Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT) i Przemysł 4.0 to powszechnie już znane koncepcje rozwojowe aplikacji przemysłowych, jednak wciąż nie zostały one równie powszechnie zaadaptowane. Na drodze ku temu niezbędne jest bowiem połączenie urządzeń fizycznych w sieci, które może zwiększyć przepływ informacji w celu zwiększania wydajności produkcji, wyeliminowania błędów oraz skrócenia przestojów.
Współczesny przemysł produkcyjny wygląda w dużym stopniu inaczej niż kilka dekad temu, zaś gwałtowny postęp technologiczny ukształtował go na nowo wszędzie tam, gdzie było to możliwe. Smartfony zastąpiły notatniki papierowe, a codzienna praca zakładów produkcyjnych uległa ewolucji – wykorzystywana jest analityka Big Data oraz systemy i moduły automatyki działającej w czasie rzeczywistym. Ponadto zmienia się też sama siła robocza, ludzie, a firmy koncentrują się na osiąganiu bardzo różnorodnych celów. W jaki sposób przemysł produkcyjny doszedł do tego miejsca, w którym znajduje się dzisiaj? I co przyniesie jutro?
Rewolucja w danych i niezawodność w firmach
Tradycyjnie firmy produkcyjne borykały się z niekompletnymi procesami, wielokrotnie realizowanymi ręcznie. Niejednokrotnie w danym zakładzie kilka zasobów o bardzo dużej wartości przyciągało całą uwagę kierownictwa i pracowników. Nigdy nie tworzono kompleksowych systemów zapisu danych albo zbieranie i analiza danych wymagały zatrudniania wyspecjalizowanych i wysoko opłacanych ekspertów.
Wraz z technologią Przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT) zbieranie i analiza danych uległy radykalnej transformacji. To, co kiedyś wymagało godzin analizy wykonywanej przez ekspertów, może obecnie być zrealizowane przez komputer w ciągu ułamka tego czasu. Automatyzacja powoduje, że otrzymujemy więcej danych przy mniejszym wysiłku, łatwiej też uzyskujemy kontekst tych danych i dzięki temu zmieniają się one w wartościowe informacje, które mogą być wykorzystane w praktyce.
W środowisku konserwacji reaktywnej awarie maszyn i sprzętu wymagały wzywania fachowców przez pracowników zakładu. Ponieważ fachowcy ci byli bardzo poszukiwani, to takie sytuacje powodowały znaczne zwiększanie kosztów utrzymania ruchu oraz dodatkowe przestoje zakładu. Wraz z wprowadzeniem inteligentnych narzędzi IIoT działy utrzymania ruchu w zakładach mogą same reagować na komunikaty o błędach podawane na wyświetlaczach oraz rozwiązywać wiele często spotykanych problemów ze sprzętem przed wystąpieniem jego awarii. Unika się w ten sposób przestojów i ponoszenia kosztów napraw dokonywanych przez specjalistów z zewnątrz. W wyniku postępów w Przemyśle 4.0 oraz inteligentnej technologii, operatorzy i technicy wykonują obecnie więcej tego typu czynności samodzielnie. Narzędzia stały się nie tylko bardziej inteligentne, ale i wielofunkcyjne oraz tańsze. Ponieważ elektronika wciąż ewoluuje, rozszerzają się także możliwości wykonywania testów i pomiarów w przemyśle.
Co prawda koncepcja wysokiej niezawodności liczy sobie około 30–40 lat, jednak inteligentna technologia uczyniła ją dostępną dla firmy każdej wielkości. Wiele firm produkcyjnych od dziesięcioleci pracuje na zasadzie eksploatacji sprzętu aż do awarii (run-to-failure). Jednak więcej firm dostrzega lepsze sposoby organizacji pracy i zaczyna rozumieć, że bycie konkurencyjnym oznacza adaptowanie nowych idei. Oznacza to ponowne szkolenia dla personelu i wykorzystywanie praktycznych informacji, otrzymanych na podstawie przetwarzania zbieranych danych, do uzyskania przewagi nad konkurencją.
Niezawodność była zwykle traktowana jako koncepcja, którą „miło byłoby mieć”. Pracownicy działów utrzymania ruchu oraz kierownicy w zakładach mówili: „Niezawodność byłaby świetna, tylko musielibyśmy mieć na to zasoby i czas”. W praktyce wydawało się, że koncepcja ta dotyczy wielkich firm, w których wartość sprzętu czy koszty przestojów były bardzo duże. Firmy te posiadały maszyny najwyższej klasy, których naprawa kosztowała miliony dolarów i które wymagały dodatkowych czujników oraz telemetrii w celu utrzymywania ich w stanie sprawności.
