Már valóság az adatvezérelt gyártás – Ipar 4.0

Az IT hatékonyabbá teszi a gyártási folyamatot, a negyedik ipari forradalom elején digitális megoldásokban érdemes gondolkodni a gyártás tekintetében is. Az ipari eszközöknek megszületik digitális ikertestvérük, ami további lehetőségek tárházát nyitja meg előttünk.

A gyártósor elején NFC-chippel felszerelt vas nyersanyagtömb érkezik. A gyártáskoordináló mobiltelefont vesz elő, megnyomja a megfelelő gombot, és elindul a folyamat. A robotautomata karja megfogja, áthelyezi a futószalagra, ahol az NFC-ben tárolt adatokat ki is olvassa a rendszer. A gyártósor így megtudja, hogy ezentúl féktárcsákat gyárt, így a nyersanyagtömböt a megfelelő, előre beprogramozott munkafázisokhoz küldi el – a szalag végén legördül a féktárcsa, vagyis a robotkar elhelyezi a megfelelő polcra. A gyárba azonban egy másik típusú féktárcsa készítésére érkezik rendelés – a szalagokat az új munkafázisoknak megfelelően programozzák be, és azonnal, késlekedés nélkül indul a gyártás.

A digitális ikertestvér

A fenti forgatókönyv nem elméleti, az IT-­integrátorként, tanácsadó cégként dolgozó Accenture budapesti irodájában tekinthettük meg. A demó felépítéséhez nem kellett tágas raktárépületet bérelniük, a bemutató egy tárgyalóteremben fér el – hiszen egy részletesen felépített makettről beszélünk. A valós ipari környezetben nyilván nem mobiltelefonról indítják el a gyártási folyamatot, hanem robusztus, ipari használatra szánt eszközről. Az NFC-chip helyett akár vonalkódos megoldást is használhatnak a gyártási folyamatok elindításához. Ugyanazon a folyamaton megy végig a joghurt vagy a tészta gyártója is, szinte mindegy mi a végtermék.

A gyártósor nemcsak a fizikai világban létezik, a szakemberek megépítik a pontos digitális mását, melyet digital twinnek vagyis digitális ikertestvérnek neveznek. A fizikai gyártósorra szenzorok sorát építik be, ezek minden mérhetőt figyelnek, a regisztrált adatokat rögzítik és küldik a digitális ikernek. A digitális ikertestvér jelenti a játszóteret a fejlesztők számára: a virtuális térben élethűen tudják szimulálni az elképzelt forgatókönyveket, melyek valós, a fizikai világból származó adatokon alapulnak. Különösebb erőfeszítés nélkül kipróbálhatják például, hogy a spenótos ízesítésű tészta gyártása tényleg csak az újabb anyag keverésében különbözik a hagyományos tészta gyártási folyamatától.

Vágyott a virtuális valóság

Kevésbé nyilvánvaló összefüggésekre is rávilágíthat – ahogy azt példájában említette az Accenture igazgatósági tagja, Komjád István. Például a csokis Túró Rudi gyártási adatai azt jelzik, hogy a csoki a tervezettnél hamarabb elfogyott. A szenzorokból érkező adatokat végignézik, és kiderül, hogy a csoki­adagoló elállítódott, a jelzést a gépkezelő nem vette észre, és emiatt egy hajszállal vastagabb lett a csokiréteg az akkor gyártott Túró Rudin. A költségek emiatt egy százalékkal megnövekedtek. Időközben beérkeznek az eladási adatok is, amelyek kimagasló eredményeket mutatnak: kiderül a vásárlók szinte elkapkodták a vastagabb csokiréteggel gyártott Túró Rudit, annak ellenére, hogy a marketingkampány még nem indult be. Hogy ezentúl mit tesz a gyártó, hogyan építi be a szenzorokból, az adatokból származó tudást a mindennapokba, milyen területeken képes hatékonyságnövekedést elérni – nos, csak döntés kérdése.

