Автоматизацията навлезе във фазата на оптимизация
Автоматизацията се превърна в практична производствена технология в цялата печатарска и опаковъчна индустрия, но внедряването ѝ остава неравномерно. Повечето предприятия не управляват напълно автономни фабрики. Вместо това те изграждат свързани слоеве за автоматизация, които подобряват съществуващите процеси, намаляват ръчната намеса и предоставят на операторите по-добра производствена информация.
От гледна точка на индустриалната автоматизация това развитие е предвидимо. Предприятията рядко преминават директно от ръчно производство към автономна работа. По-реалистичният път е постепенна интеграция: първо автоматизация на машините, след това събиране на данни, после свързване на системите и едва когато стане налично достатъчно количество данни за процеса — управление със затворен контур.
Най-зрелите приложения вече включват автоматизация на предпечата, управление на цветовете, калкулиране на себестойността, планиране, вградена инспекция, web-to-print и интеграция с MIS/ERP. Следващото предизвикателство е тези отделни функции да бъдат свързани в една цялостна производствена архитектура.
Истинската възможност за автоматизация е между машините
Много производствени среди вече разполагат с високоавтоматизирано оборудване. Печатните машини, дигиталните машини, системите за инспекция, оборудването за довършителни операции и системите за обработка на материали могат независимо да изпълняват сложни задачи.
Проблемът е, че автоматизацията на ниво машина не създава автоматично автоматизация на ниво предприятие.
Една печатна машина може да знае производствения си статус, докато MIS системата знае приоритета на поръчката, а системата за инспекция знае процента на дефектите. Ако тези системи не могат да обменят използваема информация, операторите все още се превръщат в интеграционен слой.
Това е един от най-големите скрити разходи за автоматизация в индустрията. Човешките оператори често компенсират липсващите интерфейси, несъгласуваните структури от данни и несвързаните софтуерни платформи.
Затова следващото поколение автоматизация трябва да се съсредоточи по-малко върху добавянето на изолирани функции и повече върху премахването на информационните пропуски между съществуващите системи.
Производствената автоматизация става управлявана от данни
Съвременните приложения на автоматизацията все по-често съчетават машинно управление, исторически производствени данни, статистически анализ и базирана на софтуер подкрепа за вземане на решения.
Прогнозната поддръжка може да открие необичайно поведение на оборудването, преди повреда да прекъсне производството. Вграденият контрол може да открива дефекти, докато производството продължава. Автоматизираният контрол на цветовете може да компенсира отклоненията в процеса. Системите за планиране могат да оценяват наличността на машините, материалите, крайните срокове и приоритетите на заданията.
Тези приложения демонстрират важен принцип: автоматизацията не винаги изисква автономно управление.
В много случаи най-ценната функция е да предостави на оператора правилното решение в правилния момент. Този подход намалява риска, като същевременно запазва човешкия надзор при необичайни производствени условия.
Платформи за работни потоци като Enfocus Switch, Callas pdfToolbox, HP Site Flow, Hybrid CLOUDFLOW и Esko Automation Engine демонстрират как софтуерната автоматизация може да премахне повтарящите се задачи по подготовката, преди дадена поръчка да достигне до производството.
AI ще се развива чрез съществуващата инфраструктура за автоматизация
Изкуственият интелект получава значително внимание, но AI не бива да се разглежда като заместител на инженерните дейности по автоматизация.
AI зависи от данните. Ако производствените данни са непълни, непоследователни, лошо класифицирани или несвързани със събитията в машините, AI система не може надеждно да генерира полезни оперативни решения.
Това обяснява защо внедряването на AI ще се развива неравномерно в печатните и опаковъчните производства.
Най-близките приложения са сравнително практични: производствени препоръки, анализ на качеството, помощ при планиране, предиктивна поддръжка, предпечатна проверка, корекция на цветовете, класификация на дефекти и оптимизация на процесите.
По-амбициозната цел е автономно производство със затворен контур. Това обаче изисква значително повече от инсталирането на AI приложение. Необходими са стандартизирани данни, детерминистични интерфейси към машините, валидирана логика за управление, киберсигурност, модели на процесите и ясно дефинирани реакции при отказ.
Управлението със затворен контур е по-важната дългосрочна посока
Инженерите по индустриална автоматизация обикновено разграничават мониторинга от управлението.
Системите за мониторинг установяват какво се случва. Системите за подпомагане на решенията обясняват какво може да се случи след това. Управлението със затворен контур прави още една стъпка, като автоматично променя параметрите на процеса според измерените условия.
Това разграничение е важно за бъдещето на печатното производство.
Автоматизираната корекция на цветовете е добър пример. Системата измерва резултата от процеса, сравнява го с целевата стойност, изчислява отклонението и коригира работните параметри. Колкото по-надежден е този контур за обратна връзка, толкова по-малка ръчна намеса е необходима.
Подобни архитектури в крайна сметка могат да се прилагат и при пасването, обработката на субстрата, сушенето, разхода на мастило, инспекцията, поддръжката и планирането.
