Uwaga: Roboty w toku!

W szczytowym momencie pandemii COVID-19, świat pilnie potrzebował rozwiązań. Aby zapobiec ciężkim przypadkom tej choroby, konieczne było opracowanie nowych leków. Ale w jaki sposób? Wtedy czas opracowania nowego leku, licząc od koncepcji do dopuszczenia do obrotu, wynosił zazwyczaj od 12 do 15 lat. Dla firmy farmaceutycznej Pfizer odpowiedzią stało się wykorzystanie narzędzi cyfrowych, które przyspieszyłyby ten proces. Do wyszukiwania odpowiednich cząsteczek użyto superkomputerów, a do analizy ogromnych ilości danych pacjentów na potrzeby badań klinicznych i optymalizacji łańcuchów dostaw, wykorzystano sztuczną inteligencję (AI). W efekcie, od pierwszej syntezy głównego składnika czynnego w skali laboratoryjnej do masowej produkcji Paxlovidu, leku przeciwwirusowego na COVID-19, minęło zaledwie 18 miesięcy.

Jednak tam, gdzie w grę wchodzą jedynie klasyczne cele cyfryzacji Przemysłu 4.0, nakłady inwestycyjne są z reguły mniejsze. Tak jest na przykład w przypadku ograniczania wad produkcyjnych, unikania przestojów i obniżania kosztów operacyjnych poprzez automatyzację przepływów pracy, cyfrową kontrolę procesów i konserwację predykcyjną. Firma Rockwell Automation, jeden z głównych graczy w swojej branży, przeprowadził ankietę wśród 1500 liderów branży produkcyjnej z całego świata. Wyniki opublikowane w dokumencie "State of Smart Manufacturing Report (Raport o stanie inteligentnej produkcji)" pokazują, że do pełnej cyfryzacji zakładów w branży przetwórczej wciąż daleka droga. Zgodnie z raportem, w 2025 roku czyli ponad 10 lat od ogłoszenia czwartej rewolucji przemysłowej, zaledwie 20 procent przedsiębiorstw inwestuje w technologie Przemysłu 4.0 na większą skalę. Jeśli chodzi o cyfryzację, przemysł przetwórczy przypomina wielki plac budowy, na którym postęp jest zdecydowanie zbyt wolny. Czas więc zajrzeć głębiej i znaleźć odpowiedzi na najbardziej palące pytania: Dlaczego cyfryzacja zakładów przetwórczych nie ma tak szerokiego zasięgu? Dlaczego filary tej transformacji są tak chwiejne? Czy ta piękna wizja cyfryzacji okaże się tylko niespełnionym marzeniem?

Faktem jest, że wiele przedsiębiorstw z branży przetwórczej utknęło na etapie "pilotażowego czyśćca": uruchamiają wiele pojedynczych projektów, aby przetestować obecnie dostępne technologie cyfrowe, np. IIoT, rozwiązania chmurowe, czy cyfrowe bliźniaki. Jednak te pilotażowe projekty to często punktowe przedsięwzięcia, nie nadające się do skalowania ani adaptacji w celu szerszego zastosowania. Światowe Forum Ekonomiczne zidentyfikowało to zjawisko już w 2018 r. – i do tej pory niewiele się zmieniło. W badaniu firmy Rockwell Automation, 56 procent ankietowanych przedsiębiorstw wskazało, że prowadzi obecnie projekty pilotażowe. Kolejnych 20 procent nie podjęło jeszcze żadnych działań, mimo że miały w planach takie inwestycje.

Obecnie praktycznie większość firm koncentruje się niemal wyłącznie na aspekcie technologicznym. Co gorsza, wiele inicjatyw w zakresie cyfryzacji traktuje się, jako projekty technologiczne lub informatyczne, które koncentrują się na samym ulepszaniu funkcji, a nie na rzeczywistych korzyściach, jakie przynoszą. Jednak dla firmy konsultingowej McKinsey & Company kluczowe pytanie brzmi: "Jaka jest wartość dodana dla mojej firmy?" I na to pytanie często nie ma odpowiedzi. Sytuacja jest podobna, gdy spytamy, jakie konkretne cele i kryteria należy zastosować, jako mierniki sukcesu transformacji cyfrowej. Podobny wniosek sformułował niemiecki Instytut Fraunhofera ds. Technologii Produkcji. W jego opinii, wiele firm ma trudności z oceną potencjału Przemysłu 4.0 w aspekcie wartości dodanej dla własnej produkcji. To z kolei powoduje ostrożne podejmowanie inwestycji. Aby wygenerować trwałą wartość dodaną, w raporcie Rockwell Automation rekomenduje się przedsiębiorstwom zidentyfikowanie potrzeb, ustalenie ich priorytetów, dobór właściwych rozwiązań dla problemów produkcyjnych i operacyjnych (metoda "use cases"), zapewniających szybki zwrot z inwestycji.

