabryka otwarta, która „rozumie” potrzeby wszystkich uczestników łańcucha wartości.

Większość obecnie funkcjonujących zaawansowanych systemów cyfrowego sterowania produkcją, które niestety często nie są prawidłowo wdrożone i nie obejmują wszystkich obszarów, zakwalifikować można do czwartego etapu. Najlepsze wdrożenia, u rynkowych liderów realizacji założeń Przemysłu 4.0, to systemy między czwartym a szóstym etapem transformacji w kierunku Przemysłu 4.0. Nadal niezagospodarowana pozostaje wizja siódmego etapu, który wymaga nie tylko zaadaptowania ideologii zrównoważonego rozwoju, ale przede wszystkim całkowitej zmiany mentalności społeczeństw, polegającej m.in. na odejściu od wyzysku pracowników i zapewnienia godziwej płacy, prowadzeniu uczciwej konkurencji i odejścia od rabunkowego i często niehumanitarnego wydobycia surowców naturalnych, takich jak lit, który niezbędny jest do produkcji akumulatorów wykorzystywanych m.in. w samochodach elektrycznych.

Rozwiązania Przemysłu 4.0 w Polsce

Istotnym elementem Przemysłu 4.0, bez którego nie byłby w stanie funkcjonować, jest cyfryzacja. Cyfryzacja to przeniesienie procesów produkcyjnych i procesów zarządzania produkcją, a także projektowania wyrobów w sferę cyfrową. Cyfryzacja oznacza możliwość wykorzystania wszystkich dostępnych technologii informatyczno-telekomunikacyjnych do monitorowania i optymalizacji procesów produkcyjnych. Dzięki cyfryzacji możliwe jest też gromadzenie ogromnych ilości danych na temat procesów produkcyjno-logistycznych, co pozwala na bardziej precyzyjne planowanie i podejmowanie decyzji opartych na faktach tak, aby dopasować wytwarzanie poszczególnych wyrobów do planowanych zamówień i oczekiwań klientów. Innymi słowy, cyfrowe systemy produkcyjne umożliwiają elastyczne dostosowywanie produkcji do zmieniających się warunków rynkowych, przez co w istotnym stopniu zwiększa się konkurencyjność przedsiębiorstwa.

Jak wynika z przygotowanego na zlecenie Dassault Systèmes raportu PMR „Transformacja organizacyjna przedsiębiorstw przemysłowych w Polsce”, proces cyfryzacji, w tym cyfrowa integracja w opinii 77 % firm biorących udział w badaniu pozwala przedsiębiorstwom sprawniej zarządzać firmą oraz stworzyć dużo bardziej efektywne środowisko pracy (74 %). Cyfryzacja procesów otwiera nowe możliwości
w organizacji działań firmy. Duży potencjał jest dostrzegany w pracy równoległej, postrzeganej przez respondentów jako bardzo pozytywny aspekt cyfryzacji, przekładający się na skrócenie procesu projektowania i wdrażania produktu. Wyniki badania wskazują jednak, że firmy nie wykorzystują w pełni tego podejścia do organizacji pracy. Zauważalny jest brak wsparcia procesu przez odpowiednie narzędzia mogące efektywnie spotęgować efekt pracy równoległej [1].

Wpływ cyfrowych platform na efektywność pracy oceniany jest pozytywnie. Większość badanych podmiotów jest również zgodna co do pozytywnego wpływu cyfryzacji na komunikację między różnymi działami. Pewne niepokoje wśród pracowników budzi automatyzacja procesów powtarzalnych. Może ona być postrzegana jako zagrożenie dla ich miejsc pracy, co stwierdziło 32 % respondentów. Cyfryzacja procesów otwiera nowe możliwości organizacji pracy, m.in. umożliwia skrócenie czasu opracowywania nowych produktów i wdrażania ich do produkcji i dystrybucji. Dzieje się tak dzięki zastosowaniu pracy równoległej w procesach wspieranych przez systemy cyfrowe.

