Digiareng on aeglane

Leho Kuusk rõhutas, et tööstus 4.0 raames suhtlevad seadmed omavahel läbisegi  ning oluline ongi tootmisseadmete omavaheline side.
Leho Kuusk rõhutas, et tööstus 4.0 raames suhtlevad seadmed omavahel läbisegi...

Digitaalne areng on erinevates sektorites väga erinev ja näiteks tööstussektor ei ole võrreldes pankadega selles vallas veel väga kaugele jõudnud, rääkis ABB tööstussegmendi juht Leho Kuusk hiljuti toimunud konverentsil.

Targa Tööstuse konverentsil kõnelenud Leho Kuusk rääkis ettekandes, et ilmselt Eestis ei tajuta numbreid nii hästi, aga kui vaadata globaalset majadust ja ABB nägemust tootmisele, siis eeldatakse, et aastaks 2020 on omavahel ühendatud 26 miljardit eset.

Machine to machine kommunikatsioonis on aastane ärikasv 18%. Kui vaatame traditsioonilisi tööstusmahtude kasvusid, siis seal räägitakse mõnest protsendist aastas,” ütles Kuusk.

Ta lisas, et näiteks 2019. aasta lõpuks peaks maailmas olema 2,6 miljonit tööstusrobotit. “Kahe aastaga lisandub selle analüüsi järgi miljon robotit, mis on suhteliselt reaalne ja mõnes mõttes huvitav ka Eesti jaoks. Kui võrdleme end Euroopaga, siis Euroopas on 10 000 elaniku kohta 70 robotit, Eestis aga vaid 9. See näitab, et võimalik kasv Eestis saab olema veelgi suurem kui Euroopas tervikuna,” selgitas Kuusk. “Kõik infraplatvormid, pilvelahendused, kogu äri selles valdkonnas – eeldatakse, et aastane kasv küündib 30 protsendini selles vallas.”

Mida tööstus tahab?

Kuusk meenutas, et 90ndatel tekkisid tootmisettevõtetesse esimesed personaalarvutid ja varem olid need vaid suurte ettevõtete privileeg – näiteks NASA. “Tuli internet, sai luua ühendusi, innovatsioon jõudis mingil määral tootmisesse. Aga mis juhtus alates 2000. aastast? Tulid mobiiltelefonid, sotsiaalmeedia, digitaalne areng hakkas palju kiiremini liikuma,” meenutas Kuusk.

“Digitaalne areng erinevates sektorites on väga erinev ja tööstussektor ei ole võrreldes pankadega selles vallas veel väga kaugele jõudnud,” tunnistas ta.

Kuusk jätkas, et tööstus tahab ikka seda, et kõik oleks parem, turvalisem, kiirem, kasumlik, aga selleks oleks vaja saavutada olukord, kus seadmed on omavahel mingitpidi seotud. “Selleks on vaja oskust informatsioonivallas, tehnoloogiavallas ja protsessivallas,” toonitas ta.

Oma ettekandes jagas Kuusk tootmise kihtideks – esimene kiht on andurid ja täiturmehhanismid ehk kõige madalam tase ning teine kiht on nende peale rajatavad juhtimissüsteemid, mille peal võib olla veel ka n-ö cloud computing.

“Digitaliseerimine saavutatakse, kui need kihid omavahel ühendatakse,” lisas Kuusk. “Kuidas see ühendamine siis käib?” jätkab Kuusk. “Meil on olemas andurid ja oskame analüüsida, mida need meile annavad. Pärast analüüsi oskame hinnata ja teame rohkem. Aga mis siis?”

Tuleb automatiseerida

Selleks, et analüüs midagi annaks, on Kuuski sõnul vaja tegutseda: “Selleks, et see ring jääks pöörlema, on vaja tegevus automatiseerida. Kui see on automatiseeritud, jõuame rohkem midagi teha. Tehes rohkem, peame tegema rohkem optimeeritult. Ja kui optimeeritult teeme rohkem, teemegi tegelikult samade vahenditega paremini.”
Selleks, et rääkida, millised on tööstuse ootsused digitaliseerimisele, võttis kuus appi ABB generaatorite tehase.

“Juhtimise tasemel on oluline erinevate üksuste panus, läbipaistvus, üksuste tootlikkus ja strateegiate harmoniseerimine – kindlasti selles võtmes, et seda informatsiooni ei tohi kasutada kehvemini töötavate üksuste karistamiseks,” hoiatas ta.

“Reaalse tootmise tasemel on olulised jälgitavus, toodete maksumus, valmistusaeg. Kui meie toote valmistusaeg tellimusest väljaminekuni on 10 kuud ja reaalne tööaeg, mis kulub ühe generaatori tegemisele, on üks kuu, ning me eeldame, et käive on miljon kuus, siis tegelikult on meil tootmises kinni 10 miljoni eest materjale, mida seal tegelikult olema ei peaks,” jätkas Kuusk ja lisas, et see ongi probleem, millele peaks läbi digitaliseerimise leidma lahenduse.

“Ja siis veel data analytics – eesmärk salvestada nii palju andmeid kui võimalik ja nii mitmest kohast kui võimalik ja säilitada nii kaua kui võimalik.”

