Šta funkcionira i šta ne u 4. industrijskoj revoluciji?

Prevedeno po odobrenju autora članka "Industry 4.0 – What Works, What Doesn’t" Christoph Roser sa web portala AllAboutLean

4. industrijska revolucija je (o.p. još uvijek) veoma popularana u proizvodnji. Već ranije sam to spominjao u članku: "A Critical Look at Industry 4.0". Ipak veći dio 4. industrijske revolucije je vreo zrak i povrat na investiciju zahtijeva duži period. Međutim, postoji neki dijelovi 4. Industrijske revolucije koji bi mogli ubrzo biti široko rasprostranjeni. U ovome postu želio bih vam predočiti svoje poglede i mišljenja koje stvari funkioniraju a koje ne u vezi sa 4. industrijskom revolucijom.

Uvod

Kao što je već objašnjeno u mome ranijem postu "A Critical Look at Industry 4.0" 4. industrijska revolucija je prije svega istraživački program Vlade Njemačke po pitanju upotrebe kompjutera u industriji. Možda naziv nije dobro ni definisan i sve što ima dodirnih tačaka sa kompjuterima i industrijom može ali i ne mora biti dio 4. industrijske revolucije (Industry 4.0).

Proizvodnja

4. industrijska revolucija je prije svega bliska proizvodnji. Pojmovi iz engleskog jezika: The Internet of Things ili Cyber Physical Systems (da ujedno iskoristim par "biznis riječi") povezuju kompjutere i mašine. Uobičajno je da smatramo da kompjuteri "znaju sve" i stoga možemo poboljšati nadzor nad proizvodnim sistemom. Ili još bolje, kompjuter ga potpuno kontrolira i ne moramo ništa raditi po tom pitanju.

I dok je ovo samo teorija, poteškoće u praksi su znatno potcijenjene.  Bio sam u prilici da vidim brojne primjere 4. industrijske revolucije u mnogim kompanijama. U ovim proizvodnim sistemima svaka mašina je i svaki obradak umrežen sa mnoštvom podataka iz proizvodnje.  Svaki obradak se kreće od jedne mašine prema drugoj zavisno od potreba i raspoloživosti. Opisani sistem bi bio odličan primjer 4. industrijske revolucije osim što bi se radnici težili povratku na sistem stare montažne trake.

Sveukupno, ovi sistemi su tkz. bijeli slonovi. Trošak za dobivanje i održavanje sistema znatno premašuje njegovu korisnost.

Po mom mišljenju postoji nekoliko razloga zbog kojih su takvi jako kompjuterizirani sistemi nekurentni u usporedbi sa konvencionalnim sistemom.

Složenost postavljanja

U suštini odgovorne osobe podcijenjuju troškove i kompleksnost postavljanja sistema. Da bi imali podatke morate imati senzore. Senzori i sistemi mogu biti dio već kupljene mašine ali i tada često morate programirati i kompajlirati sučelje između softwere-a mašine i vašeg operativnog sistema.

Mogu se postaviti i drugi senzori, što znači niz ožičenja, napajanje i uključivanje u softverske alate. Sve u svemu iziskuje velike napore.

Kompleksnost razumjevanja podataka

Pa koje podatke treba mjeriti? Odgovori su puno teži nego se čini. U industriji, uobičajan odgovor jeste da posjedovanje velikog broja podataka znači i nadu da su ti podaci tačni i "pravi". Međutim, puno podataka također otežava filtriranje pravih podataka. A potrebni podaci možda čak nisu uključeni u sistem. Osim toga imati prave podatke samo je prvi korak. Pravi trenutak je da se to shvati! Samo gledajući kada senzor detektira dio koji prolazi, stvarno vam neće pomoći. Pogotovo ako imate na hiljade takvih senzora. Morate agregirati i obraditi podatke da biste  razumjeli. To također zahtijeva da postavljate prava pitanja.

