Automatyzacja produkcji polega na wdrożeniu rozwiązań technologicznych, które umożliwiają maszynom i systemom wykonywanie zadań i procesów produkcyjnych bez lub przy minimalnym udziale człowieka. Proces ten wykorzystuje zaawansowane oprogramowanie, roboty przemysłowe, sztuczną inteligencję oraz urządzenia IoT (Internet of Things), które współpracują, aby zoptymalizować procesy produkcyjne.

Automatyzacja produkcji pozwala firmom dostosowywać się do zmieniających się wymagań klientów oraz zwiększyć elastyczność w dostosowywaniu się do nowych wyzwań rynkowych.

Automatyzacja produkcji obejmuje szereg procesów, które umożliwiają automatyczne zarządzanie produkcją. Na poziomie operacyjnym wykorzystuje się systemy MES i WMS, które umożliwiają monitorowanie i zarządzanie całym procesem produkcji. System MES, którego doskonałym przykładem jest Asiston Produkcja odpowiada za zbieranie i analizowanie danych produkcyjnych w czasie rzeczywistym, natomiast WMS umożliwia zarządzanie magazynem oraz logistyką wewnętrzną.

Działanie automatyzacji produkcji sprowadza się do czterech warstw:

1. Warstwa danych

Systemy pobierają wszystkie dane z maszyn automatycznie, są znakowane czasem, lokalizacją i identyfikatorem zlecenia.

2. Warstwa przetwarzania

Dane trafiają do systemu MES lub SCADA, który weryfikuje je pod względem norm i parametrów wzorcowych. Automatyzacja procesu produkcyjnego na tym poziomie oznacza m.in. automatyczne wyliczanie OEE, wykrywanie odchyleń, generowanie alertów i tworzenie powiązań między zdarzeniami.

3. Warstwa decyzyjna

Na podstawie zebranych danych system wstrzymuje zlecenie przy niezgodności jakościowej, generuje dokument niezgodności, przesuwa priorytet zlecenia w harmonogramie lub inicjuje żądanie uzupełnienia materiału.

4. Warstwa raportowa

Dane są przesyłane w czasie rzeczywistym i prezentowane w panelach zarządczych, bez konieczności zbierania informacji z wydziałów.

Automatyzacja produkcji nie opiera się na wdrożeniu jednego systemu, ponieważ jest to cały ekosystem wzajemnie uzupełniających się rozwiązań, których wartość rośnie wraz z poziomem ich integracji. Wybór konkretnych narzędzi powinien wynikać z charakteru procesów, dojrzałości operacyjnej zakładu i zakresu planowanych zmian. Poniżej przedstawiamy technologie, które tworzą podstawę nowoczesnego środowiska produkcyjnego.

• MES – system zarządzania produkcją w czasie rzeczywistym. Jest to fundament automatyzacji zakładu produkcyjnego.
• SCADA i systemy DCS – umożliwiają sterowanie procesami i monitorowanie urządzeń.
• Roboty przemysłowe i coboty – sprzyjają automatyzacji operacji powtarzalnych i niebezpiecznych.
• IIoT (Industrial IoT) – to sieć czujników zbierających dane z maszyn i środowiska.
• AI i uczenie maszynowe – dają możliwość analizy predykcyjnej, wykrywania anomalii, optymalizacji parametrów.
• WMS – nowoczesny system do zarządzania magazynem, typu Asiston WMS.
• Automatyczne systemy transportu (AGV/AMR) – pozwalają na przemieszczanie materiałów bez udziału człowieka.
• Systemy wizyjne i inspekcja automatyczna – zapewniają kontrole jakości bez udziału kontrolera.

Żadna z wymienionych technologii nie działa w izolacji, a wartość automatyzacji procesów produkcji rośnie wtedy, gdy poszczególne warstwy są ze sobą zintegrowane, np. dane z IIoT są przesyłane do MES, MES komunikuje się z ERP, a ERP zwraca informacje o zleceniach i stanach magazynowych.

Zanim Twoja organizacja wybierze technologię, warto określić, które obszary mają największy wpływ na efektywność, jakość i przewidywalność. Trzy z nich pojawiają się najczęściej jako punkt wejścia do szerszej transformacji, a są to:

1. Automatyzacja przepływu pracy (workflow)

Automatyzacja przepływu pracy oznacza zastąpienie przekazywań informacji, zleceń i dokumentów przez systemy, które wykonują te operacje automatycznie. W środowisku produkcyjnym obejmuje to m.in.:

• automatyczne uruchamianie zleceń produkcyjnych na podstawie zapotrzebowania z ERP,
• przekazywanie kart technologicznych na stanowiska bez drukowania dokumentów papierowych,
• automatyczne zamykanie operacji po potwierdzeniu przez operatora lub system,
• eskalację alertów do odpowiednich ról bez manualnego powiadamiania.

