Ավտոմատացումը մտել է օպտիմալացման փուլ
Ավտոմատացումը դարձել է գործնական արտադրական տեխնոլոգիա տպագրության և փաթեթավորման ամբողջ ոլորտում, սակայն դրա ընդունումը շարունակում է անհավասար մնալ։ Գործարանների մեծ մասը չի աշխատում լիովին ինքնավար ռեժիմով։ Փոխարենը դրանք կառուցում են փոխկապակցված ավտոմատացման շերտեր, որոնք բարելավում են գործող գործընթացները, նվազեցնում ձեռքով միջամտությունը և օպերատորներին տրամադրում ավելի լավ արտադրական տեղեկատվություն։
Արդյունաբերական ավտոմատացման տեսանկյունից այս զարգացումը կանխատեսելի է։ Գործարանները հազվադեպ են անմիջապես անցնում ձեռքով արտադրությունից ինքնավար աշխատանքի։ Ավելի իրատեսական ուղին փուլային ինտեգրումն է՝ նախ մեքենաների ավտոմատացում, ապա տվյալների հավաքագրում, դրանից հետո համակարգերի միացում, և փակ օղակով կառավարում՝ միայն այն ժամանակ, երբ հասանելի է դառնում գործընթացի բավարար տվյալների ծավալ։
Ամենահասուն կիրառություններն արդեն ներառում են նախատպագրական ավտոմատացումը, գույների կառավարումը, նախահաշվարկը, պլանավորումը, արտադրության ընթացքում իրականացվող ստուգումը, վեբից տպագրությունը և MIS/ERP ինտեգրումը։ Հաջորդ մարտահրավերը այս առանձին գործառույթները մեկ միասնական արտադրական ճարտարապետության մեջ միավորելն է։
Ավտոմատացման իրական հնարավորությունը մեքենաների միջև է
Արտադրական շատ միջավայրեր արդեն պարունակում են բարձր աստիճանի ավտոմատացված սարքավորումներ։ Տպագրական մեքենաները, թվային շարժիչները, ստուգման համակարգերը, հետտպագրական սարքավորումները և նյութերի տեղափոխման համակարգերը կարող են ինքնուրույն կատարել բարդ առաջադրանքներ։
Խնդիրն այն է, որ մեքենաների մակարդակի ավտոմատացումը ինքնաբերաբար չի ստեղծում գործարանի մակարդակի ավտոմատացում։
Տպագրական մեքենան կարող է իմանալ իր արտադրական կարգավիճակը, մինչդեռ MIS-ը գիտի պատվերի առաջնահերթությունը, իսկ ստուգման համակարգը՝ թերությունների մակարդակը։ Եթե այդ համակարգերը չեն կարող փոխանակել օգտագործելի տեղեկատվություն, օպերատորները շարունակում են կատարել ինտեգրման շերտի դերը։
Սա ոլորտի թաքնված ավտոմատացման ամենամեծ ծախսերից մեկն է։ Մարդ օպերատորները հաճախ լրացնում են բացակայող միջերեսների, անհամապատասխան տվյալների կառուցվածքների և իրարից անջատ ծրագրային հարթակների պատճառով առաջացած բացերը։
Հետևաբար, ավտոմատացման հաջորդ սերունդը պետք է ավելի քիչ կենտրոնանա մեկուսացված գործառույթների ավելացման և ավելի շատ՝ գործող համակարգերի միջև տեղեկատվական բացերի վերացման վրա։
Արտադրության ավտոմատացումը դառնում է տվյալահեն
Ավտոմատացման ժամանակակից կիրառությունները ավելի ու ավելի են համատեղում մեքենաների կառավարումը, արտադրության պատմական տվյալները, վիճակագրական վերլուծությունը և ծրագրային որոշումների աջակցությունը։
Կանխատեսող սպասարկումը կարող է հայտնաբերել սարքավորումների անսովոր վարքագիծը՝ նախքան խափանման պատճառով արտադրության ընդհատվելը։ Արտադրության ընթացքում իրականացվող ստուգումը կարող է հայտնաբերել թերությունները՝ առանց արտադրությունը դադարեցնելու։ Գույնի ավտոմատ կառավարումը կարող է փոխհատուցել գործընթացի շեղումները։ Պլանավորման համակարգերը կարող են գնահատել մեքենաների հասանելիությունը, նյութերը, վերջնաժամկետները և աշխատանքների առաջնահերթությունները։
