- Ο έξυπνος αυτοματισμός εργοστασίων ενσωματώνει την Τεχνητή Νοημοσύνη, το Διαδίκτυο των Πραγμάτων, τη ρομποτική και την ανάλυση για τη δημιουργία συνδεδεμένων, ευέλικτων και ανθεκτικών οικοσυστημάτων παραγωγής.
- Τα κύρια οφέλη του περιλαμβάνουν την αποτελεσματικότητα, την ποιότητα, την ασφάλεια, τη βιωσιμότητα και τις μεγαλύτερες δυνατότητες προσαρμογής προϊόντων.
- Περιπτώσεις χρήσης όπως η προγνωστική συντήρηση, η μηχανική όραση, η AMR και η έξυπνη εφοδιαστική καταδεικνύουν άμεσες επιπτώσεις στην παραγωγικότητα και το κόστος.
- Οι μεγαλύτερες προκλήσεις είναι η αρχική επένδυση, τα παλαιότερα συστήματα, η έλλειψη υβριδικού ταλέντου και η ανάγκη για ισχυρή διαχείριση αλλαγών.
Σε αυτό το πλαίσιο, η Τεχνητή Νοημοσύνη, το Διαδίκτυο των Πραγμάτων (IoT), η συνεργατική ρομποτική, η προηγμένη ανάλυση και τα κυβερνοφυσικά συστήματα συνδυάζονται για να επαναπροσδιορίσουν τον τρόπο παραγωγής, συντήρησης και βελτίωσης ενός εργοστασίου. Αυτό επηρεάζει κάθε επίπεδο: από τον χειριστή του παραγωγικού χώρου έως τη διοίκηση, συμπεριλαμβανομένης της συντήρησης, της ποιότητας, της εφοδιαστικής και των οικονομικών. Θα αναλύσουμε πώς λειτουργεί αυτό το νέο παράδειγμα, ποιες τεχνολογίες το καθοδηγούν, ποια οφέλη προσφέρει και ποιες πρακτικές προκλήσεις θέτει για τους βιομηχανικούς οργανισμούς.
Τι είναι ο έξυπνος αυτοματισμός εργοστασίων και γιατί αλλάζει τα πάντα;
Όταν μιλάμε για έξυπνο αυτοματισμό στα εργοστάσια, αναφερόμαστε σε μια ολοκληρωμένη προσέγγιση που συνδυάζει τον παραδοσιακό αυτοματισμό με τις γνωστικές δυνατότητες . Αυτό σημαίνει συστήματα που όχι μόνο εκτελούν επαναλαμβανόμενες εργασίες, αλλά και αναλύουν πληροφορίες, ανιχνεύουν μοτίβα, μαθαίνουν από την εμπειρία και προσαρμόζονται στις περιβαλλοντικές αλλαγές χωρίς συνεχή επίβλεψη. Είναι η φυσική εξέλιξη του παραδοσιακού αυτοματισμού προς αυτό που πολλοί ήδη αποκαλούν υπεραυτοματισμό.
Σε αυτό το μοντέλο, αισθητήρες, PLC, ρομπότ, συστήματα SCADA, πλατφόρμες cloud και αλγόριθμοι AI ενορχηστρώνονται έτσι ώστε οι μηχανές να μπορούν να «επικοινωνούν» μεταξύ τους και με εταιρικά συστήματα (ERP, MES, CMMS κ.λπ.). Αυτό επιτρέπει στο εργοστάσιο να προβλέπει βλάβες, να βελτιστοποιεί τους πόρους, να προσαρμόζει την παραγωγή στη ζήτηση και να συντονίζει καλύτερα τους ανθρώπους που το λειτουργούν.