Следователно дългосрочната цел не бива да бъде просто „повече AI“. Тя трябва да бъде по-измеримо, контролирано и повторяемо производство.
Автоматизацията на цветовете демонстрира стойността на обратната връзка
Постоянството на цветовете остава един от най-ясните примери за автоматизация, която осигурява измерима производствена стойност.
Съвременните системи могат да комбинират поточна спектрофотометрия, денситометрия, централизирани профили, калибриране на медията, автоматизирана линеаризация и стандартизирани цветови мишени. Тези технологии намаляват зависимостта от ръчни измервания и позволяват на производствените системи да реагират на измененията в процеса по време на тиража.
Инженерният принцип е прост: измерете резултата, сравнете го с определена референтна стойност, изчислете отклонението и приложете подходяща корекция.
Същата архитектура се среща в цялата индустриална автоматизация. Сензорите предоставят обратна връзка, алгоритмите за управление интерпретират сигнала, изпълнителните механизми променят процеса, а системите за мониторинг проверяват резултата.
Затова печатното производство се насочва към същата философия на затворения цикъл, която вече е утвърдена в много процесни индустрии.
Автоматизацията на фронт офиса е част от архитектурата за управление
Автоматизацията не може да спре до интерфейса на машината.
Оценяването на разходите, въвеждането на поръчки, планирането, управлението на запасите, производственото планиране, отчетността за качеството и експедицията влияят върху физическия производствен процес. Следователно MIS и ERP платформите се превръщат във все по-важни компоненти на цялостната архитектура за автоматизация.
Автоматичната печатна машина не може да компенсира неправилната информация за заданието, постъпваща в производствената система.
Същият принцип се прилага при избора на печатен материал, цветовите спецификации, изискванията за довършителни операции, сроковете за доставка и критериите за инспекция. Ако информацията от по-горните нива е грешна, автоматизацията на следващите етапи просто изпълнява грешните инструкции по-ефективно.
Поради тази причина интеграцията на работния процес трябва да се разглежда като задача за управление на веригата, простираща се от поръчката на клиента до крайното изпращане.
Веригата на доставки ще се превърне в по-голямата платформа за автоматизация
Производството на печатни материали и опаковки е само един етап от много по-голяма индустриална верига на стойността.
Дизайнът на опаковките, производството на материали, печатът, конвертирането, складирането, логистиката, търговията на дребно и взаимодействието с потребителите все повече генерират цифрова информация. Серийните QR кодове, GS1 Digital Link, RFID, NFC и производството с променливи данни са примери за технологии, свързващи физическите продукти с цифрови идентичности.
Това създава нови възможности за автоматизация.
Производственото оборудване все по-често може да получава специфична за заданието информация, да проверява отпечатани идентификатори, да инспектира променливи данни и да отчита производствения статус обратно към системите от по-високо ниво.
Резултатът е преход от автоматизация на машините към автоматизация на веригата на доставки.
Според мен това ще се превърне в една от най-важните промени в индустрията. Конкурентното предимство все повече ще принадлежи на производителите, способни да обменят надеждни производствени данни отвъд организационните граници.
Цифровият печат ще ускори автоматизацията на работния процес
Цифровият печат се разширява отвъд традиционните приложения за малки тиражи и специализирани приложения.
Етикетите, велпапените опаковки, регионализираните кампании, персонализираните продукти, опаковките със серийни номера, сезонните продукти и пазарните тестове се възползват от по-кратки производствени цикли и по-малка обвързаност с наличностите.
Въпреки това цифровият печат не гарантира автоматично икономическа ефективност.
Истинското предимство се проявява, когато цифровото оборудване се интегрира с автоматизирани процеси за предпечат, планиране на задания, управление на цветовете, инспекция, довършителни операции и изпълнение на поръчките.
Високоскоростна печатна машина, свързана с несвързани работни процеси, все пак може да създава производствени тесни места. Обратно, умерено бърза машина, работеща в рамките на силно интегриран работен процес, може да осигури по-голяма обща производителност.
Затова спецификациите на оборудването все повече трябва да се оценяват на ниво система, а не на ниво машина.
Стандартизацията на данните е основата на индустриалния изкуствен интелект
Стандартизацията на данните е едно от най-малко видимите, но най-важни изисквания за бъдещата автоматизация.
Данните от машините, данните за заданията, информацията за материалите, информацията за цветовете, производствените събития, резултатите от инспекциите и записите за поддръжката трябва да използват съгласувани дефиниции, ако организациите искат да изграждат полезни аналитични модели.
Това е особено важно за машинното обучение.
Модел, обучен с непоследователни класификации на заданията или непълни производствени записи, може да идентифицира зависимости с малка оперативна стойност. По-добрите алгоритми не могат безкрайно да компенсират лошите изходни данни.