Այս կիրառությունները ցույց են տալիս կարևոր սկզբունք․ ավտոմատացումը միշտ չէ, որ պահանջում է ինքնավար կառավարում։
Շատ դեպքերում ամենաարժեքավոր գործառույթը օպերատորին ճիշտ որոշումը ճիշտ պահին տրամադրելն է։ Այս մոտեցումը նվազեցնում է ռիսկը՝ պահպանելով մարդու վերահսկողությունը արտադրության անսովոր պայմաններում։
Enfocus Switch, Callas pdfToolbox, HP Site Flow, Hybrid CLOUDFLOW և Esko Automation Engine-ի նման աշխատանքային հոսքերի հարթակները ցույց են տալիս, թե ինչպես կարող է ծրագրային ավտոմատացումը վերացնել կրկնվող նախապատրաստական առաջադրանքները՝ նախքան աշխատանքը արտադրության հասնելը։
Արհեստական բանականությունը կզարգանա առկա ավտոմատացման ենթակառուցվածքի միջոցով
Արհեստական բանականությունը զգալի ուշադրություն է ստանում, սակայն այն չպետք է դիտարկվի որպես ավտոմատացման ինժեներիայի փոխարինող։
Արհեստական բանականությունը կախված է տվյալներից։ Եթե արտադրական տվյալները թերի են, անհամապատասխան, վատ դասակարգված կամ անջատված մեքենայական իրադարձություններից, արհեստական բանականության համակարգը չի կարող հուսալիորեն ստեղծել օգտակար գործառնական որոշումներ։
Սա բացատրում է, թե ինչու արհեստական բանականության կիրառումը տպագրական և փաթեթավորման գործառնություններում կզարգանա անհավասարաչափ։
Անմիջական կիրառությունները համեմատաբար գործնական են՝ արտադրական առաջարկություններ, որակի վերլուծություն, պլանավորման աջակցություն, կանխատեսող սպասարկում, նախնական ստուգում, գույնի շտկում, թերությունների դասակարգում և գործընթացների օպտիմալացում։
Ավելի հավակնոտ նպատակը փակ օղակով ինքնավար արտադրությունն է։ Սակայն դրա համար անհրաժեշտ է զգալիորեն ավելին, քան պարզապես արհեստական բանականության հավելվածի տեղադրումը։ Անհրաժեշտ են ստանդարտացված տվյալներ, մեքենաների դետերմինացված ինտերֆեյսներ, վավերացված կառավարման տրամաբանություն, կիբերանվտանգություն, գործընթացների մոդելներ և խափանումների արձագանքման հստակ սահմանված ընթացակարգեր։
Փակ օղակով կառավարումն ավելի կարևոր երկարաժամկետ ուղղությունն է
Արդյունաբերական ավտոմատացման ինժեներները սովորաբար տարբերակում են մոնիթորինգը և կառավարումը։
Մոնիթորինգի համակարգերը բացահայտում են, թե ինչ է տեղի ունենում։ Որոշումների աջակցության համակարգերը բացատրում են, թե ինչ կարող է տեղի ունենալ հաջորդիվ։ Փակ օղակով կառավարումը մեկ քայլ առաջ է գնում՝ չափված պայմաններին համապատասխան ավտոմատ կերպով փոխելով գործընթացի պարամետրերը։
Այս տարբերակումը կարևոր է տպագրական արտադրության ապագայի համար։
Գույնի ավտոմատացված շտկումը լավ օրինակ է։ Համակարգը չափում է գործընթացի արդյունքը, համեմատում այն թիրախի հետ, հաշվարկում շեղումը և կարգավորում աշխատանքային պարամետրերը։ Որքան հուսալի է այս հետադարձ կապի օղակը, այնքան քիչ ձեռքով միջամտություն է անհրաժեշտ։
