A Magyar Kereskedelmi és Iparkamara Informatikai Kollégiuma által indított sorozat az Ipar 4.0 gazdaságfejlesztési koncepcióval kapcsolatban ad átfogó tájékoztatást. A szakértők a termelési digitalizációval, az automatizációval és a folyamatoptimalizálással kapcsolatos fejleményeket veszik sorra.
A Pricewaterhouse Coopers (PwC) 2016 áprilisában kiadott, Global Industry 4.0 című felmérése szerint Németország és Japán jelenleg a legfejlettebb az ipari digitalizáció, valamint a belső folyamatok és a horizontális értéklánc-kapcsolatok informatikai támogatása terén. A PwC becslése szerint a 2020-ig tartó időszakban 907 milliárd dollárt fektetnek majd az ipari cégek, leginkább szoftveralkalmazásokba, beleértve a gyártásirányítási rendszereket (manufacturing execution systems, MES), a szenzorokat és egyéb, digitális, elsősorban a hálózatba kapcsolást és a konnektivitást lehetővé tevő eszközöket.
A nemzetközi folyamirányítási és gyárautomatizálási rendszereket gyártó Festo cég egyik képviselője szerint három fókuszterület emelhető ki az Ipar 4.0 ernyőfogalommal kapcsolatban. Ezek az állapot-monitoring (ehhez kapcsolódóan pedig leginkább a prediktív karbantartás), az energiafogyasztás, és ezzel együtt a folyamatok optimalizálása, valamint a munkafolyamatok adatainak szükséglettervezési (MRP) rendszerekbe történő integrációja, ugyanakkor a legtöbb esetben jelenleg továbbra is igen nagy a különbség a gyártástechnológia (operation technology, OT) és az információs technológia (IT) között. Ennek több tanulmány és szakértő által is említett oka, hogy noha az Ipar 4.0 az elmúlt 2-3 évben már nem csak egy divatos hívószó, hanem valós, a gyakorlatba beépült technológiai megoldásokat jelent, amik már a gyakorlatban is bizonyítottak, még mindig kevés a gyakorlati példa, illetve ezek láthatósága nem a legjobb. Ennek eredményeként sokan, akik nem rendelkeznek korábbi tapasztalattal hasonló fejlesztésekkel kapcsolatban, nincsenek birtokában a technológia adaptálásához szükséges tudásnak, ami azért is fontos, mert a PwC tanulmánya alapján az egész cégen átívelő, robusztus megoldások bevezetése, az adatvezérelt működés elindítása jelentős változást kíván a szervezettől.
Az idézett tanulmány és a Morgan Stanley szintén 2016 áprilisában, az „ipari dolgok internetéről” (Industrial Internet of Things, IIoT) végzett felmérése is megállapítja, hogy a biztonság és a bizalom a tudás és a működő gyakorlatok ismerete mellett az Ipar 4.0 elterjedésének kulcsa: a megkérdezettek mindkét felmérésben a használat legfőbb gátjaként a hálózatba kötött eszközök biztonsági kérdéseit és vonatkozásait említették meg.
A terjedést nem segíti, hogy noha az Ipar 4.0 kifejezés viszonylag újnak számít, annak pontos, minden iparág számára egységes definiálása gyakorlatilag lehetetlen, és mint az említett adatbázisokból, gyakorlati bemutatókból igen fragmentált kép tárul elénk a jelen állapotokat illetően, melyben együtt szerepelnek a különböző folyamat- és gyártásirányítási rendszereket fejlesztők (akik sokszor meglévő megoldásaik újabb generációjaként értelmezhetik az Ipar 4.0-át), akik holisztikus, „okos gyár” létrehozását és működtetését, valamint a teljes termékpálya menedzselését ígérik termékeikkel, a különböző szerszámgépgyártók, akik interoperábilis szenzorokkal látják el termékeiket és változatos szolgáltatás-csomagokat dolgoznak ki a szenzorok által kinyert adatok alapján, a különböző automatizációs megoldásokat, vagy ipari robotokat készítők, illetve akár bármilyen olyan gyártó, aki az imént felsorolt rendszerek számára valamilyen szoftvert vagy alkatrészt szállít. A jelenlegi megoldások áttekintésből kirajzolódik az is, hogy számos területen nem ipari gyártók is igyekeznek úgy pozícionálni magukat, hogy az Ipar 4.0 ökoszisztéma valamely részét saját piacukká alakítsák, erre példa a különböző számítástechnikai és távközlési cégek ipari szereplőkre szabott biztonsági megoldásai is, vagy az áttekintés végén szereplő címkegyártó cég is.
