Автоматизацията и роботиката няма да премахнат недостига на работна сила — те ще го предефинират
Автоматизацията често се представя като решение на недостига на работна ръка в производството. От инженерна гледна точка това предположение е непълно. Роботите, коботите, системите за машинно зрение, автономните платформи и системите за управление с помощта на изкуствен интелект могат да премахнат повтарящите се задачи, но същевременно създават нови изисквания за пускане в експлоатация, програмиране, поддръжка, диагностика, оптимизация на процесите, киберсигурност и обучение на оператори.
Проблемът с работната сила не изчезва, когато ръчната операция бъде автоматизирана. Вместо това необходимият профил на уменията се променя.
Автоматизацията премахва задачи, а не отговорността
Индустриалната автоматизация преобразява производството от десетилетия. От въвеждането на Unimate в производствена линия на General Motors през 1961 г. роботизираните системи постепенно поеха заваряването, обработката на материали, сглобяването, опаковането, инспекцията и други повтарящи се операции.
Днешните системи са значително по-сложни. Роботите могат да работят със системи за машинно зрение, измерване на сила, автономна навигация, машинно обучение и все по-сложни софтуерни архитектури. Въпреки това всяка автоматизирана клетка все още изисква хора, които разбират процеса, конфигурират оборудването, поддържат хардуера, интерпретират диагностичната информация и възстановяват работата на системата след необичайни състояния.
Това разграничение е важно.
Роботът може да изпълнява производствена последователност без човешка намеса, но производствената система около него все още зависи от инженерни познания. Програмите на PLC, веригите за безопасност, серво задвижванията, индустриалните мрежи, сензорите, HMI системите, роботите и технологичното оборудване трябва да работят като интегрирана система.
Основното ограничение на работната сила се премества към предходните етапи
При оценяването на проекти за автоматизация производителите често се съсредоточават върху намаляването на необходимия брой оператори. По-трудният въпрос е какво се случва след инсталирането.
Автоматизираната линия може да намали броя на хората, необходими за извършване на повтарящи се операции, като същевременно увеличи нуждата от техници, способни да диагностицират неизправности на различни нива на управление.
Спирането на производството може да се дължи на повреден сензор за близост, неправилно състояние на PLC, изтекъл таймаут за комуникация, повреда на серво задвижване, състояние на блокировка, задействане на контролер за безопасност или механичен проблем. Установяването на действителната първопричина изисква системни познания, а не просто умения за работа с оборудване.
Затова поддръжката и инженерингът на системите за управление стават все по-важни.
Човекът, който поддържа автоматизираната производствена линия в работен режим, може да трябва да разбира електрически схеми, логика на PLC контролери, индустриален Ethernet, управление на движението, измервателна апаратура, системи за безопасност, роботика и механични интерфейси. Тази комбинация от умения се намира много по-трудно от традиционен производствен оператор.
Повече автоматизация може да създаде повече специализирани работни места
Общоприетото схващане е, че автоматизацията пряко намалява заетостта. На практика ефектът до голяма степен зависи от начина, по който производителите внедряват технологията.
Силно автоматизираното предприятие може да изисква по-малко хора за повтарящи се ръчни операции, като същевременно създава допълнителни позиции в областта на управлението и автоматизацията, роботиката, поддръжката на машините, инженерството на процесите, системната интеграция, анализа на данни и техническото обучение.
От инженерна гледна точка това не е противоречие.
Автоматизацията променя разпределението на човешкия труд. Ръчната намеса намалява, докато техническата отговорност нараства.
Предизвикателството е, че тези нови позиции не винаги могат да бъдат запълнени просто чрез преквалификация на оператор за няколко часа. Отстраняването на неизправности в индустриална система за управление изисква практически опит, структурирани диагностични методи и познаване на взаимодействието между хардуера и софтуера.
Възможностите за поддръжка трябва да бъдат заложени в системата за автоматизация
Производителите трябва да разглеждат пригодността за поддръжка като инженерно изискване, а не като нещо, за което се мисли впоследствие.
Технически сложната система за автоматизация не е непременно добра производствена система, ако персоналът по поддръжката не може ефективно да диагностицира проблемите в нея.