Նման ճարտարապետությունները հետագայում կարող են կիրառվել նաև համատեղման, կրիչի մշակման, չորացման, թանաքի սպառման, ստուգման, սպասարկման և պլանավորման համար։
Հետևաբար, երկարաժամկետ նպատակը չպետք է պարզապես «ավելի շատ արհեստական բանականություն» լինի։ Այն պետք է լինի ավելի չափելի, վերահսկելի և կրկնելի արտադրական ցիկլերի ստեղծումը։
Գույնի ավտոմատացումը ցույց է տալիս հետադարձ կապի արժեքը
Գույնի կայունությունը շարունակում է մնալ ավտոմատացման՝ չափելի արտադրական արժեք ապահովելու ամենաակնառու օրինակներից մեկը։
Ժամանակակից համակարգերը կարող են համատեղել ներկառուցված սպեկտրոֆոտոմետրիան, դենսիտոմետրիան, կենտրոնացված պրոֆիլները, կրիչի կալիբրացումը, ավտոմատ գծայնացումը և ստանդարտացված գունային թիրախները։ Այս տեխնոլոգիաները նվազեցնում են ձեռքով չափումների կախվածությունը և թույլ են տալիս արտադրական համակարգերին արտադրական գործընթացի ընթացքում արձագանքել գործընթացի տատանումներին։
Ինժեներական սկզբունքը պարզ է․ չափել ելքային արդյունքը, համեմատել այն սահմանված հղման արժեքի հետ, հաշվարկել շեղումը և կիրառել համապատասխան շտկում։
Այս նույն ճարտարապետությունը հանդիպում է արդյունաբերական ավտոմատացման ամբողջ ոլորտում։ Սենսորները հետադարձ կապ են ապահովում, կառավարման ալգորիթմները մեկնաբանում են ազդանշանը, գործարկիչները փոփոխում են գործընթացը, իսկ մոնիթորինգի համակարգերը ստուգում են արդյունքը։
Հետևաբար տպագրական արտադրությունն անցնում է նույն փակ օղակով կառավարման փիլիսոփայությանը, որն արդեն հաստատվել է բազմաթիվ գործընթացային արդյունաբերություններում։
Առաջնագծի գրասենյակի ավտոմատացումը կառավարման ճարտարապետության մաս է
Ավտոմատացումը չի կարող կանգ առնել մեքենայի ինտերֆեյսում։
Գնահատումը, պատվերի մուտքագրումը, պլանավորումը, պաշարների կառավարումը, արտադրության պլանավորումը, որակի հաշվետվողականությունը և առաքումը բոլորն ազդում են ֆիզիկական արտադրական գործընթացի վրա։ Հետևաբար MIS և ERP հարթակներն ավելի ու ավելի կարևոր բաղադրիչներ են դառնում ավտոմատացման ընդհանուր ճարտարապետության մեջ։
Ավտոմատացված տպագրական մեքենան չի կարող փոխհատուցել արտադրական համակարգ մուտքագրված սխալ պատվերի տեղեկությունը։
Նույն սկզբունքը կիրառվում է նաև հիմքի նյութի ընտրության, գունային բնութագրերի, հետտպագրական մշակման պահանջների, առաքման վերջնաժամկետների և ստուգման չափանիշների նկատմամբ։ Եթե վերադաս համակարգերից ստացվող տեղեկությունը սխալ է, ապա ներքևի մակարդակի ավտոմատացումը պարզապես սխալ հրահանգներն է ավելի արդյունավետ կատարում։
Այդ պատճառով աշխատանքային գործընթացների ինտեգրումը պետք է դիտարկել որպես կառավարման շղթայի խնդիր, որը տարածվում է հաճախորդի պատվերից մինչև վերջնական առաքում։
Մատակարարման շղթան կդառնա ավտոմատացման ավելի մեծ հարթակ
Տպագրության և փաթեթավորման արտադրությունը շատ ավելի մեծ արդյունաբերական արժեքային շղթայի ընդամենը մեկ փուլն է։