Automatyzacja przepływu pracy (workflow) eliminuje opóźnienia wynikające z ręcznego przekazywania informacji, czyli jedno z głównych źródeł strat czasowych w zakładach, które nie wdrożyły jeszcze systemu MES. Brak automatyzacji przepływu pracy oznacza, że zlecenie czeka na papierowy podpis, operator nie wie, że materiał jest gotowy, mistrz dowiaduje się o niezgodności z opóźnieniem. Każda z tych sytuacji to koszt, przestój, odpad lub reklamacja.

2. Automatyzacja kontroli jakości

Ręczna kontrola jakości jest zależna od koncentracji, zmęczenia i doświadczenia operatora. Automatyzacja kontroli polega na wbudowaniu weryfikacji w sam proces. Potrzebne do tego narzędzia to kamery inspekcyjne z analizą obrazu, czujniki wymiarowe, testery elektryczne, systemy ważenia z tolerancją, skanowanie kodów i weryfikacja traceability. Automatyzacja produkcji w obszarze jakości sprawia, że niezgodny wyrób nie trafia do dalszego procesu, ponieważ system blokuje go na stanowisku i rejestruje zdarzenie w systemie MES.

3. Automatyzacja raportowania i analizy danych

Ręczne raportowanie to proces bardzo podatny na błędy i opóźnienia. Automatyzacja procesów produkcji na poziomie raportowania oznacza, że dane o wydajności, odpadzie, czasie przestoju i realizacji planu są dostępne w czasie rzeczywistym bez udziału człowieka. Automatyzacja przepływu pracy w obszarze danych pozwala kierownikom operacyjnym reagować na odchylenia jeszcze w trakcie trwania zmiany.

Automatyzacja produkcji rzadko zawodzi przez technologię, a częściej przez złą kolejność działań, jak np. zakup narzędzi bez zrozumienia procesu, wdrożenie bez danych, skalowanie bez pilotażu. Poniższe etapy pomagają to uporządkować i uniknąć najczęstszych błędów.

• Analiza i audyt obecnych procesów

Przed wyborem technologii konieczne jest zmapowanie aktualnego stanu operacyjnego, czyli przepływów materiałowych, punktów decyzyjnych, miejsc ręcznych rejestracji, źródeł opóźnień i odpadów. Automatyzacja procesów produkcji bez poprzedzającego audytu prowadzi do utrwalenia istniejących błędów. Oznacza to, że audyt powinien objąć przepływ zleceń, rejestrację operacji, zarządzanie materiałem, kontrolę jakości, raportowanie i komunikację między wydziałami.

• Identyfikacja wąskich gardeł i obszarów do optymalizacji

Nie każdy obszar wymaga automatyzacji. Priorytetyzacja powinna opierać się na analizie które miejsca generują największe straty i gdzie automatyzacja przyniesie najszybszy efekt przy akceptowalnym nakładzie inwestycyjnym. Automatyzacja procesu produkcyjnego wdrażana od raportowania, a nie od sterowania procesem często przynosi szybciej widoczne wyniki przy niższym ryzyku wdrożeniowym.

• Wybór technologii wspierających automatyzację

Wybór technologii powinien wynikać z mapowania procesów. Częstym błędem jest zakup systemu MES bez integracji z ERP, co prowadzi do dwóch oddzielnych źródeł danych zamiast spójnego obrazu operacyjnego. Automatyzacja produkcji wymaga decyzji czy automatyzujemy warstwę fizyczną (roboty, AGV), informacyjną (MES, IIoT), czy obie jednocześnie? W większości przypadków uzasadnione jest podejście etapowe, zaczynając od warstwy informacyjnej, która buduje bazę danych i widoczność, a następnie integruje systemy.

• Wdrożenie i monitorowanie efektów

Wdrożenie automatyzacji procesu produkcyjnego w formie jednorazowej jest obarczone wysokim ryzykiem. Natomiast podejście etapowe ogranicza to ryzyko i pozwala na naukę przed rozszerzeniem zakresu.

Monitorowanie efektów powinno opierać się na wskaźnikach takich jak OEE, czas przejścia zlecenia, poziom braków, czas reakcji na zdarzenie, dostępność danych dla zarządu. Automatyzacja przepływu pracy bez pomiaru jej efektów to projekt bez informacji zwrotnej.

Automatyzacja produkcji jest często postrzegana jako projekt technologiczny, ale w praktyce jej powodzenie zależy głównie od przygotowania organizacji. Największe ryzyka pojawiają się, gdy brakuje uporządkowanego podejścia do procesów, danych oraz zespołu. To właśnie wtedy zapadają decyzje, które później determinują sukces lub porażkę całego wdrożenia.

1. Opór organizacyjny

Automatyzacja produkcji zmienia role operatorów produkcji i mistrzów, a bez planu zarządzania nawet poprawne wdrożenie może zakończyć się porażką. Rozwiązaniem jest wczesne zaangażowanie pracowników już w początkowym etapie projektowania procesów.

2. Brak integracji systemów

Automatyzacja procesu produkcyjnego wdrożona jako izolowany moduł nie przyniesie efektów, ponieważ system MES, który nie jest skomunikowany z ERP generuje podwójne wprowadzanie danych, a system jakości bez połączenia z traceability nie pozwala na śledzenie historii partii. Dlatego integracja systemów powinna być warunkiem wstępnym.

