Otomatisasi Tingkat Berikutnya: Mengubah Kata-Kata Into Keuntungan Manufaktur Nyata
Memahami realitas dan menghindari jebakan
Edge. Cloud. Digital twin. AI. AR. VR. Cobots. Sekarang mereka adalah realitas teknis di pabrik manufaktur skala menengah hingga besar di Amerika Utara. Timeline untuk adopsi akan bervariasi menurut sektor industri, tetapi studi terbaru menunjukkan bahwa 76 persen produsen memiliki inisiatif smart factory yang sedang berlangsung.
Saat diimplementasikan dengan benar, inisiatif ini akan mengubah pabrik kami—membuat produksi segala sesuatu dari makanan siap saji hingga pesawat penumpang menjadi lebih efisien, lebih konsisten, dan lebih terhubung. Otomatisasi memungkinkan tingkat akurasi dan produktivitas di luar kemampuan manusia—bahkan di lingkungan yang akan dianggap tidak aman untuk manusia.
Frase kunci di atas adalah «saat diimplementasikan dengan benar.» Ada tantangan dan jebakan yang potensial. Manufacturing Engineering berbicara dengan beberapa pakar industri untuk mendapatkan pandangan mereka tentang di mana kita sekarang, bagaimana besok akan terlihat, dan apa yang dapat membuat kita tersandung.
Kemajuan Spesifik untuk Industri
Saat ditanya tentang tingkat otomatisasi saat ini di pabrik manufaktur, para pakar ragu untuk menggeneralisasi tentang manufaktur secara keseluruhan, memilih untuk memberikan pengamatan tentang sektor industri tertentu.
Misalnya, otomotif dan penerbangan sangat terotomatisasi, menurut Claude Dinsmoor, manajer umum pengembangan produk untuk FANUC America Corp., Rochester Hills, Mich. «Ada banyak langkah produksi dalam manufaktur mobil atau SUV yang sangat terotomatisasi dan terstreamline sehingga akan mustahil bagi manusia untuk kembali dan melakukannya saat ini,» kata Dinsmoor.
David Suica, presiden Fastems LLC, West Chester Township, Ohio, melihat implementasi yang cukup besar dari alat otomatisasi di level mesin atau sel. «Otomatisasi mesin spesifik, atau bahkan sel atau garis, prevalent,» kata Suica. «Tetapi sebagian besar ini adalah pulau otomatisasi. Kemampuan untuk melihat pabrik dalam format digital, sehingga produktivitas sejati dapat divisualisasikan, masih di masa depan.»
Menurut Andy Joseph, direktur pengembangan produk, dan John Lytle, manajer rekayasa aplikasi untuk Promess Inc., Brighton, Mich., tingkat otomatisasi dalam proses montase lebih rendah dibandingkan sisi pemesinan. «Kami melakukan banyak pekerjaan di otomotif dan otomatisasi montase bagian adalah campuran,» kata Lytle. «Di sisi lain,» tambah Joseph, «produsen yang lebih kecil sedang memeriksa teknologi otomatisasi yang telah diimplementasikan otomotif selama bertahun-tahun. Kami melihat pergeseran besar dari hidrolik ke aktuator kontrol servo yang dapat menjadi bagian dari strategi otomatisasi masa depan.»
Di Praemo, Kitchener, Ontario, para pemilik melihat dua area otomatisasi dengan trajetur yang sangat berbeda. Andy Henderson, chief technology officer, mengatakan bahwa otomatisasi fisik (otomatisasi tugas fisik dan repetitif) 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 spesifik dapat melakukan pengambilan keputusan mundan dan repetitif saat ini,» kata Alex Kelly, direktur arsitektur solusi, «tetapi kemampuan mereka untuk belajar dari peristiwa sebelumnya sehingga dapat menyesuaikan diri dengan situasi baru belum ada. Itu adalah tingkat berikutnya—mengambil tindakan pada data yang ditangkap secara otomatis.»
Pendukung Inovasi Otomatisasi
Apa saja beberapa teknologi baru yang menyiapkan panggung untuk otomatisasi tingkat berikutnya?
«Penerimaan standar konektivitas dan pertukaran data yang bekerja dalam inisiatif Industry 4.0 dan Industrial Internet of Things (IIoT) adalah dasar dan diperlukan,» 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.»
