Kdo je lastnik podatkov o delovanju vaše opreme?

Procesa, ki zdaj potekata v podjetjih v Sloveniji, sta predvsem avtomatizacija in robotizacija. »V proizvodnih podjetjih se večinoma digitalizirajo tako, da uvajajo koncepte industrije 4.0. Cilj digitalizacije je vzpostavitev pametne proizvodnje, ki je vodena s pametnimi programskimi orodji, povezanimi s pametnimi stroji in napravami. Pogoj za to je ustrezna oprema, ki omogoča, da imamo o vsakem objektu, ki nastopa v proizvodnem procesu, naj bo to naprava, stroj, orodje, izdelek ali človek, čim več podatkov, ki so pomembni za optimizacijo delovanja,« pojasnjuje profesor Marko Bajec, vodja Laboratorija za podatkovne tehnologije in IoT (internet stvari) Demo Centra na ljubljanski fakulteti za računalništvo in informatiko.

O pametnih tovarnah še ne moremo govoriti, pač pa o poskusih povezovanja posameznih sistemov med seboj. Vse je še dokaj v začetni fazi, ugotavlja profesor Herakovič in dodaja, da na tem področju ne zaostajamo (kaj dosti) za trendi v svetu. »Nemci veliko govorijo o industriji 4.0, ampak tovarne, ki bi v celoti delovala po tem principu, vsaj po mojem vedenju še nimajo. Ponekod pa pro­izvodni procesi deloma že temeljijo na kibernetski povezljivosti.«



Namen povezovanja sistemov je spremljanje ter analiziranje proizvodnega procesa kot celote in s tem odkrivanje izgub, možnosti za izboljšave pri izrabi opreme. V Sloveniji je celovita učinkovitost opreme v proizvodnih podjet­jih (kazalnik OEE) v povprečju približno 50 odstotkov, redke so organizacije, ki dosegajo 85-odstotno izrabo. Izboljšanje tega kazalnika bi pomembno pripomoglo k povečanju dodane vrednosti podjetij. Nabava najboljših strojev, ki jim proizvajalci vgradijo opremo za zbiranje različnih podatkov o delovanju, sama po sebi ne more kaj dosti prispevati, poudarja Herakovič.

Poleg tega do podatkov, ki jih generirajo stroji, podjetja najpogosteje ne morejo dostopati brezplačno. Trenutno je zelo aktual­no vprašanje lastništva teh podatkov. Proizvajalci zatrjujejo, da so njihova last, saj gre za njihovo znanje, podjetju, ki uporablja stroj, pa jih lahko prodajo. Vendar kakor pojasnjuje sogovornik, na začetku to sploh ni najpomembnejše, kar podjetje potrebuje.

Vzpostaviti mora namreč orodja, ki bodo omogočala uporabo podatkov tako, da bi lahko vplivali tudi na druge procese, zato morajo biti vsi povezani med seboj. To mrežo je smiselno graditi postopoma. »Poznam podjetja, kjer so hoteli prehitro skočiti s točke A na točko B. Zaposleni niso imeli ne pravih kompetenc niti znanja in izobrazbe na tem področju. Posledica takšne odločitve so nesporazumi v ekipi, včasih tudi razočaranje, ker 'povezanost' ne prinese rezultata. Graditi je treba počasi. Za pot od začetnega stanja, ko organizacija ni pametna tovarna, niti nima povezljivosti, do stopnje, kjer je to vsaj delno vzpostavljeno, je po­trebno leto, dve, tudi tri ali štiri.
 

Nastajanje pametne tovarne

»V demonstracijskem centru Pametna tovarna zagovarjamo koncept digitalnega dvojčka. V virtualnem svetu vzpostavimo replike naprav in procesov. Vse procese poskušamo digitalizirati, jih med seboj digitalno povezati in tako lahko ugotovimo, kaj se dogaja v tovarni,« je pojasnil Niko Herakovič in poudaril, da končna učinkovitost strojev ni odvisna le od njih samih, ampak tudi od usklajenosti celotnega proizvod­nega procesa. Poleg strojev postopno digitaliziramo in povežemo montažo, vhodno in izhodno skladišče.

