Արտադրական աշխատանքները փոխվում են ավտոմատացման տարածմանը զուգընթաց

Ավտոմատացումը փոխում է աշխատանքների կազմը, ոչ թե պարզապես վերացնում աշխատատեղերը.

Ավտոմատացման ազդեցությունն արտադրությունում զբաղվածության վրա ավելի բարդ է, քան այն տարածված պատկերացումը, թե ռոբոտները պարզապես փոխարինում են մարդկանց։ Գործնականում ավտոմատացումը փոխում է գործարանի արտադրամասում կատարվող աշխատանքի տեսակը։

Արտադրության ավանդական ձևը մեծապես կախված էր օպերատորներից, որոնք կատարում էին կրկնվող հավաքման, զննման, փաթեթավորման, նյութերի տեղափոխման և մեքենաների շահագործման աշխատանքներ։ Ժամանակակից արտադրամասերում այս առաջադրանքներն ավելի ու ավելի հաճախ կատարում են ռոբոտները, PLC-ի վրա հիմնված կառավարման համակարգերը, մեքենայական տեսողության համակարգերը, նյութերի ավտոմատացված տեղափոխման համակարգերն ու փոխկապակցված արտադրական սարքավորումները։

Արդյունքում աշխատուժում զուտ կրկնվող աշխատանքով զբաղվողների թիվը նվազում է, իսկ մեծանում է այն մարդկանց պահանջարկը, ովքեր կարող են տեղադրել, անսարքություններ գտնել ու վերացնել, ծրագրավորել, սպասարկել և օպտիմալացնել ավտոմատացված սարքավորումները։

Արդյունաբերական ավտոմատացման տեսանկյունից այս տարբերակումը կարևոր է։ Ռոբոտը չի վերացնում տեխնիկական աշխատանքի անհրաժեշտությունը։ Այն աշխատուժը կրկնվող արտադրական առաջադրանքներից ուղղորդում է դեպի կառավարման համակարգեր, սպասարկում, ախտորոշում, շահագործման կարգավորում և գործընթացների ինժեներիա։

Արտադրական ո՞ր աշխատանքներն են առավել ենթակա ավտոմատացմանը։

Ավտոմատացումն առավել արդյունավետ է, երբ առաջադրանքը կրկնվող է, կանխատեսելի և ղեկավարվում է հստակ սահմանված կանոններով։ Մանրամասները վերցնելու և տեղադրելու գործողությունները, կետային եռակցումը, հիմնական զննումը, փաթեթավորումն ու նյութերի տեղափոխումը այնպիսի օրինակներ են, որտեղ ռոբոտային համակարգերն ապահովում են կայուն ցիկլի տևողություն և կրկնելի արդյունքներ։

Այս միտումն արտացոլված է ԱՄՆ Աշխատանքի վիճակագրության բյուրոյի՝ զբաղվածության և աշխատավարձերի վիճակագրության տվյալներում։ 2016-ից մինչև 2025 թվականը ընտրված արտադրական մասնագիտություններում զբաղվածությունը զգալիորեն փոխվել է։ Ձեռքով փաթեթավորողների և հաստոցագործների շրջանում գրանցվել է ամենամեծ անկումներից մի քանիսը. հաստոցագործների զբաղվածությունը նվազել է ավելի քան 25%-ով։

Միևնույն ժամանակ, ինժեներական գիտելիքներ, խնդիրների լուծման և տեխնիկական վերլուծության հմտություններ պահանջող մասնագիտություններն ընդլայնվել են։

Արդյունաբերական ինժեներները, համակարգչային թվային կառավարմամբ հաստոցների օպերատորներն ու արդյունաբերական մեքենաների մեխանիկները գրանցել են զբաղվածության ավելի մեծ աճ, քան արտադրական ավանդական մասնագիտություններից շատերը։

Հիմքում ընկած փոփոխությունը պարզապես տեխնոլոգիական փոխարինումը չէ։ Այն առաջադրանքների վերաբաշխումն է։ Ավտոմատացումն իր վրա է վերցնում ավելի շատ կանխատեսելի աշխատանք, մինչդեռ մարդիկ ավելի ու ավելի են զբաղվում բացառիկ դեպքերով, օպտիմալացմամբ, սպասարկմամբ և ավելի լայն տեխնիկական դատողություն պահանջող որոշումներով։

Գործարանի տեխնիկի աշխատանքը գնալով ավելի տեխնիկական է դառնում

Աշխատուժի փոփոխություններից ամենաակնառուներից մեկը արդյունաբերական սպասարկման և ավտոմատացման տեխնիկների աճող կարևորությունն է։