Takie bardzo ukierunkowane, stopniowe podejście do cyfryzacji popiera dr Rolf Birkhofer, dyrektor zarządzający Endress+Hauser Digital Solutions. Metoda małych kroków ma sens, ponieważ korzyści, a co za tym idzie, wdrażane technologie, mogą się różnić w zależności od aplikacji. "Na przykład w mniejszych zakładach, operatorzy mogą oszczędzać koszty poprzez zdalne monitorowanie punktów pomiarowych, aby unikąć kosztów związanych z interwencją na obiekcie. W większych zakładach udało nam się już z powodzeniem wykazać, że zarządzanie bazą zasobów instalacji obiektowej przynosi szybki zwrot z inwestycji." Rolf Birkhofer zgadza się z raportem Rockwell Automation: "Cyfryzacja jest sukcesem wtedy, gdy rozwiązanie jest stale wykorzystywane i amortyzuje się w przewidywanym okresie."

Jednym z przykładów udanej cyfryzacji jest tworzenie cyfrowych bliźniaków instalacji przemysłowych. Umożliwia to wirtualne planowanie, symulację i optymalizację tych instalacji. Na przykład w swych nowoczesnych zakładach w Stambule firma Coca-Cola wykorzystuje cyfrowe bliźniaki do modelowania każdego etapu na linii rozlewniczej. Symulacje wykorzystujące cyfrowe bliźniaki pomagają identyfikować i zapobiegać potencjalnym wąskim gardłom, awariom maszyn i spadkom wydajności, a także umożliwiają testowanie możliwych scenariuszy. Skutkuje to mniejszą liczbą braków, mniejszym zużyciem energii i oszczędnością kosztów.

Jednak w wielu firmach, potencjał cyfrowych bliźniaków nie jest wykorzystywany w pełni, ponieważ potrzebne dane są często fragmentaryczne – rozproszone w wielu systemach i obszarach odpowiedzialności, czy zapisane w różnych formatach. "Cyfrowy bliźniak sprawdza się jedynie wtedy, gdy dostępne są kompletne dane dotyczące cyklu życia" – mówi Hans-Joachim Fröhlich, dyrektor ds. technologii i portfolio w Endress+Hauser. "Obecnie nie ma pełnej ciągłości, albo różne dane nie w pełni do siebie pasują."

I to jest trudna kwestia: nie każdy, komu powierzono zadanie gromadzenia i przetwarzania danych, odnosi bezpośrednie korzyści ze swej żmudnej pracy. "Cała firma potrzebuje zatem wspólnego zrozumienia procesów biznesowych obejmujących różne działy" – wyjaśnia Wilhelm Otten. Pełna integracja danych – przełamująca silosy funkcjonalne – to podstawowy wymóg dla skalowania projektów pilotażowych w niemal wszystkich aplikacjach Przemysłu 4.0. "Jednym z powodów, dla których cyfryzacja w przemyśle przetwórczym postępuje tak wolno, jest ciągły brak wymaganej interoperacyjności. Nie jest jeszcze możliwa płynna wymiana danych, tak wewnątrz firmy, jak i pomiędzy różnymi firmami" – mówi Hans-Joachim Fröhlich.

W nadchodzących miesiącach może nastąpić wzrost dynamiki w tym obszarze, z dwóch głównych powodów. Z jednej strony, narasta poczucie konieczności pilnych działań, dodatkowo podsycane rosnącą konkurencją, bardziej rygorystycznymi wymogami regulacyjnymi, napiętymi łańcuchami dostaw, stale rosnącym niedoborem wykształconej kadry oraz koniecznością zapewnienia większego cyberbezpieczeństwa. Z drugiej strony sztuczna inteligencja może stać się motorem napędowym cyfryzacji. W ślad za sukcesami branży farmaceutycznej – tu przykładem jest firma Pfizer – wiele firm zaczęło postrzegać sztuczną inteligencję jako uniwersalne lekarstwo. Według raportu Rockwell Automation, 95 procent firm z branży przetwórczej już inwestuje w sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, albo planuje to zrobić w ciągu najbliższych pięciu lat. Zastosowania rokujące szczególne nadzieje obejmują kontrolę jakości, cyberbezpieczeństwo i optymalizację procesów. Mamy nadzieję, że dzięki sztucznej inteligencji, produkcja będzie lepsza, bardziej niezawodna, bezpieczniejsza i bardziej efektywna, a co za tym idzie – bardziej zrównoważona.

Pełne wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji wymaga solidnego fundamentu danych i płynnej wymiany danych. Inwestycje przedsiębiorstw w cyfryzację stają się zatem niezbędne – choćby jako podstawa dla innych technologii przyszłości. Autorzy opracowania "State of Smart Manufacturing Report 2025 (Raport o stanie inteligentnej produkcji w 2025 r.)" nie mają wątpliwości: "Transformacja w przemyśle nabiera tempa."