Úgy vélem, egy gyár érettségi szintjét végső soron a leggyengébb láncszeme határozza meg, különösen olyan környezetekben, ahol az összehangolt működés és az egymásra való utaltság kulcsfontosságú eleme a minőségnek. Bár sok gyár tényleg bevezetett már bizonyos mesterséges intelligenciára épülő technológiát – többnyire gépi tanulással kapcsolatos megoldásokat –, ez önmagában még nem jelenti azt, hogy valóban okosgyáraknak nevezhetjük őket.
A három pillér: hangszerelés, adatizálás és intelligencia
Az okosgyárak érettségének értékelésekor három kulcsfontosságú szempont emelkedik ki:
- a gyárak „hangszerelése”, amely a gyártási folyamatok és rendszerek technológiai eszközökkel való felszerelését jelenti;
- az „adatizálás” szintje, vagyis az adatok gyűjtése, mérése és nyomon követése a gyártás különböző szakaszaiban;
- valamint az „intelligencia” alkalmazása, a döntéshozatalban.
Az adatvezérelt döntéshozatal nem újkeltű a gyártásban, de az igazi kérdés, hogy a döntéshozatal automatizált-e, és mesterséges intelligencia által vezérelt-e. Mennyire rugalmas a gyár valójában? Hatékonyan tud reagálni a változó követelményekre és elvárásokra?
Vegyük például a termelékenység mérését! Hagyományosan a termelékenységet az egy főre jutó gyártási eredmény alapján szokták meghatározni. De mi történik akkor, ha egy gyárban csak néhány munkás van a gyártósoron, míg az összes többi feladatot robotok látják el? Van, amikor maguk a munkások már csak a meghibásodott robotok javításával foglalkoznak. És mi történik, ha ezeket a munkásokat is robotok váltják fel? Hogyan fogjuk mérni akkor a termelékenységet? Nem oszthatjuk el az eredményt nullával. Nem véletlen, hogy manapság a produktivitás nem csak az olcsó munkaerőn múlik, hanem sokkal inkább a technológia adaptálásán. Egyértelmű, hogy a termelékenységi mutatókat újra kell gondolni, ahogy a gyárak magasabb digitális érettségi szintre lépnek.
Az érettségi szintek: az adatizálástól az automatizálásig
Egy tipikus okosgyár érettségi szinteken keresztül fejlődik, kezdve a hangszereléstől egészen a teljes autonómiáig. A kezdeti szakaszban a gyár alapszintű hangszerelést alkalmaz az adatok gyűjtésére: különböző eszközökkel, szenzorokkal gyűjtenek szükséges adatokat. Ez alapján már betekintést kapnak az aktuális működésbe, és lehetővé teszi a gyári működést irányítók számára, hogy alapszinten értsék meg és alakítsák ki a folyamataikat. Ezen információk birtokában, különböző szintű digitális másolatok segítségével, akár gyári szinten is elkezdődhet a kísérletezés, alternatív forgatókönyvek tesztelése, vagy optimalizált tervek előállítása, méghozzá anélkül, hogy megzavarnák a tényleges termelést. A legmagasabb érettségi szinten a technológia nemcsak javaslatokat tesz, hanem képes autonóm módon, valós időben beállítani a gyártás paramétereit. Végső soron a cél az, hogy a technológia minimális emberi felügyelet mellett vegye át az irányítást és hozza meg a megfelelő döntéseket.
Az átláthatósághoz és teljes rálátáshoz vezető út
Nem elég csupán automatizálni a gyártást; átláthatóságot és rálátást is kell biztosítani, hogy pontosan tudjuk: mi is történik. És ami még ennél is fontosabb: hogy miért is történik az, ami történik! Az érettségi szintek magasabb fokának elérése azt jelenti, hogy a technológiák segítségével a gyártósor átláthatóságának növekedését érjük el, lehetővé téve az okok és okozatok mélyebb megértését. Fejlett mesterséges intelligencia segítségével azok a gyárak, amelyek szilárd technológiai alapot hoztak létre, akár előre is láthatják, illetve befolyásolhatják a jövőbeli eseményeket, és megfelelő forgatókönyvekkel rendelkeznek, felkészülve minden egyes lehetőségre.
