Индустрия 4.0: ключевые навыки для персонала умного завода

Что происходит, когда миры ИТ и ОТ должны быть более тесно согласованы, чем когда-либо? Мы говорим с производителями по обе стороны уравнения о навыках, необходимых для рабочих «умной фабрики», и культурных барьерах, ограничивавших широкое принятие до сегодняшнего дня.

Маркетологи отрасли называют умную фабрику или умное производство «сходимостью» между информационными технологиями и операционными технологиями. Аналитики и консультанты прогнозируют будущее производства, и оно безусловно цифровое.

«40 процентов рабочей силы уходит на пенсию или достигает пенсионного возраста в ближайшие три-пять лет, что огромно», — говорит д-р Ирен Петрик, старший директор промышленных инноваций в группе интернета вещей Intel, в интервью Better MRO. «Автоматизация будет необходимостью».

Большинство компаний сегодня, несмотря на инвестиции в новые технологии, еще не близки к обещанию Индустрии 4.0, где есть полная интеграция оптимизированной цепочки поставок, замужем с цехом и своевременной доставкой, говорит Майк Йост, консультант по продвижению для Института инноваций умного производства чистой энергии (CESMII), в интервью Better MRO.

«Реальность в том, что многие компании делают много «умного» сегодня и делали», — говорит Йост. «Меня бесит, насколько фрагментированы мы в отрасли в языке, который мы используем… Есть опасность в определении этих терминов и мышлении, что они — конечная точка… Мы теперь эволюционируем в каждом измерении, но никто не делает всё это».

Почему? Это действительно сложно.

«Нижняя линия: осторожность производителей в переходе к цифре не о недостатке внутренней стратегической согласованности и краткосрочном фокусе. Мир производства сложен», — говорит Стивен Голд, президент и CEO Manufacturers Alliance for Productivity and Innovation (MAPI) в статье 2018 года «Производители отстают в Индустрии 4.0 — и по хорошей причине».

Происходит ли более точный и точный предиктивный технический уход? Да. Автоматизированные системы, такие как автономные управляемые транспортные средства и искусственный интеллект, делают свой путь к машиненной ячейке и складу.

ПО становится умнее на станках. Mazak, например, теперь имеет опцию системы мониторинга здоровья шпинделя для своих горизонтальных machining-центров. Makino показал технологию голосового управления для операций станка, разработанную стартапом iT SpeeX.

«Есть бесчисленные куски этого пазла, и технологический кусок, вероятно, не самый сложный для решения», — говорит Голд. «Пока производственные компании могут драматически отличаться… они все делят определенные характеристики, такие как все более сложные цепочки поставок, использование производственных активов десятилетиями до замены, и очень реальную необходимость избегать производственного простоя любой ценой».

Бизнес-лидеры в производстве слышат о «наличии правильных данных в правильное время» 25 лет или более, хотя, говорит Йост.

В чем разница сегодня? Есть гораздо больше цифрового ПО и инструментов интеллекта, зондов и умных датчиков в наборе инструментов, которые могут быть использованы для помощи производителям достичь их конкурентных и эффективностных целей, чем когда-либо ранее. Новые материалы прибыли — и новые способы производства 3D-печатью или «аддитивными» техниками.

С этим приходят новые гибридные навыки, необходимые, которые комбинируют операционную и технологию обработки экспертизу с цифровыми и данными навыками.

Какие навыки нужны для умного производства?

«Им нужно будет понимать данные, уметь их анализировать и использовать статистическое мышление к ним», — говорит Петрик. «Данные должны вести к действию, чтобы быть полезными».

Петрик возглавляет исследования в Intel, фокусирующиеся на разрыве ОТ и ИТ — и способна изучать Intel как производителя и технологическую компанию. В прошлом году компания опубликовала исследование «Индустрия 4.0 требует коэволюции рабочих и производственных операций», опросив 145 участников.

«Но им также нужно будет доверять истинной картине данных, которые они видят на дашборде… Недоверие — главное извлечение из нашего исследования», — говорит она.

Петрик верит, что навыки ученого по данным будут востребованы, но их будет трудно найти. Они уже сегодня. Дополнительные навыки включают: техническую экспертизу в робототехнике и автоматизации, виртуализацию, продвинутое программирование, продвинутое зрение (камеры), симуляцию коллаборативной робототехники и приложения дополненной реальности.

Давайте поставим «понимание данных» в больше контекст: когда у вас есть способность мониторить большой объем умных сигналов, как вы отделяете аномалии?

