Az automatizálás és a robotika nem szünteti meg a munkaerőhiányt – újradefiniálja azt
Az automatizálást gyakran a gyártás munkaerőhiányának megoldásaként mutatják be. Mérnöki szempontból ez a feltételezés hiányos. A robotok, a kollaboratív robotok, a gépi látórendszerek, az autonóm platformok és a mesterséges intelligenciával támogatott vezérlőrendszerek megszüntethetik az ismétlődő feladatokat, ugyanakkor új követelményeket teremtenek az üzembe helyezés, a programozás, a karbantartás, a diagnosztika, a folyamatoptimalizálás, a kiberbiztonság és a kezelők képzése terén.
A munkaerő-probléma nem tűnik el attól, hogy egy manuális művelet automatizálttá válik. Ehelyett a szükséges készségprofil változik meg.
Az automatizálás feladatokat szüntet meg, nem a felelősséget
Az ipari automatizálás évtizedek óta alakítja át a gyártást. Az Unimate 1961-es bevezetése óta egy General Motors-gyártósoron a robotizált rendszerek fokozatosan átvették a hegesztést, az anyagmozgatást, az összeszerelést, a csomagolást, az ellenőrzést és más ismétlődő műveleteket.
A mai rendszerek lényegesen kifinomultabbak. A robotok képesek együttműködni látórendszerekkel, erőérzékeléssel, autonóm navigációval, gépi tanulással és egyre összetettebb szoftverarchitektúrákkal. Mindazonáltal minden automatizált cellához továbbra is szükség van olyan szakemberekre, akik értik a folyamatot, konfigurálják a berendezéseket, karbantartják a hardvert, értelmezik a diagnosztikai információkat, és rendellenes körülmények után helyreállítják a rendszert.
Ez a különbségtétel fontos.
Egy robot emberi beavatkozás nélkül is végrehajthat egy gyártási folyamatot, de az azt körülvevő gyártórendszer továbbra is mérnöki szaktudásra támaszkodik. A PLC-programoknak, a biztonsági áramköröknek, a szervóhajtásoknak, az ipari hálózatoknak, az érzékelőknek, a HMI-knek, a robotoknak és a folyamatberendezéseknek integrált rendszerként kell működniük.
A valódi munkaerő-szűk keresztmetszet feljebb helyeződik az értékláncban
Az automatizálási projektek értékelésekor a gyártók gyakran arra összpontosítanak, hogy csökkentsék a kezelőkkel szembeni létszámigényt. A nehezebb kérdés az, hogy mi történik a telepítés után.
Az automatizált gyártósor csökkentheti az ismétlődő műveletek elvégzéséhez szükséges létszámot, miközben növeli az igényt olyan technikusok iránt, akik több vezérlési rétegen át képesek a hibák diagnosztizálására.
A termelés leállását okozhatja hibás közelségérzékelő, helytelen PLC-állapot, kommunikációs időtúllépés, szervóhiba, reteszelési feltétel, a biztonsági vezérlő leoldása vagy mechanikai probléma. A tényleges kiváltó ok azonosításához rendszerszintű ismeretekre van szükség, nem csupán az eszközök üzemeltetésének készségére.
Ezért válik egyre fontosabbá a karbantartás és a vezérléstechnikai mérnöki munka.
Annak, aki működésben tart egy automatizált gyártósort, ismernie kellhet az elektromos rajzokat, a PLC-logikát, az ipari Ethernetet, a mozgásvezérlést, a műszerezettséget, a biztonsági rendszereket, a robotikát és a mechanikai csatlakozásokat. Ezt a készségkombinációt sokkal nehezebb megtalálni, mint egy hagyományos termelési operátort.
A nagyobb fokú automatizálás több specializált munkahelyet teremthet
Az általános feltételezés szerint az automatizálás közvetlenül csökkenti a foglalkoztatást. A gyakorlatban a hatás nagymértékben függ attól, hogyan vezetik be a gyártók a technológiát.