Tootmisseadmed suhtlema

Kuusk jätkas, et tööstus 4.0 puhul ei suhtle seadmed ja komponendid omavahel mitte hierarhiliselt, vaid läbisegi.
“Selleks et toode oleks võimeline suhtlema, tuleb talle lisada natuke mõistust. Võtame näiteks telefoni – 20 aasta jooksul on areng päris tugev. 

Kui aga võtame anduri, siis andur oli 20 aastat tagasi selline, nagu nüüd 20 aastat hiljem,” selgitas Kuusk.
“Mida see digitaliseerimine anduri puhul kaasa toob, on see, et anduril on juhtimissüsteemis olemas n-ö oma nägu, alarmide käsitlemine, trendid, joonised, instruktsioonid, pildid jne. Kui kõik need kokku panna ühte kasti, saame selle konkreetse instrumendi n-ö digitaalse teisiku. See on selle konkreetse mõõteseadme tasemel digitaliseerimine,” jätkas ta.

“Aga mida see meile annab,” küsis Kuusk seejärel ja lisas, et meil on olemas mõõteseade, mis on ühendatud pilve. “Aga mis siis, mida ma sellega seal pilves peale hakkan? Okei, kuskil on ka teiste analoogsete mõõteseadmete andmed ja saan neid omavahel võrrelda. Aga mis siis? Saab eri valdkondade mõõteseadmeid omavahel võrrelda ja ennustada. Mul on protsess selline, et otsast tuleb toode sisse ja teisest otsast läheb välja. Mul on vaja näha tootmisseadmete vahelist sidet ja see ongi oluline,” jätkas Kuusk.

Teiseks näiteks võttis Leho Kuusk kaevandusvaldkonna, kus reeglina on kõik omavahel seotud. On tootmismasinad – puurpink, kallur jne ning need kõik on targad ja saadavad kuhugi andmeid. “Kaevandust juhitakse ühisest operaatorkeskuses. Andmed ei lähe sinna keskusesse, vaid need lähevad iga seadme valmistaja oma pilve,” sõnas ta.

Protsessid on kaevanduses omavahel seotud, infot on vaja siduda protsessi ulatuses. Seda saab Kuuse sõnul teha nii, et siduda protsessis olevad masinad ühtsesse süsteemi, mis näitab reaalselt, milline masin mis etapis oma tootmisega on, et oleks võimalik protsesse juhtida, planeerida ning võtta vastu muutmisotsuseid, kui see hetk käes on.

Leho Kuusk
Leho Kuusk

“Meie oma generaatoritehas oli mingi aeg tagasi maailma suurim seda suurust tootev tuulegeneraatorite tehas ehk üsna oluline tegija.”

Pudelikaelad tuleb üles leida

Kuuse sõnul on targa tehase loomiseks vajalik parandada materjalivoogu, leida üles pudelikaelad, tegeleda kvaliteedikontrolliga, koguda tootmisandmeid ja teha tootmisraporteid. Veel on oluline ka see, et kõik oleks ühes kohas ja võimalik on protsessi planeerida.

“ABB generaatoritehases on meil tarkvara nimega OPICS, mis mõõdab tööaega, poole koormusega tööaega, hooldusaega, materjali saadavust, seisakuid või ka näiteks seda, et operaator on puudu. Samuti saab operator end selle masinag sidestada,” kirjeldas ta. “Toote andmeid loetakse barcode reader’­iga, mida on väga mugav kasutada. See tagab, et tootmisjuhil on informatsioon kenasti olemas, kui kaua mingi asi valmis, kui suur oli vahe eelneva ja järgneva masina vahel, kui kaua toode liikus ühest kohast teise. Tulemuseks saavutati enam-vähem kõik, mis oli tootmise poolt ette antud selleks, et tootmisel kui sellisel oleks midagi selle infoga peale hakata.”

Kui rääkida kogu tehase protsessijuhtimisest, siis seal on tegemist n-ö management dashboard’idega. “Siia tulevad juurde sellised asjad nagu majandusnäitajad, kvaliteet, klienditagasiside, keskkonnanäitajad ehk reaalselt ühe ekraani peal olev tabloo ettevõtte juhtimisest,” märkis ta.

Andmeid ei osata kasutada

Mis puudutab big data’t ehk andmeid, siis Kuuse sõnul ei oska ettevõtted nendega midagi peale hakata. “Lähenemine sellele on lakooniline. Kaardistatakse, mis on just minu ettevõtte jaoks kriitilised asjad, seadmed, näitajad. Eesmärk on parandada tootlikkust läbi nende andmete kogumise. Samamoodi on ettevõtte jaoks oluline planeerida või vähendada plaaniliste seisakute intervalli,” märkis ta.

Kokkuvõttes ütles Kuusk, et digitaliseerimine on siin, sellega minnakse edasi ja seda teeb ka ABB. “Oluline on siduda IT- ja automaatikaoskused omavahel ja kõik tehnoloogia, informatsioonitehnoloogia ja protsessi oskused peavad olema koos, seotud.”

Osale arutelus

Toetajad

Raadio ettevõtlikule inimesele

Hetkel eetris

Jälgi Tööstusuudiseid sotsiaalmeedias

RSS

Toetajad

Statistika

Arvamused ja blogid

Valdkonna töökuulutused

Teabevara