Η πανδημία COVID-19 επιτάχυνε αυτή τη διαδικασία: η ανάγκη για λειτουργία εξ αποστάσεως, διασφάλιση της συνέχειας της επιχείρησης και μείωση της φυσικής παρουσίας επί τόπου ώθησε τις επενδύσεις σε ψηφιακές υποδομές, ψηφιακό μετασχηματισμό και υβριδικά μοντέλα εργασίας. Οι εταιρείες που βρίσκονταν ήδη σε αυτήν την πορεία αντιμετώπισαν καλύτερα τις διαταραχές της εφοδιαστικής αλυσίδας και τις απότομες μεταβολές της ζήτησης.
Παράλληλα, ο έξυπνος αυτοματισμός αναδιαμορφώνει τις θέσεις εργασίας. Πολλοί ρόλοι που επικεντρώνονται σε εργασίες χαμηλής προστιθέμενης αξίας μετατοπίζονται προς δραστηριότητες που περιλαμβάνουν εποπτεία, ανάλυση, συνεχή βελτίωση και κλιμάκωση λύσεων . Εν τω μεταξύ, η μεσαία διοίκηση πρέπει να δώσει πολύ μεγαλύτερη έμφαση στη διαχείριση ταλέντων, στο κίνητρο και στην υποστήριξη της αλλαγής, για να μειώσει το άγχος και την αντίσταση εντός των ομάδων.
Οι εταιρείες που δεν υιοθετήσουν αυτήν την προσέγγιση θα δουν την ανταγωνιστικότητά τους να διαβρώνεται έναντι πιο ευέλικτων, ανθεκτικών και αποδοτικών εργοστασίων . Ο έξυπνος αυτοματισμός δεν είναι πλέον μια «καλή» επιλογή, αλλά μια προϋπόθεση για να παραμείνουν ανταγωνιστικές σε τομείς τόσο διαφορετικούς όσο η αυτοκινητοβιομηχανία, τα τρόφιμα, η μεταλλουργία, η χημική βιομηχανία, η φαρμακευτική βιομηχανία και η εφοδιαστική.
Από τον κλασικό αυτοματισμό στο συνδεδεμένο οικοσύστημα: πολύ περισσότερα από ρομπότ
Για δεκαετίες, ο βιομηχανικός αυτοματισμός συνδεόταν σχεδόν αποκλειστικά με την αντικατάσταση της χειρωνακτικής εργασίας με προγραμματισμένες μηχανές . Σήμερα, η ιδέα είναι πολύ πιο φιλόδοξη: μιλάμε για συνδεδεμένα οικοσυστήματα όπου κάθε περιουσιακό στοιχείο (μηχανήματα, γραμμές, αποθήκες, οχήματα, ακόμη και κτίρια) ενσωματώνεται σε ένα δίκτυο δεδομένων που επιτρέπει τη βελτιστοποίηση του συνόλου, όχι μόνο ενός μεμονωμένου σταδίου.
Σε ένα σύγχρονο έξυπνο εργοστάσιο, τεχνολογίες όπως η μηχανική όραση, η υπολογιστική edge, τα ψηφιακά δίδυμα , η Τεχνητή Νοημοσύνη/Μάθηση (AI/ML), η Τεχνητή Νοημοσύνη (IIoT) και η ανάλυση σε πραγματικό χρόνο συγκλίνουν . Οι αισθητήρες καταγράφουν πληροφορίες από μηχανές και διαδικασίες, οι συσκευές edge φιλτράρουν και επεξεργάζονται δεδομένα κοντά στην πηγή, οι πλατφόρμες cloud ενοποιούν τις πληροφορίες, τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης ανιχνεύουν μοτίβα και προτείνουν ενέργειες και τα συστήματα ελέγχου κλείνουν τον κύκλο επενεργώντας στις λειτουργίες.
Αυτή η προσέγγιση έχει αρκετές βασικές επιπτώσεις. Πρώτον, μειώνει δραματικά τον χρόνο διακοπής λειτουργίας και βελτιώνει την ιχνηλασιμότητα παρέχοντας συνεχή δεδομένα σχετικά με την εύρυθμη λειτουργία του εξοπλισμού και την ποιότητα του προϊόντος. Δεύτερον, μειώνει την εξάρτηση από κλειστές αρχιτεκτονικές ενός προμηθευτή, υπό την προϋπόθεση ότι έχουν σχεδιαστεί ανοιχτές, διαλειτουργικές και κλιμακώσιμες λύσεις.