Ezen a szinten továbbra is szükség van az emberi beavatkozásra, legalábbis a stratégiai irány meghatározásához. Azonban a közeljövőben megnyílik a lehetőség arra, hogy
egy AI-vezérelt döntéshozatal önállóan reagálhat a változásokra, és valós időben optimalizálhatja a gyártást, zökkenőmentesen alkalmazkodva a változó és valós körülményekhez.
Az okosgyárak érettségi szintjei
Számos érettségi modell létezik, amelyek a gyártóvállalatok digitális átalakulásának szakaszait határozzák meg. A legtöbb modell öt vagy hat lépésben határozza meg az érettségi szinteket, a következőkhöz hasonló struktúrát követve:
- Alapszintű digitalizáció: Ezen a szinten a gyárak minimális automatizálással rendelkeznek, és az adatok gyűjtése gyakran még mindig manuális. A hangsúly a hangszerelésen van – az adatgenerálás alapjainak megteremtésén. Alapvető gyártási láthatóság már létezik, de a folyamatok nagyrészt továbbra is szigetszerűek és egymástól elkülönülve működnek.
- Összekapcsolódás: Ez a szint az adatok összekapcsolását jelenti. A gépek, pontosabban az ott IoT vagy korábbi, hagyományos technológiával összegyűjtött adatok, összekapcsolódnak, lehetővé téve a valós idejű adatgyűjtést a rendszerekről. Ez az összekapcsoltság alapozza meg a további digitális integráció lehetőségét.
- Láthatóság és átláthatóság: Ez az első szint, ahol az adatokból értelmes betekintés nyerhető; megfigyelhetjük, hogy mi történik, és elkezdhetjük megérteni, miért történnek az események. Az előrehaladott adatelemzés segítségével a gyár átláthatóvá válik, lehetővé téve a problémák diagnosztizálását és a folyamatok egymásra gyakorolt hatásának megértését.
- Előrejelzési képességek: Alkalmazott matematikai, statisztikai, szimulációs vagy speciális AI-technológiák révén a gyárak új szintre léphetnek. Azok, akik szilárd technológiai bázissal rendelkeznek, akár előre megjósolhatják, mi fog történni, lehetőséget biztosítva arra, hogy több lehetséges kimenetelre felkészüljenek. Az előrejelző elemzések erőteljes eszközzé válnak, amelyek lehetővé teszik a potenciális problémák előrejelzését, a gyártás optimalizálását és a leállások minimalizálását. Ezen a szinten a digitális eszközök segítségével tudjuk tesztelni az alternatív forgatókönyveket anélkül, hogy a gyártásban fizikai változtatásokat kellene végrehajtani.
- Önoptimalizáció: A jövőbeli igényekhez való alkalmazkodás érdekében a gyár egyre autonómabbá válik, valós időben képes minimális emberi beavatkozással javítani saját hatékonyságát. A legnagyobb kihívás ezen a szinten az, hogy megtanuljunk a technológiában olyan mértékben megbízni, mint eddig soha.
- Adaptív és öntanuló: Amikor a technológiát teljes mértékben megbízhatónak tekintjük, az várhatóan hatékonyabban döntéseket lesz képes hozni, mint maguk az emberek. Ezen a legmagasabb szinten a gyár nemcsak önmagát optimalizálja, hanem képes alkalmazkodni az új körülményekhez is, minden gyártási ciklusból tanulva a folyamatos fejlődés érdekében. Az ilyen környezetekben a robotok nem elszigetelten dolgoznak, hanem folyamatosan megosztják az ismereteiket, kollektív intelligenciát alkotva képessé válnak együttműködő, autonóm döntéseket hozni.
Egy okosgyár példája az autóiparban
Vegyünk például egy közepes érettségi szinten működő autóipari gyárat! Már ezen a szinten is rendkívül fejlett a technológia alkalmazása. A logisztikai rendszerek képesek nyomon követni a legkisebb alkatrészt is, pontosan meghatározva, hogy melyik autóba kerül beépítésre, még akkor is, ha a vásárló több száz egyedi opcióval konfigurálta az autóját. Ilyen fejlettségű gyárban a gyártósor úgy van kialakítva, hogy egyfajta autómodellt képes csak gyártani, természetesen egyéni konfigurációk alapján, minden egyes állomáson pontosan időzített ütemekkel (taktusokkal), biztosítva az egyes alkatrészek precíziós beszerelését, eltérő ügyféligényeket is kiszolgálva. Az emberek és a robotok szorosan dolgoznak együtt, gyakran akár egy munkaállomáson is osztozva.