Ժամանակակից արտադրական գիծը կարող է ներառել PLC-ներ, սերվոշարժաբերներ, հաճախականության փոխակերպիչներ, անվտանգության կարգավորիչներ, արդյունաբերական ցանցեր, ռոբոտներ, տվիչներ, մեքենայական տեսողության սարքավորումներ և բաշխված մուտքեր ու ելքեր։ Երբ որևէ բաղադրիչ խափանվում է, արտադրությունը վերականգնելու համար կարող են պահանջվել մի քանի ինժեներական ոլորտների գիտելիքներ։

Օրինակ՝ անսպասելի կանգ առնող փոխակրիչի խնդիրը կարող է մեխանիկական չլինել։ Հիմնական պատճառը կարող է լինել հարևանության տվիչը, PLC-ի մուտքը, ցանցային կապը, անվտանգության շղթան, սերվոշարժաբերի խափանումը կամ կառավարման հաջորդականության սխալ տրամաբանությունը։

Ահա թե ինչու ավտոմատացման տեխնիկներին ավելի ու ավելի հաճախ է անհրաժեշտ մեխանիկական, էլեկտրական և կառավարման համակարգերի գիտելիքների համադրություն։

BLS-ի տվյալները ցույց են տալիս, որ 2016-2025 թվականներին արդյունաբերական մեքենաների մեխանիկների զբաղվածությունն աճել է մոտ 31%-ով, իսկ էլեկտրամեխանիկայի և մեխատրոնիկայի տեխնոլոգների ու տեխնիկների զբաղվածությունը՝ մոտ 13%-ով։ Նույն ժամանակահատվածում այս մասնագիտությունների տարեկան միջին աշխատավարձերը նույնպես զգալիորեն աճել են։

Այս պաշտոնների համար պարտադիր չէ ունենալ ճարտարագիտության քառամյա դիպլոմ։ PLC-ների, էլեկտրական համակարգերի, չափիչ սարքավորումների, ռոբոտաշինության և արդյունաբերական կապի գործնական փորձը կարող է շատ արժեքավոր լինել։

Ռոբոտաշինությունն ստեղծում է նախկինում գոյություն չունեցած սպասարկման աշխատանքներ

Ռոբոտացված ավտոմատացումը փոխում է նաև այն, ինչ տեղի է ունենում սարքավորումը տեղադրելուց հետո։

Սովորական ձեռքով աշխատատեղում օպերատորը կարող է կրկնվող առաջադրանք կատարել։ Ավտոմատացված բջիջը այդ աշխատանքի մեծ մասը փոխարինում է ռոբոտով և համապատասխան կառավարման սարքավորումներով, բայց ինքնին դառնում է տեխնիկական միջոց, որը պետք է սպասարկվի։

Տեխնիկներից կարող է պահանջվել ախտորոշել ռոբոտների անսարքությունները, վերականգնել անվտանգության կանգից հետո աշխատանքը, ստուգել մուտքերն ու ելքերը, զննել ռոբոտի աշխատանքային ծայրամասային սարքավորումները, վերացնել սերվոհամակարգերի անսարքությունները և վերլուծել PLC-ի կառավարման հաջորդականությունները։

Նույն սկզբունքը կիրառելի է ավտոմատացված պահեստների, փոխակրիչ համակարգերի և մեքենաների սպասարկման ռոբոտացված լուծումների դեպքում։ Որքան ավելի փոխկապակցված է դառնում համակարգը, այնքան ավելի կարևոր է դառնում անսարքությունների համակարգված ախտորոշումը։

Իմ կարծիքով, սա գործարանների ավտոմատացման ամենաանտեսված հետևանքներից է․ ավտոմատացումը կրճատում է արտադրության որոշ անմիջական աշխատուժի պահանջարկը՝ միաժամանակ մեծացնելով արտադրական համակարգի տեխնիկական կախվածությունը։

Հետևաբար, բարձր աստիճանի ավտոմատացված գործարանը կարող է ավելի քիչ օպերատորների, բայց ավելի շատ մասնագիտացված աշխատողների կարիք ունենալ, որոնք ունակ են գործունակ պահել ավտոմատացման ենթակառուցվածքը։

Գործընթացների ինժեներները միացնում են մեքենաները, կառավարման համակարգերն ու արտադրությունը

Փոխվում է նաև արտադրության ինժեների դերը։

Գործընթացների ինժեներներն ու ավտոմատացման համակարգերի ինտեգրատորներն ավելի ու ավելի հաճախ են աշխատում մեխանիկական գործընթացների, PLC-ների ծրագրավորման, ռոբոտաշինության, մեքենայական տեսողության, արտադրական տվյալների և գործընթացների օպտիմալացման ուղղություններով։

