Janji Otomatisasi Tingkat Selanjutnya
Memahami kenyataan dan menghindari jebakan
Tepian. Awan. kembar digital. AI. AR. dunia maya Cobot. Suatu ketika mereka menjadi kata kunci. Sekarang, mereka menjadi kenyataan teknis di pabrik manufaktur skala menengah hingga besar di Amerika Utara. Batas waktu untuk adopsi akan bervariasi menurut sektor industri, tetapi sebuah studi baru-baru ini menunjukkan bahwa 76 persen produsen memiliki inisiatif pabrik yang cerdas dalam pengerjaannya.
Jika diterapkan dengan benar, inisiatif ini akan mengubah pabrik kami—membuat produksi segala sesuatu mulai dari makanan siap saji hingga pesawat jet menjadi lebih efisien, lebih konsisten, dan lebih terhubung. Otomatisasi memungkinkan tingkat akurasi dan produktivitas di luar kemampuan manusia—bahkan di lingkungan yang dianggap tidak aman bagi manusia.
Frasa kunci di atas adalah “ketika diterapkan dengan benar.” Ada tantangan dan potensi jebakan. Teknik Manufaktur berbicara dengan beberapa pakar industri untuk mendapatkan pandangan mereka tentang keberadaan kita saat ini, seperti apa masa depan, dan apa yang dapat menyebabkan kita tersandung.
Kemajuan Khusus untuk Industri
Ketika ditanya tentang tingkat otomatisasi saat ini di pabrik, para ahli kami ragu-ragu untuk menggeneralisasi manufaktur secara keseluruhan, dan memilih untuk menawarkan pengamatan tentang sektor industri tertentu.
Misalnya, otomotif dan kedirgantaraan sangat otomatis, menurut Claude Dinsmoor, manajer umum pengembangan produk untuk FANUC America Corp., Rochester Hills, Mich. “Ada banyak langkah produksi dalam pembuatan mobil atau SUV yang sangat otomatis. dan menyederhanakan bahwa tidak mungkin bagi manusia untuk mundur dan melakukannya hari ini,” kata Dinsmoor.
David Suica, presiden Fastems LLC, West Chester Township, Ohio, melihat penerapan yang cukup besar dari alat otomatisasi di tingkat mesin atau sel. “Otomasi mesin tertentu, atau bahkan sel atau garis, sudah lazim,” kata Suica. “Tetapi sebagian besar dari ini adalah pulau otomatisasi. Kemampuan untuk melihat pabrik dalam format digital, sehingga produktivitas sejati dapat divisualisasikan, masih ada di masa depan.”
Menurut Andy Joseph, direktur pengembangan produk, dan John Lytle, manajer teknik aplikasi untuk Promess Inc., Brighton, Mich., tingkat otomatisasi dalam proses perakitan lebih rendah daripada di sisi permesinan. “Kami melakukan banyak pekerjaan di bidang otomotif dan otomatisasi perakitan suku cadang adalah hal yang sulit,” kata Lytle. “Di sisi lain,” Joseph menambahkan, “produsen kecil sedang mencari teknologi otomasi yang telah digunakan otomotif selama bertahun-tahun. Kami melihat perpindahan besar dari hidraulik ke aktuator yang dikendalikan servo yang dapat menjadi bagian dari strategi otomatisasi masa depan.”
Di Praemo, Kitchener, Ontario, para pelaku melihat dua bidang otomatisasi dengan lintasan yang sangat berbeda. Andy Henderson, chief technology officer, mengatakan bahwa otomasi fisik (otomatisasi tugas fisik dan berulang) telah terjadi selama 30-40 tahun terakhir dan ada contoh di hampir setiap pabrik manufaktur. Otomatisasi pengambilan keputusan (otomatisasi proses pemikiran dan wawasan manusia), di sisi lain, sangat baru. “Mesin tertentu dapat melakukan pengambilan keputusan biasa dan berulang hari ini,” kata Alex Kelly, direktur arsitektur solusi, “tetapi kemampuan mereka untuk belajar dari peristiwa sebelumnya sehingga mereka dapat beradaptasi dengan keadaan baru belum ada. Itu adalah level berikutnya—mengambil tindakan atas data yang diambil secara otomatis.”