3. Niska jakość danych wejściowych

Automatyzacja procesów produkcji przetwarza dane, a jeśli dane są nierzetelne (błędne BOM-y, niezgodne normy technologiczne, niespójne kody materiałowe), wyniki automatyzacji będą równie niespójne, więc porządkowanie danych powinno mieć miejsce przed wdrożeniem.

4. Zbyt szeroki zakres pierwszego etapu

Próba jednoczesnej automatyzacji całego zakładu prowadzi do przeciążenia organizacji i wydłużenia czasu do pierwszych efektów, zatem rozwiązaniem jest zakres pilotażu ograniczony do jednego procesu lub wydziału z mierzalnym celem.

5. Brak kompetencji wewnętrznych do utrzymania

Automatyzacja produkcji wymaga nie tylko wdrożenia, ale i utrzymania. Jeśli Twoja organizacja nie ma kompetencji technicznych wewnątrz, powinna je zbudować równolegle z wdrożeniem lub wybrać dostawcę, który zapewnia wsparcie długoterminowe.

Automatyzacja procesów produkcji generuje efekty w kilku warstwach jednocześnie:

• Skraca czas realizacji zleceń – automatyzacja przepływu pracy eliminuje opóźnienia na etapach przekazań, oczekiwania na decyzje i manualnych rejestracji. Zlecenie przechodzi przez kolejne etapy bez przestojów wynikających z braku informacji.
• Powoduje wzrost przewidywalności – automatyzacja procesu produkcyjnego dostarcza danych w czasie rzeczywistym – menedżer wie, gdzie jest zlecenie, jaki jest bieżący poziom wydajności i czy zbliża się odchylenie wymagające interwencji. To zmienia zarządzanie z reaktywnego na wyprzedzające.
• Redukuje koszty jakości – automatyzacja kontroli jakości wbudowana w proces eliminuje koszty wykrycia niezgodności na późnych etapach – gdy wyrób jest już obrobiony, zmontowany lub wysłany do klienta. Wczesne wykrycie to wielokrotnie niższy koszt korekty.
• Pozwala na skalowalność bez proporcjonalnego wzrostu zatrudnienia – automatyzacja produkcji pozwala zwiększyć wolumen produkcji bez liniowego wzrostu liczby pracowników przy stanowiskach rejestracyjnych, kontrolnych i raportujących.
• Traceability na poziomie wymaganym przez rynek i regulacje – automatyczne zbieranie danych o procesie, partii, dostawcy i parametrach przetwarzania tworzy pełną historię wyrobu. Traceability to wymóg coraz większej grupy odbiorców i regulatorów.
• Eliminuje ukryte straty – automatyzacja przepływu pracy ujawnia straty, które w środowisku manualnym pozostają niewidoczne, czyli oczekiwanie na materiał, przestoje nieplanowane, zbędne przemieszczenia, nadprodukcja buforu. Widoczność tych strat jest warunkiem ich eliminacji.

Automatyzacja produkcji wchodzi w fazę, w której sama technologia przestaje być barierą wejścia. Roboty przemysłowe tanieją, systemy MES są dostępne dla firm średniej wielkości, a IIoT stał się standardem w nowych inwestycjach. To oznacza, że przewaga konkurencyjna nie wynika już z samego faktu posiadania automatyzacji, lecz z tego, jak głęboko jest ona zintegrowana z procesami decyzyjnymi i jak szybko organizacja potrafi na jej podstawie działać.

Systemy MES i WMS odgrywają kluczową rolę w automatyzacji produkcji, umożliwiając integrację zarządzania procesami produkcyjnymi z zarządzaniem magazynem. MES zbiera i analizuje dane produkcyjne, co pozwala na podejmowanie bardziej świadomych decyzji operacyjnych, natomiast WMS wspiera zarządzanie magazynem, optymalizując przepływ materiałów i organizację zapasów. Nasze rozwiązanie, Asiston Produkcja, jest doskonałym przykładem systemu MES, który wspiera przedsiębiorstwa w optymalizacji ich procesów produkcyjnych, zwiększając efektywność i elastyczność operacyjną.

Sztuczna inteligencja (AI) i IoT to technologie, które rewolucjonizują podejście do automatyzacji produkcji. AI umożliwia analizę dużych zbiorów danych, dzięki czemu przedsiębiorstwa mogą identyfikować wzorce i optymalizować swoje procesy produkcyjne. Z kolei Internet of Things pozwala na zbieranie danych z różnych urządzeń produkcyjnych, co umożliwia monitorowanie procesów w czasie rzeczywistym i szybkie reagowanie na wszelkie zakłócenia.

Automatyzacja produkcji wspiera również zrównoważony rozwój, dzięki precyzyjnemu zarządzaniu zasobami oraz redukcji odpadów i zużycia energii. Nasz system Asiston Produkcja został zaprojektowany z myślą o wspieraniu zrównoważonych praktyk produkcyjnych, oferując narzędzia do optymalizacji zużycia zasobów oraz ograniczenia marnotrawstwa.