Urve Vilk • 11 november 2015

Tulevikus annab eelise nutikas tootmine

Majandustarkvara juurutamine on hüpe tulevikku, mis nõuab suuri investeeringuid, mida peaks ka riik toetama, leiab Krimelte juhatuse esimees Jaan Puusaag.  Foto: Andras Kralla, Äripäev

Tulevikus on tööstuse alustalad nutikas tootmine ja digiteerimine, mille mõju on väga suur - tänu automatiseerimisele väheneb palgakulu ning suurenevad efektiivsus, kiirus ja paindlikkus.

Tööstus 4.0

Tööstusrevolutsioon 1.0 oli tootmise mehhaniseerimine vee ja auru jõul, 2.0 masstootmise leiutamine ja 3.0 automatiseerimine. Tööstusrevolutsiooni laine 4.0 ühendab tööstustootmise etapid interneti ning info- ja kommunikatsioonitehnoloogia abil.

Tööstus 4.0 põhineb eelkõige tehnoloogiatel nagu küberfüüsilised süsteemid ja asjade internet ning kontseptuaalselt näeb ette olulisi muudatusi kogu väärtusahela juhtimises. Eesti majanduse üks võimalikke maailmatasemel konkurentsivõime alustalasid on paindlik, efektiivne ja maailmale avatud tööstussektor, mis tänu tööstus 4.0 põhimõtete rakendamisele suudab kiiresti reageerida muutuvale ekspordinõudlusele, toota kõrge kvaliteediga ja massilisele seeriatootmisele sarnase kulubaasiga väikeseeriaid.

Et tööstusettevõte oleks tulemusrikas, peab ta olema konkurentidest parem. "Edukas tootmine on oma ala parim," märkis Siemens OY Eesti filiaali tegevjuht Ats Alupere konverentsil tööstuse äriplaan. Äride konkurentsivõimet suurendab Alupere sõnul tänapäeval eelkõige tootmist tõhustav digiteerimine.

Digiteerimine tõstab efektiivsust, nii et ressursse saab paremini kasutada ja tegevusi tõhustada. Kasvab tootmise kiirus, mistõttu saab lühendada tootearenduse innovatsioonitsüklit, valmistada keerulisemaid tooteid ning suurendada tööstuses kasutatavat andmemahtu. See kõik toob kaasa paindlikuma tootmise ehk nn individualiseeritud masstoodangu ja kõrge tootlikkuse.

Alupere sõnul on tööstussektori edasiste tegevuste alus automaatika. Ent efektiivsuse tõstmiseks ei piisa, kui energiaküsimusi või tootmise automatiseerimist arendatakse omaette üksusena. Uudsete lahenduste kasutuselevõttu peab vaatama laiemalt, tegu on võrgustumisega, mida toetavad kaasaegsed tehnoloogilised lahendused nagu andurid, skännerid, asjade internet jms.

"Andmed on selle sajandi kõige suurem vara,“ rõhutas Alupere, kelle sõnul digiteerimine mõjutab klientide äriprotsesse mitmeti - tänu automatiseerimisele väheneb palgakulu ning suureneb efektiivsus. "Näeme tööstust tulevikus masin-malena, kus kompuuter töötab välja järgmised käigud, võttes aluseks erinevate tegurite analüüsi," märkis ta.

Uus laine tööstusrevolutsioonis

Tulevikus rajaneb tootmine nutikal tootmisel ja autonoomsetel tootmisüksustel, mis pole Alupere sõnul uus asi. Sama on peale Euroopa ellu rakendatud ka mujal, näiteks USAs ja Hiinas.

Tööstuse neljanda laine alus on automatiseerimine, mida võimaldab tehnoloogia, mis oskab eri tootmisüksused omavahel suhtlema panna. Selleks on vajalikud:

Andurid

IT-oskused

Laoressurss

Andmeanalüüs

Võrgud

Mõned näited digiteerimisest

Digiteerimine aitab vähendada kulusid. 

Tuulegeneraatortite kontrolliks ja hoolduseks ei pea enam turbiinide juurde sõitma, vaid seda saab teha kaugteel.

Maailmas on 7 500 turbiini, mis tähendab üle 200 gigabiti andmeid igapäevaselt.

Kontrollitakse 24 miljonit parameetrit, mis teeb 300 miljonit diagnostikaarvutust nädalas.

Tänu digiteerimisele saab 85 protsenti kõigist tekkinud alarmidest lahendada kaugteel, ilma kohale sõitmata.

Ambergi elektroonikatehas on tööstusliku laine 4.0 suunanäitaja.

Tehas töötab 24/7, tootevalikus on 1 000 toodet, igas sekundis valmib üks toode.

Materjalid jõuavad laost masinale 15 minutiga.

75% masinate hooldusprotsessidest on muudetud automaatseteks, ilma et inimene peaks selles osalema.

