Az automatizálás elérte az optimalizálási szakaszt
Az automatizálás gyakorlati gyártástechnológiává vált a nyomda- és csomagolóiparban, de az alkalmazása továbbra sem egyenletes. A legtöbb üzem nem teljesen autonóm gyárként működik. Ehelyett összekapcsolt automatizálási rétegeket épít, amelyek javítják a meglévő folyamatokat, csökkentik a kézi beavatkozást, és jobb gyártási információkkal látják el a kezelőket.
Egy ipari automatizálási nézőpontból ez a fejlődés előre jelezhető. Az üzemek ritkán térnek át közvetlenül a kézi gyártásról az autonóm működésre. A reálisabb út a fokozatos integráció: először a gépek automatizálása, ezt követően az adatgyűjtés, majd a rendszerek összekapcsolása, végül pedig a zárt hurkú vezérlés, amikor már elegendő folyamatadat áll rendelkezésre.
A legérettebb alkalmazások már magukban foglalják az előkészítés automatizálását, a színkezelést, az árajánlatkészítést, az ütemezést, az inline ellenőrzést, a web-to-print megoldásokat, valamint a MIS/ERP-integrációt. A következő kihívás ezen egyedi funkciók összekapcsolása egyetlen koherens gyártási architektúrában.
A valódi automatizálási lehetőség a gépek között rejlik
Számos gyártási környezet már most is highly automated berendezéseket tartalmaz. A nyomdagépek, a digitális nyomtatóművek, az ellenőrzőrendszerek, a kikészítőberendezések és az anyagmozgató rendszerek önállóan is képesek összetett feladatokat végrehajtani.
A probléma az, hogy a gépszintű automatizálás nem hoz létre automatikusan üzemszintű automatizálást.
Lehet, hogy egy nyomdagép ismeri a gyártási állapotát, miközben a MIS ismeri a rendelés prioritását, az ellenőrzőrendszer pedig a hibaarányt. Ha ezek a rendszerek nem tudnak használható információt cserélni, a kezelők továbbra is integrációs rétegként működnek.
Ez az iparág egyik legnagyobb rejtett automatizálási költsége. Az emberi kezelők gyakran pótolják a hiányzó interfészeket, az inkonzisztens adatszerkezeteket és az egymástól elszigetelt szoftverplatformokat.
Ezért az automatizálás következő generációjának kevésbé az elszigetelt funkciók hozzáadására, inkább a meglévő rendszerek közötti információs hiányosságok megszüntetésére kell összpontosítania.
A gyártásautomatizálás adatvezéreltté válik
A jelenlegi automatizálási alkalmazások egyre inkább kombinálják a gépvezérlést, a korábbi gyártási adatokat, a statisztikai elemzést és a szoftveralapú döntéstámogatást.
A prediktív karbantartás még azelőtt azonosíthatja a berendezés rendellenes működését, hogy egy meghibásodás megszakítaná a gyártást. Az inline ellenőrzés a gyártás folytatása közben is képes észlelni a hibákat. Az automatizált színszabályozás kompenzálhatja a folyamat eltolódását. Az ütemezési rendszerek kiértékelhetik a gépek rendelkezésre állását, az anyagokat, a határidőket és a munkák prioritásait.
Ezek az alkalmazások egy fontos alapelvet szemléltetnek: az automatizáláshoz nem mindig van szükség autonóm vezérlésre.
Sok esetben a legnagyobb értéket az jelenti, ha a kezelő a megfelelő időben kapja meg a helyes döntést. Ez a megközelítés csökkenti a kockázatot, miközben rendkívüli gyártási körülmények esetén is megőrzi az emberi felügyeletet.
Az olyan munkafolyamat-platformok, mint az Enfocus Switch, a Callas pdfToolbox, a HP Site Flow, a Hybrid CLOUDFLOW és az Esko Automation Engine, jól szemléltetik, hogyan képes a szoftveres automatizálás kiküszöbölni az ismétlődő előkészítési feladatokat, mielőtt a munka eljutna a gyártásig.
Az AI a meglévő automatizálási infrastruktúrán keresztül fog fejlődni
A mesterséges intelligencia jelentős figyelmet kap, de az AI-t nem szabad az automatizálási mérnöki munka helyettesítőjeként kezelni.
Az AI adatoktól függ. Ha a gyártási adatok hiányosak, következetlenek, rosszul osztályozottak vagy nincsenek összekapcsolva a gépeseményekkel, az AI-rendszer nem képes megbízhatóan hasznos operatív döntéseket hozni.
Ez magyarázza, hogy az AI bevezetése miért fog egyenlőtlenül fejlődni a nyomdai és csomagolási műveletekben.