Egy nagymértékben automatizált üzemnek kevesebb emberre lehet szüksége az ismétlődő kézi műveletekhez, miközben új pozíciókat hoz létre a vezérléstechnika, a robotika, a gépkarbantartás, a folyamattervezés, a rendszerintegráció, az adatelemzés és a műszaki képzés területén.
Mérnöki szempontból ez nem ellentmondás.
Az automatizálás megváltoztatja az emberi munka megoszlását. A kézi beavatkozás csökken, miközben a műszaki felelősség növekszik.
A kihívást az jelenti, hogy ezeket az új pozíciókat nem mindig lehet egyszerűen úgy betölteni, hogy néhány órán át továbbképzünk egy operátort. Egy ipari vezérlőrendszer hibakereséséhez gyakorlati tapasztalat, strukturált diagnosztikai módszerek és a hardver, valamint a szoftver közötti kölcsönhatás ismerete szükséges.
A karbantartási képességet az automatizálási rendszerbe be kell építeni
A gyártóknak a karbantarthatóságot mérnöki követelményként kell kezelniük, nem utólagos szempontként.
Egy műszakilag kifinomult automatizálási rendszer nem feltétlenül jó termelési rendszer, ha a karbantartó személyzet nem tudja hatékonyan diagnosztizálni a hibáit.
A rendszertervezés során a mérnököknek figyelembe kell venniük a diagnosztikai átláthatóságot, a hibák azonosítását, a pótalkatrész-szükségletet, az elektromos komponensekhez való hozzáférést, a hálózatfelügyeletet, a riasztáskezelést, a biztonsági mentési eljárásokat és a karbantartási dokumentációt.
A PLC-programoknak értelmes címkéket és strukturált diagnosztikai logikát kell tartalmazniuk. A HMI-knek hasznos hibainformációkat kell megjeleníteniük az általános riasztási üzenetek helyett. A hálózati architektúráknak felismerhetővé kell tenniük a kommunikációs hibákat. A biztonsági rendszereknek megfelelő diagnosztikai információkat kell nyújtaniuk anélkül, hogy nem biztonságos áthidalási gyakorlatokra ösztönöznének.
Ezek a döntések közvetlenül befolyásolják az állásidőt.
Egy olyan rendszer, amely minden egyes hibakeresés során néhány másodpercet megtakarít, több ezer gyártási ciklus alatt jelentős működési előnyöket eredményezhet. Ezért a diagnosztikára és a karbantarthatóságra fordított mérnöki munka ugyanolyan értékes lehet, mint további automatizálási funkciók hozzáadása.
A képzés nem választható el az automatizálástechnikai tervezéstől
A képzést gyakran egy automatizálási projekt utolsó szakaszaként kezelik. Ez a megközelítés szükségtelen problémákat okoz.
A kezelőket és a technikusokat már a projekt kezdetétől rendszerfelhasználóként kell kezelni. Képzési követelményeiknek hatással kell lenniük a HMI kialakítására, a riasztási struktúrákra, a karbantartási eljárásokra, a dokumentációra és az üzembe helyezési tevékenységekre.
A hatékony képzésnek gyakorlati kérdésekre kell választ adnia.
Hogyan néz ki a gép normál állapota? Hogyan különböztetheti meg a kezelő a folyamatproblémát a berendezés hibájától? Mely riasztások igényelnek azonnali beavatkozást? Mikor kell karbantartókat hívni? Hogyan állapíthatják meg a technikusok, hogy a probléma az érzékelőből, a PLC-ből, a hálózatból, a hajtásból vagy a mechanikus berendezésből ered?
Ezek a kérdések értékesebbek annál, mint ha egyszerűen csak azt tanítanánk meg a munkatársaknak, hol kell megnyomniuk a gombokat.
A legjobb technikus nem mindig a legjobb oktató
A gyártók gyakran a legtapasztaltabb munkatársra bízzák a képzési feladatokat. Ez működhet, de a műszaki kompetencia és a tanítási készség két különböző képesség.