Ez pedig csak az egyik eleme a következő ipari forradalomnak, amelyet a digitalizáció, a folyamatok hatékonyabbé tétele jellemez. Komjád István szerint például a vállalatok nagyon szívesen használnák már mindennapi munkájuk során a virtuális és a kiterjesztett valóság eszközeit, a piac igényli használatukat, ehhez azonban a technológiának még fejlődnie kell. A virtuális valóságban létező digitális ikertestvér a tanulásra, a gyakorlásra is lehetőséget képes biztosítani. A frissen felvett munkást nem kell egyből a mélybe dobni vagy külön gyakorlószalagot építeni számukra, ebben a virtuális környezetben képesek megtanulni, begyakorolni a munkafázisokat.

_{A kevert valóság eszközeivel javít a szakember}

A kiterjesztett vagy kevert valóság például a Microsoft HoloLens virtuális szemüveg segítségével építhető be a munkafolyamatokba. A gyártósor meghibásodásakor a szemüveg kivetítheti a munkás elé, hogy pontosan hol és hogyan, mivel kell az adott csavart meglazítania, hogyan kell a hibás alkatrészt kiemelni, kicserélni. Vagy egy új gyártósor felépítésekor lépésről lépésre segíti a kevésbé tapasztalt szerelőt munkájában.

Az Accenture budapesti eseményén az is kiderült, hogy hamarosan elindítják a distributed manufacturers nevű szolgáltatásukat, ami tárgyak 3D nyomtatását takarja. Segítségével egyedi alkatrészeket lehet majd készíteni – például olyan ipari berendezésekhez, melyekhez az eredeti gyártó már nem nyújt támogatást. Ehhez a megrendelőnek csak el kell küldenie a vágyott alkatrész 3D-­modelljét, a 3D-nyomtató gondoskodik a többiről. A tervek még frissek, további konkrétumot nem tudtak elárulni.

A gyártókat összekötő ipari platform

A különböző technológiák mellett az ipari együttműködésben a közös szoftverplatform kialakítása jelenti a legnagyobb kihívást. Az ipari szereplőket összefogó megoldássá szeretné magát kinőni a GE fejlesztette Predix platform, melyet az ipar szereplői számára ingyenessé, nyitottá tette a gazdasági óriás. Tette mindezt nem pusztán azért, mert nincs más dolga, mint a vállalat nyereségét költeni, hanem mert tudja, hogy ha egy cég az ipar területén meghatározó szereplő szeretne maradni, akkor egy, feltehetően saját tulajdonban lévő helyre kell összegyűjtenie szereplőit. Ez a platform biztosítja azt a már korábban emlegetett játszóteret, ahol a gyártási technológiai váltásokat könnyedén ki lehet próbálni.

_{Demó gyártósor az Accenture irodájában}

A GE-t eddig a repülőgépmotorokról és a szélturbinákról ismerhette a világ. A vállalat 2009-ben döntött úgy, hogy az ipari platformok fejlesztésére összpontosít: az általuk gyártott repülőgépmotorokat addig hiába szerelték fel szenzorok tömkelegével, az adatokat senki sem tudta igazán jól elemezni. A platformot 2014-ben nyitották meg a fejlesztők előtt. Abban az évben a vállalat szoftveriparága már 1 milliárd dolláros bevételt termelt.

A vállalat a június közepén tartott Minds and Machines berlini konferenciáján jelentette be, hogy egyszerűbbé tette a fejlesztést erre a platformra: a Predix Studio nevű alkalmazás automatikusan felismeri, hogy milyen adatokat töltünk fel, elkészíti az alapösszefüggéseket és négy kattintás után kész az elemzések megjelenítéséhez szükséges programkód is. Segítségével a saját szakterületükön jártas, de programozáshoz kevésbé értők is használhatják adatok elemzésére a megoldást. A GE jellemzően szélturbinák, repülőgépmotorok, repülőgépflották adatainak a kezelésére használja a platformot, az minden, ipari környezetből származó adat feldolgozására átállítható. //