Przemysł 4.0 wpływa na sposób, w jaki urządzenia łączą się ze sobą i zmienia sposób pracy ludzi. Podczas gdy więcej informacji jest dobre, kwestią jest efektywne wykorzystanie danych i podejmowanie lepszych decyzji.
Jakość 4.0
Koncepcja Jakości 4.0 kładzie nacisk na integrację nowych technologii cyfrowych, takich jak robotyka, rzeczywistość rozszerzona, cyfrowe bliźniaki, blockchain i sztuczna inteligencja, z procesami zarządzania jakością.
Jakość 4.0 koncentruje się nie tylko na postępie technologicznym, ale także uznaje kluczową rolę pracowników jako „ludzkich czujników” na hali produkcyjnej i zapewnia im nowoczesne narzędzia, inteligentne wdrażanie i szkolenia.
W swojej prezentacji „Jakość 4.0: pojawiająca się rola sztucznej inteligencji i technologii cyfrowych zmienia zarządzanie jakością” podczas Automotive Smart Manufacturing 4.0 USA Summit 2023 w Detroit, Chris Kuntz, wiceprezes ds. marketingu w Augmentir, powiedział, że Jakość 4.0 to kolejny krok, który kładzie nacisk na trzy etapy.
- Wykorzystanie nowych technologii cyfrowych w dziedzinie jakości i zarządzania jakością. Obejmuje to robotykę, rzeczywistość rozszerzoną (AR), cyfrowe bliźniaki, blockchain, sztuczną inteligencję (AI) i inne, które łączą się w celu wprowadzania systematycznych ulepszeń.
- Osiągnięcie stopniowej poprawy jakości. Kuntz powiedział, że Jakość 4.0 ma na celu przekształcenie tradycyjnych programów ciągłego doskonalenia, takich jak lean, six sigma i total quality management (TQM)
- Poprawa w całym łańcuchu wartości jakości. Jakość 4.0, gdy jest właściwie stosowana, poprawia wszystkie aspekty, w tym badania i rozwój, zaopatrzenie, produkcję, logistykę i usługi. Technologia, zwiększając możliwości pracowników, może sprawić, że operacje będą bardziej płynne i efektywne.
Wzmocnienie połączonego pracownika
„Jakość 4.0 to nie tylko technologia” – powiedział Kuntz. „Pracownicy są ludzkimi czujnikami na hali produkcyjnej. Odgrywają oni kluczową rolę w identyfikowaniu problemów związanych z jakością. Problem polega na tym, że są bardzo odłączeni i używają przestarzałych technologii. Sam pracownik w większości korzysta z technologii, z której korzystał 20 lat temu”.
Zapewnienie pracownikom nowoczesnych narzędzi przy jednoczesnym zachęcaniu ich do doskonalenia swoich zmysłów może pomóc w rozwiązywaniu kwestii bezpieczeństwa i dzieleniu się aktualnymi spostrzeżeniami w całym łańcuchu wartości, aby zachęcać do ciągłego doskonalenia.
Rozszerzony, połączony pracownik, jak powiedział Kuntz, może pomóc na cztery sposoby:
- Inteligentniejsze wdrażanie i szkolenia. Cyfryzacja i automatyzacja procesów wdrażania i szkolenia, aby pomóc pracownikom w szybszym zdobywaniu umiejętności i operacyjności, aby zrównoważyć stale zmieniającą się siłę roboczą.
- Inteligentne podnoszenie i zmiana kwalifikacji. Korzystanie z wiedzy opartej na sztucznej inteligencji, aby określić, kto powinien podnieść lub zmienić kwalifikacje w celu zwiększenia produktywności i zaangażowania.
- Inteligentne wskazówki. Zapewnienie spersonalizowanych wskazówek dla każdego pracownika, które spełniają jego potrzeby i różne poziomy doświadczenia.
- Inteligentne wsparcie. Wspieranie pracowników w toku pracy dzięki wyselekcjonowanej wiedzy i zdalnemu wsparciu ekspertów. Boty AI mogą również zapewniać autonomiczne wsparcie.
Rola sztucznej inteligencji w zarządzaniu jakością
Producenci koncentrują się dziś na wielu tych samych celach, aby zapewnić odporność w swoich operacjach produkcyjnych, powiedział Rajeev Kalamdani, kierownik ds. analityki IIoT w Ford Motor Company, w swojej prezentacji „Wykorzystanie sztucznej inteligencji do lepszego zarządzania jakością”.
Kalamdani powiedział: „Jakość 4.0 może poprawić dyskryminację procesów, ale musi być uzupełniona ulepszeniami procesów”.
Jednocześnie stoją oni przed wieloma takimi samymi wyzwaniami biznesowymi i technicznymi, które utrudniają skalowanie rozwiązań w całym przedsiębiorstwie.
Wyzwania biznesowe obejmują zdalne i/lub rozproszone zespoły, zrównoważony rozwój, radzenie sobie z luką w umiejętnościach oraz poprawę rentowności i zwrotu z inwestycji (ROI).
Wyzwania techniczne obejmują przepaść między technologią informacyjną a technologią operacyjną (IT/OT), dostępność i czystość danych oraz czyściec pilotażowy.
Wyzwania te, jak powiedział Kalamdani, będą rosły wraz z ewolucją środowiska obliczeniowego. Nie ma znaczenia, czy dane są gromadzone na brzegu sieci, czy w chmurze. Danych jest więcej niż kiedykolwiek, a przebrnięcie przez nie jest bardzo trudne.
Sztuczna inteligencja i inteligencja maszynowa, w połączeniu z solidnym i bezpiecznym zasobem danych, mogą zapewnić producentom możliwości obejmujące cały ekosystem produkcyjny.
Transformacja na dużą skalę, powiedział Kalamdani, jest trudna, ale uczenie się na podstawie wcześniejszych wysiłków przechodzi długą drogę. Wysiłki te są wzmocnione, gdy istnieje długoterminowy plan, który zaczyna się od małych i myśli na dużą skalę i koncentruje się na budowaniu możliwości, a nie na podejściu do jakości 4.0 jako mglistej idei lub pojęcia.
Chris Vavra, kierownik ds. treści internetowych, CFE Media and Technology