Wśród działań, jakie podejmują firmy na rynku, by zindywidualizować masową produkcję, najczęściej wymieniania była produkcja indywidualnych serii wyrobów (54 %). Wśród innych działań wymienianych przez firmy znalazło się wytwarzanie produktów o zmienionych parametrach technicznych (42 %) oraz projektowanie indywidualnych części do produktów (39 %). Jedna czwarta badanych firm (23 %) nie dostosowuje swoich produktów do indywidualnych potrzeb klientów. Generalnie rzecz ujmując, firmy powinny wybierać systemy zaprojektowane z myślą o łatwym wprowadzeniu pojedynczych zmian i kontroli różnych serii danej rodziny produktów. W większym stopniu wpisują się one w trendy rynkowe i bardziej odpowiadają potrzebom klientów [1].

Respondenci bardzo pozytywnie oceniają wpływ ucyfrowienia projektowania na proces powstawania produktu i skrócenie tzw. „time to market”. Aspektem najczęściej wskazywanym przez uczestników badania jako zyskujący na ucyfrowieniu jest tworzenie dokumentacji (89 %). Bardzo dobrze również oceniono poprawę komunikacji w firmie (78 % pozytywnych ocen) oraz możliwość realizacji procesów równolegle (74 %), która jest kluczowa dla skrócenia czasu wejścia produktu na rynek „time to market”. Stosunkowo najmniej pozytywnych ocen odnotowały takie obszary, jak czas zbierania akceptacji czy redukcja niepotrzebnych zadań (po 64 %). Wskazuje to na fakt, że samo ucyfrowienie procesu powinno pociągać za sobą również zmiany w organizacji pracy w ramach tego procesu, np. przez wyeliminowanie etapów prac, które obowiązywały do tej pory. Równolegle z cyfryzacją powinna następować weryfikacja przydatności poszczególnych etapów i konieczności uzyskiwania określonych akceptacji [1].

W 3/4 ankietowanych firm wykorzystuje się sprzęt o obniżonym zużyciu energii (75 %), zaś w 72 % firm wdrożono ucyfrowienie systemów oraz przeniesiono projektowanie do systemów cyfrowych (69 %). Ponadto w połowie firm prototypowanie odbywa się w sposób cyfrowy z pominięciem fizycznych makiet. Te wyniki pokazują, że polskie firmy produkcyjne są już znacznie zaawansowane w działaniach w obszarze zrównoważonego projektowania, które przekładają się z kolei na oszczędność zasobów. Firmy są świadome, że cyfryzacja procesów, przenoszenie projektowania i opracowywania nowych produktów do wirtualnej rzeczywistości, daje wymierne oszczędności dla finansów firmy i sprzyja środowisku [1].

Technologie Przemysłu 4.0

Z technicznego punktu widzenia rozwój technologiczny Przemysłu 4.0 podzielić można na trzy obszary. Pierwszym jest robotyzacja i automatyzacja rozumiana jako wprowadzenie i zastępowanie tradycyjnych maszyn i urządzeń cyfrowymi systemami automatyki, obrabiarkami numerycznymi i robotami, w tym robotami współpracującymi (kobotami). W Przemyśle 4.0 cyfrowe, zautomatyzowane systemy produkcyjne mogą bezpośrednio, w ramach tzw. systemów kognitywnych współpracować z ludźmi. Dzięki temu w inteligentnej fabryce możliwe jest wykorzystanie kreatywnych umiejętności człowieka w połączeniu z precyzją i szybkością pracy systemów automatyki czy robotów przemysłowych.

Upowszechnianie kobotów to kolejny krok milowy w rozwoju rekonfigurowalnych systemów produkcyjnych (Reconfigurable Manufacturing Systems). Pozwalają na dopasowanie potencjału, funkcjonalności i wydajności infrastruktury produkcyjnej w optymalny sposób. Składają się z modułów, które dzięki mechanicznej i informatycznej integracji można łatwo ze sobą łączyć, rozdzielać lub dodawać nowe, podczas gdy zintegrowany układ pomiarowy ocenia kondycję całego systemu.