Pengaktif Inovasi Otomatisasi
Apa saja teknologi baru yang menyiapkan panggung untuk otomatisasi tingkat berikutnya?
“Penerimaan standar konektivitas dan pertukaran data yang bekerja dalam inisiatif Industri 4.0 dan Industrial Internet of Things (IIoT) sangat mendasar dan perlu,” kata Artur Gugulski, manajer CNC regional Midwest, Fagor Automation Corp., Elk Grove Village, Illinois. “Ini membantu produsen dan pemasok dalam menggunakan protokol dan standar komunikasi terbuka.”
“Dalam industri cetakan dan cetakan, misalnya, kami melihat sistem manufaktur fleksibel yang mengurangi waktu dari tujuh minggu menjadi tujuh hari,” kata Dan Zeman, manajer otomatisasi untuk MC Machinery Systems, Elk Grove Village, Illinois, anak perusahaan dari Mitsubishi. “Teknologi kunci untuk mengaktifkan ini adalah perangkat lunak manajemen kerja, yang mengoordinasikan robot dan mesin dengan memproses program, data, dan menyalakan mesin dari jarak jauh untuk memungkinkan operasi yang lama dan tidak terkendali. Hal lain yang sangat penting untuk otomatisasi tingkat berikutnya adalah teknologi seputar alat, perlengkapan, dan workholding palet. Dengan paletisasi, robot dapat digunakan untuk mengambil alat dan meletakkannya di chuck dengan sangat mudah dan akurat. Anda dapat beralih dari penggilingan ke inspeksi ke sinker EDM dalam satu proses berkelanjutan dengan robot mentransfer [benda kerja] dari mesin ke mesin. Operasi dapat dijadwalkan, diprioritaskan, dan dipantau oleh perangkat lunak manajemen untuk mengurutkan beberapa langkah secara efisien.”
Pabrikan robotika FANUC sedang melihat beberapa teknologi utama yang meningkatkan kinerja manusia, bukan menggantikannya. Menurut Dinsmoor, “Beberapa teknologi menarik termasuk visi mesin (penglihatan 3D), penginderaan taktil dan kekuatan, dan kontrol daya dan kekuatan, yang penting untuk cobot (robot kolaboratif yang bekerja di dekat manusia). Juga bernilai tinggi adalah teknologi simulasi pada tahap desain, yang membantu kami membangun solusi virtual sebelum menerapkannya pada baja. Dengan simulasi, produsen dapat mengurangi waktu desain mereka dan dengan aman mengevaluasi hingga selusin 'kandidat desain' untuk menemukan solusi otomatisasi terbaik.”
Menurut Paul Boris, wakil presiden eksekutif untuk Praemo, jika kita memikirkan otomatisasi tingkat berikutnya sebagai perlengkapan mesin untuk mulai membuat keputusan atas nama mereka sendiri, itu memerlukan tingkat kecerdasan dalam mesin itu sendiri. “Untuk memanfaatkan berbagai algoritme, dan metode penerapan algoritme tersebut, kami sangat bergantung pada kecerdasan buatan (AI),” katanya. “AI adalah fondasi yang menjalankan banyak teknologi lain yang penting bagi kami.”
Salah satu teknologi yang lebih menarik dilihat Promess adalah LiDAR (Light Detection and Ranging). “Karakteristik utamanya adalah resolusi spasial yang tinggi saat mengukur objek 3D,” kata Joseph. “LiDAR dapat digunakan dalam berbagai skenario manufaktur, termasuk keselamatan operator, penanganan suku cadang robot, sistem panduan, dan pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan proses perakitan.”
Zeman mengatakan kemajuan selanjutnya yang dicari MC Machinery adalah di bidang desain. “Drafting manual memberi jalan untuk melakukan segala sesuatu di PC dan membuat plot di atas kertas. Plotter sekarang telah menghilang karena semuanya berjalan secara elektronik. Akhirnya, alih-alih menekan tombol 'cetak', kami akan menekan tombol 'bangun' dan desain akan langsung ke manufaktur.”
