Automatizacija je ušla u fazu optimizacije
Automatizacija je postala praktična proizvodna tehnologija u štamparskoj industriji i industriji ambalaže, ali njeno usvajanje i dalje nije ujednačeno. Većina pogona ne upravlja potpuno autonomnim fabrikama. Umesto toga, grade povezane slojeve automatizacije koji unapređuju postojeće procese, smanjuju ručnu intervenciju i operaterima pružaju bolje informacije o proizvodnji.
Iz perspektive industrijske automatizacije, ovaj razvoj je predvidiv. Pogoni retko direktno prelaze sa ručne proizvodnje na autonoman rad. Realniji put jeste postepena integracija: najpre automatizacija mašina, zatim prikupljanje podataka, potom povezivanje sistema i, na kraju, upravljanje zatvorenom petljom, ali samo kada bude dostupno dovoljno podataka o procesu.
Najzrelije primene već obuhvataju automatizaciju pripreme za štampu, upravljanje bojama, kalkulaciju troškova, raspoređivanje, in-line inspekciju, web-to-print i integraciju MIS/ERP sistema. Sledeći izazov jeste povezivanje ovih pojedinačnih funkcija u jednu koherentnu proizvodnu arhitekturu.
Prava prilika za automatizaciju nalazi se između mašina
Mnoga proizvodna okruženja već sadrže visoko automatizovanu opremu. Mašine za štampu, digitalne mašine, sistemi za inspekciju, oprema za doradu i sistemi za rukovanje materijalom mogu samostalno da obavljaju složene zadatke.
Problem je u tome što automatizacija na nivou mašine ne stvara automatski automatizaciju na nivou pogona.
Mašina za štampu možda zna status proizvodnje, dok MIS zna prioritet naloga, a sistem za inspekciju zna stopu nedostataka. Ako ti sistemi ne mogu da razmenjuju upotrebljive informacije, operateri i dalje postaju integracioni sloj.
Ovo je jedan od najvećih skrivenih troškova automatizacije u industriji. Operateri često nadomešćuju nedostatak interfejsa, nedosledne strukture podataka i nepovezane softverske platforme.
Stoga bi sledeća generacija automatizacije trebalo da se manje usredsredi na dodavanje izolovanih funkcija, a više na uklanjanje informacionih praznina između postojećih sistema.
Automatizacija proizvodnje postaje zasnovana na podacima
Savremene primene automatizacije sve više kombinuju upravljanje mašinama, istorijske podatke o proizvodnji, statističku analizu i softversku podršku pri donošenju odluka.
Prediktivno održavanje može da prepozna neuobičajeno ponašanje opreme pre nego što kvar prekine proizvodnju. In-line inspekcija može da otkrije nedostatke dok se proizvodnja nastavlja. Automatizovana kontrola boje može da kompenzuje odstupanja procesa. Sistemi za raspoređivanje mogu da procene dostupnost mašina, materijale, rokove i prioritete naloga.
Ove primene pokazuju važan princip: automatizacija ne zahteva uvek autonomno upravljanje.
U mnogim slučajevima, najvrednija funkcija jeste pružanje operateru ispravne odluke u pravom trenutku. Ovaj pristup smanjuje rizik, a istovremeno zadržava ljudski nadzor nad neuobičajenim uslovima proizvodnje.
Platforme za upravljanje tokom rada, kao što su Enfocus Switch, Callas pdfToolbox, HP Site Flow, Hybrid CLOUDFLOW i Esko Automation Engine, pokazuju kako softverska automatizacija može da ukloni ponavljajuće pripremne zadatke pre nego što posao stigne u proizvodnju.
AI će se razvijati kroz postojeću infrastrukturu automatizacije
Veštačka inteligencija privlači značajnu pažnju, ali AI ne bi trebalo posmatrati kao zamenu za inženjerstvo automatizacije.
AI zavisi od podataka. Ako su proizvodni podaci nepotpuni, nedosledni, loše klasifikovani ili nepovezani sa događajima na mašinama, AI sistem ne može pouzdano da donosi korisne operativne odluke.
To objašnjava zašto će se uvođenje AI-ja neravnomerno razvijati u štamparskim i ambalažnim operacijama.
