Data z výrobních linek a strojů sbírá poměrně velképro centofirem, většina z nich ale získané informace dále nijak nezpracovává a nechává je ladem. Připravují se tak o kon kurenční výhody. Většina firem stále ještě ani netuší, jaký poklad mají v datech, která produkují nebo jsou schopny produkovat jejich výrobní linky a případně i produkty, mnohé jiné s nasazením pokročilých analýz velkých dat váhají z důvodu nemalých investic a obav z návratnosti. Některé z nich však už „prvotní ostych“ překonaly, a díky účelnému využívání uložených dat dokázaly zefektivnit výrobu v mnoha oblastech a ušetřit nemalé finanční prostředky. Právě tyto firmy mohou být inspirací pro podniky, v nichž zatím se zavedením (big) data analýz váhají. Rozpozn ávání a předcházení problémům v monitorovac ích procesec h V liberecké společnosti Denso Manufacturing Czech, která vyrábí například automobilové klimatizace a jejich komponenty, má sběr různých dat dlouhou tradici. Daty se v ní řídí všechny úrovně operativy od dělníků až po management. Ve firmě si dobře uvědomují, že podrobnou analýzou údajů získaných ze strojů lze dobře porozumět stavu výrobního procesu a také predikovat jeho vývoj. „Proto momentálně akcentujeme automatický sběr dat a jejich automatické vyhodnocování tak, aby byl výrobní proces včas upraven, aniž by docházelo k prostojům nebo výrobě zmetkových dílů,“ říká její technický ředitel Tomáš Švagerka. Data, která v Denso Manufacturing Czech sbírají, by se dala rozdělit do dvou skupin – výrobní a inspekční. Zachycují je v reálném čase, párují s každým výrobním cyklem a propojují s výrobním časem a číslem jednotlivých kusů. To pomáhá při zpětném dohledávání parametrů, podmínek a výsledků inspekce z provozu. „Z dat, která analyzujeme, můžeme získávat informace o vlivu materiálu, životnosti nástrojů nebo vlivu pracovního prostředí, jako je teplota, vlhkost a podobně,“ pokračuje a dodává, že na základě těchto znalostí pak optimalizují výrobu. Drtivou většinu dat společnost ukládá interně na firemním serveru, který je několikanásobně zálohován, do cloudu se jí však zatím nechce. Podle Tomáše Švagerky to má jeden jediný důvod – bezpečnost. „Důvodem jsou obavy o ztrátu dat či jejich zneužití z důvodu selhání cloudového zabezpečení, které je zcela mimo naši kontrolu.“ Vyhodnocování získaných údajů probíhá v Denso Manufacturing Czech graficky, pro hlubší analýzy pak používají spíše statistické nástroje. Když v Densu projekt data analýz zaváděli, očekávali, že jim digitalizace pomůže lépe rozpoznat problémy v monitorovaných procesech tak, aby mohli okamžitě adekvátně reagovat. Po letech zkušeností Tomáš Švagerka toto rozhodnutí hodnotí jako velmi smysluplné. „IoT řešení, která postupně zavádíme, nám ulehčují a zrychlují práci. Peníze a energii, kterou jsme do digitalizace vložili, jsme určitě vynaložili dobře.“ Za robustn ější, spole hlivější a energeticky úsporn ější produkty Také pro strojírenskou společnost Žďas byl impulsem k digitalizaci hlavně požadavek na zefektivňování výroby a snaha vyvíjet sofistikovanější a robustnější zařízení s minimální poruchovostí. „K data analýzám jsme přistoupili proto, že jsme chtěli získat provozní informace ze zařízení, odhalit příčiny poruch a na základě toho chránit ostatní stroje. Kromě toho pro nás bylo důležité dále zefektivnit chod stroje, aby dosahoval nejlepších možných provozních vlastností, jako je doba cyklu či spotřeba energie,“ vysvětluje Radek Sejtko, vedoucí oddělení Elektrické systémy. Data ve Žďasu sbírají například z kovacích či prohýbacích lisů, kovacích manipulátorů či zařízení pro zpracování kovového odpadu, přičemž sběr probíhá v reálném čase. „Všechna data z důvodu bezpečnosti ukládáme v jednodušších zařízeních na lokálních úložištích, v případě složitějších celků na serverech. Záleží však především na umístění daného zařízení a požadavcích zákazníka,“ pokračuje. A stejně jako v Denso Manufacturing Czech, i ve Žďasu vyhodnocují získané údaje hlavně vizuálně, ale v některých pokročilých automatizovaných provozech jsou data vyhodnocována databázově či pomocí speciálních nástrojů. „Tím, že jsme se začali daty zabývat, jsme dosáhli stavu, kdy můžeme objektivně