При проектирането на системата инженерите трябва да вземат предвид видимостта на диагностиката, идентифицирането на неизправности, изискванията за резервни части, достъпа до електрическите компоненти, мониторинга на мрежата, управлението на алармите, процедурите за архивиране и документацията за поддръжка.
Програмите на PLC контролерите трябва да съдържат смислени тагове и структурирана диагностична логика. HMI интерфейсите трябва да предоставят полезна информация за неизправностите, вместо общи алармени съобщения. Мрежовите архитектури трябва да позволяват лесно идентифициране на комуникационните откази. Системите за безопасност трябва да предоставят подходяща диагностична информация, без да насърчават опасни практики за заобикаляне.
Тези решения пряко влияят върху времето на престой.
Система, която спестява по няколко секунди при всяко отстраняване на неизправност, може да доведе до значителни оперативни ползи в рамките на хиляди производствени цикли. Затова инженерните усилия, вложени в диагностиката и поддържаемостта, могат да бъдат също толкова ценни, колкото и добавянето на нови функционалности за автоматизация.
Обучението не може да бъде отделено от инженерната дейност по автоматизацията
Обучението често се разглежда като последен етап от проект за автоматизация. Този подход създава ненужни проблеми.
Операторите и техниците трябва да се разглеждат като потребители на системата още от началото на проекта. Изискванията им за обучение трябва да влияят върху проектирането на HMI, структурите на алармите, процедурите за поддръжка, документацията и дейностите по въвеждане в експлоатация.
Ефективното обучение трябва да дава отговор на практически въпроси.
Как изглежда нормалното състояние на машината? Как операторът може да различи проблем в процеса от неизправност в оборудването? Кои аларми изискват незабавна намеса? Кога трябва да бъде повикан персоналът по поддръжката? Как техниците могат да определят дали проблемът произхожда от сензора, PLC, мрежата, задвижването или механичното оборудване?
Тези въпроси са по-ценни от простото обучение на служителите къде да натискат бутоните.
Най-добрият техник не винаги е най-добрият обучител
Производителите често възлагат отговорностите по обучението на най-опитния служител. Това може да работи, но техническата компетентност и умението за преподаване са различни способности.
Опитният техник може интуитивно да диагностицира неизправност след дългогодишна работа с конкретна машина. Новият техник обаче се нуждае от повторяем метод, който обяснява защо се извършва всяка диагностична стъпка.
Затова ефективното индустриално обучение трябва да превръща индивидуалния опит в документирани процедури.
Диагностичните дървета, електрическите схеми, примерите за диагностика на PLC, архивите на алармите, контролните списъци за поддръжка, симулационните упражнения и контролирано създадените неизправности могат да помогнат за превръщането на недокументираното знание в споделимо знание.
Това е особено важно, тъй като опитните работници се пенсионират или преминават на други длъжности. Ако критичното знание за отстраняване на неизправности съществува само в нечия памет, производителят е изложен на значителен оперативен риск.
Проектите за автоматизация трябва да включват архитектура на уменията
Полезен подход към развитието на персонала е техническите умения да се обвържат пряко с архитектурата на автоматизацията.
Например операторът може да се нуждае от основни умения за работа с HMI, интерпретиране на аларми и безопасни процедури за възстановяване. Техникът по поддръжката може да се нуждае от умения за диагностика на електрически неизправности и сензори, управление на двигатели и конфигуриране на задвижвания. Техникът по системи за управление може да се нуждае от умения за програмиране на PLC, индустриални мрежи, управление на движението и структурирано отстраняване на неизправности.
Инженерите на по-високо ниво може допълнително да се нуждаят от умения в областта на системната архитектура, киберсигурността, интеграцията на данни, оптимизацията на процесите и управлението на жизнения цикъл.
Този подход прави обучението измеримо.
Вместо да питат дали служителите са завършили курс, производителите могат да оценяват дали персоналът може самостоятелно да изпълнява определени технически задачи в приемлив срок и с приемлив процент грешки.
Производството с голямо разнообразие променя уравнението на автоматизацията
Предизвикателството пред работната сила става още по-сложно при производството с голямо разнообразие и малки обеми.