Neposredne primene su relativno praktične: preporuke za proizvodnju, analiza kvaliteta, pomoć pri planiranju, prediktivno održavanje, preflight provera, korekcija boja, klasifikacija nedostataka i optimizacija procesa.
Ambiciozniji cilj je autonomna proizvodnja sa zatvorenom petljom. Međutim, za to je potrebno znatno više od instaliranja AI aplikacije. Potrebni su standardizovani podaci, deterministički interfejsi mašina, validirana upravljačka logika, sajber-bezbednost, modeli procesa i jasno definisane reakcije u slučaju kvara.
Upravljanje sa zatvorenom petljom važniji je dugoročni pravac
Inženjeri industrijske automatizacije uglavnom razlikuju nadzor i upravljanje.
Sistemi za nadzor utvrđuju šta se dešava. Sistemi za podršku odlučivanju objašnjavaju šta bi moglo da se dogodi sledeće. Upravljanje sa zatvorenom petljom ide korak dalje tako što automatski menja parametre procesa u skladu sa izmerenim uslovima.
Ova razlika je važna za budućnost štamparske proizvodnje.
Automatizovana korekcija boja pruža dobar primer. Sistem meri izlaz iz procesa, upoređuje ga sa ciljem, izračunava odstupanje i prilagođava radne parametre. Što je ova povratna sprega pouzdanija, to je potrebna manja ručna intervencija.
Slične arhitekture se vremenom mogu primeniti na registraciju, rukovanje podlogom, sušenje, potrošnju mastila, inspekciju, održavanje i planiranje.
Dugoročni cilj stoga ne bi trebalo da bude jednostavno „više AI-ja“. Cilj bi trebalo da budu merljiviji, kontrolisaniji i ponovljiviji proizvodni ciklusi.
Automatizacija boja pokazuje vrednost povratne sprege
Konzistentnost boja ostaje jedan od najjasnijih primera automatizacije koja donosi merljivu proizvodnu vrednost.
Savremeni sistemi mogu da kombinuju inline spektrofotometriju, denzitometriju, centralizovane profile, kalibraciju medija, automatizovanu linearizaciju i standardizovane ciljeve boja. Ove tehnologije smanjuju zavisnost od ručnog merenja i omogućavaju proizvodnim sistemima da reaguju na varijacije u procesu tokom proizvodnog ciklusa.
Inženjerski princip je jednostavan: izmeriti izlaz, uporediti ga sa definisanom referentnom vrednošću, izračunati odstupanje i primeniti odgovarajuću korekciju.
Ista arhitektura pojavljuje se širom industrijske automatizacije. Senzori pružaju povratne informacije, upravljački algoritmi tumače signal, aktuatori menjaju proces, a sistemi za nadzor proveravaju rezultat.
Proizvodnja štampe stoga prelazi na istu filozofiju zatvorene petlje koja je već uspostavljena u mnogim procesnim industrijama.
Automatizacija prednjeg dela kancelarijskog poslovanja deo je upravljačke arhitekture
Automatizacija ne može da se zaustavi na interfejsu mašine.
Izrada ponuda, unos porudžbina, planiranje, zalihe, planiranje proizvodnje, izveštavanje o kvalitetu i otprema utiču na fizički proizvodni proces. Zbog toga MIS i ERP platforme postaju sve važnije komponente ukupne arhitekture automatizacije.
Automatizovana štamparska mašina ne može da nadoknadi netačne informacije o poslu koje ulaze u proizvodni sistem.
Isti princip važi za izbor podloge, specifikacije boja, zahteve za doradu, rokove isporuke i kriterijume inspekcije. Ako su informacije iz prethodnih faza pogrešne, automatizacija u narednim fazama samo efikasnije izvršava pogrešna uputstva.
Iz tog razloga, integraciju radnih tokova treba posmatrati kao problem upravljačkog lanca koji se proteže od porudžbine kupca do konačne isporuke.
Lanac snabdevanja postaće šira platforma za automatizaciju
Proizvodnja štampe i ambalaže samo je jedna faza mnogo većeg industrijskog lanca vrednosti.