Επιπλέον, η αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων εργασιών απελευθερώνει ανθρώπινους πόρους για δραστηριότητες υψηλότερης προστιθέμενης αξίας: ανάλυση αιτιών, βελτίωση διαδικασιών, καινοτομία προϊόντων , διατμηματικό συντονισμό κ.λπ. Κάθε δευτερόλεπτο μη προγραμματισμένου χρόνου διακοπής λειτουργίας που αποφεύγεται, κάθε σπατάλη που εξοικονομείται και κάθε επανεπεξεργασία που εξαλείφεται μεταφράζεται άμεσα σε αυξημένο περιθώριο κέρδους και ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.
Μια άλλη βασική πτυχή αυτής της εξέλιξης είναι η ικανότητα λειτουργίας με μεγαλύτερη ανθεκτικότητα. Χάρη στα δεδομένα σε πραγματικό χρόνο, ένα έξυπνο εργοστάσιο μπορεί να αντιδράσει σε δευτερόλεπτα σε βλάβες, αποκλίσεις στην ποιότητα ή αλλαγές στη ζήτηση , αναδιαμορφώνοντας γραμμές παραγωγής, αλλάζοντας συνταγές παραγωγής ή ανακατανέμοντας πόρους σχεδόν αμέσως. Σε βιομηχανίες μεγάλου όγκου ή υψηλής μοναδιαίας αξίας, αυτή η διαφορά χρόνου είναι κυριολεκτικά χρήμα.
Τεχνολογίες ενεργοποίησης για έξυπνο αυτοματισμό
Ο έξυπνος αυτοματισμός εργοστασίων δεν είναι μια ενιαία τεχνολογία, αλλά μάλλον ο συντονισμένος συνδυασμός αρκετών συμπληρωματικών τεχνολογικών στρωμάτων. Τα πιο σημαντικά στο σημερινό βιομηχανικό περιβάλλον είναι:
Μηχανική όραση και αναγνώριση εικόνας. Χρησιμοποιώντας έξυπνες κάμερες και μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης εξειδικευμένα στην επεξεργασία εικόνας, είναι δυνατό να αυτοματοποιηθούν οι έλεγχοι ποιότητας με επίπεδο ακρίβειας και ταχύτητας που δεν είναι εφικτό από το ανθρώπινο μάτι. Αυτό κυμαίνεται από την ανίχνευση μικροεπιφανειακών ελαττωμάτων έως την επαλήθευση πολύπλοκων συναρμολογήσεων ή τον έλεγχο της σωστής επισήμανσης ενός προϊόντος.
Υπολογιστική Edge. Η επεξεργασία ορισμένων δεδομένων κοντά στην πηγή επιτρέπει ελάχιστη καθυστέρηση και μειώνει την κίνηση στο cloud . Αυτό είναι κρίσιμο σε περιβάλλοντα όπου αποφάσεις όπως η διακοπή ενός μηχανήματος, η εκτροπή ενός εξαρτήματος ή η ενεργοποίηση ενός συναγερμού δεν μπορούν να εξαρτώνται από σύνδεση στο διαδίκτυο ή από απομακρυσμένη πλατφόρμα.
Ψηφιακά δίδυμα. Ένα ψηφιακό δίδυμο είναι ένα εικονικό αντίγραφο μιας μηχανής, μιας γραμμής παραγωγής ή ακόμα και ενός ολόκληρου εργοστασίου, που τροφοδοτείται από δεδομένα πραγματικού κόσμου. Χρησιμοποιείται για την προσομοίωση σεναρίων, τη δοκιμή αλλαγών παραμέτρων, τον σχεδιασμό συντήρησης ή την αξιολόγηση του αντίκτυπου νέων διαμορφώσεων χωρίς να τίθεται σε κίνδυνο η παραγωγή. Είναι ένα εξαιρετικά ισχυρό εργαλείο για τη μηχανική και τη συνεχή βελτίωση.
