Automatizacija proizvodnje počinje normalizacijom podataka
Sledeća faza automatizacije proizvodnje nije samo dodavanje većeg broja softverskih rešenja, mašina ili robotske opreme. Prava transformacija počinje kada proizvodni podaci mogu dosledno da se kreću između poslovnih sistema, proizvodne opreme, platformi radnog toka i aplikacija lanca snabdevanja.
U okruženjima štampe i ambalaže to podrazumeva povezivanje upravljanja porudžbinama, MIS-a, ERP-a, pripreme za štampu, proizvodne opreme, sistema dorade i operacija ispunjenja porudžbina. API-ji, JDF, EDI i drugi mašinski čitljivi interfejsi obezbeđuju komunikacioni sloj, ali sama integracija ne stvara automatizaciju.
Važniji inženjerski zadatak jeste normalizacija podataka. Porudžbine koje stižu različitim kanalima moraju se pretvoriti u dosledne proizvodne informacije pre donošenja automatizovanih odluka.
Iz perspektive inženjerstva automatizacije, ovo je uporedivo s izgradnjom kontrolnog sistema: nedosledni ulazni signali ne mogu proizvesti dosledno ponašanje izlaza. Automatizacija proizvodnje zato zavisi od standardizovanih podataka jednako koliko i od povezivosti opreme.
Uvođenje poslova u proizvodnju postaje interfejs za automatizaciju
Tradicionalno uvođenje poslova u proizvodnju u velikoj meri se oslanjalo na predstavnike korisničke podrške i ručni unos porudžbina. Taj model postaje sve teži kako web-to-print, e-trgovina, portali brendova i automatizovani kanali nabavke generišu sve veći broj manjih porudžbina.
Savremeni proizvodni sistemi treba automatski da tumače pristigle porudžbine, provere obavezne informacije, dodele proizvodne parametre i vrate informacije o statusu bez stvaranja nepotrebne ručne intervencije.
B2B prodavnice i ograničena okruženja za onlajn dizajn mogu značajno unaprediti ovaj proces jer ograničavaju unose na konfiguracije kompatibilne s proizvodnjom. EDI predstavlja još jedan praktičan put za veće klijente, omogućavajući da informacije iz narudžbenice uđu u proizvodno okruženje u strukturiranom formatu.
Međutim, nije svaki posao moguće standardizovati. Rad po meri, neuobičajene specifikacije, nedostajuće informacije i zahtevi specifični za klijenta i dalje će stvarati izuzetke.
Zato cilj ne bi trebalo da bude potpuno uklanjanje operatera. Bolji inženjerski cilj jeste automatizovati uobičajene uslove, uz istovremeno stvaranje kontrolisanih puteva za neuobičajene uslove.
Automatizacija zasnovana na pravilima obezbeđuje upravljačku logiku
Automatizacija toka rada zasnovana na pravilima ostaje jedna od najpraktičnijih tehnologija za proizvodna okruženja, jer proizvodno znanje pretvara u izvršivu logiku odlučivanja.
Pravilno projektovan sistem može da analizira informacije iz radnog naloga, proveri datoteke, izabere proizvodne putanje, uravnoteži raspoloživi kapacitet i usmeri poslove u skladu sa mogućnostima opreme.
Važno je da pravila automatizacije budu zasnovana na stvarnim proizvodnim ograničenjima, a ne na apstraktnoj softverskoj logici. Dostupni kapacitet štampe, zahtevi u pogledu podloge, mogućnosti dorade, rokovi isporuke i kompatibilnost mašina moraju uticati na odluke o usmeravanju.
Upravljanje izuzecima takođe treba od početka ugraditi u sistem. Nedostajuće datoteke, netačne specifikacije, neuspešne preflight provere, ograničenja opreme ili problemi sa kvalitetom treba da generišu definisane kontrolne tačke i obaveštenja.
Time se stvara otpornija arhitektura automatizacije, jer operateri intervenišu samo kada unapred definisani uslovi zahtevaju ljudsko prosuđivanje.
Kontrola procesa mora prethoditi automatizaciji pogona
Automatizacija na nivou pogona ne može da nadoknadi nestabilan proizvodni proces.
Pre automatizacije toka rada, proizvođači moraju da standardizuju korake procesa, definišu proizvodne ciljeve, dokumentuju zahteve kvaliteta i utvrde merljive kontrolne tačke. U suprotnom, automatizacija samo ubrzava nedosledne operacije.