»Začnemo pri vhodu materialov v podjetje: kako je zgrajena dobaviteljska veriga, kako prihaja material v podjetje, kako se skladišči, na kakšen način se izdaja, kako se knjiži. Nato, kako material potuje po podjetju: gre do strojev, kjer se obdela, če je sestavni del morda neposredno na montažno mesto,« je opisal profesor in dodal, da gre v osnovi za logistične procese v proizvodnem podjetju. Postopoma, po segmentih, digitaliziramo prav vse poti, vse stroje, transportna sredstva, skladišča in gradimo digitalni dvojček. S tem nastajajo tudi podatki, ki kažejo na stopnjo usklajenosti postopkov, kje so mogoči prihranki in kje je potrebna optimizacija.

»O vsakem stroju moramo vedeti, kako je nastavljen, kakšne surovine vstopajo, kakšni koraki se izvajajo, kakšne so vrednosti ključnih parametrov delovanja stroja ... Podobno moramo evidentirati podatke o vsakem izdelku, ki nastane, o vsakem orodju, ki ga za potrebe proizvodnje izdelamo v orodjarni, o vsakem delavcu, ki nastopa v proizvodnem procesu, in tako naprej,« pa pravi Marko Bajec. Sposobnost zajema vseh potrebnih podatkov je eden temeljnih pogojev in ključni korak na poti transformacije podjetij v pametne tovarne, vendar še zdaleč ni edini potreben, še poudari sogovornik. Podjetje mora biti zelo urejeno tudi v digitalnem svetu: baze morajo biti urejene, podatki pa kakovostni, natančni, pravočasni in dostopni. Vsak objekt v proizvodnem procesu mora imeti tudi svojo enolično oznako, da ga lahko identificiramo, ko nastopa v procesu.

Herakovič se ne strinja, da bi podjetje v prvem koraku na poti izboljšav potrebovalo tudi podatke, ki nastajajo v strojih, na primer, s kakšno silo se nekaj odrezuje, kakšna je temperatura ... Vprašanje je tudi, ali jih sploh lahko pridobi, ali lahko brez dobavitelja spreminja nastavitve, s katerimi bi spremenili proces, razmišlja. Po njegovem bi podjetja morala najprej izpeljati digitalizacijo procesov, ki se dogajajo zunaj strojev, »da bi vedeli vse o tem, kako in kdaj pride material na stroj, koliko časa je tam in kako gre naprej (ne pa, kaj se dogaja med tem, ko je v stroju).

Ko veš, kdaj je neki stroj zaseden, koliko časa, lahko bolje načrtuješ delo in s tem povečaš izrabo stroja,« pravi sogovornik, da za povišanje kazalnika OEE ni tako pomembno pridobivati podatkov iz stroja, ampak tiste, ki pomagajo izboljšati logistiko celotnega proizvodnega procesa. Prepričan je, da bi podjet­ja v Sloveniji z ureditvijo tega – z izboljšanjem planiranja – lahko povečala OEE za 20 odstotkov, morda tudi 30.

Izzivi in rešitve

Kakšne so prve izkušnje, ali podjetja potem, ko imajo na voljo množične podatke, te tudi dovolj uporabljajo? Najprej, dokler nimajo celotnega proizvodnega procesa digitaliziranega, s temi podatki nimajo kaj početi, pravi Herakovič. Ko pa poskrbijo za to, vse celice povežejo v enega od sistemov za spremljanje in upravljanje proizvodnje (Manufacturing Execution System, MES), prek katerega si podatke o zasedenosti, morebitnem zastoju … lahko izmenjujejo ali pa jih pošiljajo v centralni sistem, ki potem razporeja delo. Količine podatkov, ki se tako zbirajo in prenašajo, so ogromne in iz tega nastaneta vsaj dva izziva. Zagotoviti je treba, prvič, dovolj veliko pretočnost in prostor za shranjevanje, in drugič, ustrezno obdelavo podatkov z umetno inteligenco. Zaposleni, ki so bili prej odgovorni za zbiranje podatkov, morajo zdaj znati tolmačiti pridobljene z umetno inteligenco, za kar pa dostikrat nimajo kompetenc.

Profesor Marko Bajec meni, da bi bilo podjetjem še najlažje, če bi tovrstne projekte izvajala »na ključ«, torej z izkušenimi dobavitelji, ki poskrbijo za vse, od dobave in namestitve opreme do usposabljanja zaposlenih. S tem bi bilo poskrbljeno, da bodo sistemi med seboj kompatibilni in da bo podjetje lahko povečalo produktivnost, kakor obljubljajo ponudniki. »Vendar tak pristop ni cenovno najugodnejši. Alternativa je postopen pristop z mnogo več­jim angažmajem internih kadrov, ki so primerno usposobljeni za vodenje in obvladovanje projekta.« Pomembno pa je, da ima podjetje izdelano digitalno strategijo z vsemi njenimi ključnimi elementi, načrt vpeljave digitalizacije in ustrezno organizacijsko kulturo. »Ker tega po navadi ni, se mnoga podjetja digitalizacije lotevajo nepripravljena, rezultat pa so številne težave, kot na primer nekompatibilnost sistemov, nedokončane naložbe, oprema, ki je zaposleni niso sposobni uporabljati …« je opozoril Bajec.