Edge Computing dan Lainnya
Teknologi baru lainnya yang disebutkan oleh para ahli kami termasuk komputasi tepi (pemrosesan pada sumbernya untuk mempercepat kecepatan transfer dan waktu respons sekaligus mengurangi beban pada bandwidth pabrik); integrasi asli dengan cloud; teknologi untuk memprediksi/mencegah kegagalan aset; augmented reality (AR) untuk perakitan dan pemeliharaan; dan virtual reality (VR) untuk pelatihan dan simulasi.
“Untuk mencapai otomatisasi tingkat berikutnya, beberapa hal harus terjadi pada saat yang bersamaan,” kata Suica dari Fastems. “Teknologi VR akan menjadi keuntungan besar karena memungkinkan tampilan pabrik Anda dari berbagai segi dalam bentuk digital. Faktanya, melihat pabrik dalam format digital (yaitu digital twin) akan membawa peningkatan produktivitas. Visibilitas digital memungkinkan manajer dan insinyur untuk langsung melihat mesin mana yang tidak hanya menyala, tetapi mesin mana yang sedang memotong, yang merupakan ukuran efisiensi operasional yang sebenarnya. Ini juga menunjukkan arus antar mesin—di mana gangguan atau masalah berada.”
Dengan perangkat lunak, kecenderungannya adalah untuk terus menambahkan kemampuan. “Ini baik-baik saja,” Dinsmoor dari FANUC menunjukkan, “asalkan tidak menambahkan lapisan ke arsitektur keseluruhan. Dengan mengintegrasikan lebih banyak fungsi ke dalam robot kami, kami sebenarnya mengurangi lapisan perangkat lunak dan perangkat keras yang diperlukan. Protokol terbuka sangat penting agar hal ini terjadi dalam skala besar.”
Menurut Zeman dari MC Machinery, manfaat otomatisasi berasal dari menggabungkan beberapa langkah proses ke atas dan ke bawah. “Informasi ini harus mengalir dengan lancar,” katanya. Dia berbicara tentang upaya kolaboratif antara produsen yang merangkul standar terbuka untuk pengumpulan data dan transfer file. “Hasil bersihnya adalah pelanggan dapat mengintegrasikan CAD/CAM, sistem pengukuran, penggilingan, dan mesin EDM dengan mudah dan mendapatkan hasil yang sangat baik,” kata Zeman.
Lytle of Promess mengutip kemajuan yang dibuat dalam komunikasi mesin-ke-mesin melalui Komunikasi Platform Terbuka dengan Arsitektur Seragam (OPC UA) dan teknologi Fieldbus untuk kontrol terdistribusi secara real-time. “Pelanggan kami menginginkan solusi yang memungkinkan mereka melakukan integrasi dan pemrograman ulang secara internal,” katanya. “Perpustakaan mesin yang menyediakan blok bangunan dengan sedikit pengetahuan pemrograman yang diperlukan, dan hal-hal seperti Open PLC, membuat ini menjadi kenyataan. Namun, saya harus menambahkan bahwa kita berada di tahap paling awal di sini.”
Evaluasi Suica tentang masalah dengan pulau otomatisasi adalah keberadaan "perangkat lunak kecil yang tidak berbicara satu sama lain." Dia menyamakannya dengan duduk di malam hari untuk menonton TV dan memiliki empat remote berbeda di depan Anda—satu untuk penerima, satu untuk DVR, satu untuk TV, dan satu lagi untuk perangkat streaming. “Sama seperti Anda membutuhkan remote universal di rumah, pabrik Anda membutuhkan cara universal untuk mengumpulkan data dan menggunakannya untuk mencapai suatu tugas,” katanya. “Ini semakin mudah dari hari ke hari karena platform terbuka dan arsitektur dan database, tetapi masih harus direncanakan.”
Produsen yang berharap untuk menerapkan mesin analitik berbasis AI di masa depan dapat memulai hari ini dengan membuka wawasan berharga tanpa harus menyiapkan semua data yang ada dengan cara khusus. Henderson dari Praemo menjelaskan bahwa ketika menggunakan pendekatan tradisional, ada persyaratan bahwa data kunci perlu ditempatkan, dibersihkan, dikategorikan, dan diselaraskan untuk menjadi dasar pengambilan keputusan.