A közvetlenül alkalmazható megoldások viszonylag gyakorlatiasak: gyártási javaslatok, minőségelemzés, ütemezési segítség, prediktív karbantartás, preflight-ellenőrzés, színkorrekció, hibaosztályozás és folyamatoptimalizálás.
Az ambiciózusabb cél az autonóm, zárt hurkú gyártás. Ehhez azonban lényegesen többre van szükség egy AI-alkalmazás telepítésénél. Szükség van szabványosított adatokra, determinisztikus gépi interfészekre, validált szabályozási logikára, kiberbiztonságra, folyamatmodellekre és egyértelműen meghatározott hibaelhárítási reakciókra.
A zárt hurkú szabályozás a fontosabb hosszú távú irány
Az ipari automatizálás mérnökei általában különbséget tesznek a megfigyelés és a szabályozás között.
A megfigyelőrendszerek azonosítják, mi történik. A döntéstámogató rendszerek elmagyarázzák, mi történhet ezután. A zárt hurkú szabályozás egy lépéssel tovább megy: a mért körülmények alapján automatikusan módosítja a folyamat paramétereit.
Ez a különbségtétel fontos a nyomtatási termelés jövője szempontjából.
Az automatizált színkorrekció jó példa erre. A rendszer méri a folyamat kimenetét, összehasonlítja a céllal, kiszámítja az eltérést, majd módosítja az üzemi paramétereket. Minél megbízhatóbb ez a visszacsatolási kör, annál kevésbé van szükség kézi beavatkozásra.
Hasonló architektúrák végül alkalmazhatók a regisztrációra, a hordozóanyag-kezelésre, a szárításra, a festékfelhasználásra, az ellenőrzésre, a karbantartásra és az ütemezésre is.
A hosszú távú cél ezért nem egyszerűen „több AI” kell hogy legyen. Inkább a mérhetőbb, szabályozottabb és megismételhetőbb gyártási folyamatok kialakítása.
A színautomatizálás bemutatja a visszacsatolás értékét
A színkonzisztencia továbbra is az egyik legszemléletesebb példa arra, hogy az automatizálás mérhető termelési értéket teremt.
A modern rendszerek képesek kombinálni az inline spektrofotometriát, a denzitometriát, a központi profilokat, a hordozóanyag-kalibrációt, az automatizált linearizálást és a szabványosított színcélokat. Ezek a technológiák csökkentik a kézi mérésre való ráutaltságot, és lehetővé teszik, hogy a gyártórendszerek egy gyártási folyamat során reagáljanak a folyamat változásaira.
A mérnöki alapelv egyszerű: mérjük a kimenetet, hasonlítsuk össze egy meghatározott referenciával, számítsuk ki az eltérést, majd alkalmazzuk a megfelelő korrekciót.
Ugyanez az architektúra jelenik meg az ipari automatizálás teljes területén. Az érzékelők visszajelzést biztosítanak, a vezérlőalgoritmusok értelmezik a jelet, a beavatkozó szervek módosítják a folyamatot, a felügyeleti rendszerek pedig ellenőrzik az eredményt.
A nyomtatási gyártás ezért ugyanazon zárt hurkú szemlélet felé halad, amely már számos feldolgozóipari ágazatban meghonosodott.
A frontoffice-automatizálás az irányítási architektúra része
Az automatizálás nem állhat meg a gép interfészénél.
Az árajánlatkészítés, a rendelésbevitel, az ütemezés, a készletkezelés, a gyártástervezés, a minőségügyi jelentések és a szállítás mind hatással vannak a fizikai gyártási folyamatra. Következésképpen a MIS- és ERP-platformok egyre fontosabb elemeivé válnak az átfogó automatizálási architektúrának.
Az automatizált nyomdagép nem tudja ellensúlyozni a gyártási rendszerbe bekerülő hibás munkafeladat-információkat.
Ugyanez az alapelv vonatkozik az alapanyag kiválasztására, a színspecifikációkra, az utómunkálati követelményekre, a szállítási határidőkre és az ellenőrzési kritériumokra. Ha a felsőbb szintről érkező információ hibás, az alsóbb szintű automatizálás egyszerűen hatékonyabban hajtja végre a hibás utasításokat.
Ezért a munkafolyamatok integrációját olyan irányításilánc-problémaként kell kezelni, amely a vevői megrendeléstől a végső kiszállításig terjed.
Az ellátási lánc válik a nagyobb automatizálási platformmá
A nyomtatás és a csomagolás gyártása csupán egy sokkal nagyobb ipari értéklánc egyik szakasza.
