Katere digitalne rešitve avtomatizirajo proizvodne naloge

Kaj pomeni avtomatizacija proizvodnih nalog?#

Avtomatizacija proizvodnih nalog pomeni, da sistem namesto zaposlenega zajame podatek o nalogi, ga preveri, posreduje naprej pravi osebi ali sistemu in sproži naslednji korak, ne da bi bilo treba podatek še enkrat ročno vnesti v drug program. Namesto papirnih obrazcev, ločenih preglednic in telefonskih klicev med oddelki podatek steče po vnaprej določeni poti, od stroja ali delavca na terenu do poročila, ki ga vidi vodja izmene ali uprava.

Obseg take rešitve se med podjetji razlikuje. V enem primeru gre za beleženje izmenskih podatkov in zalog, v drugem za sledenje kakovosti ali za samodejno pošiljanje obvestil, ko se naloga zamakne. Skupno vsem je, da nekdo v podjetju mora najprej določiti, kateri podatek je vir resnice, kdo ga vnaša in kam se podatek po obdelavi pošlje naprej, saj se brez tega dogovora avtomatizacija hitro spremeni v še en vzporedni sistem, ki ga je treba ročno usklajevati z obstoječimi.

Za srednje velika in velika podjetja to pomeni, da se odločitev ne tiče samo proizvodnega oddelka. Podatek o proizvedeni količini vpliva na zalogo, zaloga vpliva na nabavo, nabava na finance, kakovost pa na skladnost in poročanje nadzornim organom. Zato je smiselno, da projekt avtomatizacije proizvodnih nalog od začetka vključuje predstavnike proizvodnje, informatike in tistih oddelkov, ki podatek pozneje uporabljajo, saj se le tako izognete rešitvi, ki deluje v enem oddelku, a povzroča dodatno delo v drugem.

Katere naloge v proizvodnji je smiselno avtomatizirati najprej?#

Najprej je smiselno avtomatizirati naloge, ki se ponavljajo pogosto, zahtevajo ročno prepisovanje podatkov med sistemi in neposredno vplivajo na to, kako hitro vodstvo vidi, kaj se v proizvodnji dogaja. To so pogosto evidenca delovnih nalogov, zajem podatkov o izmetu in kakovosti, spremljanje zasedenosti strojev ter poročanje o zastojih. Te naloge imajo skupno lastnost: podatek že obstaja, le pretežno kroži po papirju, e-pošti ali ločenih preglednicah, zato ga je mogoče zajeti enkrat in ga od tam naprej samodejno razporediti tistim, ki ga potrebujejo.

Pri izbiri prvih nalog za avtomatizacijo pomaga pregled, kje v proizvodnem procesu nastaja največ čakanja na podatek ali največ popravljanja napak zaradi dvojnega vnosa. V praksi gre pri srednje velikih in velikih proizvodnih podjetjih najpogosteje za naslednja področja:

Smiselno je začeti z enim ali dvema področjema, kjer je učinek viden hitro in kjer sodelujeta največ dva ali trije oddelki, saj se tako preveri, ali podatek, ki ga sistem zajame, dejansko ustreza temu, kar proizvodnja, kakovost in vodstvo potrebujejo za odločanje. Širitev na druga področja je lažja, ko je prvi korak že dokazal, da podatek teče pravilno in da ga zaposleni dejansko uporabljajo, ne pa da ostaja le dodatno poročilo ob obstoječih.

• evidentiranje delovnih nalogov in časa izvedbe
• zajem podatkov o kakovosti in izmetu neposredno na liniji
• spremljanje zasedenosti in zastojev strojev
• samodejno obveščanje vodje izmene ali vzdrževanja ob odstopanju
• povezava proizvodnih podatkov z zalogo in nabavo
• priprava rednih poročil za vodstvo brez ročnega združevanja preglednic

Povezovanje proizvodnje z ERP in drugimi poslovnimi sistemi#

V proizvodnih podjetjih proizvodni podatki redko ostanejo samo v proizvodnji, saj jih potrebujejo tudi nabava, finance in prodaja. Podjetja pogosto uporabljajo enega od uveljavljenih sistemov za vodenje poslovanja, kot so ERP rešitve, poleg njih pa še ločene sisteme za kakovost, zaloge ali vzdrževanje, zato je vprašanje, kako te sisteme povezati med seboj, eno od osrednjih vprašanj pri digitalizaciji proizvodnje.

