Outomatisering en robotika sal nie die tekort aan arbeidskrag uitskakel nie – dit sal dit herdefinieer
Outomatisering word dikwels as die antwoord op die arbeidstekort in vervaardiging aangebied. Vanuit ’n ingenieursperspektief is daardie aanname onvolledig. Robotte, samewerkende robotte, masjienvisie, outonome platforms en KI-gesteunde beheerstelsels kan herhalende take verwyder, maar dit skep ook nuwe vereistes vir ingebruikneming, programmering, instandhouding, diagnostiek, prosesoptimalisering, kuberveiligheid en operateuropleiding.
Die werksmagprobleem verdwyn nie wanneer ’n handbediening geoutomatiseer word nie. In plaas daarvan verander die vereiste vaardigheidsprofiel.
Outomatisering verwyder take, nie verantwoordelikheid nie
Industriële outomatisering verander vervaardiging al dekades lank. Sedert die bekendstelling van Unimate op ’n General Motors-produksielyn in 1961 het robotstelsels toenemend sweiswerk, materiaalhantering, montering, verpakking, inspeksie en ander herhalende bedrywighede oorgeneem.
Vandag se stelsels is aansienlik meer gesofistikeerd. Robotte kan met visiestelsels, kragwaarneming, outonome navigasie, masjienleer en toenemend komplekse sagteware-argitekture werk. Elke geoutomatiseerde sel vereis egter steeds mense wat die proses verstaan, die toerusting konfigureer, die hardeware onderhou, diagnostiese inligting interpreteer en die stelsel ná abnormale toestande herstel.
Hierdie onderskeid is belangrik.
’n Robot kan ’n produksiereeks sonder menslike ingryping uitvoer, maar die produksiestelsel rondom daardie robot bly afhanklik van ingenieurskennis. PLC-programme, veiligheidskringe, servoaandrywings, industriële netwerke, sensors, HMI’s, robotte en prosestoerusting moet as ’n geïntegreerde stelsel funksioneer.
Die werksmag se werklike knelpunt verskuif stroomop
Vervaardigers fokus dikwels daarop om operateurvereistes te verminder wanneer hulle outomatiseringsprojekte evalueer. Die moeiliker vraag is wat ná installasie gebeur.
’n Geoutomatiseerde lyn kan die aantal mense wat nodig is om herhalende bedrywighede uit te voer, verminder, terwyl dit die behoefte aan tegnici wat foute oor verskeie beheervlakke heen kan diagnoseer, verhoog.
’n Produksiestop kan ontstaan weens ’n defekte nabyheidsensor, ’n verkeerde PLC-toestand, ’n kommunikasietime-out, ’n servofout, ’n vergrendelingstoestand, ’n uitskakeling deur die veiligheidsbeheerder, of ’n meganiese probleem. Om die werklike grondoorsaak te identifiseer, vereis kennis op stelselvlak eerder as bloot vaardighede in toerustingbedryf.
Dit is waarom instandhouding en beheer-ingenieurswese al hoe belangriker word.
Die persoon wat ’n geoutomatiseerde produksielyn aan die gang hou, moet moontlik elektriese tekeninge, PLC-logika, industriële Ethernet, bewegingsbeheer, instrumentasie, veiligheidstelsels, robotika en meganiese koppelvlakke verstaan. Daardie kombinasie van vaardighede is baie moeiliker om te vind as dié van ’n tradisionele produksieoperateur.
Meer outomatisering kan meer gespesialiseerde poste skep
Die algemene aanname is dat outomatisering indiensneming direk verminder. In die praktyk hang die uitwerking sterk af van hoe vervaardigers die tegnologie toepas.
’n Hoogs geoutomatiseerde fasiliteit mag minder mense benodig vir herhalende handmatige bedrywighede, terwyl dit bykomende poste in beheer-ingenieurswese, robotika, masjieninstandhouding, prosesingenieurswese, stelselintegrasie, data-ontleding en tegniese opleiding skep.
Vanuit ’n ingenieursperspektief is dit nie ’n teenstrydigheid nie.
Outomatisering verander die verdeling van menslike werk. Handmatige ingryping neem af, terwyl tegniese verantwoordelikheid toeneem.
Die uitdaging is dat hierdie nuwe poste nie altyd gevul kan word deur bloot ’n operateur vir ’n paar uur te heroplei nie. Foutopsporing in ’n industriële beheerstelsel vereis praktiese ervaring, gestruktureerde diagnostiese metodes en vertroudheid met die wisselwerking tussen hardeware en sagteware.
Instandhoudingsvermoë moet in die outomatiseringstelsel ingebou word
Vervaardigers moet instandhoudbaarheid as ’n ingenieursvereiste beskou eerder as iets wat agterna bygevoeg word.