A csomagolástervezés, az alapanyaggyártás, a nyomtatás, a feldolgozás, a raktározás, a logisztika, a kiskereskedelem és a fogyasztói interakció egyre több digitális információt hoz létre. A sorszámozott QR-kódok, a GS1 Digital Link, az RFID, az NFC és a változóadat-gyártás olyan technológiák példái, amelyek a fizikai termékeket digitális identitásokkal kapcsolják össze.
Ez új automatizálási lehetőségeket teremt.
A gyártóberendezések egyre inkább képesek a munkafeladatra vonatkozó információkat fogadni, a nyomtatott azonosítókat ellenőrizni, a változó adatokat vizsgálni, valamint a gyártási állapotot visszajelezni a felsőbb szintű rendszereknek.
Ennek eredményeként a gépautomatizálástól az ellátásilánc-automatizálás felé tolódik a hangsúly.
Véleményem szerint ez az iparág egyik legfontosabb változásává válik. A versenyelőny egyre inkább azokhoz a gyártókhoz kerül, amelyek képesek megbízható gyártási adatokat szervezeti határokon átívelően cserélni.
A digitális nyomtatás felgyorsítja a munkafolyamatok automatizálását
A digitális nyomtatás a hagyományos kis példányszámú és speciális alkalmazásokon túl is terjeszkedik.
A címkék, a hullámkarton csomagolások, a regionális kampányok, a személyre szabott termékek, a sorszámozott csomagolások, a szezonális termékek és a piaci tesztelés mind profitálnak a rövidebb gyártási ciklusokból és a készletkitettség csökkenéséből.
A digitális nyomtatás azonban nem garantálja automatikusan a gazdasági hatékonyságot.
A valódi előny akkor jelenik meg, amikor a digitális berendezéseket automatizált prepresssel, munkafeladat-ütemezéssel, színkezeléssel, ellenőrzéssel, utómunkálatokkal és teljesítéssel integrálják.
Egy leválasztott munkafolyamatokhoz kapcsolt nagy sebességű nyomdagép továbbra is termelési szűk keresztmetszeteket okozhat. Ezzel szemben egy mérsékelten gyors, de erősen integrált munkafolyamatban működő gép nagyobb teljes áteresztőképességet biztosíthat.
Ezért a berendezések specifikációit egyre inkább rendszerszinten, nem pedig gépszinten kell értékelni.
Az adatok szabványosítása az ipari MI alapja
Az adatok szabványosítása a jövőbeli automatizálás egyik legkevésbé látható, mégis legfontosabb követelménye.
A gépadatoknak, a munk adatoknak, az anyaginformációknak, a színinformációknak, a termelési eseményeknek, az ellenőrzési eredményeknek és a karbantartási nyilvántartásoknak egységes definíciókat kell használniuk, ha a szervezetek hasznos analitikai modelleket kívánnak létrehozni.
Ez különösen fontos a gépi tanulás esetében.
A következetlen munkabesorolásokon vagy hiányos termelési nyilvántartásokon betanított modell olyan korrelációkat azonosíthat, amelyeknek csekély a gyakorlati értékük. A jobb algoritmusok sem tudják korlátlan ideig ellensúlyozni a rossz minőségű forrásadatokat.
Az olyan szervezeteket érintő iparági kezdeményezések, mint a PRINTING United Alliance, a GWG, a CIP4 és az UCP, az interoperabilitás és a munkafolyamatok adatainak konzisztenciája javításával hozzájárulhatnak ennek az alapnak a megteremtéséhez.
A következő lépésnek a gyakorlati konszolidációnak kell lennie: a rendszereknek képesnek kell lenniük a termelési információk beolvasására, összehasonlítására, validálására és cseréjére anélkül, hogy a kezelőknek manuálisan kellene lefordítaniuk azokat a platformok között.
Az automatizálás megváltoztatja a kezelő munkáját
A belátható jövőben az automatizálás nem fogja megszüntetni a képzett termelési szakemberek szükségességét. Megváltoztatja viszont, hogy hol alkalmazzák a szaktudásukat.
A kezelők kevesebb időt töltenek majd ismétlődő beállítások végrehajtásával, és többet a kivételek kezelésével, a folyamatviselkedés elemzésével, a minőség validálásával, a berendezések hibakeresésével, a munkafolyamatok felügyeletével és a folyamatstandardok fenntartásával.
Ehhez az átmenethez másfajta képzésre van szükség.
Az a technikus, aki érti az érzékelőket, a hálózatokat, a PLC-logikát, az ipari kommunikációt, az adatstruktúrákat és a folyamatirányítást, értékesebbé válhat, ahogy a termelési rendszerek egyre inkább összekapcsolódnak.
A munkaerővel kapcsolatos kihívás ezért nem egyszerűen munkaerőhiány. A készségek átalakulásáról van szó: a kézi végrehajtástól a műszaki felügyelet és a kivételkezelés felé.
