Nowe technologie mogą skutecznie zastąpić ludzką wyobraźnię. Tak właśnie jest z AR. Pozwala umieścić przed oczami oglądającego przedmioty czy urządzenia, które można w odpowiednim momencie zwizualizować. W działalności produkcyjnej usprawnia to czynności montażowe, ułatwia konserwację maszyn i urządzeń. Pozwala też opracowywać dokumentację w taki sposób, aby korzystanie z niej było intuicyjne. Dzięki specjalnym goglom lub urządzeniom mobilnym, pracownicy mają dostęp do szczegółowych informacji technicznych, instrukcji, hologramów, schematów czy filmów. Osoba korzystająca z tych technologii może też zweryfikować, czy prawidłowo montuje daną część, a także zobaczyć wizualizację techniczną. Oczywiście nie byłoby AR bez rozwiązań z zakresu tzw. sztucznej inteligencji. Specjaliści szacują, że wciągu najbliższych pięciu lat wartość rynku AR wzrośnie nawet trzykrotnie.

Nie bać się sztucznej inteligencji

Branża produkcyjna jest podatna na stosowanie rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji (AI). Czy zostanie to odpowiednio wykorzystane, to zupełnie inna sprawa. Adrian Stelmach, Dyrektor Pionu IT, amiSter przypomina, iż sztuczna inteligencja nadaje sporo wartości w momencie, w którym firma wykonała już wiele pracy wcześniej. Oznacza to, że zabezpieczono infrastrukturę, a także odpowiednią ilość informacji, na których AI może się uczyć. Przetestowała również w sposób manualny pewne rozwiązania, które teraz chciałaby zautomatyzować. Sztuczna inteligencja nie jest więc niezbędna w każdym obszarze działania firmy. – AI przynosi szczególną wartość w bardzo zmiennym środowisku, które jest trudniej przewidywalne, gdzie pojawia się wiele danych, a proces jest niezwykle szybki. W takiej sytuacji AI może okazać się niezbędna, aby w czasie rzeczywistym optymalizować pewne parametry – dodaje A. Stelmach.

Gracjan Przeniosło, Account Executive Services, CFI Systemy Informatyczne, zwraca uwagę na to, że dzięki swoim zaawansowanym algorytmom i możliwościom analizy danych, AI może przyśpieszać procesy produkcyjne, optymalizować działania, redukować koszty i poprawiać jakość. Wykorzystanie AI może również prowadzić do automatyzacji, monitorowania stanu urządzeń oraz prognozowania awarii. – W naszym ekosystemie VENDO.ERPâ z powodzeniem wykorzystujemy mechanizmy sztucznej inteligencji i maszynowego uczenia. VENDO.Alice to zaawansowany system APS (Advanced Planning and Scheduling), który wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji w celu planowania, harmonogramowania i sterowania produkcją. Jego głównym celem jest optymalizacja planów produkcyjnych oraz reagowanie na zmiany i zdarzenia w czasie rzeczywistym na hali produkcyjnej – mówi G. Przeniosło. Rozwiązaniem wykorzystującym aspekty sztucznej inteligencji w systemie VENDO.ERPâ jest też VENDO.Cassandra. Oprogramowanie stosuje predykcję do przewidywania przyszłego zachowania pracowników. Głównym celem jest tworzenie wzorców zachowań, np. operatorów maszyn, by poprawić bezpieczeństwo czy zmniejszyć straty. Cassandra wykorzystuje modele predykcyjne również do gamifikacji wdrożeń Lean Management. Celem jest eliminacja wypadków poprzez przewidywanie i podejmowanie odpowiednich środków zapobiegawczych, zanim jeszcze do nich dojdzie.