Փաթեթավորման դիզայնը, նյութերի արտադրությունը, տպագրությունը, փոխակերպումը, պահեստավորումը, լոգիստիկան, մանրածախ առևտուրը և սպառողների հետ փոխազդեցությունն ավելի ու ավելի շատ թվային տեղեկատվություն են ստեղծում։ Սերիականացված QR կոդերը, GS1 Digital Link-ը, RFID-ը, NFC-ն և փոփոխական տվյալներով արտադրությունը ֆիզիկական արտադրանքը թվային ինքնությունների հետ կապող տեխնոլոգիաների օրինակներ են։
Սա ավտոմատացման նոր հնարավորություններ է ստեղծում։
Արտադրական սարքավորումները գնալով ավելի հաճախ կարող են ստանալ պատվերին հատուկ տեղեկություններ, ստուգել տպված նույնացուցիչները, ստուգել փոփոխական տվյալները և արտադրության կարգավիճակի մասին տեղեկացնել վերադաս համակարգերին։
Արդյունքում տեղի է ունենում անցում մեքենաների ավտոմատացումից դեպի մատակարարման շղթայի ավտոմատացում։
Իմ կարծիքով՝ սա կդառնա ոլորտի ամենակարևոր փոփոխություններից մեկը։ Մրցակցային առավելությունն ավելի ու ավելի կպատկանի այն արտադրողներին, որոնք ունակ են կազմակերպական սահմաններից դուրս փոխանակել վստահելի արտադրական տվյալներ։
Թվային տպագրությունը կարագացնի աշխատանքային գործընթացների ավտոմատացումը
Թվային տպագրությունն ընդլայնվում է՝ դուրս գալով ավանդական փոքրաքանակ և մասնագիտացված կիրառությունների շրջանակից։
Պիտակները, ծալքավոր փաթեթավորումը, տարածաշրջանայնացված արշավները, անհատականացված արտադրանքը, սերիական համարներով փաթեթավորումը, սեզոնային արտադրանքը և շուկայի փորձարկումները շահում են արտադրական ավելի կարճ ցիկլերից և պաշարների հետ կապված ռիսկերի նվազումից։
Սակայն թվային տպագրությունն ինքնաբերաբար չի երաշխավորում տնտեսական արդյունավետություն։
Իրական առավելությունն ի հայտ է գալիս, երբ թվային սարքավորումները ինտեգրվում են ավտոմատացված նախատպագրության, պատվերների պլանավորման, գունային կառավարման, ստուգման, հետտպագրական մշակման և պատվերների կատարման գործընթացներին։
Անջատված աշխատանքային հոսքերին միացված բարձրարագ տպագրական մեքենան դեռ կարող է արտադրական խցանումներ ստեղծել։ Եվ հակառակը՝ բարձր ինտեգրված աշխատանքային հոսքի ներսում աշխատող միջին արագության մեքենան կարող է ապահովել ընդհանուր ավելի մեծ թողունակություն։
Հետևաբար սարքավորումների բնութագրերը պետք է ավելի ու ավելի հաճախ գնահատվեն համակարգի, ոչ թե մեքենայի մակարդակով։
Տվյալների ստանդարտացումը արդյունաբերական արհեստական բանականության հիմքն է
Տվյալների ստանդարտացումը ապագայի ավտոմատացման ամենաքիչ տեսանելի, բայց ամենակարևոր պահանջներից մեկն է։
Մեքենայական տվյալները, աշխատանքների տվյալները, նյութերի վերաբերյալ տեղեկությունները, գունային տվյալները, արտադրական իրադարձությունները, տեսչական արդյունքները և սպասարկման գրառումները պետք է օգտագործեն հետևողական սահմանումներ, եթե կազմակերպությունները ցանկանում են կառուցել օգտակար վերլուծական մոդելներ։
Սա հատկապես կարևոր է մեքենայական ուսուցման համար։
Անհետևողական աշխատանքների դասակարգումներով կամ թերի արտադրական գրառումներով ուսուցանված մոդելը կարող է բացահայտել քիչ գործառնական արժեք ունեցող փոխկապակցվածություններ։ Ավելի լավ ալգորիթմները չեն կարող անվերջ փոխհատուցել սկզբնական տվյալների վատ որակը։