Povezava med proizvodnim delom in poslovnimi sistemi poteka prek API-jev, ki omogočajo, da en sistem samodejno pošlje podatek drugemu, brez izvoza datotek in ročnega uvoza. Pri tem je treba določiti, kateri sistem je vir resnice za posamezen podatek, na primer za zalogo ali za status delovnega naloga, saj lahko dva sistema, ki vodita isti podatek neodvisno, sčasoma pokažeta različne vrednosti in povzročita napake pri naročanju ali obračunu.

Pri Epixu lahko prevzamemo projekt integracije v celoti ali kot posamezen sklop, pri čemer pred začetkom pregledamo obstoječo arhitekturo, podatke in API-je, ki so na voljo, nato pa predlagamo, kateri podatki naj se povezujejo samodejno in kje je še potreben človeški pregled. Pri večjih integracijah določimo projektnega vodjo ter način poročanja, saj se spremembe na strani enega sistema pogosto odrazijo tudi na drugi strani povezave.

Zajem podatkov s senzorji, kamerami in napravami na liniji#

Del avtomatizacije proizvodnih nalog poteka tam, kjer podatek sploh še ne obstaja v digitalni obliki, torej neposredno na stroju ali liniji. Senzorji, kamere in druge naprave lahko zaznajo stanje stroja, štejejo kose ali zaznajo odstopanje, podatek pa nato pošljejo v sistem, ki ga obdela, brez da bi ga moral kdo prej prepisati s papirja ali z zaslona stroja.

Takšne naprave je treba povezati v obstoječe omrežje in poslovne sisteme, kar zahteva poznavanje industrijske opreme in omrežnih protokolov, hkrati pa tudi presojo, kateri podatek je za podjetje dejansko uporaben in kateri le ustvarja šum. Pri tem pomaga ekipa znotraj Epixa in njegove specialistične partnerske mreže, ki je navajena dela z industrijskimi napravami, senzorji, kamerami in sistemi kontrole pristopa, saj se takšne integracije razlikujejo od običajnih pisarniških povezav med programi.

Zajeti podatek je treba nato povezati s preostalim delom sistema, na primer z evidenco delovnih nalogov ali s poročanjem o kakovosti, sicer ostane izoliran na enem zaslonu ob liniji. Šele ko podatek s stroja samodejno pristane v istem sistemu, kjer ga vidijo tudi vodja proizvodnje, kakovost in vzdrževanje, se pokaže resnična vrednost avtomatizacije, saj odločitve niso več odvisne od tega, kdo je bil zadnji, ki je prepisal številke iz stroja.

Avtomatizacija delovnih tokov in poročanja#

Avtomatizacija delovnih tokov pomeni, da sistem sam ve, kaj se zgodi, ko je naloga končana, kakovost potrjena ali zaloga pod določeno mejo, in o tem obvesti pravo osebo, ne da bi moral kdo vsak dan preverjati več ločenih preglednic ali programov. V proizvodnji to pogosto pomeni samodejno obveščanje vzdrževanja ob zastoju, opozorilo nabavi ob nizki zalogi surovine ali samodejno sestavljeno poročilo za jutranji sestanek vodstva.

Delovni tok, ki ga je smiselno avtomatizirati v proizvodnem podjetju, pogosto vključuje:

Tak delovni tok ne pomeni, da se nihče več ne odloča, temveč da sistem odločanje pripravi: zbere podatke, jih razvrsti po pomembnosti in pravo osebo opozori ob pravem trenutku, odločitev pa ostane na človeku. Za vodje proizvodnje, kakovosti ali nabave to pomeni manj časa, porabljenega za iskanje podatka, in več časa za presojo, kaj je treba storiti, ko se podatek že izkaže za nenavaden.