Индустриални инициативи, включващи организации като PRINTING United Alliance, GWG, CIP4 и UCP, могат да допринесат за тази основа чрез подобряване на оперативната съвместимост и съгласуваността на данните в работните процеси.
Следващата стъпка трябва да бъде практическа консолидация: системите трябва да могат да четат, сравняват, валидират и обменят производствена информация, без да изискват от операторите ръчно да превеждат между платформите.
Автоматизацията променя работата на оператора
В обозримо бъдеще автоматизацията няма да премахне квалифицирания производствен персонал. Тя ще промени мястото, където се прилагат неговите експертни умения.
Операторите ще прекарват по-малко време в извършване на повтарящи се настройки и повече време в управление на изключения, анализиране на поведението на процесите, проверка на качеството, отстраняване на неизправности в оборудването, надзор на работните процеси и поддържане на стандартите на процесите.
Този преход изисква различен тип обучение.
Техник, който разбира от сензори, мрежи, PLC логика, индустриални комуникации, структури от данни и управление на процеси, може да стане още по-ценен с взаимното свързване на производствените системи.
Следователно предизвикателството пред работната сила не е просто недостиг на работници. То представлява преход на уменията от ръчно изпълнение към технически надзор и управление на изключения.
Киберсигурността трябва да стане част от автоматизацията на производството
По-голямата свързаност също увеличава повърхността за атаки.
Когато печатни машини, системи за инспекция, MIS платформи, облачни услуги, системи за поддръжка и корпоративни мрежи обменят информация, автоматизацията на производството става зависима от комуникационната инфраструктура.
Киберсигурността вече не може да се разглежда единствено като отговорност на ИТ отдела.
Индустриалните мрежи изискват сегментиране, контролиран достъп, сигурна дистанционна поддръжка, удостоверяване, управление на жизнения цикъл на софтуера, стратегии за архивиране и ясно определени процедури за възстановяване. Непрекъснатостта на производството трябва да се разглежда наред с поверителността на данните.
С нарастващото дистанционно наблюдение на все повече оборудване и преминаването към софтуерно дефинирани системи киберсигурността ще се превърне в основно инженерно изискване за свързаните производствени системи.
Безлюдното производство ще остане специфично за конкретни приложения
Напълно автономните фабрики ще привличат внимание, защото представляват върховната визия за автоматизация. Въпреки това напълно безлюдното производство ще остане трудно в среди, характеризиращи се със силно променливи продукти, чести пренастройки, непредвидими материали и персонализирани изисквания на клиентите.
Силно стандартизираното производство е по-подходящо за автономна експлоатация.
За смесени производствени среди хибридният модел е по-практичен. Машините изпълняват повтаряеми операции, софтуерът координира работните процеси, сензорите проверяват резултатите, изкуственият интелект подпомага вземането на решения, а човешки специалисти се намесват, когато условията излязат извън предварително определените граници.
Този модел осигурява по-реалистичен път към автономно производство.
Следващото конкурентно предимство е архитектурата на работния процес
Промишлеността преминава от автоматизация, ориентирана към машините, към автоматизация, ориентирана към системите.
Най-конкурентоспособните производители не непременно ще притежават най-бързата печатна машина или най-сложната отделна машина. Това ще бъдат компаниите, които интегрират оборудване, софтуер, данни, сензори, инспекция, планиране, поддръжка и човешки експертен опит в единна производствена архитектура.
Тази архитектура трябва да осигури няколко измерими резултата: по-малко ръчни намеси, по-кратко време за подготовка, по-малко разхищение на материали, по-добро спазване на графика, постоянство на цветовете, по-бързо откриване на неизправности и по-добра видимост върху производството.
От гледна точка на индустриалната автоматизация това са реалните показатели за ефективност.
Пътят към автономното производство
Понастоящем печатарската и опаковъчната промишленост се намира във фаза на свързана автоматизация, а не на напълно автономно производство.
Развитието вероятно ще следва разпознаваема последователност:
- Автоматизирайте отделните машини и повтарящите се задачи.
- Свържете производственото оборудване и софтуерните системи.
- Стандартизирайте производствените данни и данните от машините.
- Въведете аналитика и поддръжка на решенията, базирана на изкуствен интелект.
- Внедрете обратна връзка и управление на процесите със затворен контур.
- Автоматизирайте обработката на изключения там, където условията на процеса са предвидими.
- Разширяване към координирано автономно производство.
Последният етап няма да настъпи просто защото изкуственият интелект стане по-способен. Той ще зависи от това дали базовата производствена архитектура може да осигури точни данни, надеждни интерфейси за управление, стандартизирани процеси и ясно определени оперативни граници.
Следователно основният извод е прост: автоматизацията трябва да се проектира като архитектура, а не да се закупува като набор от изолирани технологии.
Фабриките, които изградят тази архитектура на ранен етап, ще бъдат по-добре подготвени да внедряват изкуствен интелект, роботика, облачни платформи, усъвършенстван контрол и бъдещи производствени технологии, без многократно да изграждат наново работните си процеси.
