Jak vypadá situace obecně v automatizaci deset let poté, co na scénu vstoupil Průmysl 4.0?
Mezi témata, která v současnosti v oboru nejvíce rezonují, patří vyšší efektivita výroby, snížení výrobních nákladů a možnosti udržení výroby v oblastech, kde jsou vysoké mzdové náklady. Inspirace přichází jednoznačně z Německa. Zjednodušeně bychom mohli říct, že problémy, se kterými se v Německu potýkali před deseti lety, začaly trápit české firmy přibližně před pěti-šesti lety. U nás se nejvíce problematický jevil faktor pracovní síly. Konkrétně nedostatek pracovníků a zvyšující se mzdové náklady vedly ve větší míře k potřebě zavádění provozů automatizované výroby. Obvyklá vize byla taková, aby v třísměnném provozu zaměstnanci pracovali jen na jednu směnu a ostatní směny byly bezobslužné. Stroje by musely být vybaveny senzory, které by jim umožňovaly "nahradit smysly" člověka a vyhodnocovat například opotřebení nebo poškození nástroje a jiné nestandardní situace a reagovat na ně. Při takovém monitoringu operací se uplatňují takzvaná rychlá data sbíraná ze strojů řádově stokrát až tisíckrát za sekundu. Paralelně s tím se intenzivně rozvíjí téma monitoringu provozu strojů. To je založené na zpracování tzv. pomalých dat, která vyčítáme ze strojů řádově jednou až desetkrát za sekundu, takže "pomaleji". Taková data umožňují manažerům zodpovědným za plánování výroby mít dostatečný přehled o aktuálním využití kapacity strojů a její historii v čase. Řada firem pomocí takových dat odhalila nízké využití strojů způsobené různými důvody a začala dělat změny v provozu strojů i technické přípravě výroby. V tomto případě jsou pro úspěšnou analýzu stavu důležité přehledně zpracované reporty.
Nyní do automatizačních projektů zasáhly vysoké ceny energií, a tím i další impuls, aby se firmy začaly o data z výroby zajímat. Jak vypadá situace ve světě a u nás, máme zpoždění, nebo odstup v zavádění není až tak velký?
Například velké firmy v USA a v Německu nasazují řadu technologií založených na datech z výroby jako trvalou firemní strategii, protože věří, že jim přinesou zlepšení. Současně jsou velké firmy investičně tak silné, že si mohou dovolit i mírné šlápnutí vedle. Samozřejmě není to tak, že by se mohly dlouhodobě pohybovat ve slepé uličce, ale řada z nich, především v automotive, učinila takové rozhodnutí jako cestu pro dlouhodobé dosažení vyšší efektivity. Každé nové řešení se jim zúročuje, někdy rychleji, někdy pomaleji, ale v zásadě mají strategii automatizace pro bezobslužný provoz zavedenou. Horší je situace u malých a středních firem, což platí i pro Německo. Tyto podniky obvykle nemají tolik volných prostředků na "zkušební" investice, aby si mohly dovolit experimentovat, a tak potřebují řešení poskytující větší jistotu návratnosti. Což znamená delší zvažování možností, protože problematika je velmi komplexní. Pro efektivní monitoring výroby je potřeba signál ze strojů získávat, zpracovávat, mít k dispozici potřebnou infrastrukturu, integrálně i napojení na další informační systémy firmy. Takže řada firem, která původně chtěla "jen" zlepšit monitoring výroby, investovala nakonec prostředky vyčleněné k tomuto účelu do vytvoření infrastruktury pro datové přenosy, tedy nezbytného základu, a monitoring procesů byl odsunut na později. Netvrdil bych, že jsme u nás nějak zaostali. Ale malé a střední firmy mají časový posun z důvodu, že si nemohou dovolit řešení, které by nefungovalo hned od počátku podle jejich představ, a tak vyčkávají na poznatky a sdílené zkušenosti jiných. Přibývá příkladů z velkých firem i ukázek z akademické sféry a rozšiřuje se nabídka poskytovatelů větších řešení, které takovéto projekty umožňují realizovat jako celek.
Jak by tedy firma, pokud se rozhodne automatizovat, měla postupovat?
Postup je teoreticky jednoduchý. Správně si určit kritická místa, definovat požadavky a podle toho nasadit vhodné technické řešení, které se po ověřovacím provozu začne využívat. To se zdá logické, ale při realizaci jednotlivých kroků se mohou začít objevovat procesní nejasnosti, chybějící znalosti a kapacity, i řada technických úskalí. Například, firma má nasazen automatický monitoring, ale v důsledku možnosti manuálních zásahů obsluhy do provozu stroje může být část dat nepoužitelná pro strojní zpracování apod. Tak vzniká řada dalších samostatných úkolů, které je potřeba řešit. Zkráceně řečeno: obecná metodika je k dispozici, ale jedná se o vysoce komplexní proces, ve kterém jednotlivé kroky na sebe navazují, protože vše spolu souvisí. Ideální by bylo mít ke všemu kvalifikovaného specialistu pro danou oblast, počínaje lidmi, kteří znají procesy, řízení strojů, čtení dat, odborníky na komunikační infrastrukturu, strojové učení apod., což je samozřejmě náročné. V takových případech může pomoci najmutí odborníků na časově omezený projekt nebo spolupráce a konzultace s výzkumnými organizacemi.