Zmieniająca się demografia
Gdy pracownicy zakładów przemysłowych, którzy posiadali długoletnie doświadczenie, zaczęli odchodzić na emeryturę, wiele firm produkcyjnych musiało zderzyć się z problemem braku fachowców. Zatrudnienie pracownika posiadającego podobny poziom umiejętności może być trudne. Wynikające z tego braki na rynku pracy stanowią znaczną przeszkodę na drodze do wdrożenia praktyk konserwacji prognozowanej. Dobrą wiadomością dla innowacyjnych firm jest to, że nowi pracownicy są z kolei bardziej obeznani z komputerami i nowoczesnymi technologiami teleinformatycznymi czy multimedialnymi. Młode pokolenie cyfrowe szybko się uczy procedur i obsługi zautomatyzowanego zbierania danych, manipulowania danymi, tworzenia reportów typu dashboard oraz analizowania danych w czasie rzeczywistym.
W przeszłości działy utrzymania ruchu skupiały się na rozwiązywaniu problemów z maszynami i sprzętem oraz dokonywaniu obchodów według harmonogramu. Gdy jakieś urządzenie uległo awarii, to celem pracowników tych działów było jak najszybsze przywrócenie go do pracy. Dziś celem jest przewidywanie potencjalnych problemów oraz zbliżających się awarii. Oznacza to, że pracownicy działów utrzymania ruchu muszą mieć większą wiedzę i umieć lepiej współpracować. Obecnie praca ta nie polega tylko na zwykłej wymianie łożysk, uszczelek, połączeń i pasków, zgodnie z harmonogramem prac serwisowych. Transformacja cyfrowa umożliwiła wczesne znajdowanie podstawowej przyczyny determinującej konieczność wykonania prac serwisowych, co pozwala na lepszą i dłuższą eksploatację maszyn. Koszty utrzymania ruchu w zakładzie mogą być zmniejszone, ponieważ pracownicy monitorują zmiany stanu technicznego części maszyn, co powoduje, że każda część może być eksploatowana do samego końca.
Przejście z konserwacji reaktywnej na konserwację planowaną lub opartą na stanie technicznym urządzeń (condition-based maintenance – CBM) nie następuje w ciągu jednego dnia. Firmy, które osiągnęły w tym sukces, rozpoczynały działania od małych programów pilotażowych. Gdy sukces na małą skalę został udowodniony, następowała akceptacja kierownictwa firmy i program zmiany konserwacji mógł być rozszerzony. Właściwe narzędzia, zintegrowane z systemem przyjaznym dla użytkownika, potrafią śledzić dane i sporządzać ich trendy w celu wykrycia problemów, zanim spowodują one przestój. Dzięki minimalizacji przestojów i maksymalizacji produkcji utrzymanie ruchu stało się jednostką strategiczną, która ma wpływ na dochodowość i dodaje wartość do firmy produkcyjnej.
Co prawda Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT) oraz Przemysł 4.0 to powszechnie znane koncepcje, jednak nie zostały one równie powszechnie zaadaptowane. Jednak połączenie w sieci (usieciowienie) urządzeń fizycznych, które mogą się wtedy ze sobą komunikować (M2M) i być zdalnie monitorowane, ma wyraźną wartość biznesową. Procesy robocze mogą stać się bardziej efektywne, błędy wprowadzania danych zminimalizowane lub wyeliminowane, przestoje skrócone zaś liczba awarii zmniejszona.
Dane, które są prawidłowo zbierane i wykorzystywane, dają kluczowe praktyczne informacje. Na ich podstawie można podejmować działania w najbardziej odpowiednim czasie. Narzędzia takie jak oprogramowanie CMMS (Computerised Maintenance Management System, zautomatyzowany system wspierający utrzymanie ruchu) eliminują silosy danych, które w przeszłości przeszkadzały w uzyskaniu niezawodności. Narzędzia te dają pracownikom działów utrzymania ruchu do dyspozycji wszelkie niezbędne informacje. Zwracanie uwagi na więcej niż tylko to, co najważniejsze, tworzy dodaną, nową wartość biznesową.
John Bernet jest specjalistą ds. produktów i aplikacji mechanicznych w firmie Fluke Corp.