’n Tegnies gevorderde outomatiseringstelsel is nie noodwendig ’n goeie produksiestelsel as instandhoudingspersoneel dit nie doeltreffend kan diagnoseer nie.
Tydens stelselontwerp moet ingenieurs diagnostiese sigbaarheid, foutidentifisering, vereistes vir onderdele, toegang tot elektriese komponente, netwerkmonitering, alarmbestuur, rugsteunprosedures en instandhoudingsdokumentasie oorweeg.
SPLC-programme moet betekenisvolle merkers en gestruktureerde diagnostiese logika bevat. HMI's moet nuttige foutinligting verskaf in plaas van generiese alarmboodskappe. Netwerkargitekture moet kommunikasiefoute identifiseerbaar maak. Veiligheidstelsels moet toepaslike diagnostiese inligting verskaf sonder om onveilige omseilingspraktyke aan te moedig.
Hierdie besluite beïnvloed stilstandstyd direk.
’n Stelsel wat tydens elke foutopsporingsgebeurtenis etlike sekondes bespaar, kan aansienlike bedryfswinste oor duisende produksiesiklusse lewer. Daarom kan ingenieurspoging wat aan diagnostiek en instandhoudbaarheid bestee word, net so waardevol wees soos bykomende outomatiseringsfunksionaliteit.
Opleiding kan nie van outomatiseringsingenieurswese geskei word nie
Opleiding word dikwels as die finale fase van ’n outomatiseringsprojek beskou. Daardie benadering skep onnodige probleme.
Operateurs en tegnici behoort van die begin van die projek af as stelselgebruikers beskou te word. Hul opleidingsvereistes behoort HMI-ontwerp, alarmstrukture, instandhoudingsprosedures, dokumentasie en ingebruiknemingsaktiwiteite te beïnvloed.
Doeltreffende opleiding behoort praktiese vrae te beantwoord.
Hoe lyk ’n normale masjientoestand? Hoe kan ’n operateur ’n prosesprobleem van ’n toerustingfout onderskei? Watter alarms vereis onmiddellike ingryping? Wanneer moet instandhoudingspersoneel ontbied word? Hoe kan tegnici bepaal of ’n probleem by die sensor, PLC, netwerk, aandrywing of meganiese toerusting ontstaan?
Hierdie vrae is waardevoller as om werknemers bloot te leer waar om knoppies te druk.
Die beste tegnikus is nie altyd die beste opleier nie
Vervaardigers wys dikwels opleidingsverantwoordelikhede aan die mees ervare werknemer toe. Dit kan werk, maar tegniese bekwaamheid en die vermoë om onderrig te gee, is verskillende vaardighede.
’n Ervare tegnikus kan ná jare se blootstelling aan ’n bepaalde masjien intuïtief ’n fout diagnoseer. ’n Nuwe tegnikus het egter ’n herhaalbare metode nodig wat verduidelik waarom elke diagnostiese stap uitgevoer word.
Doeltreffende industriële opleiding behoort individuele ervaring dus in gedokumenteerde prosedures om te skakel.
Foutopsporingsbome, elektriese tekeninge, voorbeelde van PLC-diagnostiek, alarmgeskiedenisse, instandhoudingskontrolelyste, simulasie-oefeninge en beheerde foutscenario’s kan help om ongedokumenteerde kennis in oordraagbare kennis te omskep.
Dit is veral belangrik namate ervare werkers aftree of na ander rolle beweeg. As kritieke foutopsporingskennis slegs in iemand se geheue bestaan, hou dit ’n beduidende bedryfsrisiko vir die vervaardiger in.
Outomatiseringsprojekte behoort ’n vaardigheidsargitektuur in te sluit
’n Nuttige manier om arbeidsmagontwikkeling te benader, is om tegniese vaardighede direk aan die outomatiseringargitektuur te koppel.
Byvoorbeeld, ’n operateur kan basiese HMI-bediening, alarminterpretasie en veilige herstelprosedures benodig. ’n Instandhoudingstegnikus kan elektriese foutopsporing, sensordiagnostiek, motorbeheer- en aandrywerkonfigurasievaardighede benodig. ’n Beheertegnikus kan PLC-programmering, industriële netwerkvorming, bewegingsbeheer en gestruktureerde foutopsporingsvermoëns benodig.
Ingenieurs op ’n hoër vlak kan ook stelselargitektuur-, kuberveiligheids-, dataintegrasie-, prosesoptimaliserings- en lewensiklusbestuursvaardighede benodig.
Hierdie benadering maak opleiding meetbaar.
In plaas daarvan om te vra of werknemers ’n kursus voltooi het, kan vervaardigers evalueer of personeel gedefinieerde tegniese take onafhanklik binne ’n aanvaarbare tyd en foutkoers kan uitvoer.
Vervaardiging met ’n hoë produkverskeidenheid verander die outomatiseringsvergelyking
Die uitdaging met die werksmag word selfs ingewikkelder in vervaardiging met ’n hoë produkverskeidenheid en lae volumes.