– Wykorzystanie rozszerzonej rzeczywistości (AR) w dziedzinie zarządzania produkcją zapoczątkowało rewolucję w sposobie, w jaki prowadzone są operacje przemysłowe. Jednak potencjał AR nie jest jeszcze w pełni wykorzystany, a przyszłość tego obszaru przynosi obietnicę dalszych znaczących usprawnień. Przede wszystkim, AR może odgrywać kluczową rolę w procesach montażu i napraw, zapewniając operatorom produkcji niezbędne informacje w czasie rzeczywistym. Dzięki wykorzystaniu gogli AR lub innych urządzeń, pracownicy mogą otrzymywać precyzyjne wskazówki dotyczące kolejności montażu, położenia części oraz instrukcji krok po kroku. Ta dynamiczna interakcja między rzeczywistym światem produkcyjnym a wirtualnymi danymi pozwala na szybsze i bardziej efektywne wykonywanie skomplikowanych zadań – dodaje Mateusz Wiśniowski, Head of Customer Success, VersaBox

Predykcja i analityka bazująca na nauczaniu maszynowym nie są już luksusem zarezerwowanym dla największych korporacji, coraz częściej sięgają po nią organizacje o mniejszym, lokalnym zasięgu. Tę opinię, prezentowaną przez Norberta Nowaka, Konsultanta ds. cyberbezpieczeństwa, OPTeam podziela wielu specjalistów. – Producenci popularnych narzędzi wykorzystywanych w produkcji sięgają już po możliwości tej technologii. Ogromne korzyści, jakie może przynieść sztuczna inteligencja, minimalizują niepewności, które można było zaobserwować jeszcze kilka lat temu, choć nadal istnieje przeświadczenie, że bazowanie na nowoczesnych technologiach może negatywnie wpłynąć na potrzebną w produkcji kadrę pracowniczą. Warto mieć na uwadze, że trwająca publiczna debata na temat ograniczeń i uregulowań prawnych dla tej technologii może mieć znaczący wpływ na jej popularność – dodaje N. Nowak.

Zdaniem Marka Drewniaka, Kierownika Sekcji Badań i Rozwoju w Dziale Automatyki, AIUT, zastosowania AI w rozwiązaniach przemysłowych można się spodziewać przede wszystkim w analityce danych i systemach optymalizacji produkcji. Do tego konieczne jest jednak odpowiednie opomiarowanie linii produkcyjnych. – Zadbanie o obszar produkcji pod kątem pozyskiwania i konsolidacji danych to pierwszy krok w kierunku wykorzystywania inteligentnych algorytmów. Stopień zaawansowania zakładów wynika zarówno z rozwoju gospodarczego danego kraju, jak również samej branży, w której firma działa. Z drugiej strony, technologiczne transformacje zwiększają odporność produkcji jako takiej i jest to proces niejako wpisany w strategię rozwoju firm z sektora przemysłowego. Pytanie brzmi więc nie „czy?”, tylko „kiedy?” firmy zaczną wykorzystywać systemy decyzyjnego wsparcia produkcji i jej optymalizacji oparte na AI – dodaje M. Drewniak.

Na potencjał wykorzystania AI, zarówno w obszarze operacyjnym, ale również zarządzaniu zwraca uwagę Radosław Matiakowski, Prezes Zarządu, CoRobotics. Pierwszym czynnikiem powodującym, że branża interesuje się wdrażaniem AI jest automatyzacja procesów. Zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować dane, przewidywać trendy, optymalizować planowanie produkcji i pomagać w podejmowaniu decyzji. Kolejnym czynnikiem jest optymalizacja oraz kontrola jakości. AI można wykorzystać do analizy danych sensorycznych, wizyjnych i akustycznych w celu monitorowania procesów produkcyjnych i kontroli jakości. – Za pomocą algorytmów uczenia maszynowego można identyfikować defekty, przewidywać awarie i podejmować działania naprawcze w czasie rzeczywistym. Już dziś wdrażamy takie rozwiązania, które wydatnie ograniczają koszty utraty jakości. AI może pomóc w optymalizacji logistyki, planowaniu produkcji, zarządzaniu zapasami i zarządzaniu łańcuchem dostaw. Zaawansowane algorytmy mogą analizować dane dotyczące popytu, prognozować zapotrzebowanie, optymalizować trasowanie i planowanie dostaw oraz reagować na zmiany w czasie rzeczywistym – tłumaczy R. Matiakowski.