PRINTING United Alliance, GWG, CIP4 և UCP-ի նման կազմակերպությունների մասնակցությամբ արդյունաբերական նախաձեռնությունները կարող են նպաստել այս հիմքի ստեղծմանը՝ բարելավելով փոխգործունակությունն ու աշխատանքային հոսքի տվյալների հետևողականությունը։
Հաջորդ քայլը պետք է լինի գործնական համախմբումը․ համակարգերը պետք է կարողանան կարդալ, համեմատել, վավերացնել և փոխանակել արտադրական տեղեկատվությունը՝ առանց օպերատորներից պահանջելու ձեռքով թարգմանել հարթակների միջև։
Ավտոմատացումը փոխում է օպերատորի աշխատանքը
Տեսանելի ապագայում ավտոմատացումը չի վերացնի հմուտ արտադրական անձնակազմի կարիքը։ Այն կփոխի, թե որտեղ է կիրառվում նրանց փորձառությունը։
Օպերատորներն ավելի քիչ ժամանակ կծախսեն կրկնվող կարգավորումներ կատարելու և ավելի շատ ժամանակ՝ բացառություններ կառավարելու, գործընթացների վարքագիծը վերլուծելու, որակը վավերացնելու, սարքավորումների անսարքությունները վերացնելու, աշխատանքային հոսքերը վերահսկելու և գործընթացների չափանիշները պահպանելու վրա։
Այս անցումը պահանջում է այլ տեսակի ուսուցում։
Սենսորները, ցանցերը, PLC տրամաբանությունը, արդյունաբերական հաղորդակցությունը, տվյալների կառուցվածքները և գործընթացների կառավարումը հասկացող տեխնիկը կարող է ավելի արժեքավոր դառնալ, երբ արտադրական համակարգերը փոխկապակցվում են։
Հետևաբար աշխատուժի խնդիրը պարզապես աշխատուժի պակասը չէ։ Դա հմտությունների անցում է՝ ձեռքով կատարումից դեպի տեխնիկական վերահսկողություն և բացառությունների կառավարում։
Կիբեռանվտանգությունը պետք է դառնա արտադրության ավտոմատացման մաս
Ավելի մեծ կապակցվածությունը նաև ընդլայնում է հարձակման մակերեսը։
Երբ տպագրական մեքենաները, տեսչական համակարգերը, MIS հարթակները, ամպային ծառայությունները, սպասարկման համակարգերը և ձեռնարկության ցանցերը փոխանակում են տեղեկատվություն, արտադրության ավտոմատացումը կախված է դառնում հաղորդակցության ենթակառուցվածքից։
Կիբեռանվտանգությունն այլևս չի կարող համարվել միայն ՏՏ-ի պատասխանատվությունը։
Արդյունաբերական ցանցերը պահանջում են սեգմենտավորում, վերահսկվող հասանելիություն, անվտանգ հեռավար սպասարկում, նույնականացում, ծրագրային ապահովման կենսացիկլի կառավարում, պահուստավորման ռազմավարություններ և վերականգնման հստակ ընթացակարգեր։ Արտադրության շարունակականությունը պետք է դիտարկվի տվյալների գաղտնիությանը զուգահեռ։
Քանի որ ավելի շատ սարքավորումներ են դառնում հեռակառավարվող և ծրագրային կառավարմամբ, կիբեռանվտանգությունը կդառնա միացված արտադրական համակարգերի հիմնարար ինժեներական պահանջ։
Առանց օպերատորի արտադրությունը կմնա կիրառությանը հատուկ
Լիովին ինքնավար գործարանները ուշադրություն կգրավեն, քանի որ ներկայացնում են ավտոմատացման վերջնական տեսլականը։ Սակայն ամբողջությամբ առանց օպերատորի արտադրությունը դժվար կմնա այն միջավայրերում, որոնք բնութագրվում են խիստ փոփոխական արտադրանքներով, հաճախակի վերակարգավորումներով, անկանխատեսելի նյութերով և հաճախորդների անհատականացված պահանջներով։
Բարձր աստիճանի ստանդարտացված արտադրությունն ավելի հարմար թեկնածու է ինքնավար շահագործման համար։