Hoëvolumeproduksie kan hoogs gespesialiseerde outomatisering regverdig, omdat dieselfde volgorde duisende of miljoene kere uitgevoer kan word. Pasgemaakte vervaardiging behels gereelde produkveranderings, gereedskapveranderings, resepveranderings, inspeksievereistes en prosesaanpassings.
In hierdie omgewings kan buigsaamheid waardevoller wees as maksimum outomatisering.
’n Hoogs geoutomatiseerde stelsel wat uitgebreide ingenieursintervensie vereis wanneer die produk verander, kan minder praktiese waarde lewer as ’n semi-geoutomatiseerde stelsel wat tegnici vinnig kan herkonfigureer.
Dit is waar menslike kundigheid besonder waardevol bly.
Vervaardigers behoort outomatisering dus op grond van die totale prosese ekonomie te evalueer, eerder as volgens die aantal robotte. Omsteltyd, ingenieursinsette, instandhoudingsvereistes, programmeringskompleksiteit, gehaltevereistes en operateurbuigsaamheid behoort alles by die berekening ingesluit te word.
KI sal die behoefte aan ingenieursbeoordeling verhoog
KI-gesteunde outomatisering sal hierdie vergelyking verder verander.
KI kan help om patrone in masjiendata te identifiseer, abnormale gedrag op te spoor, voorspellende instandhouding te ondersteun, produksieparameters te optimaliseer en tegnici met foutopsporing by te staan. KI skakel egter nie die behoefte aan ingenieursbeoordeling uit nie.
’n Abnormale vibrasiesein vereis steeds dat iemand die masjien verstaan. ’n Onverwagte prosesafwyking vereis steeds dat iemand bepaal of die oorsaak instrumentasie, beheerslogika, meganiese toerusting, materiaalvariasie of prosestoestande is.
KI kan die tyd wat nodig is om inligting te vind, verminder, maar dit aanvaar nie outomaties verantwoordelikheid vir die finale ingenieursbesluit nie.
Om dié rede sal toekomstige vervaardigingsorganisasies mense nodig hê wat sowel industriële stelsels as digitale tegnologieë verstaan.
Die arbeidskragstrategie moet saam met die beheerstrategie verander
Vervaardigers moet ophou om beleggings in outomatisering en die ontwikkeling van die arbeidskrag as afsonderlike programme te behandel.
Wanneer ’n fabriek robotte, PLC-beheerde toerusting, visuele inspeksie, geoutomatiseerde materiaalhantering of gevorderde bewegingstelsels byvoeg, verander sy arbeidskragvereistes onmiddellik. Opleidingsplanne moet dus saam met die outomatiseringsargitektuur ontwikkel word.
Die doeltreffendste fabrieke sal waarskynlik drie elemente kombineer: outomatisering vir herhalende werk, ingenieurstelsels wat sterk diagnostiek bied, en gestruktureerde opleiding wat tegniese vermoë rondom daardie stelsels ontwikkel.
Dit skep ’n meer volhoubare bedryfsmodel.
Outomatisering moet nie slegs gemeet word aan hoeveel handtake verdwyn nie. Dit moet ook gemeet word aan hoe doeltreffend die oorblywende arbeidskrag die geoutomatiseerde stelsel kan bedryf, onderhou, foutopspoor en verbeter.
Die volgende vervaardigingsvoordeel sal tegniese vermoë wees
Die vervaardigingsarbeidskrag van die volgende dekade sal anders lyk as die arbeidskrag van die vorige dekade.
Robotte sal steeds meer bekwaam word. Kobot-te sal uitbrei na toepassings wat voorheen handearbeid vereis het. KI sal toenemend help met inspeksie, instandhouding, skedulering en prosesoptimalisering. Outonome mobiele stelsels sal meer interne logistiek hanteer.
Nie een van hierdie ontwikkelings skakel die behoefte aan geskoolde mense uit nie.
In plaas daarvan verhoog hulle die tegniese vlak van die mense wat vir die fabriek verantwoordelik is.
Die vervaardigers wat die meeste by outomatisering baat, sal nie noodwendig dié wees wat die grootste aantal robotte installeer nie. Hulle sal die organisasies wees wat outomatisering kan integreer met beheerargitekture wat maklik onderhou kan word, praktiese diagnostiek, gestruktureerde kennisoordrag en deurlopende ontwikkeling van die arbeidskrag.
Die onmiddellike arbeidskragprobleem is dus nie bloot ’n tekort aan mense nie.
Dit is ’n tekort aan mense met die regte tegniese vermoëns vir al hoe meer komplekse industriële stelsels.
Die robotte verander die werk. Vervaardigers moet die manier verander waarop hulle die mense ontwikkel wat die robotte bedryf en onderhou.