Predštampa je koristan primer. Operateri tradicionalno pregledaju datoteke, proveravaju radne naloge, obavljaju preflight provere, kreiraju nametanja, generišu probne otiske i ručno ispravljaju probleme.
Zreo automatizovani tok rada prebacuje ove aktivnosti u procese kojima upravlja softver. Profili za preflight mogu otkriti uobičajene greške, dok automatizovane radnje mogu ispraviti unapred definisane uslove ili usmeriti posao prema njima.
Inženjerska prednost nije samo smanjenje količine rada. Reč je o ponovljivosti procesa. Kada se tačke otkaza dosledno mere, problemi koji se ponavljaju mogu se identifikovati i rešavati na njihovom izvoru.
Automatizovano nametanje smanjuje zavisnost od šablona
Tradicionalni tokovi nametanja često zahtevaju veliki broj ručno održavanih šablona. Ovaj pristup postaje sve teži kako se povećava broj varijacija proizvoda i kombinacija opreme.
Montaža zasnovana na pravilima pruža skalabilniju alternativu. Dolazne datoteke mogu se procenjivati na osnovu dimenzija, broja stranica, zahteva u vezi sa podlogom, mogućnosti opreme i proizvodnih pravila.
Sistem zatim može da izabere odgovarajuću strategiju montaže bez potrebe da operater ručno bira između stotina predložaka.
Ovaj pristup je naročito vredan kada proizvodna okruženja obuhvataju više digitalnih mašina za štampu, ofset mašina i konfiguracija za završnu obradu. Sloj automatizacije tada je odgovoran za prevođenje zahteva naloga u proizvodna uputstva specifična za mašinu.
Digitalna štampa stvara povoljno okruženje za automatizaciju
Digitalna štampa je naročito pogodna za automatizaciju toka rada jer se proizvodnja može brzo menjati bez konvencionalne pripreme ploča.
Međutim, okruženja digitalne proizvodnje često obuhvataju opremu više proizvođača. Različite digitalne mašine za štampu, digitalni front-end sistemi, sistemi za završnu obradu i platforme za tok rada mogu koristiti različite interfejse i strukture podataka.
Zbog toga normalizacija postaje sve važnija.
Centralizovani tok rada može da obezbedi oblik „kasnog povezivanja“, omogućavajući da odluke o proizvodnji ostanu fleksibilne sve dok ne bude dostupno dovoljno informacija za izbor odgovarajuće mašine.
Na primer, nalog može najpre da uđe u zajednički proizvodni red, a zatim da bude dodeljen konkretnoj mašini za štampu na osnovu kapaciteta, podloge, zahteva završne obrade, roka isporuke ili dostupnosti mašine.
To je u suštini planiranje proizvodnje koje se sprovodi pomoću softvera umesto ručnog usklađivanja.
Ofsetna proizvodnja mora ostati deo arhitekture automatizacije
Strategije automatizacije ne treba da pretpostavljaju da će digitalna štampa zameniti ofset štampu u svakom pogonu.
Mnogi proizvodni pogoni nastaviće da rade u hibridnim okruženjima u kojima digitalna i ofset oprema ispunjavaju različite ekonomske i tehničke zahteve.
U ovim pogonima automatizacija toka rada treba da se proširi uzvodno na sisteme za montažu i CTP, a nizvodno na proizvodnju i završnu obradu.
Rano prikupljanje informacija sa radnog naloga omogućava da isti proizvodni podaci pokreću više faza procesa. Time se smanjuje ponovni unos podataka i obezbeđuje jasnija veza između prvobitne porudžbine i fizičkog proizvodnog rezultata.
Ključni zahtev stoga nije kompatibilnost digitalne i ofsetne štampe. To je sposobnost arhitekture automatizacije da koordinira obe proizvodne tehnologije putem zajedničkih proizvodnih podataka.
Dorada je sledeća granica automatizacije
Automatizacija na početku procesa stvara osnovu za automatizaciju dorade i ispunjenja narudžbina.
Rezači, savijačice, heftalice, mašine za savijanje i lepljenje, mašine za uzdužno sečenje i bigovanje, kao i sistemi sa tri noža, sve češće mogu da primaju strukturisane proizvodne informacije umesto da se u potpunosti oslanjaju na ručno podešavanje.
Radni tokovi zasnovani na JDF-u posebno su relevantni jer informacije o nalogu mogu da prate proizvodni fajl nizvodno i da opremi za doradu obezbede informacije potrebne za podešavanje.
Ovo postaje sve važnije kod proizvodnje malih tiraža i promenljivih obima. Kada se količine proizvoda često menjaju, ručno podešavanje može zauzeti nesrazmerno veliki deo proizvodnog vremena.