«Misalnya, di industri cetakan dan mat, kami melihat sistem manufaktur fleksibel yang menurunkan waktu dari tujuh minggu menjadi tujuh hari,» kata Dan Zeman, manajer otomatisasi untuk MC Machinery Systems, Elk Grove Village, Illinois, anak perusahaan Mitsubishi. «Teknologi kunci untuk mengaktifkan ini adalah perangkat lunak manajemen pekerja, yang mengoordinasikan robot dan mesin dengan memproses program, data, dan memulai mesin secara jarak jauh untuk memungkinkan operasi tanpa pengawas yang lama. Hal lain yang krusial untuk otomatisasi tingkat berikutnya adalah teknologi yang mengelilingi alat, fixture, dan workholding palet. Dengan paletisasi, robot dapat dipekerjakan untuk mengambil alat dan menempatkannya di chuck dengan sangat mudah dan akurat. Anda dapat pergi dari pemfraisan ke inspeksi ke sinker EDM dalam satu proses berkelanjutan dengan robot mentransfer [workpiece] dari mesin ke mesin. Operasi dapat dijadwalkan, diprioritaskan, dan dipantau oleh perangkat lunak manajemen untuk secara efisien merantai beberapa langkah.»
Produsen robotika FANUC sedang memeriksa beberapa teknologi kunci yang meningkatkan kinerja manusia, daripada menggantikannya. Menurut Dinsmoor, «Beberapa teknologi menarik termasuk visi mesin (visi 3D), sensori sentuhan dan gaya, dan kontrol daya-daya, yang esensial untuk cobot (robot kolaboratif yang bekerja dalam dekat dengan manusia). Juga bernilai tinggi adalah teknologi simulasi pada tahap desain, yang membantu kami membangun solusi virtual sebelum mengcomit ke baja. Dengan simulasi, produsen dapat mengurangi waktu desain dan mengevaluasi dengan aman hingga selang kandidat desain untuk menemukan solusi otomatisasi terbaik.»
Menurut Paul Boris, executive vice president untuk Praemo, jika kita pikir otomatisasi tingkat berikutnya sebagai mempersiapkan mesin untuk mulai membuat keputusan atas nama mereka sendiri, itu memerlukan tingkat kecerdasan dalam mesin itu sendiri. «Untuk memanfaatkan algoritma yang berbeda, dan metode untuk menerapkan algoritma tersebut, kami sangat bergantung pada kecerdasan buatan (AI),» katanya. «AI adalah fondasi yang berjalan di banyak teknologi lain yang penting bagi kami.»
Salah satu teknologi yang lebih menarik yang dilihat oleh Promess adalah LiDAR (Light Detection and Ranging). «Karakteristik utamanya adalah resolusi spasial yang tinggi saat mengukur objek 3D,» kata Joseph. «LiDAR dapat diterapkan dalam berbagai skenario manufaktur, termasuk keselamatan operator, penanganan bagian robot, sistem panduan, dan pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan proses montase.»
Zeman mengatakan kemajuan berikut yang dicari MC Machinery ada di area desain. «Menggambar manual beralih menjadi melakukan semuanya di PC dan memplot pada kertas. Plotter telah menghilang karena semuanya menjadi elektronik. Akhirnya, alih-alih menekan tombol 'print', kita akan menekan tombol 'build' dan desain akan langsung ke manufaktur.»
Edge Computing dan Lainnya
Teknologi baru lainnya yang disebutkan oleh para pakar kami termasuk edge computing (pemrosesan di sumber untuk mempercepat laju transfer dan waktu respons sambil mengurangi beban bandwidth pabrik); integrasi native dengan cloud; teknologi untuk memprediksi/mencegah kegagalan aset; augmented reality (AR) untuk montase dan pemeliharaan; dan virtual reality (VR) untuk pelatihan dan simulasi.
«Untuk mencapai otomatisasi tingkat berikutnya, beberapa hal harus terjadi secara bersamaan,» kata Suica dari Fastems. «Teknologi VR akan menjadi keuntungan besar karena memungkinkan tampilan multi-aspek dari pabrik Anda dalam bentuk digital. Faktanya, melihat pabrik dalam format digital (yaitu digital twin) akan membawa perbaikan produktivitas. Visibilitas digital memungkinkan manajer dan insinyur untuk segera melihat mesin mana yang tidak hanya menyala, tetapi mesin mana yang sedang memotong, yang adalah ukuran sebenarnya dari efisiensi operasional. Ini juga menunjukkan aliran di antara mesin—di mana gangguan atau masalah berada.»
Dengan perangkat lunak, kecenderungan adalah terus menambahkan kemampuan. «Ini baik,» kata Dinsmoor dari FANUC, «asalkan tidak menambahkan lapisan pada arsitektur keseluruhan. Dengan mengintegrasikan lebih banyak fungsionalitas ke dalam robot kami, kami sebenarnya mengurangi lapisan perangkat lunak dan hardware yang diperlukan. Protokol terbuka esensial untuk hal ini terjadi dalam skala besar.»