A budou podniky tyto lidi mít? Jakou úlohu v tom mohou hrát technické školy a univerzity, třeba konkrétně Fakulta strojní ČVUT?
Zhruba před pěti lety se začalo mluvit o tom, že současné vzdělávání nedostačuje potřebám průmyslu, protože technická řešení se mění, přibylo více elektroniky, ICT atd. Vypadalo to téměř, že tradiční strojírenské obory už se nebudou dále vyučovat, protože pro moderní potřeby nebudou použitelné. Tyto názory obvykle šíří lidé neznalí situace. Technické univerzity, ačkoli se to na první pohled nezdá, jsou poměrně tvárná tělesa a reagují na změny světa okolo nás. Například v případě FS ČVUT se výuka "strojařiny" historicky kontinuálně aktualizuje. Když se podíváme do curricula, které bylo na počátku 20. století, zaujímal velký objem výuky návrh a konstruování parních strojů. Tyto stroje už dnes samozřejmě nemáme. Při pohledu na dnešní curriculum je jasně vidět, že kromě klasických základů strojařiny, jako jsou pravidla konstruování, zpracování výkresové dokumentace a výuka technologie, má velký podíl elektrotechnika, elektronika, mechatronika a další předměty související s průmyslovou komunikací. To dokumentuje, jak se strojírenství postupně vyvíjí a s ním i obsah inženýrské výuky ve studijních programech a oborech. Na Fakultě strojní byl cca před osmi lety akreditován výukový program Průmysl 4.0, který se skládá právě z některých základních předmětů strojařských, dále rozšířených o výuku předmětů datového zpracování, řízení, průmyslové komunikace, využívání počítačových sítí apod. Nyní máme akreditovaný inovovaný studijní program Robotika a výrobní technika, kde se vyučuje konstruování výrobních strojů i robotů, a vedle toho též měření, zpracování signálu, pohonová a řídicí technika, diagnostika, elektronika atd. Takže zpět k Vaší otázce na budoucnost vzdělávání s ohledem na Průmysl 4.0. Řekl bych, že současný absolvent našeho oboru musí do svého profesního života počítat se třemi věcmi. V první řadě musí znát základy oboru a rozumět strojům i výrobním technologiím, aby v praxi zvládl konkrétní odborné úkoly. Druhá věc, kterou musí ovládat, je komunikace. Dnešní doba už není érou jakkoli nadaných solitérů. Každý musí být schopen komunikovat a pracovat v týmu i s lidmi, kteří mají různý znalostní background, absolvovali třeba fakultu informatiky, matematicko-fyzikální fakultu apod., a zaintegrovat je do týmu a efektivně spojit i jejich znalosti. A nejde jen o komunikaci odbornou v národním jazyce – důležitá je i znalost cizích jazyků, protože se často bavíme o mezinárodních týmech. Na toto výuka reaguje, takže některé části výuky probíhají v angličtině, máme pozvané zahraniční experty, kteří přednášejí našim studentům, aby absolventi byli patřičně jazykově vybaveni. A třetí důležitá věc je si uvědomit, že dokončením školy vzdělávání zdaleka neskončilo. Vývoj techniky je tak intenzivní, že vyžaduje celoživotní vzdělávání. A na to reagujeme jako univerzita nejen nabídkou akreditovaných programů pro studenty, kteří chtějí po maturitě pokračovat na vysoké škole, ale i tím, že rozšiřujeme nabídku dalšího vzdělávání pro pracovníky z průmyslové praxe.
Jak vnímáte jako technická škola změny v průmyslu, k nimž nyní dochází, a přípravu na jeho budoucí potřeby?
Vývoj techniky jde stále dopředu. Aktuální transformace průmyslu je založena jak na technické transformaci, tak i na změně myšlení lidí v oboru. Když například vidí, že staré postupy již nefungují efektivně a nové metody mohou být lepší, tak je používají – se svou historickou znalostí. Nikdo netvrdí, že to, co daný člověk dělal uplynulých dvacet let, je špatně; naopak je to obvykle naprosto perfektní základ pro to, abychom mohli navázat rozšířením znalostí třeba z oblasti datové analytiky nebo strojového učení. Současně s tím je třeba modifikovat výuku, aby absolventi univerzity měli tento širší záběr, což se u nás děje, jak bylo řečeno dříve. - Jak vypadá taková transformace v praxi? Zastavil bych se třeba u digitálních dvojčat strojů. Když se o tom před lety začalo mluvit, každý zkoušel nějaký vlastní postup a originální řešení. To se dnes již změnilo, mj. se dokončuje standardizace a návrh ISO normy, jak by mělo digitální dvojče vypadat. A je to proto, že se v průběhu uplynulých let ukázalo, že nejde o slepou uličku, ale naopak velmi efektivní nástroj, který se vyplatí používat. Je ale potřeba objektivně říci, že pod pojmem digitální dvojče si mnoho různých týmů i firem představuje různé věci. Všichni tento pojem používají, ale každý má na mysli něco jiného. V důsledku toho jsou firmy zahlceny nabídkou různých typů digitálních dvojčat, v nichž se obtížně rozhodují, které by pro ně bylo nejužitečnější. To, co se prosadilo poměrně rychle, jsou například digitální dvojčata strojů pro virtuální zprovoznění, kde se bavíme o virtuálním odrazu stroje na úrovni PLC řízení. To je řešení, které je velmi dobře použitelné jak pro stroje, tak celé výrobní buňky, nebo linky a jejich zprovoznění, což je ale jen jeden typ digitálního dvojčete, který firmy používají stále více, protože mu rozumějí. Kromě digitálního dvojčete, obvykle prezentovaného jako virtuální kopie určitého zařízení, na kterém si lze odzkoušet a odladit dopředu jeho parametry ještě před fyzickou realizací, je možná trochu nespravedlivě v jeho stínu "procesní digitální dvojče".