Αυτοματοποίηση Ρομποτικών Διαδικασιών (RPA) και Διαχείριση Επιχειρηματικών Διαδικασιών (BPM). Αν και συνδέονται συχνότερα με περιβάλλοντα γραφείου, στη βιομηχανία παίζουν σημαντικό ρόλο στην αυτοματοποίηση διοικητικών εργασιών που σχετίζονται με την παραγωγή : δημιουργία αναφορών, μεταφόρτωση δεδομένων σε συστήματα, διαχείριση παραγγελιών, τιμολογίων, αιτημάτων και επικοινωνία μεταξύ τμημάτων. Η Διαχείριση Επιχειρηματικών Διαδικασιών (BPM) παρέχει τη μεθοδολογία για τον σχεδιασμό, την παρακολούθηση και τη βελτιστοποίηση αυτών των ροών εργασίας.
Συστήματα επιθεώρησης και μη καταστροφικών δοκιμών. Σε πολλά προηγμένα εργοστάσια, τεχνικές μη καταστροφικών δοκιμών όπως η μαγνητική εκπομπή Barkhausen, τα δινορεύματα, η διαρροή μαγνητικής ροής, οι ηλεκτρικές σύνθετες αντιστάσεις ή οι ηλεκτρομαγνητικές μετρήσεις , σε συνδυασμό με μηχανική όραση, χρησιμοποιούνται για τον έλεγχο της ποιότητας των υλικών και των εξαρτημάτων χωρίς να τα καταστρέφουν, από μεταλλικά μέρη έως κρίσιμες κατασκευές.
Βασικά οφέλη για τον κλάδο: αποτελεσματικότητα, ποιότητα, ασφάλεια και βιωσιμότητα
Η ενσωμάτωση όλων αυτών των τεχνολογιών σε μια συνεκτική προσέγγιση για τον έξυπνο αυτοματισμό δημιουργεί μια πολύ σαφή αλυσίδα οφελών για το εργοστάσιο , τα οποία ξεπερνούν κατά πολύ την απλή «παραγωγή περισσότερων σε λιγότερο χρόνο».
- Αξιοσημείωτη αύξηση της αποδοτικότητας. Τα συστήματα που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη είναι ιδιαίτερα καλά στην εκτέλεση επαναλαμβανόμενων εργασιών με επίπεδο συνέπειας αδύνατο για ένα άτομο. Μειώνουν τους χρόνους κύκλου, εξαλείφουν την αναμονή μεταξύ των διαδικασιών και βοηθούν στην εξισορρόπηση των γραμμών για την ελαχιστοποίηση των σημείων συμφόρησης.
- Μείωση των ανθρώπινων λαθών. Απαλλάσσοντας τις ομάδες λειτουργίας από ορισμένες χειρωνακτικές εργασίες που είναι επιρρεπείς σε σφάλματα (εισαγωγή δεδομένων, έλεγχοι ρουτίνας, απλές οπτικές επιθεωρήσεις), ελαχιστοποιούνται τα ελαττώματα που οφείλονται σε αμέλεια, κόπωση ή έλλειψη προσοχής.
- Μείωση του λειτουργικού κόστους. Λιγότερες επαναλήψεις, λιγότεροι απρόβλεπτοι χρόνοι διακοπής λειτουργίας, χαμηλότερη κατανάλωση ενέργειας και καλύτερη χρήση πρώτων υλών μεταφράζονται σε χαμηλότερο κόστος μονάδας. Επιπλέον, πολλές διοικητικές εργασίες απαιτούν λιγότερη ανθρώπινη παρέμβαση.
- Διαθεσιμότητα 24/7. Τα αυτοματοποιημένα συστήματα δεν κουράζονται ούτε αρρωσταίνουν. Μπορούν να λειτουργούν συνεχώςΑυτό ανοίγει την πόρτα σε μοντέλα παραγωγής με πιο ευέλικτες βάρδιες και καλύτερη χρήση των εγκαταστάσεων.