Dizajn ambalaže, proizvodnja materijala, štampa, konfekcioniranje, skladištenje, logistika, maloprodaja i interakcija sa potrošačima sve više generišu digitalne informacije. Serijalizovani QR kodovi, GS1 Digital Link, RFID, NFC i proizvodnja sa promenljivim podacima primeri su tehnologija koje povezuju fizičke proizvode sa digitalnim identitetima.
Time se stvaraju nove mogućnosti za automatizaciju.
Proizvodna oprema sve češće može da prima informacije specifične za posao, proverava odštampane identifikatore, kontroliše promenljive podatke i izveštava o statusu proizvodnje nadređene sisteme.
Rezultat je prelazak sa automatizacije mašina na automatizaciju lanca snabdevanja.
Po mom mišljenju, ovo će postati jedna od najvažnijih promena u industriji. Konkurentska prednost će sve više pripadati proizvođačima koji mogu da razmenjuju pouzdane proizvodne podatke preko organizacionih granica.
Digitalna štampa će ubrzati automatizaciju radnih tokova
Digitalna štampa se širi izvan tradicionalnih primena u malim tiražima i specijalizovanih primena.
Etikete, ambalaža od valovitog kartona, regionalizovane kampanje, personalizovani proizvodi, ambalaža sa serijskim brojevima, sezonski proizvodi i testiranje tržišta imaju koristi od kraćih proizvodnih ciklusa i smanjene izloženosti zalihama.
Međutim, digitalna štampa sama po sebi ne garantuje ekonomsku efikasnost.
Prava prednost se pokazuje kada se digitalna oprema integriše sa automatizovanim pretiskom, planiranjem poslova, upravljanjem bojama, inspekcijom, doradom i realizacijom porudžbina.
Brza presa povezana sa nepovezanim radnim tokovima i dalje može stvarati uska grla u proizvodnji. Nasuprot tome, umereno brza mašina koja radi u okviru visoko integrisanog radnog toka može ostvariti veći ukupni protok.
Zato bi specifikacije opreme sve više trebalo procenjivati na nivou sistema, a ne na nivou mašine.
Standardizacija podataka je osnova industrijske veštačke inteligencije
Standardizacija podataka jedan je od najmanje vidljivih, ali najvažnijih zahteva za buduću automatizaciju.
Podaci o mašinama, podaci o poslovima, informacije o materijalima, informacije o bojama, proizvodni događaji, rezultati inspekcije i zapisi o održavanju moraju koristiti dosledne definicije ako organizacije žele da izgrade korisne analitičke modele.
Ovo je posebno važno za mašinsko učenje.
Model obučen na nedoslednim klasifikacijama poslova ili nepotpunim proizvodnim zapisima može prepoznati korelacije koje imaju malu operativnu vrednost. Bolji algoritmi ne mogu beskonačno nadoknađivati loše izvorne podatke.
Industrijske inicijative koje uključuju organizacije kao što su PRINTING United Alliance, GWG, CIP4 i UCP mogu doprineti ovoj osnovi poboljšanjem interoperabilnosti i doslednosti podataka u radnim tokovima.
Sledeći korak treba da bude praktična konsolidacija: sistemi moraju moći da čitaju, upoređuju, potvrđuju i razmenjuju proizvodne informacije bez potrebe da operateri ručno prevode između platformi.
Automatizacija menja posao operatera
Automatizacija u doglednoj budućnosti neće eliminisati kvalifikovane proizvodne radnike. Promeniće mesto na kojem se njihovo znanje primenjuje.
Operateri će provoditi manje vremena na ponavljajuća podešavanja, a više na upravljanje izuzecima, analizu ponašanja procesa, potvrđivanje kvaliteta, rešavanje problema na opremi, nadzor radnih tokova i održavanje procesnih standarda.
Ovaj prelazak zahteva drugačiju obuku.
Tehničar koji razume senzore, mreže, PLC logiku, industrijsku komunikaciju, strukture podataka i upravljanje procesima može postati vredniji kako proizvodni sistemi postaju međusobno povezani.
Izazov u pogledu radne snage stoga nije samo nedostatak radnika. Reč je o prelasku veština sa ručnog izvršavanja na tehnički nadzor i upravljanje izuzecima.