Dugoročni cilj je povezan radni tok u kojem informacije o nalogu prate proizvod od unosa narudžbine, preko proizvodnje, dorade i pakovanja, do ispunjenja narudžbine.
Integracija je pravi izazov automatizacije
Najveći izazov automatizacije često nije pojedinačna mašina. To je integracija mašina i informacionih sistema.
Savremeno proizvodno okruženje može da obuhvata ERP sisteme, MIS platforme, portale za e-trgovinu, aplikacije za pripremu za štampu, sisteme za upravljanje radnim tokovima, štamparske mašine, CTP sisteme, opremu za doradu, skladišne sisteme i platforme za otpremu.
Svaka komponenta može efikasno obavljati svoju funkciju, a da pritom stvara neefikasan celokupni proces ako su interfejsi između sistema loše projektovani.
Iz perspektive industrijske automatizacije, ovo podseća na distribuiranu upravljačku arhitekturu. Svaki podsistem ima lokalne funkcionalnosti, ali celokupni sistem zahteva definisane komunikacione putanje, standardizovane podatke, povratne informacije o statusu, obradu izuzetaka i koordinisanu logiku odlučivanja.
Arhitekturu automatizacije zato treba projektovati oko protoka informacija, a ne oko pojedinačnih brendova opreme.
Veštačka inteligencija ima vrednost kada upravlja stvarnim proizvodnim parametrima
Veštačka inteligencija privlači veliku pažnju u proizvodnji i grafičkoj industriji, ali njena praktična vrednost zavisi od toga gde se primenjuje.
Generativna veštačka inteligencija možda privlači najveću pažnju javnosti, ali proizvodna okruženja mogu ostvariti neposrednije koristi od mašinskog učenja primenjenog na operativne podatke.
Potencijalne primene obuhvataju prediktivno održavanje, praćenje procesa, analizu kvaliteta, konzistentnost boja, poređenje proizvodnih performansi, optimizaciju raspoređivanja i pomoć pri upravljanju mašinama.
Na primer, istorijski podaci o mašinama mogu se analizirati radi prepoznavanja uslova povezanih sa degradacijom komponenti ili nestabilnošću procesa. Podaci o kvalitetu mogu se povezati sa parametrima mašina kako bi se prepoznali obrasci koje je teško otkriti ručnim pregledom.
Međutim, veštačka inteligencija ne bi trebalo da zameni determinističku kontrolu tamo gde je deterministička kontrola odgovarajuća.
Bezbednosne funkcije, blokade mašina, osnovno sekvenciranje i jasno definisana ograničenja procesa i dalje bi trebalo da koriste predvidivu upravljačku logiku. Veštačka inteligencija je prikladnija tamo gde veliki istorijski skupovi podataka mogu da unaprede predviđanje, klasifikaciju, optimizaciju ili podršku pri donošenju odluka.
Sledeći korak je inteligentni sloj za kontrolu proizvodnje
Budućnost automatizacije proizvodnje verovatno će obuhvatati kombinaciju determinističke automatizacije, mašinskog učenja, povezane opreme i upravljanja izuzecima od strane ljudi.
Najbolje arhitekture neće pokušavati da svaku proizvodnu odluku donose autonomno. Umesto toga, automatizovaće ponavljajuće odluke, kontinuirano prikupljati operativne podatke, prepoznavati odstupanja i prosleđivati situacije koje zahtevaju ljudsku stručnost.
Time se stvara praktičan put ka Industriji 5.0, bez tretiranja ljudskih operatera kao zastarele komponente.
Po mom mišljenju, najvažniji prelaz stoga nije prelaz sa ručne proizvodnje na potpuno autonomnu proizvodnju. To je prelaz sa izolovane automatizacije na koordinisanu automatizaciju.
Kada podaci o porudžbinama, proizvodni kapacitet, status mašina, informacije o kvalitetu i zahtevi za završnu obradu postanu deo jednog povezanog informacionog modela, automatizacija može preći sa optimizacije pojedinačnih procesa na optimizaciju na nivou pogona.
Upravo tu će se verovatno pojaviti sledeći veliki dobici u produktivnosti: ne dodavanjem još jedne samostalne automatizovane mašine, već osposobljavanjem celokupnog proizvodnog sistema da razmenjuje informacije, donosi kontrolisane odluke, uči iz istorijskih rezultata i uključuje ljude samo tamo gde njihovo rasuđivanje donosi dodatnu vrednost.