Egy tapasztalt technikus évekig tartó, egy adott géppel szerzett tapasztalat után intuitív módon is felismerhet egy hibát. Egy új technikusnak azonban ismételhető módszerre van szüksége, amely elmagyarázza, miért kell az egyes diagnosztikai lépéseket elvégezni.
A hatékony ipari képzésnek ezért az egyéni tapasztalatot dokumentált eljárásokká kell alakítania.
A hibakeresési folyamatábrák, elektromos rajzok, PLC-diagnosztikai példák, riasztási előzmények, karbantartási ellenőrzőlisták, szimulációs gyakorlatok és ellenőrzött hibahelyzetek segíthetnek a nem dokumentált tudás átadható tudássá alakításában.
Ez különösen fontos, amikor a tapasztalt munkatársak nyugdíjba vonulnak vagy más munkakörbe lépnek. Ha a kritikus hibakeresési tudás csak valakinek az emlékezetében létezik, az jelentős működési kockázatot jelent a gyártó számára.
Az automatizálási projekteknek készségarchitektúrát is kell tartalmazniuk
A munkaerő fejlesztésének egyik hasznos megközelítése, ha a műszaki készségeket közvetlenül az automatizálási architektúrához rendeljük.
Egy kezelőnek például szüksége lehet a HMI alapvető kezelésére, a riasztások értelmezésére és a biztonságos helyreállítási eljárások ismeretére. Egy karbantartási technikusnak elektromos hibakeresési, érzékelő-diagnosztikai, motorvezérlési és hajtáskonfigurációs készségekre lehet szüksége. Egy vezérléstechnikai technikusnak PLC-programozási, ipari hálózati, mozgásvezérlési és strukturált hibakeresési képességekre lehet szüksége.
A magasabb szintű mérnököknek ezenfelül rendszerarchitektúrával, kiberbiztonsággal, adatintegrációval, folyamatoptimalizálással és életciklus-kezeléssel kapcsolatos készségekre is szükségük lehet.
Ez a megközelítés mérhetővé teszi a képzést.
Ahelyett, hogy azt kérdeznék, elvégeztek-e az alkalmazottak egy tanfolyamot, a gyártók azt értékelhetik, hogy a munkatársak képesek-e önállóan, elfogadható időn belül és megengedett hibaarány mellett elvégezni a meghatározott műszaki feladatokat.
A sokféle terméket kis mennyiségben előállító gyártás megváltoztatja az automatizálás egyenletét
A munkaerővel kapcsolatos kihívás még összetettebbé válik a sokféle terméket kis mennyiségben előállító gyártásban.
A nagy volumenű gyártás indokolttá teheti a nagymértékben specializált automatizálást, mivel ugyanaz a folyamat több ezerszer vagy akár több milliószor is lefuthat. Az egyedi gyártás gyakori termék-, szerszám- és receptúraváltásokkal, eltérő ellenőrzési követelményekkel és folyamatbeállításokkal jár.
Ezekben a környezetekben a rugalmasság értékesebb lehet a maximális automatizálásnál.
Egy olyan, nagymértékben automatizált rendszer, amely a termék minden változásakor jelentős mérnöki beavatkozást igényel, gyakorlati szempontból kisebb értéket nyújthat, mint egy félautomata rendszer, amelyet a technikusok gyorsan át tudnak konfigurálni.
Ezen a területen az emberi szakértelem továbbra is különösen értékes.
A gyártóknak ezért az automatizálást a teljes folyamat gazdaságossága alapján kell értékelniük, nem pedig a robotok száma szerint. Az átállási időt, a mérnöki ráfordítást, a karbantartási igényeket, a programozás összetettségét, a minőségi követelményeket és a kezelői rugalmasságot egyaránt figyelembe kell venni a számítás során.