Производството в големи обеми може да оправдае силно специализирана автоматизация, тъй като една и съща последователност може да се изпълнява хиляди или милиони пъти. Производството по поръчка води до чести промени на продуктите, инструментите, рецептите, изискванията за инспекция и настройките на процеса.
В такива среди гъвкавостта може да бъде по-ценна от максималната автоматизация.
Силно автоматизирана система, която изисква значителна инженерна намеса при всяка промяна на продукта, може да осигури по-малка практическа стойност от полуавтоматизирана система, която техниците могат бързо да преконфигурират.
Именно тук човешката експертиза остава особено ценна.
Затова производителите трябва да оценяват автоматизацията въз основа на общата икономика на процеса, а не на броя роботи. Времето за пренастройване, инженерните усилия, изискванията за поддръжка, сложността на програмирането, изискванията за качество и гъвкавостта на операторите — всички те трябва да бъдат включени в изчислението.
Изкуственият интелект ще увеличи необходимостта от инженерна преценка
Автоматизацията с помощта на изкуствен интелект ще промени това съотношение още повече.
Изкуственият интелект може да помогне за идентифициране на закономерности в данните от машините, откриване на необичайно поведение, подпомагане на прогнозната поддръжка, оптимизиране на производствените параметри и съдействие на техниците при отстраняване на неизправности. Изкуственият интелект обаче не премахва необходимостта от инженерна преценка.
При необичаен вибрационен сигнал все още е необходимо някой да разбира машината. Неочакваното отклонение в процеса все още изисква някой да определи дали причината е в измервателната апаратура, логиката за управление, механичното оборудване, вариациите в материала или условията на процеса.
Изкуственият интелект може да намали времето, необходимо за намиране на информация, но не предоставя автоматично отговорност за окончателното инженерно решение.
Поради тази причина бъдещите производствени организации ще имат нужда от хора, които разбират както индустриалните системи, така и цифровите технологии.
Стратегията за работната сила трябва да се променя заедно със стратегията за управление
Производителите трябва да престанат да разглеждат инвестициите в автоматизация и развитието на работната сила като отделни програми.
Когато заводът добави роботи, оборудване, управлявано от PLC, системи за визуална инспекция, автоматизирано обработване на материали или усъвършенствани системи за управление на движението, изискванията към работната сила се променят незабавно. Затова плановете за обучение трябва да се разработват паралелно с архитектурата на автоматизацията.
Най-ефективните заводи вероятно ще съчетават три елемента: автоматизация за повтарящи се задачи, инженерни системи, осигуряващи надеждна диагностика, и структурирано обучение, което развива технически капацитет около тези системи.
Това създава по-устойчив оперативен модел.
Автоматизацията не трябва да се измерва само по броя на изчезналите ръчни задачи. Тя трябва да се измерва и по това колко ефективно останалата работна сила може да управлява, поддържа, диагностицира и усъвършенства автоматизираната система.
Следващото предимство в производството ще бъде техническият капацитет
Производствената работна сила през следващото десетилетие ще изглежда различно от тази през предходното.
Роботите ще продължат да стават все по-способни. Коботите ще навлизат в приложения, които преди са изисквали ръчен труд. ИИ все по-често ще подпомага инспекциите, поддръжката, планирането и оптимизацията на процесите. Автономните мобилни системи ще поемат повече задачи по вътрешната логистика.
Нито едно от тези развития не премахва нуждата от квалифицирани хора.
Вместо това те повишават техническото ниво на хората, отговорни за фабриката.
Производителите, които извличат най-голяма полза от автоматизацията, не непременно ще бъдат тези, които инсталират най-голям брой роботи. Това ще бъдат организациите, които могат да интегрират автоматизацията с лесни за поддръжка системи за управление, практична диагностика, структуриран трансфер на знания и непрекъснато развитие на работната сила.
Следователно непосредственият проблем с работната сила не е просто недостиг на хора.
Става дума за недостиг на хора с необходимите технически умения за все по-сложни индустриални системи.
Роботите променят начина на работа. Производителите трябва да променят начина, по който развиват хората, които ги управляват и поддържат.