Sajberbezbednost mora postati deo automatizacije proizvodnje
Veća povezanost takođe povećava površinu napada.
Kada prese, sistemi za inspekciju, MIS platforme, usluge u oblaku, sistemi za održavanje i poslovne mreže razmenjuju informacije, automatizacija proizvodnje postaje zavisna od komunikacione infrastrukture.
Sajberbezbednost se više ne može posmatrati isključivo kao odgovornost IT sektora.
Industrijske mreže zahtevaju segmentaciju, kontrolisan pristup, bezbedno daljinsko održavanje, autentifikaciju, upravljanje životnim ciklusom softvera, strategije izrade rezervnih kopija i definisane procedure oporavka. Kontinuitet proizvodnje mora se razmatrati uporedo sa poverljivošću podataka.
Kako se sve više opreme daljinski nadzire i definiše softverom, sajberbezbednost će postati osnovni inženjerski zahtev za povezane proizvodne sisteme.
Proizvodnja bez prisustva operatera ostaće specifična za pojedinačne primene
Potpuno autonomne fabrike privlačiće pažnju jer predstavljaju krajnju viziju automatizacije. Međutim, potpuna proizvodnja bez prisustva operatera ostaće teška u okruženjima koja karakterišu veoma promenljivi proizvodi, česta prebacivanja na druge poslove, nepredvidivi materijali i prilagođeni zahtevi kupaca.
Visoko standardizovana proizvodnja pogodniji je kandidat za autonomni rad.
Za mešovita proizvodna okruženja, hibridni model je praktičniji. Mašine obavljaju ponovljive operacije, softver koordinira radne procese, senzori proveravaju rezultate, AI podržava odlučivanje, a ljudski stručnjaci intervenišu kada uslovi izađu izvan unapred definisanih granica.
Ovaj model pruža realističniji put ka autonomnoj proizvodnji.
Sledeća konkurentska prednost jeste arhitektura radnih procesa
Industrija prelazi sa automatizacije usmerene na mašine na automatizaciju usmerenu na sisteme.
Najkonkurentniji proizvođači neće nužno posedovati najbržu štamparsku mašinu ili najsofisticiraniju pojedinačnu mašinu. To će biti kompanije koje opremu, softver, podatke, senzore, inspekciju, planiranje, održavanje i ljudsko stručno znanje integrišu u koherentnu proizvodnu arhitekturu.
Takva arhitektura treba da obezbedi nekoliko merljivih rezultata: manje ručnih intervencija, kraća vremena pripreme, manje otpada materijala, bolje pridržavanje rasporeda, ujednačenu boju, brže otkrivanje kvarova i bolju vidljivost proizvodnje.
Iz perspektive industrijske automatizacije, ovo su stvarni pokazatelji učinka.
Put ka autonomnoj proizvodnji
Industrija štampe i ambalaže trenutno se nalazi u fazi povezane automatizacije, a ne u fazi potpuno autonomne proizvodnje.
Razvoj će verovatno pratiti prepoznatljiv sled:
- Automatizovati pojedinačne mašine i repetitivne zadatke.
- Povezati proizvodnu opremu i softverske sisteme.
- Standardizovati podatke o proizvodnji i mašinama.
- Uvesti analitiku i podršku odlučivanju zasnovanu na AI-ju.
- Uvesti povratnu spregu i upravljanje procesima sa zatvorenom petljom.
- Automatizovati rešavanje izuzetaka tamo gde su uslovi procesa predvidivi.
- Proširiti se ka koordinisanoj autonomnoj proizvodnji.
Završna faza neće nastupiti samo zato što AI postane sposobniji. Zavisiće od toga da li osnovna proizvodna arhitektura može da obezbedi tačne podatke, pouzdane interfejse za upravljanje, standardizovane procese i jasno definisane operativne granice.
Centralna pouka je zato jednostavna: automatizaciju treba projektovati kao arhitekturu, a ne kupovati kao skup izolovanih tehnologija.
Fabrike koje rano uspostave ovu arhitekturu biće bolje pozicionirane da prihvate AI, robotiku, cloud platforme, naprednu inspekciju i buduće proizvodne tehnologije, bez stalne ponovne izgradnje svojih radnih procesa.