Az Ipar 4.0 előnyeivel kapcsolatban a gyakorlati alkalmazások kapcsán is ugyanazt lehet elmondani, azaz ezek az előnyök egyrészt motivációként is szolgáltak a megoldásokat adaptálók számára a korai szakaszban, másrészt a megvalósult gyakorlati fejlesztések legfőbb hasznaként is az alábbiak kerültek felsorolásra (illetve a korábban idézett, friss, a gyártók körében végzett felmérések is hasonló eredményre jutottak):
- A termelési folyamatok az értéklánc teljes hosszában történő optimalizálásra, mellyel növekszik a gyártási folyamatok rugalmassága, termelékenysége, sebessége és minősége.
- A termékek és a gyártási folyamatok tervezése, a gyártás automatizálása virtuálisan, integrált folyamat keretei között, mellyel az ügyfelek bevonásának lehetősége bővül.
- A fentiekkel párhuzamosan a vevői igényekre történő gyorsabb reagálás, az egyéni igényeknek megfelelő termékek tömegtermelése, a gyártósorok gyors átalakítása, a kalibrációval, átprogramozással, teszteléssel töltött idő lerövidítése. Ezáltal a gyártási folyamatok flexibilitása növekszik, és lehetővé válik a nagysorozatú termelésbe ágyazott kissorozatú vagy egyedi termékek gazdaságos legyártása is
- A gyártási folyamatok továbbfejlesztése az öntanulásra és önoptimalizációra képes berendezések révén valósul meg (pl. a berendezések érzékelve a félkész termék bizonyos tulajdonságait önműködően és önállóan átállítják saját paramétereiket).
- Az autonóm járműveket és robotokat alkalmazó automatizált logisztika alkalmazkodik a gyártás igényeihez.
- Az adatok alapján optimalizált gyártási folyamatok, illetve a prediktív karbantartás révén az állási idők csökkentése.
A gyakorlati alkalmazásokat áttekintve elmondható, hogy ezen megoldások egyenként, illetve az adott iparághoz és az adott céghez illeszkedő kombináció is használatba kerülnek. A gyakorlati példák bemutatása elsősorban a használt technológia mentén történik a későbbiekben:
- Szimuláció, virtuális és kiegészített (augmentált) valóság (A valósidejű szimuláció lehetővé teszi az operátor számára a valós működés és az ideális működés valós időben történő összevetését segítve ezzel a berendezések és folyamatok optimalizálását.)
- Robotizáció, autonóm és/vagy emberekkel együttműködő robotok. (A robotok képessé válik a környezetében és a többi robot működésében bekövetkező változás észlelésére és működésének a szituációhoz történő önálló adaptálására.)
- Big Data analitika. (A termelés során keletkezett releváns adattömegek elemzése, a sok, különböző forrásból, így a gyártóberendezésekből, a vállalatirányító és CRM rendszerekből begyűjtött és értelmezett adattömegek segítik a valósidejű döntéshozatalt.)
- M2M kommunikáció, Ipari dolgok Internete (Industrial IoT), beágyazott rendszerek és szenzorok, felhő alapú megoldások. (Az IoT segítségével – különböző hálózati technológiák, mint például a vonalkódok, NFC és RFID azonosítók felhasználásával – a gyártásban részt vevő minden egység, azok érzékelői, és maguk a termékek is hálózati kapcsolattal, illetve egyedi azonosítóval rendelkeznek. A folyamatos adatgyűjtés – illetve az adatok számítási felhőben való tárolása és onnan történő megosztása – adja az alapot a big data analitikához.)
- Horizontális és vertikális rendszerintegráció. (A vállalatok, a vevők és a beszállítók számítástechnikai rendszerei, illetve a vállalaton belüli részlegek közötti integráció. Összességében elmondható, hogy a big data analitika, a kommunikáló és azonosítható eszközök, valamint a rendszerek integrációja együtt jelentheti az említett előnyök teljes körű kiaknázását.)
- Robusztus hálózatok és kiberbiztonság. (Az imént említett egységes rendszereknek a biztonsága és védelme kiemelt fontossággal bír, mit korábban láttuk, a cégek szerint ez manapság a kritikus tényező.)
MKIK Informatikai Kollégiuma