Automatizacija i robotika neće ukloniti nedostatak radne snage – redefinisaće ga
Automatizacija se često predstavlja kao odgovor na nedostatak radne snage u proizvodnji. Iz inženjerske perspektive, ta pretpostavka je nepotpuna. Roboti, koboti, sistemi mašinskog vida, autonomne platforme i upravljački sistemi potpomognuti veštačkom inteligencijom mogu ukloniti ponavljajuće zadatke, ali istovremeno stvaraju nove zahteve za puštanjem u rad, programiranjem, održavanjem, dijagnostikom, optimizacijom procesa, sajber-bezbednošću i obukom operatera.
Problem radne snage ne nestaje kada se ručna operacija automatizuje. Umesto toga, menja se potreban profil veština.
Automatizacija uklanja zadatke, a ne odgovornost
Industrijska automatizacija već decenijama transformiše proizvodnju. Od uvođenja robota Unimate na proizvodnoj liniji kompanije General Motors 1961. godine, robotski sistemi postepeno su preuzeli zavarivanje, rukovanje materijalom, montažu, pakovanje, kontrolu i druge ponavljajuće operacije.
Današnji sistemi su znatno sofisticiraniji. Roboti mogu raditi sa sistemima za vizuelnu kontrolu, senzorima sile, autonomnom navigacijom, mašinskim učenjem i sve složenijim softverskim arhitekturama. Međutim, svaka automatizovana ćelija i dalje zahteva ljude koji razumeju proces, konfigurišu opremu, održavaju hardver, tumače dijagnostičke informacije i vraćaju sistem u rad nakon neuobičajenih stanja.
Ova razlika je važna.
Robot može izvršavati proizvodni niz bez ljudske intervencije, ali proizvodni sistem koji okružuje tog robota i dalje zavisi od inženjerskog znanja. PLC programi, sigurnosna kola, servo pogoni, industrijske mreže, senzori, HMI uređaji, roboti i procesna oprema moraju funkcionisati kao integrisan sistem.
Pravo usko grlo radne snage pomera se uzvodno
Proizvođači se često usredsređuju na smanjenje broja potrebnih operatera pri proceni projekata automatizacije. Teže pitanje jeste šta se dešava nakon instalacije.
Automatizovana linija može smanjiti broj ljudi potrebnih za obavljanje ponavljajućih operacija, uz istovremeno povećanje potrebe za tehničarima sposobnim da dijagnostikuju kvarove u više upravljačkih slojeva.
Zastoj u proizvodnji može biti uzrokovan neispravnim senzorom blizine, neispravnim stanjem PLC-a, istekom vremena komunikacije, kvarom servo sistema, aktiviranim međublokiranjem, isključenjem sigurnosnog kontrolera ili mehaničkim problemom. Utvrđivanje stvarnog osnovnog uzroka zahteva poznavanje sistema na nivou celokupnog sistema, a ne samo veštine rukovanja opremom.
Zato održavanje i upravljačko inženjerstvo postaju sve važniji.
Osoba koja održava automatizovanu proizvodnu liniju u radu možda mora da razume električne šeme, PLC logiku, industrijski Ethernet, upravljanje kretanjem, instrumentaciju, bezbednosne sisteme, robotiku i mehaničke interfejse. Ovu kombinaciju veština mnogo je teže pronaći nego tradicionalnog proizvodnog operatera.
Više automatizacije može stvoriti više specijalizovanih radnih mesta
Uobičajena pretpostavka je da automatizacija direktno smanjuje zaposlenost. U praksi, efekat u velikoj meri zavisi od toga kako proizvođači primenjuju ovu tehnologiju.
Visoko automatizovano postrojenje može zahtevati manje ljudi za ponavljajuće ručne operacije, a istovremeno otvoriti dodatna radna mesta u oblastima upravljačkog inženjerstva, robotike, održavanja mašina, procesnog inženjerstva, integracije sistema, analize podataka i tehničke obuke.
Iz inženjerske perspektive, ovo nije protivrečnost.
Automatizacija menja raspodelu ljudskog rada. Ručne intervencije se smanjuju, dok tehnička odgovornost raste.
Izazov je u tome što se ova nova radna mesta ne mogu uvek popuniti tako što se operater jednostavno prekvalifikuje za nekoliko sati. Otklanjanje problema u industrijskom upravljačkom sistemu zahteva praktično iskustvo, strukturisane dijagnostičke metode i poznavanje međusobnog delovanja hardvera i softvera.
Sposobnost održavanja mora biti ugrađena u sistem automatizacije
Proizvođači treba da tretiraju održivost kao inženjerski zahtev, a ne kao naknadnu dopunu.