A mesterséges intelligencia növeli a mérnöki szakértelem iránti igényt
A mesterséges intelligenciával támogatott automatizálás tovább változtatja majd ezt az egyenletet.
A mesterséges intelligencia segíthet azonosítani a gépadatokban rejlő mintázatokat, felismerni a rendellenes működést, támogatni az előrejelző karbantartást, optimalizálni a gyártási paramétereket, valamint segíteni a technikusokat a hibakeresésben. A mesterséges intelligencia azonban nem szünteti meg a mérnöki szakértelem szükségességét.
Egy rendellenes rezgésjel esetén továbbra is szükség van valakire, aki megérti a gép működését. Egy váratlan folyamattól való eltérés esetén továbbra is valakinek kell meghatároznia, hogy az ok a műszerezésben, a vezérlési logikában, a mechanikus berendezésben, az anyag változékonyságában vagy a folyamatfeltételekben keresendő-e.
A mesterséges intelligencia csökkentheti az információk megtalálásához szükséges időt, de nem ruházza át automatikusan a felelősséget a végső mérnöki döntésért.
Ezért a jövő gyártó szervezeteinek olyan emberekre lesz szükségük, akik az ipari rendszereket és a digitális technológiákat egyaránt értik.
A munkaerő-stratégiának együtt kell változnia a vezérlési stratégiával
A gyártóknak fel kell hagyniuk azzal, hogy az automatizálási beruházásokat és a munkaerő fejlesztését külön programként kezelik.
Amikor egy üzem robotokat, PLC-vezérelt berendezéseket, vizuális ellenőrzést, automatizált anyagmozgatást vagy fejlett mozgásvezérlő rendszereket ad hozzá, a munkaerővel szembeni elvárások azonnal megváltoznak. Ezért a képzési terveket az automatizálási architektúrával párhuzamosan kell kidolgozni.
A leghatékonyabb üzemek valószínűleg három elemet ötvöznek: automatizálást az ismétlődő munkákhoz, erős diagnosztikai képességeket biztosító mérnöki rendszereket, valamint strukturált képzést, amely e rendszerek köré építve fejleszti a műszaki felkészültséget.
Ez fenntarthatóbb működési modellt eredményez.
Az automatizálást nem csupán az eltűnő kézi feladatok számával kell mérni. Azt is mérni kell, hogy a megmaradó munkaerő milyen hatékonyan képes üzemeltetni, karbantartani, hibakeresni és továbbfejleszteni az automatizált rendszert.
A gyártás következő versenyelőnye a műszaki képesség lesz
A következő évtized gyártási munkaereje másképp fog kinézni, mint az előző évtized munkaereje.
A robotok továbbra is egyre több feladatra lesznek képesek. A kollaboratív robotok olyan alkalmazási területeken is elterjednek, amelyek korábban kézi munkát igényeltek. A mesterséges intelligencia egyre nagyobb mértékben segíti majd az ellenőrzést, a karbantartást, az ütemezést és a folyamatoptimalizálást. Az autonóm mobilrendszerek egyre több belső logisztikai feladatot látnak el.
E fejlesztések egyike sem szünteti meg a képzett szakemberek iránti igényt.
Ehelyett növelik a gyárért felelős emberek műszaki felkészültségét.
Az automatizálásból a legtöbbet profitáló gyártók nem feltétlenül azok lesznek, amelyek a legtöbb robotot telepítik. Hanem azok a szervezetek, amelyek az automatizálást karbantartható vezérlési architektúrákkal, gyakorlatias diagnosztikával, strukturált tudásátadással és a munkaerő folyamatos fejlesztésével tudják integrálni.
Ezért a munkaerő azonnali problémája nem egyszerűen az emberek hiánya.
Egyre összetettebb ipari rendszerekhez megfelelő műszaki képességekkel rendelkező emberekből van hiány.
A robotok megváltoztatják a munkavégzést. A gyártóknak meg kell változtatniuk az őket üzemeltető és karbantartó szakemberek fejlesztésének módját.