Ένα άλλο βασικό σύνολο πλεονεκτημάτων σχετίζεται με την εμπειρία πελατών και τις δυνατότητες προσαρμογής . Χάρη στην προηγμένη ανάλυση και την ενσωμάτωση δεδομένων ζήτησης, τα εργοστάσια μπορούν να προβλέπουν τις ανάγκες, να προσαρμόζουν τα μεγέθη παρτίδων, να προσφέρουν προσαρμοσμένες μικρές παρτίδες, ακόμη και να παρέχουν πλήρη ιχνηλασιμότητα του προϊόντος που λαμβάνει ο πελάτης.
Ο έξυπνος αυτοματισμός επηρεάζει επίσης την ασφάλεια στον χώρο εργασίας . Τα συνεργατικά ρομπότ και τα συστήματα όρασης μειώνουν την ανθρώπινη έκθεση σε επικίνδυνες, επαναλαμβανόμενες εργασίες ή εργασίες σε περιορισμένους χώρους. Οι αισθητήρες και οι αλγόριθμοι μπορούν να ανιχνεύσουν διαρροές, πυρκαγιές ή ακατάλληλη χρήση ΜΑΠ, παρέχοντας προειδοποιήσεις πριν ένα περιστατικό κλιμακωθεί σε σοβαρό ατύχημα.
Όσον αφορά τη βιωσιμότητα, η συνεχής παρακολούθηση της κατανάλωσης ενέργειας και πρώτων υλών, μαζί με τη βελτιστοποίηση των διαδικασιών, συμβάλλει στη μείωση των εκπομπών και των αποβλήτων . Αυτό ευθυγραμμίζεται απόλυτα με τους στόχους ESG και τις δεσμεύσεις για απαλλαγή από τον άνθρακα, τις οποίες υποχρεούνται να υιοθετήσουν όλο και περισσότερες βιομηχανίες.
Τέλος, η κατοχή δεδομένων σε πραγματικό χρόνο δίνει στη διοίκηση και τη μεσαία διοίκηση πολύ καλύτερη ικανότητα λήψης αποφάσεων . Η διαχείριση της μονάδας δεν βασίζεται πλέον στη διαίσθηση ή στις εβδομαδιαίες αναφορές, αλλά σε πίνακες ελέγχου που ενημερώνονται σε πραγματικό χρόνο, σε έξυπνους συναγερμούς και σε προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία που επιτρέπουν τη λήψη μέτρων πριν κλιμακωθεί ένα πρόβλημα.
Πρακτικές εφαρμογές στο εργοστάσιο: από την προγνωστική συντήρηση έως την αυτοματοποιημένη ποιότητα
Ο έξυπνος αυτοματισμός υλοποιείται σε πολύ συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης που έχουν άμεσο αντίκτυπο στην καθημερινή λειτουργία του εργοστασίου. Μερικές από τις πιο συνηθισμένες στο βιομηχανικό περιβάλλον είναι οι ακόλουθες.
Προβλεπτική συντήρηση και διαχείριση περιουσιακών στοιχείων. Αισθητήρες IoT που είναι εγκατεστημένοι σε κρίσιμο εξοπλισμό (κινητήρες, αντλίες, κιβώτια ταχυτήτων, φούρνους, πρέσες κ.λπ.) καταγράφουν σήματα όπως κραδασμούς, θερμοκρασία, θόρυβο και κατανάλωση ενέργειας. Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης αναλύουν αυτά τα δεδομένα και ανιχνεύουν μοτίβα που προβλέπουν βλάβες . Οι πλατφόρμες CMMS/GMAO, που συνδέονται με αυτά τα μοντέλα, μπορούν να δημιουργούν αυτόματα εντολές εργασίας, να προγραμματίζουν παρεμβάσεις και να βελτιστοποιούν τα ανταλλακτικά.