Kolejne funkcje

Już dziś branża wytwórcza wykorzystuje AR do zarządzania produkcją na odległość, ograniczenia przestojów sprzętu, wykrywania defektów produkcyjnych, szkoleń. W przyszłości można się spodziewać kolejnych usprawnień. A. Stelmach (amiSter) twierdzi, że najszybciej adaptowalne może być wsparcie AR dwóch obszarów. Pierwszy, to zarządzanie produkcją (AR może dotrzeć szybciej do kluczowych informacji, np. chodząc po fabryce, widzimy, która maszyna lub obszar produkcyjny wytwarza dobrze, a jeśli źle, to z jakich powodów). – Drugim obszarem jest utrzymanie ruchu. Dzięki AR osoby odpowiedzialne za naprawy i konserwacje mogą serwisować maszyny, wykorzystując gogle rozszerzonej rzeczywistości. Tego typu rozwiązanie może pokazywać m.in. instrukcje, kolejne kroki do wykonania czy elementy, na które należy zwrócić uwagę. Dają również dostęp do historii, np. tego, co jest najczęściej wadliwe. Jeśli przedsiębiorstwo jest w pewnym stopniu przygotowane i dysponuje już pewnymi narzędziami, to AR jest warstwą wizualną, nadbudowaną na istniejącą infrastrukturę – mówi A. Stelmach.

Witold Parzonka, Project Manager, LUCA Logistic Solutions, nie ma wątpliwości, że wykorzystanie AR zależy tylko od wyobraźni człowieka. – W logistyce i produkcji zwróciłbym uwagę na projektowanie i wykorzystanie trójwymiarowych layoutów do wizualizacji operacji i całych procesów w rzeczywistych lub wirtualnych pomieszczeniach. Rozwinięciem szkoleń wykorzystujących AR jest zdalne wsparcie montażu, rekonfiguracji i serwisu systemów – tłumaczy W. Parzonka i dodaje, że za pomocą AR system prowadzi pracownika krok po kroku, wskazując kolejne elementy i miejsca oraz czynności, korygując ewentualne błędy.

– Od 2020 r. stosujemy rozwiązania oparte na AR. Zostały zaimplementowane w czasie COVID-19, kiedy podróże oraz kontakt między osobami były ograniczone. Pandemia zmusiła nas do znalezienia nowych sposobów zarządzania produkcją na odległość. Przykładowo, wykorzystaliśmy AR do diagnozowania problemów produkcyjnych w naszych lokalizacjach na całym świecie, w tym w Brazylii, Maroku i Chinach. Dzięki goglom AR, takim jak Microsoft Hololens, nasi eksperci mogli przeglądać maszyny i linie produkcyjne, bez względu na to, gdzie się akurat znajdowały – tłumaczy Mateusz Czechowski, Kierownik ds. Wibroakustyki (Tychy Technical Center), Nexteer Automotive Poland.

Marek Wiązowski, Specjalista ds. content marketingu, Quantum Qguar, spodziewa się użycia technologii AR w celu: poprawy logistyki wewnętrznej (gdy inteligentne okulary posiadają skaner kodów i są skomunikowane z systemem MES, pozwalają rejestrować i dokumentować przepływ materiałów, półproduktów oraz towarów w hali produkcyjnej mogąc zastąpić powszechnie dziś stosowane skanery mobilne); lepszej komunikacji – użytkownicy inteligentnych okularów mogą otrzymywać wiele użytecznych informacji, a także przekazywać je innym pracownikom i podmiotom, jak również zwiększenia wydajności montażu. – Dzięki AR pracownicy mogą na bieżąco otrzymać wytyczne, instrukcje i wskazówki do wykonywanych zleceń. To, co w przypadku prac monterskich bardzo istotne, korzystanie z AR nie absorbuje rąk pracownika. Skorzystanie z rozszerzonej rzeczywistości pozwala zwiększyć tempo prac i zmniejsza ryzyko popełnienia błędów. Nawet podczas wykonywania bardzo skomplikowanych prac monterskich – komentuje M. Wiązowski.