Ժամանակակից նախագծերը կարող են ներառել ռոբոտի ինտեգրումը PLC-ի հետ, PLC-ի միացումը արդյունաբերական Ethernet ցանցին, արտադրական տվյալների հավաքագրումն ու այդ տվյալների օգտագործումը՝ գործընթացի շեղումները բացահայտելու համար։

Արհեստական բանականությունը տարածում է այս միտումը այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսիք են կանխատեսող սպասարկումը, մեքենայական տեսողությունը և գործընթացների օպտիմալացումը։ Սակայն արհեստական բանականությունը չի վերացնում ավտոմատացման ճարտարագիտության անհրաժեշտությունը։ Մեկը դեռ պետք է հասկանա մեքենան, սահմանի գործընթացի փոփոխականները, ստուգի սենսորների տվյալները և որոշի՝ արդյոք թվացող անոմալիան սարքավորման իրական խնդրի նշան է։

Ըստ BLS OEWS-ի տվյալների՝ 2016-ից 2025 թվականներին արդյունաբերական ինժեներների զբաղվածությունն աճել է գրեթե 43%-ով։ Այդ աճն արտացոլում է ավելի ու ավելի բարդ արտադրական համակարգերի օպտիմալացման աճող անհրաժեշտությունը։

Արտադրությունը դառնում է տվյալների վրա հիմնված ինժեներական միջավայր

Ավտոմատացված սարքավորումները զգալիորեն ավելի շատ գործառնական տվյալներ են ստեղծում, քան արտադրության ավանդական սարքավորումները։

Ժամանակակից արտադրական գիծը կարող է գրանցել մեքենաների վիճակները, ցիկլի տևողությունը, ազդանշանները, պարապուրդը, մերժված արտադրանքի տոկոսը, էներգիայի սպառումը, արտադրանքի քանակը և սարքավորումների վիճակի ցուցիչները։ Երբ այս տեղեկատվությունը միացվում է վերահսկիչ և ձեռնարկության համակարգերին, արտադրությունը դառնում է տվյալներով հարուստ միջավայր։

Սա արտադրության ոլորտում տվյալների գիտնականների, ծրագրային ապահովման մասնագետների և տեխնոլոգիական ոլորտի մասնագետների պահանջարկ է առաջացրել։

Համաձայն մեջբերված BLS-ի տվյալների՝ արտադրության ոլորտում տվյալագիտության մասնագիտությունների զբաղվածությունն աճել է 171%-ով՝ 2021-ից մինչև 2025 թվականը, իսկ համակարգչային մասնագիտությունների զբաղվածությունը՝ 72%-ով։ Այդ ժամանակահատվածում արտադրության ոլորտում տվյալագիտության մասնագետների զբաղվածությունն աճել է նաև բոլոր ոլորտներում տվյալագիտության զբաղվածությունից ավելի արագ։

Այստեղ կարևոր ինժեներական նկատառում կա․ տվյալներ հավաքելը հեշտ է՝ համեմատած դրանք ճիշտ օգտագործելու հետ։

Գործարանը կարող է ունենալ հազարավոր թեգեր և միլիոնավոր պատմական գրառումներ, սակայն սենսորների ցածր որակը, անվանումների անհամապատասխանությունը, բացակայող ժամանակային նշումները կամ գործընթացի վիճակների սխալ սահմանումները կարող են դժվարացնել այդ տվյալների օգտագործումը։

Ուստի ապագայի արտադրական աշխատուժին անհրաժեշտ են մարդիկ, որոնք հասկանում են և՛ արդյունաբերական գործընթացները, և՛ թվային տեղեկատվական համակարգերը։

Ավտոմատացումը փոխում է արտադրական հմտությունների արժեքը

Աշխատավարձերի տվյալները ցույց են տալիս այս անցման մեկ այլ կարևոր կողմը։

2025 թվականին տարեկան միջին վարձատրությունը կազմել է մոտ 102,000 դոլար՝ արդյունաբերական ինժեներների, և 120,000 դոլար՝ տվյալների գիտնականների համար, մինչդեռ արտադրության մի շարք ավանդական մասնագիտությունների՝ մեքենագործների, եռակցողների, հավաքողների և հաստոցների օպերատորների համար այն կազմել է մոտ 45,000-ից 55,000 դոլար։

Սա չի նշանակում, որ արտադրության ավանդական հմտություններն այլևս կարևոր չեն։ Իրականում փորձառու մեքենագործները, էլեկտրիկները, եռակցողները և սպասարկման մասնագետները հաճախ ունեն գործնական գիտելիքներ, որոնք հեշտությամբ հնարավոր չէ փոխարինել ծրագրային ապահովմամբ։