“Sayangnya, bahkan di dalam perusahaan yang sama, Anda akan menemukan setiap lokasi manufaktur melakukan pekerjaannya sendiri—basis data yang berbeda, sistem ERP yang berbeda, tag yang berbeda, nama yang berbeda,” katanya. “Alih-alih menunggu untuk menyelesaikan standarisasi data, kami menghubungkan ke data sebagaimana adanya, dan di mana keberadaannya, hari ini. Mulai dengan cepat dan dapatkan beberapa kemenangan kecil. Hal ini tidak hanya membuat segalanya lebih cepat, tetapi juga membantu perusahaan mengatasi masalah manusia dan budaya yang sering menyertai proyek otomatisasi skala besar, tanpa risiko atau ketakutan yang melekat.”
Robotika Canggih Menjadi Sederhana
Robot generasi berikutnya tidak hanya lebih mudah diprogram, tetapi juga lebih mudah digunakan, dengan kemampuan seperti pengenalan suara dan gambar untuk membuat ulang tugas manusia yang kompleks. Robot kolaboratif telah muncul sebagai teknologi baru dan berkembang pesat yang dapat memenuhi permintaan otomatisasi dan fleksibilitas di bidang manufaktur. Mereka berpotensi membantu pekerja melakukan tugas-tugas yang membosankan dan meningkatkan keselamatan di tempat kerja.
Menurut Dinsmoor dari FANUC, pengembangan robotika canggih perusahaannya berpusat pada menjawab pertanyaan ini:“Seperti apa hari esok?” Teknologi yang muncul seperti visi, kontrol daya dan kekuatan, AI, dan pembelajaran mesin adalah bagian dari palet desain. “Tujuan kami adalah membuat robot lebih mudah diterapkan dan lebih mudah diprogram atau dioperasikan tanpa memiliki keterampilan khusus,” katanya. “Sama seperti mengoperasikan ponsel cerdas yang memiliki kemampuan luar biasa yang sebagian besar transparan bagi pengguna, peningkatan dalam jangkauan, kecepatan, dan muatan adalah prioritas berkelanjutan.”
FANUC telah menyematkan perangkat yang sesuai dengan IIoT dalam robotnya selama lima hingga tujuh tahun terakhir untuk memungkinkan pemantauan jarak jauh menuju tujuan nol waktu henti. “Kami memiliki toko yang buka 24/7 tanpa campur tangan manusia,” kata Dinsmoor, “jadi kami melihat kenyataannya.”
Bersinar Saat Lampu Padam
Pakar kami memiliki pandangan yang berbeda tentang perlunya mencapai operasi mati lampu. Seperti yang dikatakan Boris dari Praemo, “Lights-out adalah visi yang baik untuk diperjuangkan oleh semua produsen, tetapi itu harus tetap berakar pada kenyataan. Ini paling bermanfaat untuk pabrik yang memproduksi produk standar yang dapat diulang. Setiap kali Anda memasukkan variabilitas ke dalam persamaan, melalui penyesuaian atau faktor lain, pemadaman listrik jauh lebih sulit dicapai. Kami pikir penting untuk melapisi intelijen, menganalisis data dari mesin dan proses saat kompleksitas muncul, memberi tahu tim sebelum masalah yang muncul mengakibatkan penurunan kinerja atau kualitas. Jadi, mungkin tujuannya adalah bantuan yang cerdas daripada otonomi operasional yang lengkap.”
Suica mengatakan bahwa Fastems memiliki beberapa pelanggan yang mati lampu (90 jam atau lebih per minggu) secara konsisten. “Itu membutuhkan beberapa hal untuk terjadi. Pertama mesin dan peralatan harus kuat,” katanya. “Kemudian ini adalah proses mengidentifikasi tautan terlemah dan menghilangkannya. Di beberapa pabrik, tautan yang lemah adalah perkakas, di pabrik lain itu adalah pelepasan chip. Apa pun yang mengunci mesin harus dihilangkan. Namun terlepas dari apakah Anda mencapai pemadaman atau tidak, mengidentifikasi dan menghilangkan tautan yang lemah akan selalu mengarah pada peningkatan produktivitas.”