Խառը արտադրական միջավայրերի համար հիբրիդային մոդելն ավելի գործնական է։ Մեքենաները կատարում են կրկնվող գործողությունները, ծրագրային ապահովումը համակարգում է աշխատանքային գործընթացները, սենսորները ստուգում են արդյունքները, արհեստական բանականությունն աջակցում է որոշումներին, իսկ մարդկային մասնագետները միջամտում են, երբ պայմանները դուրս են գալիս նախապես սահմանված սահմաններից։
Այս մոդելն ավելի իրատեսական ուղի է ապահովում դեպի ինքնավար արտադրություն։
Հաջորդ մրցակցային առավելությունը աշխատանքային գործընթացների ճարտարապետությունն է
Արդյունաբերությունն անցնում է մեքենակենտրոն ավտոմատացումից դեպի համակարգակենտրոն ավտոմատացում։
Ամենամրցունակ արտադրողները պարտադիր չէ, որ ունենան ամենաարագ տպագրական մեքենան կամ առանձին ամենաբարդ սարքավորումը։ Դրանք կլինեն այն ընկերությունները, որոնք սարքավորումները, ծրագրային ապահովումը, տվյալները, սենսորները, տեսազննումը, պլանավորումը, սպասարկումը և մարդկային փորձագիտությունը կմիավորեն միասնական արտադրական ճարտարապետության մեջ։
Այդ ճարտարապետությունը պետք է ապահովի մի քանի չափելի արդյունք՝ ձեռքով միջամտությունների նվազում, արտադրության նախապատրաստման ավելի կարճ ժամանակ, նյութերի թափոնների կրճատում, ժամանակացույցի ավելի լավ պահպանում, գույնի կայունություն, խափանումների ավելի արագ հայտնաբերում և արտադրության տեսանելիության բարելավում։
Արդյունաբերական ավտոմատացման տեսանկյունից սրանք են իրական արդյունավետության ցուցանիշները։
Ինքնավար արտադրության ճանապարհը
Տպագրության և փաթեթավորման արդյունաբերությունը ներկայումս գտնվում է կապակցված ավտոմատացման փուլում, այլ ոչ թե լիովին ինքնավար արտադրության փուլում։
Առաջընթացը, հավանաբար, կհետևի ճանաչելի հաջորդականության․
- Ավտոմատացնել առանձին մեքենաներն ու կրկնվող առաջադրանքները։
- Միացնել արտադրական սարքավորումները և ծրագրային համակարգերը։
- Ստանդարտացնել արտադրական և մեքենայական տվյալները։
- Ներդնել վերլուծություն և արհեստական բանականության վրա հիմնված որոշումների աջակցություն։
- Ներդնել հետադարձ կապ և փակ օղակով գործընթացների կառավարում։
- Ավտոմատացնել բացառությունների կառավարումը, երբ գործընթացի պայմանները կանխատեսելի են։
- Ընդլայնվել դեպի համաձայնեցված ինքնավար արտադրություն։
Վերջնական փուլը չի գա պարզապես այն պատճառով, որ արհեստական բանականությունն ավելի ընդունակ կդառնա։ Այն կախված կլինի նրանից, թե արդյոք հիմքում ընկած արտադրական ճարտարապետությունը կարող է ապահովել ճշգրիտ տվյալներ, հուսալի կառավարման միջերեսներ, ստանդարտացված գործընթացներ և շահագործման հստակ սահմաններ։
Ուստի հիմնական դասը պարզ է․ ավտոմատացումը պետք է նախագծվի որպես ճարտարապետություն, ոչ թե ձեռք բերվի որպես իրարից մեկուսացված տեխնոլոգիաների հավաքածու։
Այս ճարտարապետությունը վաղ փուլում ներդրած գործարաններն ավելի լավ պատրաստված կլինեն արհեստական բանականությունը, ռոբոտաշինությունը, ամպային հարթակները, առաջադեմ տեսազննումը և ապագա արտադրական տեխնոլոգիաները ներդնելու համար՝ առանց իրենց աշխատանքային գործընթացները բազմիցս վերակառուցելու։