Euroopas on tööstuse automatiseerimise vallas uudseid tehnoloogiaid ja kontseptsioone koondava mõiste tööstus 4.0 kasutuselevõtja Saksamaa. Tööstus 4.0 ehk tööstusrevolutsiooni neljas laine põhineb eelkõige tehnoloogiatel, nagu küberfüüsilised süsteemid ja asjade internet, ning näeb ette olulisi muudatusi kogu tööstusliku väärtusahela juhtimises.

Tööstusliku laine eeldus on eri protsessifaaside parem koostoimimine. "Ühe protsessi parendamise asemel optimeeritakse tervet väärtusahelat, mille õnnestumises on väga oluline roll seda toetaval tööstustarkvaral," märkis Alupere.

Tuleviku tootmine põhineb Alupere sõnul küberfüüsilistel süsteemidel. Need on autonoomsed tootmisüksused, mis suhtlevad omavahel eri tehnoloogiate abil, millega toodangut kohandatakse paindlikult muutuvate tingimuste kohaselt kogu tootmisahelat optimeerides. "Masinatele pole tootmiseks ette antud üks toode, vaid "retsept" on tootepõhine ja see on toote küljes, tänu millele saab masin panna näiteks mõne liinilt tuleva toote kõrvale, kui on teada, et tagantpoolt tuleb sarnaste omadustega tooteid veel, mistõttu on efektiivsem neid hiljem üheskoos teha," selgitas Alupere.

Iga mooduli jaoks on olemas oma virtuaalne mudel, mis peaks viima selleni, et lüheneb toote turule toomise aeg ja saab toota nn individualiseeritud masstooteid.

Alupere sõnul pole tööstus 4.0 tehnoloogiline lahendus, mida firma suudaks iseseisvalt juurutada, vaid selleks on vajalik eri sektorite koostöö. "Meie nägemus on, et see algab nutikuse lisamisega kogu toote tootmisahelasse. Tootmine on tulevikus paralleelseete protsesside kogum, mitte eraldiseisvad tootmisetapid,“ rõhutas Alupere.

Nägemuse teekond reaalsusesse

Tööstus 4.0 platvorm põhineb kolmel eeldusel. Toodangu mitmetahuline võrgustik tähendab paindlikku väärtusahelat, milles kogu informatsioon on saadaval reaalajas ka eri ettevõtete vahel. Vajalik on virtuaalse ja tegeliku maailma ühinemine ehk toote projekteerimine ja tootmise planeerimine koonduvad tervikuks, mis lühendab toote turuletuleku aega. Kolmas alus on küberfüüsilised süsteemid ehk modulaarsed, autonoomsed tootmismoodulid, millest on olemas pidevalt arenev virtuaalne kuvand.

Millistes sektorites võiks Eestis digiteerimisest enim kasu olla?Ats Alupere, Siemens OY Eesti filiaali tegevjuht

Visioon katab kogu tööstusliku väärtusahela, nii et sellest on kasu kõigis sektorites: munitsipaalsektoris, ehituses, tööstuses ja mujal. Innovatiivsed lahendused baseeruvad digiteerimisel ja smart data'l. Digiteerimine on tehnoloogia ja andmetöötluskompetents, ärianalüütika, andmetel põhinevad teenused, tarkvara ja IT lahendused.

Kui vaadata Sakasamaad, kus tööstuse areng on valitsuse tasemel agendasse kirjutatud ja vastavad programmid nii koolides kui ka kõrgkoolides, oleks see oluline saada agendasse ka meie valitsuse tasemel, kuna konkurenstivõimeline tööstus on väga oluline. Üks töökoht tööstuses loob üks-kaks uut töökohta muudel aladel. Tööstuse konkurentsivõime tõstmine põhineb aga üha enam andmetöötlusel ja nutikusel.

Tööstus 4.0 tähendab Alupere sõnul uusi ja suuremaid nõudmisi ka personalile. Tootmise modelleerimine nõuab küberfüüsilistest probleemidest aru saamist, süsteemid on keerulisemad, ka hooldus ja remont nõuab inimestelt rohkem oskusi ja eri toodete tundmist. Masinad oskavad näiteks ette ennustada hooldustarvidust, mida peab oskama virtuaalsel teel jälgida.

Ehkki skeptikud väidavad, et areng, mis viib autonoomselt toimivate tehasteni, vähendab inimeste osatähtsust, on Alupere sõnul see pigem vastupidi. "Varasemast olulisem on kõhutunne ja kuna masinatel kõhtu pole, siis on inimesi vaja,“ märkis ta.