• potrditev in predajo delovnega naloga med izmenami
• obveščanje vzdrževanja ob odstopanju ali zastoju stroja
• sprožitev naročila pri nabavi ob nizki zalogi
• samodejno pripravo dnevnih in tedenskih poročil za vodstvo
• beleženje odstopanj pri kakovosti in njihovo posredovanje pristojnemu

Vloga AI pri obdelavi dokumentov in podatkov v proizvodnji#

AI v proizvodnem okolju najpogosteje pomaga pri nalogah, kjer je treba iz dokumenta, slike ali besedila izluščiti podatek, ki bi ga sicer moral nekdo prebrati in prepisati ročno. To so na primer dobavnice, certifikati kakovosti, navodila ali poročila o napakah, iz katerih AI izlušči podatke in jih vnese v sistem, zaposleni pa izjemo le še potrdi.

Poleg ekstrakcije podatkov se AI uporablja tudi za semantično iskanje po tehnični dokumentaciji in navodilih, kjer zaposleni namesto brskanja po mapah preprosto vprašajo, kje je določen postopek opisan, sistem pa jim pokaže ustrezen del dokumenta. Pri zahtevnejših primerih gre za RAG sisteme, ki odgovor sestavijo na podlagi dejanskih internih dokumentov podjetja, ne na podlagi splošnega znanja, kar je pomembno, kadar gre za specifične postopke ali varnostna navodila.

Preden se AI vključi v proizvodni proces, je treba določiti, kje sistem lahko deluje samostojno in kje mora odločitev vedno potrditi človek, še posebej, kadar gre za odločitve, ki vplivajo na varnost, kakovost ali skladnost. Ta meja se določi skupaj z naročnikom pred uvedbo, saj se obseg avtomatizacije razlikuje glede na to, koliko je proces standardiziran in kako natančni so razpoložljivi podatki.

Kako poteka uvedba digitalne rešitve v obstoječe proizvodno okolje?#

Uvedba poteka postopno: najprej se pregledajo obstoječi sistemi, podatki in naprave, nato se določi obseg prve faze, sledi razvoj in testiranje v ločenem okolju, šele nazadnje pa rešitev preide v dejansko proizvodno uporabo. Tak vrstni red je pomemben zato, da sprememba ne moti tekoče proizvodnje in da se morebitne napake odkrijejo pred objavo, ne med njo.

Pri Epixu lahko prevzamemo projekt v celoti ali kot posamezen sklop, pri večjih projektih pa določimo projektnega vodjo, odgovornosti ekip, način komunikacije in poročanja o poteku dela. Enako lahko prevzamemo tudi obstoječ ali nedokončan sistem, vendar šele po pregledu izvorne kode, arhitekture, infrastrukture in podatkov, saj je od tega pregleda odvisno, ali je sistem smiselno nadgraditi ali del njega zgraditi na novo.

Razvojno, testno in produkcijsko okolje so pri tem vedno ločena, v testnem okolju pa se ne uporabljajo pravi osebni podatki, kar je še posebej pomembno, kadar proizvodni sistem vsebuje podatke o zaposlenih ali strankah. Vsaka sprememba gre skozi pregled in testiranje, preden pride v produkcijo, da se zmanjša tveganje, da bi nova funkcija prekinila delovanje linije ali povzročila napačen podatek v poročilu za vodstvo.

Varnost, testiranje in odgovornost po uvedbi proizvodnih rešitev#

Ko rešitev enkrat povezuje proizvodnjo z ERP, zalogo in poročanjem, napaka v enem delu hitro vpliva na druge, zato je treba pred uvedbo jasno določiti, kdo je odgovoren za delovanje posameznega dela sistema in kako se napaka sporoči. Izvorna koda in podatki ostajajo last naročnika, dokumentacija, dostopi in gesla pa so del primopredaje, tako da naročnik ni odvisen od enega izvajalca za nedoločen čas.

Testiranje pred uvedbo vključuje testne scenarije, ročno in avtomatizirano preverjanje ter po potrebi neodvisen QA, ločen od razvojne ekipe, kar je smiselno predvsem takrat, kadar napaka v proizvodnem sistemu ne pomeni le neprijetnosti, temveč dejansko ustavitev linije ali napačno poročilo o kakovosti. Prevzemno testiranje se izvede po vnaprej dogovorjenih merilih, tako da naročnik natančno ve, kaj se šteje za uspešno dokončano fazo.

