Digitalizacja produktów oraz proces ich rozwoju są w ostatnim czasie nieodłącznym elementem dyskusji na temat przyszłości procesów wytwórczych, w których jak mantra powtarzane są zagadnienia Przemysłu 4.0, digital twin, Internetu Rzeczy i Smart Factory. Badanie IDC dotyczące prognoz rozwoju koncepcji IoT pokazuje, że w ujęciu globalnym liczba rzeczy połączonych w sieci internetowej wzrośnie do 2020 r. z obecnych 12,1 mld do 30,3 mld.
Punktem wyjścia dla w pełni zdigitalizowanego rozwoju produktów i produkcji cyfrowej jest holistyczne spojrzenie na wszystkich uczestników tych procesów oraz zapewnienie im optymalnych warunków wymiany informacji oraz danych. Dla przykładu, projektanci muszą mieć możliwość komunikowania się ze specjalistami spoza zespołu CAD, a dziedziny takie jak mechanika, elektryka, elektronika i oprogramowanie powinny zostać zintegrowane i funkcjonować w oparciu o dostępne dla wszystkich zasoby danych. Również trudne do zintegrowania w warunkach produkcyjnych działy, takie jak psychofizjologia, neurobiologia czy prawo i ekonomia, należy wziąć pod rozwagę przy wdrażaniu holistycznego modelu rozwoju produktu.
Odpowiedzią na te wyzwania może być wykorzystanie funkcjonującej od kilku lat w przemyśle koncepcji inżynierii systemów (Systems Engineering). Co ciekawe, historia jej zastosowania sięga czasu misji lądowania na Księżycu. Wymagania i wytyczne w odniesieniu do tego projektu były nie do końca sprecyzowane, a środowisko realizacji misji nieznane. Dlatego, by ograniczyć ryzyko, wymagana była dokładna specyfikacja koncepcji operacyjnych i zaplanowanie dla nich narzędzi technologicznych. Właśnie w tym zakresie Systems Engineering oferuje rozwiązania – zarówno wówczas, jak i teraz.
O coraz większym znaczeniu inżynierii systemów świadczyć może rosnąca oferta edukacyjna polskich uczelni technicznych w tej dziedzinie, które wzorem swoich zachodnich odpowiedników starają się wypełnić zgłaszaną przez przedsiębiorstwa lukę na rynku pracy. Przedsiębiorstwa upatrują w niej bowiem sposobu na osiągnięcie niższych kosztów produkcji, lepszej jakości i większego bezpieczeństwa planowania. Ponadto spodziewają się, że oparte na modelach podejście do projektowania pozwoli im lepiej poradzić sobie z rosnącymi złożonymi wymaganiami klientów.
Skomplikowane systemy techniczne, takie jak autonomiczna jazda, instalacja elektryczna mechanizmu napędowego samochodów czy łączenie w sieci maszyn i urządzeń zwiększa złożoność procesów rozwoju produktu na niespotykaną dotąd skalę. Co więcej, w tym samym czasie zmieniają się ramy prawne. Kompleksowe wymagania dowodowe w odniesieniu do ciągłości procesów, a także możliwość śledzenia prac rozwojowych nad produktem (traceability) są coraz częściej wymagane przez klientów i regulatorów w kontekście odpowiedzialności producenta za produkty.
Tylko holistyczne podejście do rozwoju produktów zapewnia niezbędną transparentność dla wszystkich zaangażowanych grup. System Engineering obejmuje całe spektrum prac nad rozwojem produktu – od etapu określania wymagań, przez wdrożenie technologii, produkcję, aż do etapu recyklingu w rozumieniu zasad PLM. Zadania są zróżnicowane i interdyscyplinarne – obejmują analizę systemu, określanie wymagań, opracowywanie systemu, walidację i testowanie. Natomiast celem jest opisanie licznych funkcji różnych dyscyplin w ramach kompleksowego systemu funkcjonującego jako jeden model integrujący uczestników projektu. Aby zapewnić sprawny przebieg prac, konieczna jest pełna cyfryzacja, przy jednoczesnej standaryzacji generowanych danych.
Rozwój systemu, który w wielu przedsiębiorstwach jest nadal oparty na dokumentach zawierających tysiące specyfikacji wymagań projektowych i produkcyjnych, może zostać znacząco ulepszony dzięki metodologii MBSE (Model-Based
System Engineering), która opisuje wszystkie wymagania i specyfikacje produktu końcowego, a także koordynuje jego cały cykl życia, w tym testy jakości i wymagania dotyczące późniejszego recyklingu.
Oparcie prac na modelu MBSE
oznacza również, że istnieje tylko jedna cyfrowa reprezentacja projektu, z której korzystają wszyscy uczestnicy procesu, bez względu na lokalizację. W efekcie powstaje cyfrowe środowisko współpracy między interdyscyplinarnymi zespołami. Każda pojedyncza zmiana jest natychmiast widoczna dla wszystkich pracowników mających dostęp do platformy roboczej.
Co ważne, zawsze dostępna jest tylko jedna, najbardziej aktualna wersja (Single Source of Thruth) projektu – pomaga to uniknąć błędów oraz oszczędzić czas i pieniądze. Dodatkowo MBSE całkowicie odwzorowuje odpowiedni system, w tym podsystemy, a także pozwala na jego ewaluację. Deweloperzy otrzymują od klienta informację na temat niezbędnych procesów i narzędzi, a następnie opisują je w zrozumiały sposób za pomocą różnych modeli.
Należy pamiętać, że krytycznym czynnikiem sukcesu jest spójność danych lub powtarzalność całych procesów. MBSE integruje istniejące modele systemu poprzez odpowiednie interfejsy. Służą do tego różne języki inżynierii systemów, takie jak SysML, a także specjalistyczne metody i narzędzia IT. Można je również łączyć inaczej, jednak wciąż brakuje ujednoliconych metod i standardowych interfejsów.
Wielkim wyzwaniem dla firm jest zatem połączenie ich koncepcji PLM lub MBSE w przyszłości. Rozwój systemu opartego na modelach wymaga nie tylko nowych narzędzi i standardów. Wymaga również innego sposobu myślenia zespołów inżynierskich oraz współpracy przedstawicieli działów spoza obszaru projektowania czy produkcji, a także zmian organizacyjnych, proceduralnych i metodologicznych w przedsiębiorstwach.
Poszczególni pracownicy różnych
działów muszą zostać odpowiednio wcześnie zintegrowani w celu opracowania wspólnego podejścia połączonego z jednolitym opisem systemu i myśleniem systemowym. Ważnym aspektem jest zaangażowanie w dialog pracowników firmy, tak aby czuli się ważną częścią zmian i rozumieli potrzebę ich wprowadzenia. Inżynieria systemów będzie bowiem nierozerwalną częścią inteligentnych fabryk przyszłości.
Dariusz Kudzia – Country Manager Poland w Dassault Systèmes.