Długofalowo procesy technologiczne charakteryzujące założenia Przemysłu 4.0 umożliwią zaawansowaną personalizację produktu końcowego, dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji, zwiększają możliwości szybkiej i taniej rekonfiguracji linii produkcyjnych w celu wytwarzania krótkich serii, odpowiadających na zmieniające się preferencje odbiorców.

Jak wspomniano, Przemysł 4.0 to również szereg technologii pozwalających uelastycznić i zindywidualizować produkcję. Dzięki temu możliwe jest wytwarzanie niewielkich serii wyrobów i ich dopasowanie do określone potrzeby klienta. Do technologii, które umożliwiają już dziś personalizację produkcji zalicza się: druk 3D, zaawansowane symulacje, rzeczywistość wirtualną (Virtual Reality) i tzw. rzeczywistość rozszerzoną (Augmented Reality).

Kolejnym obszarem technologii związanych z Przemysłem 4.0 jest transfer i wymiana danych, a także „samoświadomość systemów produkcyjnych” polegająca na pełnej kontroli wszystkich procesów technologicznych. Niezbędnym do tego elementem są czujniki zgodne z  założeniami Przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT), a więc systemy tworzące sieć typu Machine-to-Machine, która pozwala na wzajemne komunikowanie maszyn i ich elementów składowych, w tym zbierających dane z czujników.

Innymi słowy, urządzenia Przemysłu 4.0 pozwalają na wymianę danych i poleceń między wszystkimi urządzeniami cyfrowej, inteligentnej fabryki, takimi jak maszyny produkcyjne, obrabiarki CNC, systemy sterowania, sterowniki PLC, czujniki, komputery przemysłowe, systemy klasy Edge AI a także między nimi a systemami zarządzania produkcją takimi jak SCAD, a na koniec również między nimi, zwykle za pośrednictwem interfejsów HMI (Human-Machine-Interface), a ludźmi. Dzięki temu możliwe jest monitorowanie i sterowanie procesami produkcyjnymi w czasie rzeczywistym oraz zdalne diagnozowanie i naprawa usterek. Internet rzeczy umożliwia również tworzenie inteligentnych fabryk, w których systemy produkcyjne mogą samodzielnie dostosowywać się do zmieniających się warunków i same automatycznie optymalizować swoje działanie.

Przemysłowy Internet Rzeczy zastosowany w fabryce umożliwia stałe monitorowanie procesów produkcyjnych oraz dostosowanie planu konserwacji i serwisowania, a tym samym zapobiega awariom i związanym z nimi przestojom. Dzięki zintegrowaniu z systemami ERP, CRM, SCADA, systemami inżyniersko-projektowymi CAD oraz oprogramowaniem PLM możliwe jest stworzenie środowiska do zarządzania wszystkimi zasobami przedsiębiorstwa, a także do optymalizacji procesów produkcyjnych, projektowych, sprzedażowych, logistycznych i serwisowych, dzięki czemu możliwa jest optymalizacja wytwarzania w czasie rzeczywistym pod kątem maksymalnego wykorzystania mocy produkcyjnych, przestawiania linii technologicznych, a nawet wprowadzenia zindywidualizowanej produkcji pod konkretne zamówienie i oczekiwania klienta [3].

Do najbardziej zaawansowanych systemów inteligentnej, cyfrowej fabryki należą tzw. cyfrowe bliźniaki, czyli cyfrowe repliki fizycznych obiektów lub produktów, które to modele obejmują również cyfrowy model fizycznego procesu produkcyjnego, który tworzony jest w oparciu o dostarczane z wielu sensorów i systemów w czasie rzeczywistym dane produkcyjne. Do przetwarzania zebranych informacji stosuje się tu zarówno środowiska analityczne, analizę biznesową, systemy raportowania, jak i algorytmy sztucznej inteligencji. Dzięki temu można odwzorować każdy fizyczny i związany z zarządzaniem produkcją proces zachodzący w fabryce, a także modelować na bieżąco, w czasie rzeczywistym przezbrojenia i inne operacje technologiczne, aby zoptymalizować produkcję do potrzeb napływających zindywidualizowanych przezbrojeń.