Tööstus 4.0 visioon kujutab endast pikaajalist arengut, mitte äkilist muutust. "Ehkki räägitakse revolutsioonist, pole äkilist muutust mõtet oodata,“ märkis Alupere, kelle sõnul me pole veel jõudnud 4.0 tasandile. "Enne, kui sinna jõuame, tuleb reeglistikuga tööd teha, näiteks millest ja kuidas seadmed omavahel suhtlevad.“

Oluline lisaaspekt on tema sõnul ka turvalisusega seonduv. Tulevikus peab see olema isereguleeruv, ent tuleviku insener peab süsteemi mõistma.

Kasutamata andmed on raisatud tootmisressurss

Lauri Illusion Nortalist rääkis, et tootmisettevõtted kasutavad liiga vähe tootmises tekkivaid andmeid.

Illusioni sõnul on big data kuum sõnapaar, millel pole tegelikult selget definitsiooni. "Räägitakse näiteks struktureeritud versus mittestruktueeritud andmetest," märkis Illusion, kes on big data ning masinõppe valdkonna juht.

Revolutsiooniks vajalik investeering nõuab riigi tugeJaan Puusaag, Krimelte suuromanik 

Toote paremini kliendiga suhtlema panemine on minu arvates esialgu veel utoopia, mitte ainult Eestis, vaid ka Saksamaal, kust on pärit mõiste tööstus 4.0. Ka Saksa gigantide puhul ei näe, et toode suhtleks kliendiga.

Mis puudutab tööstuse automatiseerimist, mis on tegelikult vaid üks väike osa tööstus 4.0-st, siis sellega oleme läinud nii kaugele kui võimalik. Seitsme-kaheksa aasta jooksul tehtud investeeringutega on nii paljud masinad pandud inimeste asemel tööd tegema, kui see on otstarbekas. Kuna masinad on keerukad ja kapriissed, pole päris kõige tegemiseks mõtet neid kasutada. Sama tootmismahu juures vähendasime töötajate arvu kaks korda.

Majandustarkvarade juurutamist paraku meie tõukefondid, nagu EAS, ei ole abinõudlusena märkinud. Tarkvara soetamist ja arendamist ei ole läbi aegade abivahendiks loetud. Riigil on suur kodutöö tegemata, sest see on suur investeering tulevikku, mille puhul pole riigist olnud mingit abi. Paljudele tööstusettevõtetele oleks see aga suur ja riskantne hüpe, mis nõuab suuri investeeringuid. Kui seda ei toetata, ei saa meil rääkida ei 4.0-st, 3.0-st ega isegi 2.0-st, vaid Excelist, milles arvutused käivad. 

Tema sõnul tasuks defineerimise asemel mõelda pigem sellele, mis andmed on olemas ja millist väärtust neist veel saada võiks. "Andmed, mis on olemas, aga mida ei kasutata, on raisatud tootmisressurss," rõhutas Illusion.

Big data põhine lahendus salvestab etttevõttes kõik andmed, tänu millele need on kättesaadavad ja analüüsitavad. Esmalt toimub andmete salvestamine, hiljem sruktueerimine. "See võimaldab andmeid hiljem kasutada, siis kui tekib vajadus, ilma ohuta, et need oleksid kustutatud." Andmeklastri abil saab kontrollida toodangu kvaliteeti ja prognoosida materjalikulu ning seadmete hooldust.

Illusion tõi näiteks ühe metallitööstusettevõtte, kelle puhul oli probleem, kuidas kasutada kõiki tootmises tekkivaid andmeid ebakvaliteetse toodangu tuvastamiseks ja vigade vähendamiseks. Tegu oli keeruka tootmisprotsessiga, mille andmeid genereeriti kõikides tootmissõlmedes, andmete kasutamine oli osaline ja neid hoiti alles lühikest aega, pikema perioodi andmed polnud sisuliselt kättesaadavad.

Loodud big data lahendus pakkus kõikide tekkivate andmete reaalajas kogumist, nende analüütikat, et leida vigu ja ebakõlasid, ning ajalooliste andmete põhjal mustrite tuvastamist, mis aitas tulevikku prognoosida. "Muutuse äriline mõju oli, et paranes tootmisprotsess ja toodangu kvaliteet ning prognoositav tootmisseadmete hooldusvajadus vähendas ootamatuid katkestusi," rääkis Illusion.

Tema sõnul põhineb tootmistegevus protsessidel, mida üsna tihti kujutatakse ettevõtetes protsessijoonistena, mida tehakse käsitsi. "Kui kogu protsessi etappide info kokku koguda, alles siis saame teada, kuidas tegelikult tootmine toimub, mitte, kuidas arvatakse, et see toimub," rõhutas Illusion, kelle sõnul ütleb tavaliselt nende poole pöörduv klient, et protsessidega on kõik korras. "Kuni nähakse joonist, mille me etappide info põhjal joonistame ja mida enda omaks ei taheta tunnistada, sest protsessid ei saa ju olla ometi nii ebaloogiliselt üles ehitatud."

Hetkel kuum