Po uvedbi je treba določiti, kako hitro se odzovete, če sistem odpove med izmeno in kako, če gre le za manjšo napako, ki ne vpliva na tekoče delo. Zato ločimo izpad, motnjo, napako in zahtevo za spremembo ali nadgradnjo, pri čemer ima izpad vedno najvišjo prednost, obseg odzivnih časov pa se dogovori v pogodbi o podpori glede na to, kako kritičen je posamezen del sistema za vaše poslovanje.

• izpad: sistem ali ključni del ne deluje, obravnava ima najvišjo prednost
• motnja: sistem deluje, posamezna funkcija ne deluje pravilno
• napaka: manjša napaka brez vpliva na poslovanje, razrešena v naslednji objavi
• zahteva: sprememba ali nadgradnja, obseg in termin se uskladita posebej

Kako izbrati izvajalca za digitalizacijo proizvodnih procesov?#

Pri izbiri izvajalca za digitalizacijo proizvodnih procesov je najpomembneje preveriti, ali zna pokazati, kako bo obravnaval obstoječe sisteme, podatke in zaposlene, ne le, kaj zna zgraditi na novo, saj gre pri proizvodnih podjetjih skoraj vedno za nadgradnjo, ne za prazen list papirja. Dober pokazatelj je, ali izvajalec že na začetku vpraša po obstoječi arhitekturi, API-jih in odgovornostih med oddelki, namesto da takoj predlaga rešitev.

Pri večjih in dolgotrajnejših projektih je smiselno preveriti tudi, kako širok nabor znanja lahko izvajalec dejansko postavi na projekt, saj digitalizacija proizvodnje pogosto zahteva sočasno sodelovanje razvijalcev, podatkovnih strokovnjakov, specialistov za infrastrukturo in varnost ter ljudi, ki razumejo industrijske naprave na liniji. Znotraj Epixa in njegove specialistične partnerske mreže lahko sestavimo projektno ekipo, ki združuje te vloge, namesto da naročnik sam usklajuje več ločenih izvajalcev.

Pomembno je tudi, kako izvajalec obravnava vprašanje cene, saj se cena projekta digitalizacije proizvodnih nalog določi po pregledu zahtev, obsega in tehnične zahtevnosti, ne vnaprej po občutku. Priporočljivo je, da se pred samim razvojem izvede krajša analiza, ki obseg razčleni na sklope, tako da je vsak sklop ocenljiv in izvedljiv ločeno, naročnik pa natančno ve, za kaj se odloča, preden projekt dejansko steče.

Od česa je odvisna cena projekta avtomatizacije proizvodnih nalog#

Cena projekta avtomatizacije proizvodnih nalog ni odvisna samo od tega, koliko nalog želite avtomatizirati, temveč predvsem od tega, koliko obstoječih sistemov je treba povezati in kako zahtevni so njihovi API-ji, saj povezovanje dveh starejših sistemov z omejenimi API-ji pogosto zahteva več dela kot povezovanje dveh sodobnih platform. Prav tako je pomembno, ali gre za nov sistem ali za prevzem in nadgradnjo obstoječega, saj mora izvajalec v drugem primeru najprej razumeti, kaj že obstaja.

Pri oceni obsega projekta digitalizacije proizvodnih nalog upoštevamo več dejavnikov, med drugim:

Zato na tem mestu ne navajamo splošnih cenovnih razponov, saj bi bili brez pregleda konkretnega stanja zavajajoči. Smiselneje je obseg najprej razčleniti na manjše, ocenljive sklope, saj tako naročnik že po prvi analizi ve, kateri del projekta prinaša največjo vrednost in kje je smiselno začeti, preden se odloči za celoten obseg digitalizacije proizvodnih nalog.

• obseg funkcionalnosti in število uporabniških vlog v sistemu
• koliko obstoječih sistemov je treba povezati in kakšni so njihovi API-ji
• ali gre za nov sistem ali za prevzem in nadgradnjo obstoječega
• zahteve glede varnosti in revizijske sledi, če gre za regulirano panogo
• obseg testiranja in ali je potreben neodvisen QA
• raven podpore po uvedbi in dogovorjeni odzivni časi