Nie można zapominać o potencjale AR w zakresie wirtualnych symulacji i planowania. Dzięki technologii AR można tworzyć wirtualne modele fabryk lub linii produkcyjnych, które umożliwiają przeprowadzanie wirtualnych testów i eksperymentów. To pozwala identyfikować potencjalne problemy, optymalizować układy produkcyjne i logistyczne oraz minimalizować ryzyko niepowodzeń już na etapie planowania. Dzięki temu, przed faktycznym wdrożeniem, możliwe jest zoptymalizowanie procesów produkcyjnych, co prowadzi do znacznego zwiększenia efektywności - tłumaczy Mateusz Wiśniowski, Head of Customer Success, VersaBox

Dwa „łyki” praktyki

AmiSter specjalizuje się w projektowaniu systemów IT z zakresu zarządzania danymi. Opiera się na szczegółowych danych, pochodzących z różnych urządzeń, czujników, maszyn, czyli bezpośrednio ze źródła. – Wizualizujemy dane za pomocą raportów i dashboardów. Oferowane rozwiązania są wsparciem dla zarządzających oraz liderów zakładów produkcyjnych, pomagając sprawniej i efektywniej podejmować decyzje biznesowe oraz inwestycyjne, dotyczące m.in. maszyn, zasobów ludzkich czy tych związanych z ogólną kondycją biznesu – tłumaczy A. Stelmach. Oferowane rozwiązania dotyczą przede wszystkim planowania produkcji, systemów klasy MES, w tym również identyfikowalności wyrobu czy towarów w procesie wytwórczym, a także wizualizacji biznesowych.

W portfolio rozwiązań AR dostarczanych przez OPTeam są narzędzia do realizacji audytów jakościowych w przedsiębiorstwach, organizacji wirtualnych spacerów w zakładach produkcyjnych czy platform edukacyjnych umożliwiających specjalistyczne szkolenia oraz onboarding pracowników w szczególności w firmach produkcyjnych. – Realizowane przez OPTeam rozwiązania do obsługi zleceń serwisowych pozwalają na przemodelowanie dotychczasowego sposobu prowadzenia prac naprawczych przez wysoko wykwalifikowaną kadrę dla produktów w lokalizacjach zewnętrznych odległych od siedzib firmy. Technologia Augmented Reality dostarcza ogromną pulę rozwiązań usprawniających produkcję, zaś OPTeam jako firma technologiczna wspiera w doborze i wdrożeniu tych, które najlepiej wpisują się w potrzeby przedsiębiorstw – tłumaczy N. Nowak. Podkreśla też, wśród najpopularniejszych zastosowań należy wymienić procesy szkoleniowe oraz inspekcję parku maszyn. W wielu przypadkach nowoczesne technologie są wdrożone jedynie w zakresie ograniczonym do pojedynczych punktów produkcji bądź niewielkiej jej części.

CoRobotics w swych rozwiązaniach kładzie nacisk na intuicyjną wizualizację danych produkcyjnych (m.in. wskaźniki wydajności, schematy montażu, instrukcje obsługi czy dane diagnostyczne, bezpośrednio na rzeczywistym obrazie ze stanowiska, maszyny lub linii produkcyjnej). Pracownicy mogą widzieć te informacje na okularach AR lub innych urządzeniach. AR jest też wykorzystywana do szkoleń pracowników na linii produkcyjnej. Pracownicy otrzymują instrukcje w czasie rzeczywistym na urządzeniach AR m.in. panelach operatorskich, tabletach, wyświetlaczach stanowiskowych, co pozwala szybciej i efektywniej przyswajać wiedzę. – Kolejnym obszarem, gdzie stosujemy rozwiązania oparte na AR, jest monitorowanie stanu urządzeń oraz diagnostyka. Poprzez nałożenie informacji diagnostycznych na obrazy z maszyn i urządzeń, pracownicy mogą szybko wykrywać problemy, analizować dane diagnostyczne i podejmować odpowiednie działania naprawcze – tłumaczy R. Matiakowski.