Menurut Zeman dari MC Machinery, manfaat otomatisasi datang dari menggabungkan beberapa langkah proses di hulu dan hilir. «Informasi ini harus mengalir secara lancar,» katanya. Dia berbicara tentang upaya kolaboratif antara produsen yang menerapkan standar terbuka untuk pengumpulan data dan transfer file. «Hasil akhirnya adalah pelanggan dapat mengintegrasikan CAD/CAM, sistem pengukuran, pemfraisan, dan mesin EDM dengan mudah dan mendapatkan hasil yang luar biasa,» kata Zeman.
Lytle dari Promess menyebutkan kemajuan yang dibuat dalam komunikasi mesin-ke-mesin melalui Open Platform Communications with Uniform Architecture (OPC UA) dan teknologi Fieldbus untuk kontrol terdistribusi real-time. «Pelanggan kami ingin solusi yang memungkinkan mereka untuk melakukan integrasi dan pemrograman ulang secara internal,» katanya. «Library 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 kami masih pada tahap awal di sini.»
Evaluasi Suica tentang masalah pulau otomatisasi adalah adanya «potongan-potongan perangkat lunak yang tidak berbicara satu sama lain.» Dia melibatkan itu seperti duduk di malam hari untuk menonton TV dan memiliki empat remote berbeda di depan Anda—satu untuk receiver, 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 tugas,» katanya. «Ini semakin mudah setiap hari karena platform dan arsitektur serta database terbuka, tetapi ini masih harus direncanakan.»
Produsen yang berharap untuk mengimplementasikan mesin analitik yang didorong AI di masa depan dapat mulai hari ini dengan membuka wawasan berharga tanpa harus mempersiapkan semua data yang ada dengan cara khusus. Henderson dari Praemo menjelaskan bahwa saat menggunakan pendekatan tradisional, ada persyaratan bahwa data kunci perlu terletak, dibersihkan, dikategorikan, dan diselaraskan untuk menjadi fondasi pengambilan keputusan.
«Untungnya, bahkan dalam perusahaan yang sama, Anda akan menemukan setiap situs manufaktur melakukan halnya sendiri—database yang berbeda, sistem ERP yang berbeda, tag yang berbeda, nama yang berbeda,» katanya. «Alih-alih menunggu untuk menyelesaikan standarisasi data, kami terhubung ke data sebagaimana ada, dan di mana ada, hari ini. Mulai cepat dan dapatkan beberapa kemenangan kecil. Ini tidak hanya memulai hal-hal lebih cepat, tetapi juga membantu perusahaan menangani masalah orang dan budaya yang sering menyertai proyek otomatisasi skala besar, tanpa risiko atau takutan yang inherent.»
Robotika Canggih Disederhanakan
Robot generasi berikutnya tidak hanya jauh lebih mudah untuk diprogram, tetapi juga lebih mudah digunakan, dengan kemampuan seperti pengenalan suara dan gambar untuk merekreasi tugas manusia yang kompleks. Robot kolaboratif telah muncul sebagai teknologi baru yang tumbuh cepat yang dapat memenuhi permintaan otomatisasi dan fleksibilitas dalam manufaktur. Mereka memiliki potensi untuk membantu pekerja melakukan tugas yang membosankan dan meningkatkan keselamatan tempat kerja.
Menurut Dinsmoor dari FANUC, pekerjaan pengembangan robotika canggih perusahaan berpusat pada menjawab pertanyaan ini: «Bagaimana besok akan terlihat?» Teknologi muncul seperti visi, kontrol daya dan gaya, AI, dan pembelajaran mesin adalah semua bagian dari palet desain. «Niati kami adalah untuk membuat robot lebih mudah untuk diterapkan dan lebih mudah untuk diprogram atau dioperasikan tanpa memiliki keterampilan khusus,» katanya. «Seperti mengoperasikan smartphone yang memiliki kemampuan luar biasa yang sebagian besar transparan bagi pengguna, perbaikan dalam jangkauan, kecepatan, dan payload adalah prioritas berkelanjutan.»
FANUC telah menyematkan perangkat yang mematuhi IIoT dalam robot mereka selama lima hingga tujuh tahun terakhir untuk memungkinkan pemantauan jarak jauh menuju tujuan nol waktu henti. «Kami memiliki bengkel yang berjalan 24/7 tanpa intervensi manusia,» kata Dinsmoor, «jadi kami melihat kenyataannya.»
