Jak kontrolować jakość w Przemyśle 4.0?

Przemysł 4.0 charakteryzuje się integracją nowoczesnych technologii, takich jak Internet Rzeczy (IoT), sztuczna inteligencja (AI), big data oraz robotyka, w procesach produkcyjnych. Efektem tej integracji jest gromadzenie dużej ilości danych, których analiza może przyczynić się do podwyższenia jakości, zarówno produkt końcowego jak samego procesu produkcji.

W Przemyśle 4.0 kontrola jakości nie jest jednak tylko etapem końcowym, ale integralną częścią całego procesu. Dzięki zastosowaniu nowoczesnych technologii, możliwe jest monitorowanie jakości na każdym etapie, co pozwala na szybkie wykrywanie i eliminowanie problemów zanim negatywnie wpłyną na jakość całej partii czy zaburzą dalsze etapy procesu. Dzięki nim możliwa jest także ciągła optymalizacja.

Zalety nowoczesnej kontroli jakości:

• Zwiększona dokładność: Nowoczesne systemy kontroli jakości są w stanie wykryć nawet najmniejsze odchylenia od normy.
• Oszczędność czasu i kosztów: Automatyzacja procesów kontroli jakości redukuje czas potrzebny na przeprowadzanie inspekcji oraz zmniejsza liczbę wadliwych produktów, co obniża koszty produkcji.
• Poprawa efektywności: Monitorowanie procesów w czasie rzeczywistym pozwala na szybkie reagowanie na problemy, co zwiększa efektywność całego procesu produkcyjnego.
• Zwiększona satysfakcja klienta: Produkty o wyższej jakości przekładają się na większe zadowolenie klientów, korzyści reputacyjne dla firmy, a co za tym idzie lepszą pozycję konkurencyjną na rynku.

Jak to może wyglądać w praktyce?

Jakie technologie współtworzące przemysł 4.0 wspierają kontrolę jakości?

Internet Rzeczy (IoT)

Urządzenia IoT umożliwiają zbieranie danych w czasie rzeczywistym z maszyn i procesów produkcyjnych. Dzięki temu można na bieżąco monitorować parametry takie jak temperatura, ciśnienie czy wilgotność, co pozwala na szybkie reagowanie na wszelkie odchylenia od normy. Nadmierne drgania maszyny mogą sygnalizować zbliżającą się awarię, co może przełożyć się na jakość produktu i procesu. Dane zbierane dzięki czujnikom IoT pozwalają więc coraz częściej na optymalizację pracy urządzeń i systemów, aby do takiego pogorszenia jakości nie dochodziło. Zadanie to ułatwia rozwiązanie Control room, które pozwala zbierać zwizualizowane dane z systemów IoT w jednym miejscu i monitorować cały proces pod kątem jakości.

Historia sukcesu:
Firmie Tweetop udało się skutecznie wykorzystać IoT oraz systemy gromadzenia danych do usprawnienia procesu produkcji komponentów instalacji centralnego ogrzewania i wody użytkowej, co przełożyło się między innymi na podniesienie jakości.

Sztuczna inteligencja (AI)

Algorytmy AI mogą analizować ogromne ilości danych, identyfikując wzorce i anomalie, które mogą wskazywać na problemy z jakością. Dzięki uczeniu maszynowemu, systemy te mogą także przewidywać potencjalne awarie i proponować działania zapobiegawcze, ale też w inteligentny sposób dopasowywać się do potrzeb procesowych i rynkowych optymalizując procesy.

Historia sukcesu:
Taki właśnie cel osiągnięto w jednej z przepompowni w Wodociągach Miasta Krakowa, gdzie sztuczna inteligencja pozwoliła zoptymalizować pracę systemu pomp uzależniając jego nastawy między innymi od warunków pogodowych, a tym samym poprawić jakość usług świadczonych przez przedsiębiorstwo.  

Big Data

Analiza dużych zbiorów danych pozwala na identyfikację trendów i wzorców, które mogą być niewidoczne przy tradycyjnych metodach kontroli jakości. Dzięki temu możliwe jest ciągłe doskonalenie procesów produkcyjnych. Dzięki danym możliwe jest też stworzenie cyfrowej kopii maszyny, rozwiązania, czy całej linii produkcyjnej – tzw. cyfrowego bliźniaka – co pozwala testować rozmaite warianty i zadbać o najwyższą jakość już na etapie projektowania rozwiązania.

Historia sukcesu:
Dzięki wykorzystaniu systemu AVEVA MES kompleksowo zbierającego dane, firma LOTOS Asfalt optymalizuje produkcję i zużycie mediów oraz dba o jakość produktów.

