Jak będzie wyglądać fabryka przyszłości?

Nadeszła złota era inteligentnych technologii robotyzacji i automatyzacji opartych na różnych typach zaawansowanych algorytmów, wspieranych w dużej mierze przez sztuczną inteligencję – Artificial Intelligence. Jest to trend niezwykle istotny dla przemysłu. Złożoność systemów automatyki i zakładów przemysłowych wzrasta bowiem wraz z elastycznością – czy też swego rodzaju konfigurowalnością – produkcji i wielkością fabryk. Co za tym idzie – nieprzerwanie rosną wymagania względem dostępności danych dotyczących produkcji, przy jednoczesnym ograniczeniu liczby osób zajmujących się ich analizą. I co najważniejsze, przechowywanie i transfer danych muszą być niezawodne, bezpieczne i wydajne.

Łączenie systemu biznesowego z warstwą automatyki i produkcji stało się kluczem cyfryzacji przedsiębiorstw i implementacji idei Przemysłu 4.0. Klienci ABB oczekują nowoczesnych rozwiązań z zakresu Manufacturing Operations Management, umożliwiając im bezproblemową integrację systemu zarządzania przedsiębiorstwem z systemem produkcyjnym wraz ze skutecznym, elastycznym i pewnym zarządzaniem oraz realizacją zleceń produkcyjnych z poprawą przepustowości produkcji i minimalizacją zapasów. Kompleksowa interoperacyjność warstwy biznesowej ze środowiskiem produkcyjnym pozwoli klientowi na integracje wszelkich informacji z jakiegokolwiek systemu w dowolnym miejscu, dając pełną przejrzystość procesu śledzenia i identyfikacji (Track and Trace).

W roku 2019 oczekiwania naszych klientów są proste i klarowne: w nowoczesnym zarządzaniu podstawą jest informacja, jednak surowe dane nie stanowią wartości same w sobie. Dopiero przetworzone i przedstawione w odpowiednim kontekście tworzą wiedzę, która może być innowacyjnie i skutecznie wykorzystywana do podejmowania najlepszych decyzji. W tym roku fabryka przyszłości – a może już właściwie teraźniejszości – jest zautomatyzowana i coraz inteligentniejsza. Postępy w sztucznej inteligencji oznaczają, że roboty zaczynają uczyć się na własnych błędach i dzielą się wiedzą, aby poprawić wyniki. Coraz bardziej realne staje się zarządzanie procesami wytwórczymi na zasadach wytwarzania opartego na współpracy (Collaborative Manufacturing) człowiek-maszyna-algorytm.

Bycie gotowym na nową falę automatyzacji

Ile fabryk i przedsiębiorstw, tyle definicji Przemysłu 4.0. I zapewne każda jest poprawna. Nie istnieje bowiem jedna cudowna lista wymagań, którą należy spełnić, aby być uznanym za certyfikowanego przedsiębiorcę 4.0. Uparcie należy podkreślać istotę nowoczesnej automatyzacji i Przemysłu 4.0. Jest to ciągłe zwiększanie produktywności, doskonałości operacyjnej i efektywności ekonomicznej firmy przy użyciu technologii umożliwiających podłączenie urządzeń, procesów w jednym wspólnym i spójnym ekosystemie.

Niedawny raport „The Economist Intelligence Unit”, na zlecenie ABB, podsumował gotowość gospodarek do następnej fali automatyzacji, spojrzał poza standardowy schemat myślenia Przemysł 4.0 = technologia, automatyzacja. Filtrując cały szum wokoło Industry 4.0, powinniśmy skupiać naszą uwagę na aspekcie życia w połączonym świecie, gdzie jedna gospodarka bardzo mocno wpływa na drugą, gdzie jedna technologia interferuje z inną, gdzie jeden segment przemysłu wymusza szybką zmianę w innej gałęzi. W dobie „cyfrowych bliźniaków” nie możemy przeoczyć aspektu socjalnego, edukacyjnego oraz prawnego dziejących się zmian, w szczególności uwypuklając dwa obszary:

1. Gotowość systemów legislacyjnych w świecie danych i IoT. Nie można pominąć faktu odpowiedzialności robotów – wyposażonych w sztuczną inteligencję – za ich działanie. Wydaje się, że właściciel modelu powinien być odpowiedzialny za wyniki uczenia się sieci neuronowej i sposób interakcji ze światem zewnętrznym na wzór rodzica biorącego odpowiedzialność za czyny swoich dzieci.

2. Gotowość systemów edukacyjnych, a nowe zawody. Już dzisiaj zauważalna jest nowa pozycja i rola człowieka w procesie wytwarzania i obsługi zdarzeń ciągłych. Wpływają na to czynniki takie jak: kolaboracja z systemami autonomicznymi podejmującymi własne, niezależne od operatora decyzje w czasie rzeczywistym; eksperckość i kreatywność jako główny czynnik amplifikujący wartości generujące przez tandem człowiek i coboty (tzw. Roboty kolaborujące); AI jako nowa koncepcja modelów B2B. W ABB zauważamy potrzebę dawania młodym osobom możliwości kształtowania umiejętności do obsługi i „opanowania” nowych urządzeń, procesów i sposobu pracy w erze cyfrowych maszyn i procesów. Cieszy fakt, że w Polsce też powoli dostrzegamy tę potrzebę.

