Automatizaci průmyslu brzdí přežité technologie a málo znalostí

Výpadky v provozech stojí světové výrobce celkem 1,5 bilionu dolarů ročně. Oproti roku 2020 stojí firmy každá hodina neplánovaného prostoje dvojnásobek. Přestože množství jednotlivých incidentů klesá, trvají déle a náklady i ztráty rostou. Ignorovat i drobné nedostatky ve výrobních procesech se tedy dramaticky nevyplatí. Lepší automatizaci ovšem brání nejen vysoké náklady, ale také nedostatek expertů. Upozorňuje na to firma AIKIT na základě průzkumů společností Siemens a McKinsey.

V segmentu rychloobrátkového spotřebního zboží stojí firmu hodinový výpadek výroby asi 39 000 dolarů, tedy více než 900 tisíc korun. V automobilovém průmyslu přijde hodinová odstávka linky na více než dva miliony dolarů (téměř 47 milionů korun), napsala loni společnost Siemens. A vypočítala také, že za rok 2023 přišly firmy z Fortune Global 500 na pauzách ve výrobě dohromady o bezmála 1,5 bilionu dolarů, přibližně 11 % svých ročních příjmů.

„Věcí, které se mohou pokazit a zpomalit nebo zastavit celou výrobu, je spousta. Automatická výroba je řízená počítači, takže tu mluvíme například o chybách, jako jsou selhání komunikace mezi řídícími jednotkami, výpadky po aktualizacích serverů, ztráty dat nebo chybné hodnoty z různých čidel. I drobná odchylka na začátku výrobního procesu může vést ke kritickým problémům v pozdějších fázích. Chyby ale dělají i lidé, když třeba omylem smažou důležitá nastavení. To je těžko předvídatelné a k řešení takových chyb potřebujete expertní znalosti,“ vysvětluje Antonín Boháč, konzultant pro automatizaci ve společnosti AIKIT.

Problém pro firmy představuje ovšem nejen odstraňování chyb, nýbrž i automatizace jako taková. Podle průzkumu McKinsey z roku 2022 firmy očekávají, že do automatizace výroby investují během následujících pěti let až čtvrtinu svého kapitálu. Slibují si od ní zlepšení kvality výroby, její efektivity i rychlosti. Zároveň se ale tohoto úkolu obávají. Největší obavy panují z nákladů a také z nedostatku vlastní expertizy. Podle McKinsey řada současných firem používá „mišmaš“ starších technologií a očekává, že když budou chtít zavést jednotné řešení automatizace, způsobí jim to problémy. Problém nají t dodavatele, kteří by poskytovali hotové řešení na celkovou automatizaci, hlásí 42 % respondentů z potravinářského, spotřebního, zdravotnického, farmaceutického, biovědního, logistického a automobilového průmyslu. Situaci proto řeší navazováním partnerství s odborníky na optimalizaci starších systémů, startupy specializovanými na robotiku a inovátory, kteří umějí i do stávajících provozů integrovat nejnovější technologie.

„Je to logický přístup. Kdyby na automatizaci výroby existovalo jednotné řešení, už by ho dávno každý používal. Jenže firmy potřebují řešení individuální. Pro mnoho společností je tak nejschůdnější, když optimalizují současné provozy. Praxe navíc ukazuje, že optimalizace často nevyžaduje odstávky produkce. Obavy z prodražení v tomto směru tak nejsou vždy namístě,“ doplňuje Boháč. 

Vyhnout se odstávkám výroby pomáhá i prediktivní údržba. Jde o systémy, které umějí aktivně kontrolovat výrobu a pomocí AI předpovídat, kde hrozí největší problémy. Firmy tak mohou poruchy řešit ještě dříve, než se projeví a budou mít vliv na výrobu. „Nástroje pro monitorování stavu zařízení a jejich následnou prediktivní údržbu budou hrát čím dál větší roli, zejména když náklady na neplánované výpadky tak drasticky narůstají. I v jejich případě ale potřebují firmy experty, kteří umějí dostupná řešení aplikovat na jejich infrastrukturu nebo vytvořit nástroje na míru,“ shrnuje Boháč.

Mezi největší problémy současných firem podle něj patří i pomalá implementace nových technologií, které pomáhají předejít výpadkům ve výrobě. „Díky technologii prediktivní údržby víte, že se zařízení rozbije, s předstihem dní až týdnů. Kvůli nízkým rozpočtům na  inovace má management tendenci zůstávat u zastaralé reaktivní údržby,” popisuje Antonín Boháč. Firmy, které v této fázi nezaspí, budou mít oproti konkurenci výhodu ve snižování nákladů za jinak drahé prostoje výroby.

Pozitivní zpráva je, že v loňském roce výrobci zaznamenali v průměru o 23 % méně neplánovaných výpadků výroby než o dva roky dříve (pokles z 26 incidentů na 20, uvedl Siemens). Je to mimo jiné právě díky nástrojům prediktivní údržby.

AIKIT je česká vývojářská společnost působící v České republice, Portugalsku a USA. Zaměřuje se na průmyslovou automatizaci, AI a robotizaci, tedy oblasti s vysokými nároky na dodávané know-how a kvalitu. Mezi její klienty patří ŠKODA Auto, Siemens, E.ON, GEN Digital, Česká spořitelna nebo Komerční banka a je strategickým partnerem Škoda Auto Vysoké školy.