Tehnički sofisticiran sistem automatizacije nije nužno i dobar proizvodni sistem ako osoblje za održavanje ne može efikasno da dijagnostikuje probleme.
Tokom projektovanja sistema, inženjeri treba da razmotre vidljivost dijagnostike, identifikaciju kvarova, zahteve za rezervnim delovima, pristup električnim komponentama, nadzor mreže, upravljanje alarmima, postupke izrade rezervnih kopija i dokumentaciju za održavanje.
PLC programi treba da sadrže smislene oznake i strukturisanu dijagnostičku logiku. HMI interfejsi treba da pružaju korisne informacije o kvarovima umesto generičkih poruka alarma. Mrežne arhitekture treba da omoguće prepoznavanje grešaka u komunikaciji. Bezbednosni sistemi treba da pružaju odgovarajuće dijagnostičke informacije, a da pritom ne podstiču nebezbedne postupke zaobilaženja.
Ove odluke direktno utiču na zastoje.
Sistem koji uštedi nekoliko sekundi tokom svakog otklanjanja kvara može doneti značajna operativna poboljšanja tokom hiljada proizvodnih ciklusa. Zato inženjerski rad uložen u dijagnostiku i održavanje može biti jednako vredan kao i dodatna funkcionalnost automatizacije.
Obuka se ne može odvojiti od inženjeringa automatizacije
Obuka se često tretira kao završna faza projekta automatizacije. Takav pristup stvara nepotrebne probleme.
Operatere i tehničare treba od samog početka projekta smatrati korisnicima sistema. Njihovi zahtevi u pogledu obuke treba da utiču na dizajn HMI-ja, strukturu alarma, procedure održavanja, dokumentaciju i aktivnosti puštanja u rad.
Efikasna obuka treba da pruži odgovore na praktična pitanja.
Kako izgleda normalno stanje mašine? Kako operater može da razlikuje problem u procesu od kvara opreme? Koji alarmi zahtevaju hitnu intervenciju? Kada treba pozvati osoblje za održavanje? Kako tehničari mogu utvrditi da li problem potiče od senzora, PLC-a, mreže, pogona ili mehaničke opreme?
Ova pitanja su vrednija od pukog podučavanja zaposlenih tome gde da pritisnu dugme.
Najbolji tehničar nije uvek i najbolji trener
Proizvođači često poveravaju odgovornost za obuku najiskusnijem zaposlenom. To može funkcionisati, ali tehnička stručnost i sposobnost podučavanja predstavljaju različite veštine.
Iskusan tehničar može intuitivno dijagnostikovati kvar nakon višegodišnjeg rada sa određenom mašinom. Međutim, novom tehničaru je potreban ponovljiv metod koji objašnjava zašto se svaki dijagnostički korak sprovodi.
Efikasna industrijska obuka stoga treba da pretvori individualno iskustvo u dokumentovane procedure.
Dijagrami za otklanjanje kvarova, električne šeme, primeri PLC dijagnostike, istorije alarma, kontrolne liste za održavanje, simulacione vežbe i kontrolisani scenariji kvarova mogu pomoći da se nedokumentovano znanje pretvori u prenosivo znanje.
To je posebno važno kada se iskusni radnici penzionišu ili prelaze na druge uloge. Ako ključno znanje o otklanjanju kvarova postoji samo u nečijem sećanju, proizvođač se suočava sa značajnim operativnim rizikom.
Projekti automatizacije treba da obuhvate arhitekturu veština
Koristan način za razvoj radne snage jeste direktno povezivanje tehničkih veština sa arhitekturom automatizacije.
Na primer, operateru mogu biti potrebni osnovno rukovanje HMI interfejsom, tumačenje alarma i bezbedne procedure oporavka. Tehničaru za održavanje mogu biti potrebne veštine električnog otklanjanja problema, dijagnostike senzora, upravljanja motorima i konfigurisanja pogona. Tehničaru za upravljanje mogu biti potrebne veštine programiranja PLC-a, industrijskog umrežavanja, upravljanja kretanjem i sistematskog otklanjanja problema.
Inženjerima višeg nivoa mogu biti dodatno potrebne veštine iz oblasti sistemske arhitekture, sajber-bezbednosti, integracije podataka, optimizacije procesa i upravljanja životnim ciklusom.
Ovaj pristup čini obuku merljivom.
Umesto da pitaju da li su zaposleni završili obuku, proizvođači mogu da procene da li osoblje može samostalno da obavlja definisane tehničke zadatke u prihvatljivom vremenu i uz prihvatljivu stopu grešaka.
Proizvodnja sa velikim varijacijama menja jednačinu automatizacije
Izazov u vezi sa radnom snagom postaje još složeniji u proizvodnji sa velikim varijacijama i malim obimom.