hodnotit efektivitu stroje oproti předchozím ‚verzím‘, a tím se lépe rozhodovat o případných úpravách. A jednoznačně mohu říci, že ušetřená částka dalece přesahuje částku investovanou, takže se rozhodně jednalo o správný krok,“ míní Radek Sejtko. S tec hnologick ým partnerem za zády lze dojít ješt ě dále Další dvě firmy mají v oblasti práce s daty trochu jinou výchozí pozici. Jsou totiž spjaty se společností Siemens a mají tak přístup i k jejím nejmodernějším technologiím. Odštěpný závod Elektromotory Mohelnice i společnost OEZ Letohrad se ale analýzou dat začaly zabývat z trochu jiných důvodů, i když tyto rozdílné pohnutky vedly a nadále povedou prakticky ke stejnému cíli – k úspoře financí. V prvním případě šlo primárně o požadavek zefektivnění výroby, v OEZ bylo prvotním impulzem řízení jakosti. „Sběr, zpracování a archivace takových dat často vycházejí z požadavků různých norem a certifikací. Hlavní přidanou hodnotu však vidíme v celkovém procesu nastavení a udržitelnosti kvalitativní úrovně výrobku, kdy lze provádět analýzy a reagovat na průběhy naměřených hodnot,“ přibližuje za společnost OEZ Letohrad tiskový mluvčí Lukáš Havlena. Dodává, že o taková data a jejich zpracování mají ve firmě zájem i oddělení zajišťující další procesy, jako například technologie, plánování výrob a podpora výroby, různé sekce údržby a v neposlední řadě i vedení, které tak má k dispozici kompletní přehled o fungování podniku. Dat, která v obou těchto firmách získávají, je skutečně obrovské množství. V mohelnickém závodě sbírají například informace o stavu zařízení, navolených výrobních programech, počítadlu vyrobených kusů, stavu a kondici jednotlivých komponent zařízení, jejich teplotě, rychlosti, pozici nebo o chybových hláškách. „V současnosti sbíráme data z 36 obráběcích strojů a realizujeme napojení na Siemens platformu Mindsphere u klíčových strojů z navijárny. Všechna data posíláme do cloudu s frekvencí jednou za deset sekund,“ popisuje projektový specialista Valentin Kósa s tím, že data se v cloudu i zpracovávají, aby bylo možné následně provádět jednotnou vizualizaci. V budoucnu se pak počítá v cloudu i s aplikováním hlubších analýz, například dat z vibrodiagnostiky. OEZ Letohrad v základu sbírá hlavně data o provozním stavu strojů, tedy zda běží, stojí, nebo jsou v poruše. „Pokud k tomuto základu přidáme třeba jen počty hotových kusů a data budeme číst v reálném čase, už jsme schopni z nich počítat dobu trvání jednotlivých cyklů. Mnoho dalších parametrů lze pak přidat a takovou maximalistickou variantou bývají testovací automaty finálních výrobků, které ke každému z nich zapíšou desítky až stovky hodnot,“ říká dále Lukáš Havlena a dodává, že data se snaží sbírat v reálném čase. „Dopředu totiž nebývá vždy jasné, jaké procesy se na ně navážou, a dlouhé intervaly by působily problémy.“ Oproti Mohelnici však Letohrad všechna data zatím drží na vlastních serverech a vybudoval k tomu robustní hardwarovou infrastrukturu se sofistikovanými informačními systémy. K vyhodnocování jim slouží vizualizační nástroje jako například Tableau nebo Power BI. Jejich výhodou je podle Lukáše Havleny relativně nízká náročnost na uživatele. „Pokročilejší uživatel standardních office nástrojů, který se orientuje ve struktuře dat, je schopný i podrobnější analýzy dat svépomocí. Často se ale stane, že popis problému dosáhne určité úrovně a je opravdu nutné vyvinout vlastní analytický software. Ale i přes to v konečném důsledku pak taková analýza pomůže investovat na správných místech a šetřit tak prostředky v širším měřítku.“ Lukáš Havlena ale upozorňuje i na rizika sběru dat, zejména o odcizení a následném zneužití citlivých dat. Pokud se tato data dostanou do rukou osobám, které je budou schopny použít ve svůj prospěch, může to mít pro mateřskou společnost až likvidační důsledky. „Technologické možnosti mají bohužel proti gramotnosti běžných uživatelů náskok, proto vítám, že se zároveň s Průmyslem 4.0 často mluví o kybernetické bezpečnosti. Je třeba, aby si každý z nás vzal alespoň ta základní pravidla za své, dostal je do podvědomí a aplikoval je i v běžném osobním životě,“ říká na závěr. Kristina Kadlas Blümelová