Έλεγχος ποιότητας με μηχανική όραση. Κάμερες υψηλής ανάλυσης σε συνδυασμό με τεχνητή νοημοσύνη παρακολουθούν τα προϊόντα εν σειρά, ανιχνεύοντας ελαττώματα επιφάνειας, σφάλματα συναρμολόγησης, προβλήματα χρώματος ή διαστάσεις εκτός ανοχής. Η απόφαση αποδοχής, απόρριψης ή εκτροπής ενός εξαρτήματος μπορεί να ληφθεί σε λιγότερο από ένα δευτερόλεπτο, με εξαιρετική επαναληψιμότητα.
Βελτιστοποίηση ροής εργασίας. Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης βοηθούν στην ανάλυση ροών υλικών και εργασιών μεταξύ σταθμών, εντοπίζοντας σημεία συμφόρησης, καθυστερήσεις ή ανεπάρκειες. Αυτά τα μοντέλα μπορούν να προτείνουν νέες ακολουθίες, αλλαγές στην κατανομή πόρων ή προσαρμογές στις παραμέτρους της διεργασίας για την εξισορρόπηση του φόρτου εργασίας.
Προηγμένη ρομποτική και συνεργατικά ρομπότ. Συνεργατικά ρομπότ, εξοπλισμένα με αισθητήρες δύναμης, όραση και διαισθητικές δυνατότητες προγραμματισμού, αυτοματοποιούν τις λειτουργίες χειρισμού, βιδώματος, συναρμολόγησης και συσκευασίας, συνεργαζόμενα με ανθρώπινους χειριστές. Αυτό αυξάνει την παραγωγικότητα χωρίς την ανάγκη για μεγάλα, περιφραγμένα κελιά.
Ολοκληρωμένα συστήματα online επιθεώρησης και NDT. Σε τομείς με υψηλές απαιτήσεις δομικής ποιότητας, τα ενσωματωμένα συστήματα μη καταστροφικών δοκιμών σε σειρά επιτρέπουν την ανίχνευση εσωτερικών ή μικροδομικών ελαττωμάτων χωρίς να καταστρέφεται το εξάρτημα. Ο συνδυασμός με την Τεχνητή Νοημοσύνη διευκολύνει την ερμηνεία σύνθετων σημάτων και μειώνει την εξάρτηση από εξειδικευμένους ειδικούς.
Έξυπνη εφοδιαστική και αποθήκες εντός του εργοστασίου
Ο έξυπνος αυτοματισμός δεν σταματά στη γραμμή συναρμολόγησης: παίζει καθοριστικό ρόλο στην εσωτερική εφοδιαστική και τη διαχείριση της αποθήκης , οι οποίες συχνά αποτελούν πηγή πολλών σημείων συμφόρησης.
Τα αυτόνομα κινητά ρομπότ (AMR) κινούνται στο εργοστάσιο, μεταφέροντας υλικά, ημιτελή προϊόντα ή τελικά προϊόντα χωρίς την ανάγκη φυσικής καθοδήγησης. Χάρη στην τεχνητή νοημοσύνη, μπορούν να υπολογίζουν βέλτιστες διαδρομές, να αποφεύγουν εμπόδια και να προσαρμόζονται σε αλλαγές στη διάταξη. Αυτό μειώνει τη χρήση των παραδοσιακών περονοφόρων και βελτιώνει την ασφάλεια.
Το λογισμικό διαχείρισης αποθήκης με βελτιωμένη τεχνητή νοημοσύνη βελτιστοποιεί την τοποθέτηση προϊόντων, προβλέπει ελλείψεις αποθεμάτων και προτείνει αναπληρώσεις με βάση τα πραγματικά πρότυπα κατανάλωσης. Ενσωματωμένο με συστήματα MES και ERP, η αποθήκη γίνεται ένα απρόσκοπτο μέρος της αυτοματοποιημένης διαδικασίας.