De hogyan lehet még okosabbá tenni?
Egy olyan gyárban, amely elérte az alkalmazkodóképesség legmagasabb szintjét, a gyártósor képes lehet különböző típusú vagy akár felszereltségben különböző, autókat egymás után gyártani, zökkenőmentesen alkalmazkodva az egyes járművek egyedi specifikációihoz. Az ellátási lánc a legapróbb részletekig optimalizált, és minden szakaszban automatikusan alkalmazkodik az éppen aktuális autótípushoz, még akkor is, ha az autó csak néhány másodpercig tartózkodik az adott állomáson. Például egy SUV teljesen eltérő alkatrészeket és beszerelési lépéseket igényelhet, mint az előtte lévő kupé minden egyes állomáson, de a rendszer késlekedés nélkül képes kezelni ezt a változatosságot.
A testreszabás is teljes mértékben integrált. Például, ha egy ügyfél kéri, hogy a saját neve legyen gravírozva a kormánykerékre, akkor a robotok elvégzik az egyedi feladatot. Ha egy alkatrész nem áll rendelkezésre pontosan akkor, amikor szükség van rá, a gyártósor nem áll le. Ehelyett a rendszer lehetővé teszi, hogy az autó folytassa a gyártást, és egy másik, azonos specifikációjú autót készítenek el a nulláról az adott ügyfél igényeire. Ez hatékonyabb, mint az egész gyártósor leállítása, ami sokkal költségesebb lenne, mint egy plusz autó előállítása. Ilyenkor a plusz autót külön értékesítésre bocsájtják.
Az ilyen okosgyárakban az adatok kincset érnek, azok pontossága kulcsfontosságú. Hozzáférési, biztonsági és megbízhatósági megfontolások miatt, az adatokat általában hat-nyolcszoros redundanciával tárolják. Ez azt jelenti, hogy az adatok tárolása különféle mentési szinteken történik, a teljes rendszer duplikált a gyárban található adatközponton belül, sőt, az épület maga is duplikált vagy akár triplázott különböző helyszíneken. És ez csak egy példa a legmagasabb érettségi szinten történő működésnek, a velejáró költségek nem lineárisan, hanem sok esetben akár exponenciálisan is növekedhetnek.
Összegzés: úton a teljes autonómia felé
Összefoglalva, az igazi okosgyár státuszának elérése egy utazás és a gyárak csak annyira érettek, amennyire a leggyengébb láncszemük megengedi. Az automatizálás és a mesterséges intelligencia hatékony eszközök, de erős, integrált adatokat és kapcsolódásra épülő alapot igényelnek. A közeljövőben a technológia szerepe valószínűleg a javaslattevőtől a döntéshozóig, majd végül az önoptimalizáló felügyeletig fog fejlődni. Ez az átalakulás nagyobb hatékonyságot, rugalmasságot és rálátást ígér – ugyanakkor megköveteli a termelékenység, a minőség, sőt még az emberi beavatkozás szerepének újragondolását is.
A jelenlegi hektikus gazdasági környezetben ez a kérdés különösen fontos szerepet kap, és elképzelhető, hogy éppen egy ilyen helyzet ösztönöz majd egyre több gyárat arra, hogy magasabb automatizálási szintre lépjenek. Ezáltal csökkenthetik az rendelkezésre álló emberi munkaerővel kapcsolatos való kitettséget, legyen szó munkaerőhiányról vagy túlkínálatról, miközben rugalmasabb, gyorsabb és magasabb minőségű gyártást valósíthatnak meg.
Az okosgyár végső célja az autonómia olyan szintjének elérése, ahol a technológia nemcsak kiegészíti az emberi döntéshozatalt, hanem sok esetben át is veszi azt.
Ahogy közelebb kerülünk ehhez a valósághoz, a kérdés továbbra is csak az marad: készen állunk-e ennyire megbízni a technológiában? Ezt csak az idő fogja tudni megmondani.
A címlapkép illusztráció. Címlapkép forrása: Getty Images