Proizvodnja velikog obima može opravdati visoko specijalizovanu automatizaciju, jer se isti sled može izvršiti hiljadama ili milionima puta. Proizvodnja po narudžbini podrazumeva česte promene proizvoda, alata, recepata, zahteva inspekcije i prilagođavanja procesa.
U ovakvim okruženjima fleksibilnost može biti vrednija od maksimalne automatizacije.
Visoko automatizovan sistem koji zahteva obimnu intervenciju inženjera svaki put kada se proizvod promeni može imati manju praktičnu vrednost od poluautomatizovanog sistema koji tehničari mogu brzo da rekonfigurišu.
Upravo ovde ljudsko stručno znanje ostaje naročito vredno.
Zato bi proizvođači trebalo da procenjuju automatizaciju na osnovu ukupne ekonomike procesa, a ne samo broja robota. Vreme izmene, inženjerski angažman, zahtevi održavanja, složenost programiranja, zahtevi kvaliteta i fleksibilnost operatera — sve to treba uključiti u proračun.
Veštačka inteligencija će povećati potrebu za inženjerskim rasuđivanjem
Automatizacija uz podršku veštačke inteligencije dodatno će promeniti ovu jednačinu.
Veštačka inteligencija može pomoći u prepoznavanju obrazaca u podacima o mašinama, otkrivanju abnormalnog ponašanja, podršci prediktivnom održavanju, optimizaciji proizvodnih parametara i pomoći tehničarima pri otklanjanju problema. Međutim, veštačka inteligencija ne uklanja potrebu za inženjerskim rasuđivanjem.
Abnormalan signal vibracija i dalje zahteva da neko razume mašinu. Neočekivano odstupanje procesa i dalje zahteva da neko utvrdi da li je uzrok u instrumentaciji, upravljačkoj logici, mehaničkoj opremi, varijaciji materijala ili uslovima procesa.
Veštačka inteligencija može da smanji vreme potrebno za pronalaženje informacija, ali ne preuzima automatski odgovornost za konačnu inženjersku odluku.
Iz tog razloga, buduće proizvodne organizacije biće suočene sa potrebom za ljudima koji razumeju i industrijske sisteme i digitalne tehnologije.
Strategija razvoja radne snage mora da se menja zajedno sa strategijom upravljanja
Proizvođači treba da prestanu da ulaganja u automatizaciju i razvoj radne snage tretiraju kao odvojene programe.
Kada fabrika uvede robote, opremu upravljanu PLC-ovima, vizuelnu inspekciju, automatizovano rukovanje materijalom ili napredne sisteme za kontrolu kretanja, njene potrebe u pogledu radne snage odmah se menjaju. Planove obuke zato treba razvijati uporedo sa arhitekturom automatizacije.
Najefikasnije fabrike će verovatno kombinovati tri elementa: automatizaciju repetitivnih poslova, inženjerske sisteme koji pružaju naprednu dijagnostiku i strukturisanu obuku koja razvija tehničke sposobnosti za rad sa tim sistemima.
Time se stvara održiviji operativni model.
Automatizaciju ne treba meriti samo prema tome koliko ručnih zadataka nestaje. Treba je meriti i prema tome koliko preostala radna snaga može efikasno da upravlja automatizovanim sistemom, održava ga, otklanja probleme i unapređuje ga.
Sledeća prednost u proizvodnji biće tehnička osposobljenost
Radna snaga u proizvodnji tokom naredne decenije izgledaće drugačije od radne snage iz prethodne decenije.
Roboti će nastaviti da postaju sve sposobniji. Koboti će se širiti na primene koje su ranije zahtevale ručni rad. Veštačka inteligencija će sve više pomagati pri inspekciji, održavanju, planiranju i optimizaciji procesa. Autonomni mobilni sistemi obavljaće sve veći deo interne logistike.
Nijedan od ovih razvoja ne uklanja potrebu za stručnim kadrom.
Umesto toga, one podižu tehnički nivo ljudi odgovornih za fabriku.
Proizvođači koji najviše profitiraju od automatizacije neće nužno biti oni koji instaliraju najveći broj robota. To će biti organizacije koje mogu da integrišu automatizaciju sa održivim upravljačkim arhitekturama, praktičnom dijagnostikom, strukturisanim prenosom znanja i kontinuiranim razvojem radne snage.
Neposredni problem sa radnom snagom stoga nije samo nedostatak ljudi.
Reč je o nedostatku ljudi sa odgovarajućim tehničkim sposobnostima za sve složenije industrijske sisteme.
Roboti menjaju način rada. Proizvođači moraju da promene način na koji razvijaju ljude koji njima upravljaju i održavaju ih.