Խնդիրն այն է, որ ավտոմատացված գործարանների պահանջած հմտությունները տարբեր են։

Տեխնիկը, որը հասկանում է էլեկտրական գծագրեր, PLC ախտորոշում, շարժիչների կառավարում, արդյունաբերական ցանցեր և մեխանիկական համակարգեր, հաճախ կարող է ավտոմատացված գործարանում այնպիսի ներդրում ունենալ, ինչպիսին զուտ ձեռքի աշխատանք կատարող արտադրական աշխատողը չի կարող ունենալ։

Տեխնիկական աշխատողների ավելի բարձր աշխատավարձը պարտադիր չէ, որ նշանակի աշխատուժի ընդհանուր ծախսերի աճ

Ավտոմատացումը փոխում է արտադրական աշխատավարձերի կառուցվածքը, այլ ոչ թե պարզապես վերացնում աշխատուժի ծախսերը։

Գործարանում կարող են աշխատել ավելի քիչ արտադրական օպերատորներ, բայց ավելի շատ վճարվել ինժեներներին, տեխնիկներին, ծրագրավորողներին և տվյալների մասնագետներին։ Հետևաբար, մեկ տեխնիկական աշխատողի միջին արժեքն աճում է, նույնիսկ երբ արտադրության անմիջական աշխատողների թիվը նվազում է։

Այնուամենայնիվ, ավտոմատացումը դեռ կարող է նվազեցնել յուրաքանչյուր արտադրված միավորին բաժին ընկնող աշխատուժի ծախսը, քանի որ արտադրանքի ծավալը կարող է աճել, մինչդեռ կրկնվող աշխատանքների համար պահանջվող աշխատուժը՝ նվազել։

Այս տարբերակումը կարևոր է ավտոմատացման նախագծերը գնահատելիս։

Ճիշտ հարցը պարզապես սա չէ․ «Քանի՞ աշխատողի կարող է փոխարինել այս ռոբոտը»։

Ինժեներական և ֆինանսական ավելի օգտակար հարցը հետևյալն է․ Ինչպե՞ս է ավտոմատացված համակարգը փոխում արտադրողականությունը, անխափան աշխատանքի տևողությունը, որակը, սպասարկման պահանջները, անձնակազմի թվաքանակը, էներգիայի սպառումն ու մեկ միավորի ընդհանուր արժեքը։

Այս ավելի լայն հաշվարկը շատ ավելի իրատեսական պատկերացում է տալիս ավտոմատացման արժեքի մասին։

Հմտությունների պակասն այժմ խոչընդոտում է ավտոմատացմանը

Ամենամեծ մարտահրավերներից մեկն այն է, որ աշխատանքը կորցրած աշխատողները միշտ չէ, որ կարող են անմիջապես անցնել նոր ստեղծված տեխնիկական պաշտոնների։

Փորձառու հավաքման գծի օպերատորը կարող է շատ լավ հասկանալ արտադրական գործընթացը, բայց գուցե փորձ չունենա PLC ծրագրավորման, արդյունաբերական ցանցերի, սերվո համակարգերի կամ ռոբոտների ծրագրավորման ոլորտում։

Նմանապես, տեսական ամուր գիտելիքներ ունեցող ինժեներին կարող է անհրաժեշտ լինել գործնական զգալի փորձ, որպեսզի նա կարողանա արդյունավետորեն ախտորոշել արտադրական մեքենայի անսարքությունները։

Սա հանգեցնում է ավանդական արտադրական աշխատուժում առկա հմտությունների և գնալով ավելի ավտոմատացված գործարաններում պահանջվող հմտությունների միջև բացի։

Ուստի արտադրողներին անհրաժեշտ են ոչ միայն հավաքագրման ռազմավարություններ, այլև կառուցվածքային վերապատրաստման ուղիներ։

Համայնքային քոլեջները, տեխնիկական դպրոցները, սարքավորումներ արտադրողները, համակարգերի ինտեգրատորներն ու հենց արտադրողները բոլորը դեր ունեն այնպիսի տեխնիկներ պատրաստելու գործում, որոնք կարող են աշխատել իրական արդյունաբերական սարքավորումների հետ։

Ամենաարժեքավոր աշխատողները հմտորեն կաշխատեն տարբեր ոլորտներում

Ապագա արտադրական տեխնիկներն ավելի ու ավելի հաճախ կաշխատեն ինժեներական մի քանի ոլորտների հատման կետում։