Без вопроса, умные фабрики Индустрии 4.0 будут сильно опираться на данные. Рабочие будут нуждаться в навыках, чтобы помочь найти аномалии, определить, какие «правильные» данные нужно мониторить — и создать соответствующие фейловера, запускающие альтернативные производственные пути и контингенции.

«Рабочим понадобятся критические навыки решения проблем и способность идентифицировать проблемы перед их решением», — говорит Йост.

Куда идут вещи на уровне станка? Прочитайте «Спросите эксперта: Профессор Georgia Tech о будущем обработки».

Это не легкая задача, учитывая разрыв в навыках. Это не значит, что опытные рабочие цеха не имеют этих навыков сегодня. Ниже это не значит, что новые таланты не поймут предыдущие технологии и техники.

Но что происходит, когда те, у кого больше всего ОТ-опыта, больше не работают?

«Будущие рабочие, входящие в производственную среду, — цифровые аборигены, которые комфортно с — и ожидают — данные, чтобы вести прозрачность. Однако эти цифровые аборигены лишены производственного опыта», — пишет Петрик в статье для IndustryWeek. «Текущая рабочая сила обладает производственным опытом, но не имеет знаний о данных. Нам нужны программы обучения, связывающие эти две популяции и их системы верований для внедрения будущей интеллектуальной фабрики».

Другие навыки умного производства, необходимые: сотрудничество

На основе исследования Intel, Петрик обнаружила, что культурные вызовы между ИТ и ОТ — крупнейшие препятствия, стоящие перед производителями.

«Есть глубоко укоренившиеся философии на обеих сторонах, и их трудно комбинировать», — говорит она. «Компании должны вовлекать всех заинтересованных сторон в эту трансформацию — и иметь экспертов за столом со всех сторон».

Это означает сотрудничество, партнерство и менторство через группы сверстников — и коммуникацию и координацию все время. Инженеры процесса должны работать плечом к плечу с ИТ-командами.

Вам нужен ответ на технический вопрос? Спросите MSC Metalworking Tech Team на форуме.

«Если вы думаете только об эффективности процесса, вы, вероятно, не фокусируетесь на безопасности систем», — говорит Петрик. Поэтому дайте место за столом ИТ.

Это также требует немного больше системного планирования и знаний интеграции. Это может требовать найма внешней экспертизы, таких как системные интеграторы, которых Петрик говорит, высоко оценены в отрасли, так как они технологически и вендорно-агностичны.

«Технологии сегодня часто принимаются без какого-либо плана для их обновления. Несколько фабрик в итоге оказались с новыми станками и старыми компьютерными интерфейсами, новыми потоками данных и старыми серверами…» — говорит Intel в своем исследовании коэволюции.

Другие мягкие навыки включают коммуникацию и приверженность пожизненному обучению и образованию. Кажется, однако, что многие производители отстают от кривой на обучении.

«В программировании, наладке, эксплуатации и обслуживании умных производственных инструментов и процессов, вы должны видеть, какие дополнительные аспекты им [рабочим] нужно обучение», — говорит Джиннин Кунц, вице-президент Tooling U-SME, в статье о разрыве навыков. «К сожалению, производство было ниже среднего в инвестициях в обучение на сотрудника».

Что работает сегодня в умном производстве?

Преимущественно, задачи предиктивного технического ухода помогаются умными технологиями — что помогает гибкости завода. Когда вы знаете статус всех своих станков и знаете, когда произойдет отказ, «вы можете драматически сократить простой», — говорит Петрик.

Просто говоря, есть больше пропускной способности для реализации из глубины доступной информации.

«Когда у вас больше понимания того, что вы можете настроить, возможности для экономии затрат и эффективности умножаются», — говорит Петрик.

Но это не обязательно происходит в каждом секторе. Автомобильный и пищевой и напиточный секторы видят заметные подъемы — и становятся «умнее» каждый год, согласно Петрик.

Автомобильный имеет дело с массовой кастомизацией транспортных средств потребителями, а также давлением от глобальной динамики и автономных транспортных средств.

Пищевая отрасль имеет много новых продуктов, которые терпят неудачу, поэтому пищевые производители хотят терпеть неудачу быстро и корректировать. У них также есть дополнительное потребительское давление для свежих ингредиентов, поэтому они ищут более тесные производственные контроля и хотят больше гибкости в вычитании времени из процессов. Быть умным о процессах и технологиях помогает.

Делают ли цифровые технологии реальное влияние в вашем цехе уже? Поговорите об этом на форуме. [регистрация требуется]