Co si můžeme představit pod tímto pojmem? Další koncept?
Máme například digitální dvojčata strojů, která se používají pro virtuální simulace procesu obrábění. Například při návrhu nového výrobního stroje chceme vidět, jak bude fungovat, takže jej testujeme obráběním ve virtuálním prostředí. Hlavním cílem je ověřit ve fázi vývoje, jak se stroj chová v interakci s procesem. Je to komplexnější přístup, který navazuje na předchozí stav, kdy řada firem byla schopna si dělat simulace strojů, pohonů atd. Tedy další typ digitálního dvojčete, který používají zejména výrobci obráběcích strojů. A když už máme model virtuálního stroje, který "obrábí stejně dobře jako ten reálný", nabízí se logicky možnost vzít tento model a predikovat chování obráběcího procesu. V tomto případě je to procesně orientované dvojče, které však – i když tato řešení již existují – není zatím ještě v průmyslu zcela běžně používaný systém. V oblasti vývoje těchto procesně orientovaných dvojčat, kde aktivně působíme zhruba osm let, jsme museli korigovat své prvotní záměry. Naše původní představa, že vyvineme software, poskytneme ho uživateli a ten s ním dále udělá, co potřebuje, v praxi příliš nefunguje. Zpětná analýza nabídky tohoto řešení firmám ukázala, že když zpracovává náš tým virtuální simulaci nějakého výrobního procesu včetně různých zlepšení, pracuje na tom celý tým špičkových specialistů v řídicí technice, procesech, v konstrukci apod. Každý se detailně zabývá jednotlivými částmi a v celku to vede k vylepšenému návrhu technologie. Ale v podniku by celý proces měl obsáhnout jeden inženýr a není prostě reálné, že by mohl plnohodnotně pokrýt specializované znalosti tří a více specialistů. Proto už nenabízíme žádný software, ale přímou podporu podnikům a jejich pracovníkům. To se osvědčilo výrazně lépe, protože lidé z praxe přesně vědí, co by potřebovali, vidí potenciál, který jim nabízíme, a my pak i lépe víme, jakého experta s nimi spojit. Poté už funguje potřebná komunikace a jsou z toho velmi zdařilé implementace.
To by mělo ostatně pomoci i vám, protože v oblasti podpory už jdete do konkrétního prostředí a vidíte, v jaké aplikaci bude řešení pravděpodobně využito, a je tedy možné ho na tyto podmínky lépe adaptovat, než se snažit nabízet univerzální řešení…
Je to přesně tak, navíc univerzální řešení "vše na vše" je skoro nemožné zvládnout kapacitně. Takže dnes už máme typické aplikace, kde jsme spolupracovali s různými firmami a dosáhli dobrých výsledků. Zcela odlišné jsou aplikace např. obrábění velkých lisovacích forem nebo forem pro vstřikování, kde se bavíme o tuhém dílci a klíčovým parametrem je jakost povrchu. Jiná aplikace je třeba výroba lopatek turbíny, kde jde také o definovanou jakost povrchu navíc komplikovanou tím, že dílec je poddajný a deformuje se při obrábění. Úplně jiným oborem je všeobecné strojírenství, obrábění velkých svařenců, kde je v dílci pnutí a může dojít k deformacím upínkami. Tam potřebujeme navrhnout správné řezné podmínky, abychom eliminovali kmitání. Stává se také, že na základě úspěšných projektů firma sama poptává použití našeho softwaru, který už zná, a ví, že může pomoci v konkrétním řešení nějakého problému.
"Dnešní doba už není érou nadaných solitérů, každý musí být schopen komunikovat a pracovat v týmu i s lidmi, kteří mají jiný znalostní background," říká doc. Ing. Petr Kolář, Ph. D. Vývoj techniky je tak intenzivní, že vyžaduje celoživotní vzdělávání. A na to reagujeme jako univerzita nabídkou dalšího vzdělávání pro pracovníky z průmyslové praxe. "Aktuální transformace průmyslu je založena jak na technické transformaci, tak i na změně myšlení lidí v oboru."