Autonomiczne systemy

Raport ABB i Harvard Business Review wykazuje wzrost sprzedaży robotów przemysłowych o 18% w roku 2017 na świecie. International Federation of Robotics przewiduje, że już w następnym roku świat przekroczy barierę 3 mln robotów wykorzystanych w przemyśle. Zgodnie z różnymi danymi statystycznymi nasz przemysł w Polsce jest w 15% w pełni zautomatyzowany, a 75% przedsiębiorców deklaruje, że częściowo mają automatyzację swoich linii produkcyjnych, procesów. Pomimo wznoszących trendów, w Polsce, w ostatnich dwóch latach, mamy 25-proc. wzrost liczby dostarczonych robotów przemysłowych. W tym obszarze ciągle jest dużo do zrobienia.

Następny poziom zaawansowania cyfryzacji produkcji – i nie tylko – to autonomiczne systemy, roboty, które „czują” otaczający je świat, potrafią samodzielnie się konserwować i naprawiać. To systemy, które same uczą się i przeprogramowują, bazując na swoim doświadczeniu i wynikach podjętych wcześniej działań. Rozwój tej innowacji technologicznej w ABB zapoczątkowany został w inspekcji silników. Robot przeszukuje szczelinę powietrzną między stojanem a wirnikiem dużych silników lub generatorów, w celu wizualnego sprawdzenia ich stanu, redukując w ten sposób przestoje i koszty kontroli. Jednak w najbliższej przyszłości automatyzacja nie będzie ograniczona tylko do procesów operacyjnych i krótkoterminowych pętli decyzyjnych, ale będzie również obejmować procesy menedżerskie, planowanie średnio- i długoterminowe, decyzje inwestycyjne, co trzeba najpierw zmodernizować, w co zainwestować itp.

Wdrożenie w przedsiębiorstwie systemów predykcyjnych jest ogromną rewolucją, która wymusza konieczność zmian organizacyjnych, a często także technologicznych. Dlatego warto przygotować plan ewolucyjnego wdrażania tego typu rozwiązań. Pierwszy krok to objęcie „opieką” kilku najważniejszych urządzeń i analiza przydatności takiego rozwiązania. Jeśli rozwiązanie się sprawdza, powoli rozszerza się je na kolejne elementy infrastruktury. Jest to podejście zdroworozsądkowe i ekonomiczne, a nie tylko technologiczne. Chodzi bowiem o to, by ze zbieranych danych zacząć efektywnie korzystać. Umieć znaleźć balans pomiędzy budżetem a koniecznymi inwestycjami. Naprawić czy wymienić? Umiejętność podejmowania takich decyzji jest bardzo ważna, ponieważ pozwala na kierowanie środków finansowych w miejsca, które dadzą najlepszy zwrot z inwestycji i przyniosą korzyść z punktu widzenia biznesowego. Z doświadczenia w ABB wynika, że rozwiązania klasy predictive maintenance mogą nawet dziesięciokrotnie zmniejszyć liczbę wymaganych konserwacji i napraw.

A może kwantowe komputery?

Podstawy teoretyczne konstrukcji komputera kwantowego zostały przedstawione ponad 30 lat temu, ale dopiero od niedawna udaje się stworzyć konstrukcje, które mogą mieć praktyczne zastosowanie. Już w pierwszych dniach tego roku IBM zaprezentował nową odsłonę komputerów kwantowych – The Q System One – modułowe Quantum Computing, gotowe do skalowania w centrach danych. Robert S. Sutor, wiceprezes działu IBM Q, mówi: „jesteśmy w fazie quantum ready”. Microsoft zachęca programistów do zgłębiania tego obszaru poprzez udostępnianie i popularyzacje języka Q# wraz z gotowymi bibliotekami programistycznymi Quantum Development Kit. Google zaś nie pozostaje w tyle, od wielu lat inwestując w platformę i oprogramowanie, ukierunkowując wysiłek badawczy na zbudowanie procesorów kwantowych i algorytmów, w celu znacznego przyspieszenia zadań obliczeniowych związanych ze sztuczną inteligencją. Wszyscy są gotowi na dostarczanie usługi QC z poziomu chmury.

Dzisiejsze kilkudziesięciokubitowe systemy są już zdolne wykonywać złożone algorytmy, z którymi nie radzą sobie tradycyjne komputery. Przyszłość programów optymalizacyjnych i Machine Learning – a wiele jest takich w energetyce, automatyce czy zarządzaniu produkcją – należy do komputerów kwantowych. Ich realne wdrożenie będzie miało nieprzewidywalny wpływ na definicje otaczającego nas świata i redefinicje co jest,
a co nie jest możliwe. Projektowanie i programowanie w tym obszarze jest totalnie odmienne. Skupienie się na edukacji i zdobywaniu doświadczenia w tym obszarze dzisiaj to najlepsza inwestycja na budowanie swojej przyszłościowej przewagi konkurencyjnej. Rewolucja QC nadejdzie, i to szybciej niż się spodziewamy.

Przemysław Zakrzewski,
dyrektor Polskiego Centrum Rozwoju
Oprogramowania ABB

Artykuł ukazał się na łamach Magazynu ITwiz nr. 1/2019.