Opet, to traži puno vremena i novca što je nepobitna činjenica. Može biti skuplje obrađivati podatke nego staviti senzore na prvo mjesto. Ipak, osjećaj neugodnosti kada se o tome raspravlja mi govori da je to razumijevanje podataka često reducirano zbog vremenskih i budžetskih razloga kao i nedostatka svijesti da je to stvarno potrebno kompaniji.

Nedavnom McKinsey procjenom, proizvodnja generira znatno više podataka od bilo koje druge industrije. Kao što je to kazao jedan od mojih poslovnih suradnika, imate tona podataka ali nemate informacije!

Kompleksnost korištenja podataka

Pokretanje fabrike obično je barem pomalo haotično. Kvalitetan i dostupan podatak pomaže, ali morate ga znati koristiti. Često se taj proces podcijeni, što može biti posljedica uvriježene tradicije (uvijek smo to činili na ovaj način) ili nedostatka obuke (o kojim podacima govorite?). Ili pak slučaj koji je već naveden a tj. da ne posjedujete uopće prave podatke. U svakom slučaju, rezultat je isti - sistem je nedovoljno iskorišten.

Često se susrećem s vjerovanjem da će svi problemi u fabrici biti riješeni jednostavno stavljanjem u kompjuter. Ovo apsolutno nije tačno. Problemi će i dalje ostati tamo, sa izuzetkom da je to sada mnogo teže razumjeti, spriječiti i popraviti nego kada koristimo kompjuter.

Nedistaci kvantaške ekonomije[1]

Sve gore navedeno nije uvijek dobro posloženo. Međutim to ne znači da ne može biti funkcionalno. To je samo pitanje vremena i truda koji se uloži. I sada se vjerojatno susrećemo s najvećom preprekom: napor uložen u razvoj 4. industrijske revolucije nije proporcionalan. Ako to uspijete napraviti za jedan dio radnoga prostora, morat ćete to učiniti gotovo potpuno ponovno za drugi dio fabrike. Teško je ponovno upotrijebiti softverske alate bez velikih preinaka kako bi se uskladili s novim i različitim informacijama senzora u novoj fabrici. Stoga, za novu fabriku, ovaj napor 4. industrijske revolucije mora započeti skoro od nule.

Dodatna je komplikacija da fabrike snažno štite svoje podatke. Čuo sam za brojne proizvođače alatnih mašina koji su u svojim mašinama implementirali alat za daljinsko dijagnosticiranje i održavanje, uz opciju  da klijent koji zahtijeva to može isključiti. Jer kompanije ne žele da dobavljači alata izvana  pristupaju njihovim proizvodnim podacima zbog povjerljivih razloga. Stoga se ovaj alat za daljinsku podršku često ne koristi.

[1] Kvantaška ekonomija (Ekonomija obima) je ekonomija obima gdje se smanjenje troškova po jedinici proizvoda izvodi kroz veliki broj proizvedenih jedinica.

Zašto primjeniti?

Ako postoji toliko negativnih učinaka 4. industrijske revolucije zašto je razmatrati? Postoje, po mom mišljenju, dva razloga, koji mogu ili ne moraju biti primjenjivi na sve fabrike.

Prvo, pripremiti se za budućnost. Iako 4. industrijska revolucija još uvijek ima loš povrat ulaganjana kraju će se problemi riješiti i to može biti korisno (kao usporedbu, za CNC mašine, ovo je malo više od dvadeset godina). Dakle, čak i ako takav sistem može koštati milijune eura, to bi moglo biti korisno iskustvo učenja i jak adut na vrhuncu tehnologije. Drugo, pomaže prodati proizvode. Takvi "novostvoreni  fancy sistemi"  su prikladni za impresioniranje kupaca i može dovesti do povećanja prodaje (ili možda ne). Ali cjelokupni poslovni slučaj da se ulaže novac za poboljšanu kvalitetu ili cijenu često nije jako dobar.