A kiberbiztonságnak a termelésautomatizálás részévé kell válnia
A nagyobb összekapcsoltság egyúttal a támadási felületet is növeli.
Amikor a nyomdagépek, az ellenőrzőrendszerek, a MIS-platformok, a felhőszolgáltatások, a karbantartási rendszerek és a vállalati hálózatok információt cserélnek, a termelésautomatizálás a kommunikációs infrastruktúrától válik függővé.
A kiberbiztonság többé nem kezelhető kizárólag informatikai felelősségként.
Az ipari hálózatok szegmentálást, szabályozott hozzáférést, biztonságos távoli karbantartást, hitelesítést, szoftver-életciklus-kezelést, biztonsági mentési stratégiákat és meghatározott helyreállítási eljárásokat igényelnek. Az adatbizalmasság mellett a termelés folytonosságát is figyelembe kell venni.
Ahogy egyre több berendezést felügyelnek távolról, és egyre több rendszer működését határozza meg szoftver, a kiberbiztonság a hálózatba kapcsolt termelési rendszerek alapvető mérnöki követelményévé válik.
A személyzet nélküli gyártás továbbra is alkalmazásspecifikus marad
A teljesen autonóm üzemek azért kerülnek majd a figyelem középpontjába, mert az automatizálás végső vízióját testesítik meg. A teljesen személyzet nélküli gyártás azonban továbbra is nehéz marad az erősen változó termékekkel, a gyakori átállásokkal, a kiszámíthatatlan alapanyagokkal és az egyedi vevői igényekkel jellemzett környezetekben.
A nagymértékben szabványosított gyártás alkalmasabb az autonóm működésre.
Vegyes gyártási környezetekben a hibrid modell gyakorlatiasabb. A gépek az ismételhető műveleteket végzik, a szoftver koordinálja a munkafolyamatokat, az érzékelők ellenőrzik az eredményeket, az MI támogatja a döntéshozatalt, az emberi szakértők pedig beavatkoznak, amikor a körülmények túllépik az előre meghatározott határértékeket.
Ez a modell reálisabb utat kínál az autonóm gyártás felé.
A következő versenyelőny: a munkafolyamat-architektúra
Az iparág a gépközpontú automatizálástól a rendszerközpontú automatizálás felé halad.
A legversenyképesebb gyártók nem feltétlenül a leggyorsabb nyomdagéppel vagy a legkifinomultabb egyedi géppel rendelkeznek majd. Azok a vállalatok lesznek a legsikeresebbek, amelyek a berendezéseket, a szoftvereket, az adatokat, az érzékelőket, az ellenőrzést, az ütemezést, a karbantartást és az emberi szakértelmet egységes gyártási architektúrába integrálják.
Ennek az architektúrának több mérhető eredményt kell biztosítania: kevesebb kézi beavatkozás, rövidebb beállítási idők, kevesebb anyagveszteség, pontosabb ütemtervtartás, állandó színminőség, gyorsabb hibaazonosítás és jobb rálátás a gyártásra.
Ipari automatizálási szempontból ezek a valódi teljesítménymutatók.
Az autonóm gyártás felé vezető út
A nyomda- és csomagolóipar jelenleg a csatlakoztatott automatizálás szakaszában van, nem pedig a teljesen autonóm gyártás fázisában.
A fejlődés várhatóan felismerhető sorrendet követ:
- Az egyes gépek és az ismétlődő feladatok automatizálása.
- A gyártóberendezések és szoftverrendszerek összekapcsolása.
- A gyártási és gépadatok szabványosítása.
- Elemzések és MI-alapú döntéstámogatás bevezetése.
- Visszacsatolás és zárt hurkú folyamatvezérlés bevezetése.
- A kivételkezelés automatizálása ott, ahol a folyamatfeltételek kiszámíthatók.
- Bővítés az összehangolt autonóm gyártás felé.
A végső szakasz nem pusztán azért fog elérkezni, mert az MI képességei fejlettebbé válnak. Attól függ majd, hogy az alapul szolgáló gyártási architektúra képes-e pontos adatokat, megbízható vezérlési interfészeket, szabványosított folyamatokat és egyértelműen meghatározott működési határokat biztosítani.
A legfontosabb tanulság ezért egyszerű: az automatizálást architektúraként kell megtervezni, nem pedig elszigetelt technológiák gyűjteményeként megvásárolni.
Azok az üzemek, amelyek korán kialakítják ezt az architektúrát, jobb helyzetben lesznek ahhoz, hogy az MI-t, a robotikát, a felhőplatformokat, a fejlett ellenőrzést és a jövőbeli gyártástechnológiákat befogadják anélkül, hogy folyamataikat újra és újra át kellene építeniük.