Gugulski dari Fagor mengutip daftar permintaan "khas" dari pelanggan yang berjuang untuk mati lampu. “Hal-hal seperti saluran ganda, sistem 10-sumbu; deteksi tabrakan; keamanan mesin; timbangan mutlak kaca; termokopel untuk kompensasi suhu dinamis; kontrol tangensial; pemeriksaan canggih; transformasi runout; deteksi gerakan; dan fitur untuk memodifikasi program on-the-fly adalah semua persyaratan untuk mesin CNC mati lampu,” katanya. “Ini bisa dilakukan, tetapi rumit. Kami telah menunjukkan kemampuan untuk berinteraksi dengan berbagai komponen proses otomatisasi, termasuk pembaca kode batang, termokopel untuk pengukuran suhu, sistem keamanan dengan kamera, probe yang dikendalikan radio, dan sistem CAM terbaik untuk lima sumbu pemrograman bagian.”
Tuan-tuan di Promess jarang mendengar pembicaraan tentang pemadaman listrik dari pelanggan perakitan mereka. “Interaksi manusia hampir selalu diperlukan,” kata Joseph. “Faktanya, cobot dikembangkan untuk berinteraksi dengan manusia.” Menurut Lytle, “Kebutuhan dari pelanggan kami adalah sistem perakitan yang fleksibel—melakukan lebih banyak hal di satu stasiun. Banyak pabrik mencari mesin cetak kami untuk menjadi sumbu keenam bagi robot, aplikasi ujung lainnya.”
Zeman dari MC Machinery menambahkan, “Untuk operasi mati lampu pada proses yang memenuhi syarat, misalnya di industri kedirgantaraan dan medis, kami secara aktif mencoba bekerja dengan pelanggan kami di awal proses pengembangan untuk memastikan bahwa manfaat otomatisasi dapat dimasukkan dalam proses. Proses artikel pertama harus menyertakan otomatisasi, karena tidak dapat dengan mudah ditambahkan di kemudian hari.”
Mengambil Langkah Selanjutnya
Inisiatif Industri 4.0 membutuhkan digitalisasi dasar. Tanpa mendigitalkan setiap langkah, efisiensi operasional dibiarkan begitu saja.
“Salah satu hal pertama yang kami rekomendasikan adalah audit otomatisasi untuk melihat semua area proses di pabrik,” kata Dinsmoor dari FANUC. “Mungkin ada pelanggan dengan ide yang sangat spesifik tentang apa yang harus diotomatisasi dan, saat melakukan penelusuran, kami menemukan peluang tambahan yang bernilai tinggi dan mudah dicapai. Untuk pabrik yang baru mulai mengotomatisasi, kemenangan awal dan mudah ini adalah yang terbaik. Keberhasilan saling mengisi dan pengembalian ekonomi sering kali dapat membantu mendanai peluang berikutnya.”
Salah satu cara Praemo menguji air dengan calon pelanggan adalah memulai dengan cepat dengan kumpulan data historis statis, menurut Henderson. “Menggunakan data statis, mesin Razor kami dapat menganalisis dan memberikan wawasan kepada manajemen pabrik tanpa mengganggu produksi yang ada. Kami semua berasal dari latar belakang operasi, jadi penekanan kami adalah pada praktiknya. Kami tahu dari pengalaman kami bahwa AI dan pembelajaran mesin akan menyederhanakan, mempercepat, dan mengurangi biaya produksi.”
Kelayakan teknis dan kelayakan ekonomi merupakan prasyarat yang diperlukan untuk mengotomatisasi mesin atau saluran. Namun, mereka jauh dari satu-satunya faktor, menurut Joseph of Promess. “Di luar masalah teknis yang jelas, poin utamanya tetap:jika Anda melihat otomatisasi hari ini dan memiliki pertanyaan, dengan siapa Anda ingin bekerja? Siapa yang akan berada di sana untuk mendukung Anda saat Anda melakukan perjalanan?”