Kvantaška ekonomija – logistika

Međutim, postoji jedan dio ili odjel na koju aplikacija 4. industrijske revolucije  efekta i  u ekonomiji obima  – logistika.  Prilično su sve proizvodne kompanije morale pomicati dijelove ili repromaterijale. Trebovanje materijala i roba i dovođenje robe do tačke potrošnje je standard za mnoge fabrike. Ovo je mjesto gdje ekonomija razmjera može biti korisna! Nije iznenađujuće, ako je povrat ulaganja dobar, ljudi počinju tako raditi. Najpoznatiji primjer je Kiva Systems, koji je kupio Amazon i sada se zove Amazon Robotics. To su mali roboti koji pokreću robu u skladištu, obično od skladištenja do mjesta sakupljanja stvari za isporuku i natrag. Ti roboti smanjuju troškove i dopuštaju bolju upotrebu podnih prostora, pa sveukupna je činjenica da su dobri povrati. Oni su također vrlo skalabilni, a slični sistemi mogu biti korišteni od strane mnogih fabrika. (Video br 1)

Ovi roboti koristili su Gap, Walgreens, Staples, Gilt Groupe, Office Depot, Crate & Barrel i Saks 5th Avenue, ali nakon što su iz Amazona kupili Kivu, završili su ugovore.

Dakle, ovaj proizvod više nije dostupan izvan Amazona, iako vjerujem da će mnoge fabrike imati koristi od toga. Više dokaza da to funkcionira jeste da već postoji sistem razvijen od kineske fabrike Geek+. Nisam siguran u prava na patente, ali činilo se da ta fabrika čini dobro, primjerice koristi ga Alibaba. (Video br 2)

Nešto drugačiji sistem razvijen od strane Shentong Express također se koristi u Kini za sortiranje paketa za otpremu. (Video br 3)

Ovo se također radi s velikim igračkama. Velika rudarska vozila počinju upravljati kompjuterom. Npr. u Rio Tinto minskom polju u Australiji, koriste sedamdeset samohodnih kamiona. Tkz. "Self-driving" je puno lakše postaviti u kontroliranom minskom okružju gdje možete postaviti markere, osigurati dobre Wlan mreže, laserske senzore i radare, kao i načine na koji će drugi vozači-ljudi komunicirati sa samohodnim teškim vozilima . To ga čini ne samo bržim i jeftinijim, već očigledno i sigurnijim. Ostali mineri prate taj trend. Najnoviji kamioni čak nemaju kabinu vozača kao back-up.

Alegorija za internet

Usporedimo to s nekim internetskim primjerima. Postoji mnogo ljudi koji stvaraju sadržaj za internetske platforme kao što je YouTube. Ipak, stvaranje ovog sadržaja je intenzivno i teško se povećava. Međutim, isporuka sadržaja ima izvrsne ekonomije razmjera.

Ako želite uložiti novac vjerojatno ga ne želite ulagati u nekog sljedećeg poznatog autora na YouTube mreži već radije ulažete u neki novi poznati video jer je korist tada mnogo veća zbog mogućnosti skaliranja uz neznatno povećanja dodatnih troškova. Isto vrijedi i za proizvodnju. Kod 4. Industrijske revolucije je nizak povrat za izradu robe ali zbog svoje bolje skalabilnosti povrat je potencijalno mnogo veći za distribuciju robe (materijala).

Sažetak

Zbog cjelovitosti, želio bih istaknuti da vidim puno potencijala u 3D štampačima i tehnologiji. Ako ovo vidite kao temu  4. industrijske revolucije, onda to zaista ima i potencijal.

Sveukupno, vjerujem da 4. industrijska revolucija  već  ima snažnu primjenu i korist u logistici, u usporedbi s proizvodnjom, gdje je korist više nejasna i daleko u budućnosti.

Sada, izađite i organizirajte svoju industriju!

Prijevod je doprinos Targer Engineering & Consulting