LUCA Logistic Solutions wdraża systemy wspierające pracę człowieka w magazynie oraz przy produkcji w celu optymalizacji procesów kompletacji sortowania, towarowania i kontroli jakości. – Wykorzystanie rozszerzonej rzeczywistości (AR) w naszych rozwiązaniach umożliwia komfortową i wydajną pracę. Na stanowisku montażowym lub w strefie kompletacji system wskazuje produkty, miejsca, czynności wirtualnymi znacznikami (strzałką, ramką, kolorem) dodanymi do otaczającej pracownika rzeczywistości. Przez cały czas kontroluje przebieg procesów i ostrzega przed popełnieniem błędu – dodaje W. Parzonka (LUCA), przypominając, że wykorzystanie Hololens w intralogistyce w LUCA rozpoczęto już w 2015 r. W tej metodzie system kompletacji wykorzystuje trójwymiarową projekcję znaczników i informacji, które są wyświetlane w formie hologramów w rzeczywistym pomieszczeniu. Wybór potwierdzany jest za pomocą gestów dłoni, głosem lub skanerem. System wdrożony został produkcyjnie w kilku zakładach produkcyjnych branży automotive oraz badawczo-rozwojowo i do celów dydaktycznych w laboratoriach oraz pracowniach logistycznych szkół technicznych i uczelni wyższych, w tym w Norweskim Uniwersytecie Nauki i Technologii w Trondheim.

Ireneusz Borowski, Country Manager Poland, Dassault Systèmes, rekomenduje walory DELMIA Augmented Experience – rozwiązania dostępnego na platformie 3DEXPERIENCE. Stosuje ono technologię AR w celu poprawy wydajności operacji przemysłowych poprzez wykorzystanie cyfrowych danych kontekstowych na hali produkcyjnej, pomagając operatorom w ich zadaniach montażowych, kontrolnych i konserwacyjnych. – Wykorzystując technologię wirtualnego bliźniaka, cyfrowe instrukcje są wyświetlane bezpośrednio w środowisku pracy za pośrednictwem oprogramowania AR, oferując wizualizację w czasie rzeczywistym treści cyfrowych i umożliwiając gromadzenie danych operacyjnych w całym procesie. W ten sposób operatorzy mogą poprawnie wykonywać złożone operacje już za pierwszym razem i wykorzystywać wirtualnego bliźniaka jako punkt odniesienia w celu poprawy jakości i wydajności – mówi I. Borowski.

M. Czechowski jako przykład podaje Tychy Technical Center (Nexteer Automotive Poland), gdzie wykorzystywane są AR, VR oraz AI w różnych obszarach, począwszy od produkcji, po badania i rozwój produktów i procesów. W Laboratorium Walidacyjnym, nowoczesne technologie są wykorzystywane do symulacji oraz testowania produktów w kontrolowanych warunkach. – Dzięki VR, możemy przeprowadzać wirtualne testy pozwalające na szybkie wykrywanie potencjalnych problemów. Sztuczna inteligencja pomaga analizować wyniki tych testów, co pozwala na ciągłe doskonalenie naszych produktów. W Laboratorium Wibroakustycznym technologie AR i AI są wykorzystywane do monitorowania oraz analizowania drgań i hałasu generowanego przez nasze produkty. To pozwala na identyfikację i eliminację potencjalnych problemów, które mogłyby wpłynąć na komfort i bezpieczeństwo użytkowników. W obszarach produkcyjnych stosujemy AR i AI do monitorowania oraz optymalizacji procesów – tłumaczy M. Czechowski.

Michał Jurczak

Ten i inne artykuły znajdziecie w czasopiśmie Kaizen – dostępnym w naszym sklepie