Միայն էլեկտրատեխնիկական գիտելիքները կարող են բավարար չլինել։ Միայն մեխանիկական գիտելիքները կարող են բավարար չլինել։ Միայն PLC ծրագրավորումը կարող է բավարար չլինել։

Ամենաօգտակար հմտությունների համադրությունը կարող է ներառել էլեկտրական անսարքությունների վերացում, PLC-ներ, ռոբոտաշինություն, շարժման կառավարում, չափիչ սարքավորումներ, արդյունաբերական ցանցեր, մեքենաների անվտանգություն, HMI համակարգեր և տվյալների վերլուծություն։

Սա չի նշանակում, որ յուրաքանչյուր տեխնիկ պետք է դառնա ծրագրային ապահովման ինժեներ։

Փոխարենը, աշխատուժին ավելի շատ մարդիկ են պետք, որոնք կհասկանան, թե ինչպես են փոխազդում ավտոմատացված արտադրական համակարգի տարբեր շերտերը։

Ֆիզիկական մեքենայի և դրա կառավարման ճարտարապետության միջև անցում կատարելու այս ունակությունն ավելի ու ավելի արժեքավոր է դառնում։

Ավտոմատացման պայմաններում հարմարվողականությունն ավելի կգնահատվի, քան պաշտոնի անվանումը

Արտադրության ավտոմատացումը չպետք է դիտարկել որպես «օպերատորի աշխատատեղերից» դեպի «ինժեներական աշխատատեղեր» պարզ անցում։

Արտադրության օպերատորները կշարունակեն աշխատել, սակայն նրանց պարտականությունները կարող են ավելի ու ավելի ընդգրկել ավտոմատացված բջիջների հետ աշխատանքը, սարքավորումների վիճակի վերահսկումը, ահազանգերին արձագանքելը և աշխատանքի վերականգնման հիմնական ընթացակարգերի կատարումը։

Տեխնիկներն ավելի սերտորեն կաշխատեն ծրագրային ապահովման և ցանցերի հետ։ Ինժեներները կաշխատեն արտադրական տվյալների հետ։ Տվյալների մասնագետները պետք է ավելի լավ հասկանան արտադրության ֆիզիկական գործընթացները։

Այս մասնագիտությունների միջև սահմաններն ավելի ու ավելի են հստակ կորցնում։

Ուստի, արդյունաբերական ավտոմատացման տեսանկյունից, ամենաուժեղ աշխատուժը պարտադիր չէ, որ դիպլոմների ամենամեծ քանակն ունեցողը լինի։ Դա այն աշխատուժն է, որն ունակ է յուրացնելու կառավարման նոր ճարտարապետություններ, ախտորոշելու անծանոթ սարքավորումների խնդիրները և հարմարվելու արտադրական տեխնոլոգիաների փոփոխություններին։

Արտադրության հաջորդ առավելությունը կախված կլինի մարդկանց և ավտոմատացման համատեղ աշխատանքից

Ավտոմատացումը փոխում է զբաղվածությունը արտադրության ոլորտում, բայց ավելի նշանակալի փոփոխությունը աշխատուժի տեխնիկական կազմի մեջ է։

Կրկնվող առաջադրանքներն ավելի ու ավելի հաճախ են կատարում մեքենաները, իսկ մարդիկ ավելի մեծ պատասխանատվություն են ստանձնում ճարտարագիտության, սպասարկման, անսարքությունների վերացման, օպտիմալացման և տվյալների վրա հիմնված որոշումների կայացման համար։

Խնդիրն այն է, որ ավտոմատացման սարքավորումները հաճախ կարելի է ձեռք բերել ավելի արագ, քան հնարավոր է պատրաստել համապատասխան տեխնիկական կադրեր։

Արտադրողները, որոնք այս հմտությունների պակասը լրացնում են վերապատրաստման, աշկերտության ծրագրերի, տարբեր ոլորտներ ներառող տեխնիկական զարգացման և գործնական ավտոմատացման ուսուցման միջոցով, ավելի լավ պատրաստված կլինեն գնալով ավելի բարդ արտադրական միջավայրերին։

Ապագայի գործարանը պարզապես ավելի շատ ռոբոտներ չի ունենա։ Այն կպահանջի մարդկանց, որոնք կհասկանան ինչու կանգ առավ ռոբոտը, ինչ է անում PLC-ն, ինչպես պետք է աշխատի գործընթացը և ինչ են ցույց տալիս արտադրական տվյալները։

Մարդկանց տեխնիկական կարողությունները կմնան ավտոմատացված արտադրական համակարգի ամենակարևոր բաղադրիչներից մեկը։