Menerangi Operasi Tanpa Lampu
Para pakar kami memiliki pandangan yang berbeda tentang kebutuhan untuk mencapai operasi tanpa lampu. Seperti yang diungkapkan Boris dari Praemo, «Tanpa lampu adalah visi yang baik bagi semua produsen untuk diusulkan, tetapi harus tetap terpacu pada kenyataan. Ini paling bermanfaat untuk pabrik yang memproduksi produk standar yang dapat diulang. Setiap kali Anda memperkenalkan variabilitas ke dalam persamaan, melalui kustomisasi atau faktor lainnya, tanpa lampu jauh lebih tidak dapat dicapai. Kami pikir penting untuk menambahkan lapisan kecerdasan, menganalisis data dari mesin dan proses seiring munculnya kompleksitas, memperingatkan tim sebelum masalah yang muncul mengakibatkan kerugian kinerja atau kualitas. Jadi, mungkin tujuan harusnya adalah bantuan cerdas daripada otonomi operasional penuh.»
Suica mengatakan bahwa Fastems memiliki beberapa pelanggan yang beroperasi tanpa lampu (90 jam atau lebih per minggu) secara konsisten. «Itu memerlukan beberapa hal terjadi. Pertama, mesin dan peralatan harus kuat,» katanya. «Kemudian itu proses mengidentifikasi titik lemah dan menghilangkannya. Di beberapa pabrik, titik lemah adalah alat, di yang lain itu pengangkatan kotoran. Apa pun yang mengunci mesin harus dihilangkan. Namun apakah Anda mencapai tanpa lampu atau tidak, mengidentifikasi dan menghilangkan titik lemah akan selalu mengarah pada peningkatan produktivitas.»
Gugulski dari Fagor menyebutkan daftar permintaan «typical» dari pelanggan yang berusaha mencapai tanpa lampu. «Hal-hal seperti sistem 10-sumbu dual-channel; deteksi tabrakan; keselamatan mesin; skala absolut kaca; termokopel untuk kompensasi suhu dinamis; kontrol tangensial; probing yang canggih; transformasi runout; deteksi gerakan; dan fitur untuk memodifikasi program secara on-the-fly adalah semua persyaratan untuk pemesinan CNC tanpa lampu,» katanya. «Ini dapat dilakukan, tetapi kompleks. Kami telah menunjukkan kemampuan untuk berinteraksi dengan berbagai komponen proses otomatisasi, termasuk pembaca kode batang, termokopel untuk pengukuran suhu, sistem keselamatan dengan kamera, probe yang dikendalikan radio, dan sistem CAM terbaik untuk pemrograman bagian lima sumsu.»
Para orang di Promess mendengar lebih sedikit bicara tentang tanpa lampu dari pelanggan montase mereka. «Interaksi manusia hampir selalu diperlukan,» kata Joseph. «Faktanya, cobot dikembangkan untuk berinteraksi dengan manusia.» Menurut Lytle, «Kebutuhan dari pelanggan kami adalah sistem montase fleksibel—melakukan lebih banyak di satu stasiun. Banyak pabrik mencari press kami untuk menjadi sumbu keenam untuk robot, aplikasi akhir-lengan lainnya.»
Zeman dari MC Machinery menambahkan, «Untuk operasi tanpa lampu pada proses yang kualifikasi, misalnya di industri penerbangan dan medis, kami secara aktif mencoba bekerja dengan pelanggan kami sejak awal dalam proses pengembangan untuk memastikan bahwa manfaat otomatisasi dapat diintegrasikan ke dalam proses. Uji coba artikel pertama harus mencakup otomatisasi, karena tidak dapat ditambahkan dengan mudah pada tanggal kemudian.»
Mengambil Langkah Berikutnya
Inisiatif Industry 4.0 memerlukan digitalisasi dasar. Tanpa mensdigitalkan setiap langkah, efisiensi operasional ditinggalkan di meja.
«Salah satu hal pertama yang kami sarankan 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 walk-through, 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 mendukung dan pengembalian ekonomi seringkali dapat membantu mendanai peluang berikutnya.»
Salah satu cara Praemo menguji air dengan pelanggan potensial adalah untuk memulai cepat dengan satu set data historis statis, menurut Henderson. «Menggunakan data statis, mesin Razor kami dapat menganalisis dan memberikan wawasan kepada manajemen pabrik tanpa gangguan pada produksi yang ada. Kami semua berasal dari latar belakang operasi, jadi penekanan kami adalah pada praktis. Kami tahu dari pengalaman kami bahwa AI dan pembelajaran mesin akan menyederhanakan, mempercepat, dan mengurangi biaya manufaktur.»
Keberadaan teknis dan kelayakan ekonomi adalah prasyarat yang diperlukan untuk mengotomatisasi mesin atau garis. Namun, mereka jauh dari menjadi satu-satunya faktor, menurut Joseph dari Promess. «Di luar masalah teknis yang jelas, poin utama tetap: jika Anda melihat otomatisasi saat ini dan memiliki pertanyaan, dengan siapa Anda ingin bekerja? Siapa yang akan ada untuk mendukung Anda saat Anda melanjutkan perjalanan?»