Σε ορισμένες περιπτώσεις, τα WMS με δυνατότητες φυσικής γλώσσας επιτρέπουν στους χρήστες να αλληλεπιδρούν μέσω συνομιλίας για να συμβουλεύονται τους KPI, να δημιουργούν αναφορές ή να ζητούν πληροφορίες αποθέματος, διευκολύνοντας την πρόσβαση σε δεδομένα χωρίς την ανάγκη πλοήγησης σε πολύπλοκες διεπαφές.
Αυτό το έξυπνο επίπεδο εφοδιαστικής ολοκληρώνει τον συνδεδεμένο κύκλο του εργοστασίου, διασφαλίζοντας ότι η ροή των υλικών ακολουθεί τον ρυθμό που υπαγορεύουν τα δεδομένα και όχι το αντίστροφο . Αυτό μειώνει την υπερπαραγωγή, ελαχιστοποιεί τους χρόνους αναμονής και βελτιώνει την αξιοποίηση του χώρου.
Σύγκλιση Πληροφορικής/Οργάνωσης Εργασίας, διαχείριση αλλαγών και νέα βιομηχανικά μοντέλα
Πέρα από την τεχνολογία, ένας από τους καθοριστικούς παράγοντες για την επιτυχία του έξυπνου αυτοματισμού είναι η πραγματική σύγκλιση μεταξύ των κόσμων της πληροφορικής (IT) και της λειτουργικής τεχνολογίας (OT) . Δεν αρκεί να έχουμε καλούς μηχανικούς εργοστασίων από τη μία πλευρά και καλούς ειδικούς δεδομένων από την άλλη: πρέπει να μιλούν την ίδια γλώσσα.
Ο σχεδιασμός αρχιτεκτονικών που ενσωματώνουν PLC, SCADA, MES, CMMS και ERP απαιτεί ανοιχτά πρότυπα, διαλειτουργικότητα και μια σαφή στρατηγική κυβερνοασφάλειας . Εάν αυτό το επίπεδο δεν αντιμετωπιστεί σωστά, το εργοστάσιο μετατρέπεται σε ένα συνονθύλευμα αποσυνδεδεμένων συστημάτων με διπλότυπα δεδομένα, χειροκίνητες διαδικασίες ενοποίησης και αυξανόμενους κινδύνους από κυβερνοεπιθέσεις.
Ο έξυπνος αυτοματισμός είναι επίσης, στην ουσία, μια διαδικασία διαχείρισης οργανωσιακών αλλαγών . Οι διαδικασίες, οι ρόλοι, οι απαιτούμενες δεξιότητες και συχνά η εταιρική κουλτούρα αλλάζουν. Χωρίς ένα σχέδιο επικοινωνίας, εκπαίδευσης και υποστήριξης των ανθρώπων, πολλά έργα είτε κολλάνε είτε κολλάνε στην πιλοτική φάση.
Τα μεσαία στελέχη έχουν κρίσιμο ρόλο: πρέπει να μετατρέπουν τους τεχνικούς στόχους σε απτά αποτελέσματα για τις ομάδες τους , να ακούν τις ανησυχίες, να προτείνουν μαθησιακές οδούς και να διασφαλίζουν ότι η τεχνολογία θα γίνει συνήθεια και όχι απλώς ένα «έργο PowerPoint».
Με βάση αυτό, αναδύονται νέα βιομηχανικά επιχειρηματικά μοντέλα, όπως τα λεγόμενα «εργοστάσια ως υπηρεσία », όπου εγκαταστάσεις υψηλής αυτοματοποίησης μισθώνονται προσωρινά σε διαφορετικές εταιρείες, με γραμμές που μπορούν να αναδιαμορφωθούν σχεδόν κατόπιν ζήτησης. Σε αυτά τα είδη περιβαλλόντων, οι ομάδες Τεχνητής Νοημοσύνης και δεδομένων καθίστανται ένα πλεονέκτημα εξίσου σημαντικό με τις ίδιες τις μηχανές.