Technologia cyfrowego bliźniaka daje wgląd w specyfikę działania złożonych elementów maszyn i umożliwia testowanie ich funkcjonowania w zróżnicowanych warunkach. Pozwala też zoptymalizować plan napraw i konserwacji na podstawie bieżącej diagnozy zużycia części maszyn. Symulowane układy fabryczne pozwalają na lepsze zorganizowanie produkcji, a następnie wprowadzenie fizycznych zmian za pośrednictwem modułów i urządzeń wykonawczych. To wszystko sprzyja tworzeniu spersonalizowanego produktu i ułatwia konstruowanie prototypów, obniżając ich koszt za sprawą wirtualnych, szybkich i skalowanych testów. W konsekwencji zapewnia też optymalizację procesów decyzyjnych w produkcji, logistyce, sprzedaży i usługach powiązanych [4].

Sztuczna inteligencja w ramach Przemysłu 4.0

Przemysł 4.0 zakłada współpracę ludzi, sterowanych cyfrowo maszyn produkcyjnych oraz systemów IT na bazie aktualizowanych w czasie rzeczywistym danych produkcyjnych. Jednak proces decyzyjny, wychodzący poza proste czynności związane z wykonywaniem algorytmów produkcyjnych zawartych w programach sterujących poszczególnymi systemami automatyzacji linii, obrabiarkami CNC czy robotami pozostaje w gestii człowieka.

Kolejnym, naturalnym krokiem jest więc nadanie inteligentnym maszynom możliwości decyzyjnych. Nie chodzi tu tylko o informowanie o awariach, predykcję zdarzeń, czy przygotowywanie raportów bądź analizowanie danych, ale o systemy sztucznej inteligencji, którym powierzyć będzie można pełną decyzyjność dotyczącą realizacji produkcji. Już dziś taka decyzyjność jest powoli oddawana systemom AI, ale dotyczy obecnie niewielkich fragmentów działania inteligentnej fabryki czy linii produkcyjnej, a nie całości systemu.

Agregując i analizując dane produkcyjne, począwszy od czujników i sensorów z pojedynczych maszyn, na analizie całego systemu sterowania czy też zarządzania produkcją, sztuczna inteligencja jest w stanie wyłowić, który element lub obszar produkcji warto zbadać i zoptymalizować. Może się to wiązać ze skokiem zużycia energii w określonym miejscu, mniej wydajnej pracy maszyn przy konkretnej czynności, czy chociażby składzie osobowym obsługi w czasie danej zmiany i analizować wszystkie te zmienne w czasie rzeczywistym. Pozwala to znaleźć i wprowadzić optymalizację pracy oraz zużycia zasobów w procesie produkcji. Co więcej, możliwość przewidywania zdarzeń z określonym prawdopodobieństwem to obszar mogący przynieść spore oszczędności [5].

Obecnie algorytmy sztucznej inteligencji mogą wskazać optymalną metodę prowadzenia procesu produkcyjnego, która będzie ukierunkowana na założoną ścieżkę docelową, która uwarunkowana jest szeregiem zewnętrznych czynników. W ten sposób można otrzymać optymalną odpowiedź na pytanie, co, kiedy i w jaki sposób należy produkować, aby było optymalne i opłacalne pod względem poniesionych nakładów przez przedsiębiorstwo. W wypadku, gdy sztuczna inteligencja przejmie zarządzanie produkcją bazującą na zbieranych w czasie rzeczywistym danych z procesów produkcyjnych przejdziemy do kolejnego etapu rozwoju, który w literaturze nazywa się często Przemysłem 5.0.