V demonstracijskem centru Pametna tovarna so prepričani, da so alternativa zbiranju množičnih podatkov informacijska vozlišča na mestih, kjer podatki nastajajo, s čimer odpadejo nekateri izzivi. Vsak delovni proces v tem primeru poganja majhen računalnik z omejeno procesorsko močjo, vsi pridobljeni podatki se, prav tako s pomočjo umetne inteligence, analizirajo lokalno, in to zaradi majhne količine podatkov mnogo hitreje kot pri big data, v centralni informacijski sistem pa se prenesejo samo ključne informacije. S tem se drastično zmanjša potreba po veliki hitrosti prenosa in stroški opreme so neprimerljivo nižji, zato, meni Herakovič, je za mnoga mala in srednje velika podjetja v Sloveniji ta sistem ustreznejši kot prenos in analitika velikih podatkov. Tudi zato, ker ga je mogoče uvesti zelo hitro.
 

Pri kadrih se zatika

Podjetja različno učinkovito uporabljajo podatke, ki jih pridobivajo. »Današnji trendi in vsesplošna navdušenost nad digitalizacijo ter tehnologijami in koncepti, kot so množični podatki, umetna inteligenca, internet stvari, morda res posamezna podjetja privedejo do tega, da se začnejo z digitalizacijo ukvarjati, še preden zares vedo, kaj lahko od nje pričakujejo. Vendar med proizvodnimi podjetji ni veliko takšnih primerov, saj je uvajanje konceptov industrije 4.0. kljub vsemu povezano z velikimi vlaganji,« meni Bajec.



Če imajo timi kompetence in znanje, že pred začetkom digitalizacije vedo, kako bodo podatke uporabljali, pa pravi Herakovič. V nasprotnem primeru ali če se podjetje zanjo odloči samo zato, ker je moderna, pa je manj učinkovita. »Poznam podjetja, ki so kupila določeno število robotov in jih vpeljala v proizvodnjo. Saj delujejo, ampak ne tako učinkovito, kot bi lahko. Če bi prej digitalizirali proizvod­njo in procese informacijsko povezali ter tako optimizirali logistiko proizvodnje, bi bili lahko veliko bolj izkoriščeni. Ne pomaga porsche, če cesta omogoča vožnjo samo s 50 kilometri na uro,« je primerjal Niko Herakovič, ki je trdno prepričan, da v splošnem podjetja – niti v svetu – ne izrabljajo pridobljenih podatkov toliko, kot bi jih lahko.
Ena od rezerv je človeški dejavnik. V podjetjih se ne zavedajo dovolj, kako pomemben je. Zdaj še nimamo dovolj kompetentnih ljudi na tem področju. »Številna podjetja potrebujejo strokovnjake informacijskih in komunikacijskih tehnologij, strojništva in elektrotehnike. Ker je kadrov, ki imajo kombinacijo tega znanja, izjemno malo, je pomembno timsko delo, pri katerem pa se včasih zatika. Težave nastanejo, ko se je treba pogovarjati in tudi pri razumevanju drug drugega.

Kakor poudarja Marko Bajec, so množični podatki podjetjem lahko v pomoč pri učinkovitem izvajanju poslovnih procesov, če jih znajo pravilno izkoristiti. Dobro morajo poznati svoje procese in stremeti k temu, da zagotavljajo vse potrebne podatke, ki jih je mogoče koristno uporabiti. Vedeti morajo, kje vse jih lahko pridobijo ter kako. Zavedati se morajo potenciala informacijsko-komunikacijskih tehnologij, ki temeljijo na množičnih podatkih, in biti sposobna prepoznati mesta v procesih, kjer jih lahko uporabijo. Za to so potrebne digitalne kompetence, ki mnogim podjetjem manjkajo. Digitalizacija je zato postopen proces, ki ne zahteva le tehnične preobrazbe, ampak pogosto tudi organizacijsko in kulturno.