Προκλήσεις και εμπόδια στην υιοθέτηση έξυπνου αυτοματισμού στα εργοστάσια
Παρόλο που το δυναμικό είναι τεράστιο, οι βιομηχανικές εταιρείες αντιμετωπίζουν πολύ συγκεκριμένα εμπόδια όταν προσπαθούν να εφαρμόσουν αυτές τις τεχνολογίες στις εγκαταστάσεις τους . Τα πιο συνηθισμένα είναι:
Υψηλή αρχική επένδυση. Η ενσωμάτωση της Τεχνητής Νοημοσύνης, των αισθητήρων, των βιομηχανικών συστημάτων επικοινωνίας, των πλατφορμών cloud και των ρομπότ απαιτεί σημαντική δαπάνη. Αυτό είναι ιδιαίτερα επαχθές για τις βιομηχανικές ΜΜΕ με περιορισμένα περιθώρια κέρδους, όπου οποιαδήποτε επένδυση ανταγωνίζεται πολύ απτές καθημερινές ανάγκες.
Παλαιότερα και ετερογενή συστήματα. Πολλά εργοστάσια λειτουργούν με παλαιότερα μηχανήματα και ιδιόκτητα συστήματα που δεν έχουν σχεδιαστεί για σύνδεση ή κοινή χρήση δεδομένων . Η ενσωμάτωση αυτής της εγκατεστημένης βάσης με σύγχρονες τεχνολογίες μπορεί να είναι περίπλοκη και δαπανηρή και μερικές φορές αναγκάζει τον εξοπλισμό να αντικαθίσταται νωρίτερα από το προγραμματισμένο.
Έλλειψη εξειδικευμένου ταλέντου. Η εφαρμογή βιομηχανικών λύσεων Τεχνητής Νοημοσύνης απαιτεί υβριδικά προφίλ που κατανοούν τόσο τη διαδικασία παραγωγής όσο και τα δεδομένα, τον προγραμματισμό και τον αυτοματισμό . Αυτά τα προφίλ είναι σπάνια και έχουν μεγάλη ζήτηση, γεγονός που καθιστά δύσκολη την κλιμάκωση έργων πέρα από τα πιλοτικά προγράμματα.
Πολιτισμικές μετατοπίσεις και εσωτερική αντίσταση. Η μετάβαση από αποφάσεις που βασίζονται στην εμπειρία και τη διαίσθηση σε αποφάσεις που καθοδηγούνται από δεδομένα και αλγόριθμους δεν είναι ασήμαντη. Πολλές ομάδες αντιλαμβάνονται την Τεχνητή Νοημοσύνη ως απειλή για τη θέση ή την αυτονομία τους και είναι ζωτικής σημασίας να τις συμπεριλάβουμε στον σχεδιασμό λύσεων και να καταδείξουμε σαφή οφέλη για την καθημερινή τους εργασία.
Ανεπαρκής ωριμότητα δεδομένων. Χωρίς καθαρά, δομημένα και προσβάσιμα δεδομένα, τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης δεν μπορούν να αποφέρουν καλά αποτελέσματα. Σε πολλά εργοστάσια, η πραγματικότητα είναι ότι τα δεδομένα είναι διάσπαρτα, ασυνεπούς ποιότητας και δεν διαθέτουν σαφή διακυβέρνηση , γεγονός που εμποδίζει την ανάπτυξη έξυπνου αυτοματισμού.
Τα εργοστάσια που θα καταφέρουν να ξεπεράσουν αυτές τις προκλήσεις και να αναπτύξουν μια σταθερή, προοδευτική και ανθρωποκεντρική στρατηγική έξυπνου αυτοματισμού θα βρίσκονται σε προνομιακή θέση να ανταγωνιστούν τα επόμενα χρόνια: θα λειτουργούν πιο αποτελεσματικά, θα αντιδρούν καλύτερα στις αλλαγές της αγοράς, θα είναι ασφαλέστερα και πιο βιώσιμα και θα προσφέρουν πιο εξατομικευμένα και αξιόπιστα προϊόντα βασιζόμενα σε ένα βιομηχανικό οικοσύστημα όπου οι μηχανές και οι άνθρωποι συνεργάζονται πολύ πιο έξυπνα.