W drodze do Przemysłu 5.0

Koncepcję Przemysłu 5.0 wprowadził w 2015 r. Michael Rada – prezes International Business Center of Sustainable Development. W koncepcji tej człowiek oraz maszyny sterowane przez sztuczną inteligencją mają tworzyć jedną funkcjonalną całość. Szerzej ten model rozwoju zdefiniowany został przez Komisję Europejską i opisany w raporcie „Industry 5.0 – Towards a sustainable, human centric and resilient European industry”. Opiera się on na współpracy ludzi z maszynami w przypadku zadań, które wymagają kreatywnego podejścia, podejmowania złożonych decyzji i, uwaga jest to całkowita nowość w podejściu do tego typu zagadnień, zdolności emocjonalnych. W Przemyśle 5.0 to czynnik ludzki zyskuje najwięcej na znaczeniu i staje się centralnym elementem procesu produkcyjnego.

Innymi słowy w Przemyśle 5.0 następuje pewne odwrócenie wartości. Zamiast traktować pojawiającą się technologię jako punkt wyjścia i brać jej potencjał za przyczynę zwiększania wydajności produkcji, następuje postawienie człowieka i jego podstawowych ludzkich potrzeb i interesów w centrum procesu produkcyjnego. Zamiast pytać, co możemy zrobić z nową technologią, pytamy, co technologia może zrobić dla nas. Zamiast prosić pracownika przemysłu o dostosowanie swoich umiejętności do potrzeb szybko rozwijającej się technologii, należy wykorzystać technologię do dostosowania procesu produkcyjnego do potrzeb pracownika. Oznacza to również upewnienie się, że korzystanie z nowych technologii nie narusza podstawowych praw pracowników, takich jak prawo do prywatności, autonomii i godności ludzkiej [6].

Z drugiej strony przemysł musi być zrównoważony względem środowiska. Należy więc wdrażać procesy technologiczne o obiegu zamkniętym, które ponownie wykorzystują i poddają recyklingowi zasoby naturalne, zmniejszając tym samym ilość odpadów i ich wpływ na środowisko. Zrównoważony rozwój oznacza zmniejszenie zużycia energii i emisji gazów cieplarnianych. Technologie takie jak sztuczna inteligencja i produkcja addytywna mogą odegrać tutaj dużą rolę, optymalizując efektywność wykorzystania zasobów i minimalizując ilość odpadów.

Elastyczność odnosi się zaś do potrzeby rozwinięcia wyższego stopnia możliwości dostosowywania produkcji przemysłowej, lepszej odporności na zakłócenia i upewnienia się, że może ona zapewnić i wspierać infrastrukturę krytyczną w czasach kryzysu. Zmiany geopolityczne i kryzysy naturalne, takie jak pandemia Covid-19, uświadomiły kruchość naszego obecnego podejścia do zglobalizowanej produkcji. Należy je zrównoważyć poprzez opracowanie wystarczająco odpornych strategicznych łańcuchów wartości, elastycznych zdolności produkcyjnych i elastycznych procesów biznesowych, zwłaszcza tam, gdzie łańcuchy wartości zaspokajają podstawowe potrzeby ludzkie [6].

Literatura:

[1] Transformacja organizacyjna przedsiębiorstw przemysłowych w Polsce, Raport Specjalny PMR, Czerwiec 2022.
[2] Katarzyna Śledziewska, Renata Włoch, Gospodarka cyfrowa. Jak nowe technologie zmieniają świat, Wydawnictwo Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa 2020.
[3] Jacek Bendkowski, „Zmiany w pracy produkcyjnej w perspektywie koncepcji „Przemysł 4.0”, Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej 2017, Seria: Organizacja i Zarządzanie z.112 Nr kol.1990, s. 21–33.
[4] „The Digital Twin, Compressing time-to-value for digital industrial companies”, General Electric.
[5] Materiały firmy ASTOR.
[6] „Industry 5.0 – Towards a sustainable, human centric and resilient European industry”, Komisja Europejska, R&I Paper Series Policy Brief, Bruksela 2021.

źródło: Automatyka 12/2024