Robotyka

Nowoczesne roboty są wyposażone w czujniki i systemy wizyjne, które umożliwiają dokładną kontrolę jakości produktów. Roboty mogą pracować z dużą precyzją i powtarzalnością, co minimalizuje ryzyko błędów. Coraz częściej dzięki systemom wizyjnym i sztucznej inteligencji roboty mogą dokonywać inspekcji przenoszonych komponentów czy gotowych produktów.

Historia sukcesu:
Ponad 95% produkcji Kuźni Polskiej idzie na eksport. W firmie postawiono na robotyzację obsługi maszyn CNC i pras, aby zapewnić najwyższą jakość produktów na konkurencyjnych rynkach. Wykorzystano między innymi aplikacje do tzw. bin-pickingu z systemem wizyjnym 3D.

Jakość 4.0 to więcej niż technologia

Samo wdrożenie nowych technologii, choć pomaga dbać o jakość, często nie wystarcza. Dowodzą tego liczne doświadczenia praktyków, jak i opracowania teoretyczne. Jak wynika na przykład z badań przeprowadzonych przez Boston Consulting Group przeprowadzonych we współpracy z Deutsche Gesellschaft für Qualität (DGQ), by skutecznie zapewniać jakość, poza wykorzystaniem nowoczesnych rozwiązań, konieczne jest zbudowanie kultury organizacyjnej nastawionej na jakość.

Badacze przeprowadzili ankiety wśród kadry zaradzającej, w tym menedżerów odpowiedzialnych za utrzymanie jakości, z 221 firm z całego świata reprezentujących 18 branż produkcyjnych, między innymi spożywczą, przemysłową, medyczną czy farmaceutyczną.

Wśród badanych zaobserwowano dwie główne postawy. Pionierów proaktywnie dbających o zachowanie jakości przez wprowadzanie nowych rozwiązań oraz naśladowców kopiujących rozwiązania dostępne na rynku.

Pionierzy i naśladowcy różnili się w ocenie największych wyzwań w obszarze kontroli jakości. Obie grupy wskazywały brak cyfrowych umiejętności i talentów jako największy problem, ale pionierzy uważali go za poważniejszą barierę. Kolejne wyzwania dla pionierów to: przestarzałe systemy, fragmentacja danych jakościowych oraz integralność i jakość danych. Naśladowcy z kolei wskazywali na niejasną strategię cyfrową, brak kultury jakości i przestarzałe systemy. Różnice te sugerują, że wyzwania związane z technologią i danymi stają się bardziej widoczne przy rosnącym zaawansowaniu projektów skoncentrowanych na jakości, podczas gdy problemy strategiczne i kulturowe powstrzymują naśladowców przed zainicjowaniem działań w tym obszarze.

Cyberbezpieczeństwo

Dbanie o ochronę zasobów informatycznych przed zewnętrzną ingerencją jest nisko oceniane jako wyzwanie związane z zapewnieniem wysokiej jakości produkcji, choć w rzeczywistości może być ono większym problemem, często bagatelizowanym lub pozostawianym działom IT. Nasilające się ataki cybernetyczne sprawiają, że firmy zostają narażone na utratę danych oraz przestoje, co odbija się na jakości produkcji. Organizacje muszą więc starannie oceniać podatności, współpracować z ekspertami, aby zapobiegać problemom i szybko rozwiązywać sytuacje kryzysowe.

Ludzie i umiejętności

Badani zgodzili się co do tego, że sukces we wdrażaniu wysokich standardów jakości zależy od inwestowania w ludzi i rozwijania odpowiednich umiejętności. Liderzy zarządzania jakością stają się kluczowi, a najważniejsze umiejętności to komunikacja, zarządzanie zmianą oraz strategiczne planowanie. Również współpraca pomiędzy zarządem, działami IT i audytorami wewnętrznymi jest istotna. Ważni są także analitycy danych, choć obecnie stanowią oni część zarządzania jakością tylko w 19% firm.

W przyszłości zmniejszy się rola inspektorów jakości i testerów na rzecz analityki i automatyzacji. Wyzwanie stanowi brak ekspertów do analizy danych. Firmy potrzebują również umiejętności zarządzania projektami, procesami. Aby uzupełnić te braki wiele firm skupia się na podnoszeniu kwalifikacji obecnych pracowników ze względu na trudności w rekrutacji osób z odpowiednimi umiejętnościami cyfrowymi.

Strategia implementacji

W podsumowaniu autorzy raportu z badań, przekonują, że aby skutecznie wdrażać wysokie standardy jakości w dobie Przemysłu 4.0, firmy powinny przyjąć uporządkowane podejście obejmujące:

1. Identyfikację i priorytetyzację punktów problemowych.
2. Testowanie i skalowanie przypadków użycia technologii do zapewnienia jakości.
3. Opracowanie wizji i mapy drogowej.
4. Zapewnienie technologii i danych.
5. Rozwój wymaganych umiejętności.
6. Zarządzanie zmianami.
7. Budowanie kultury jakości.