Industri 4.0:Keterampilan Manufaktur Dibutuhkan di Pabrik Cerdas

Apa yang terjadi ketika dunia TI dan PL harus lebih selaras dari sebelumnya? Kami berbicara dengan produsen di kedua sisi persamaan tentang keterampilan yang dibutuhkan untuk pekerja "pabrik pintar" dan hambatan budaya yang membatasi adopsi skala luas hingga saat ini.

Pemasar industri menyebut pabrik pintar atau manufaktur pintar sebagai "konvergensi" antara teknologi informasi dan teknologi operasional. Analis dan konsultan memperkirakan masa depan manufaktur, dan ini benar-benar digital.

“Empat puluh persen tenaga kerja pensiun atau mencapai status pensiun dalam tiga hingga lima tahun ke depan, yang sangat besar,” kata Dr. Irene Petrick, direktur senior inovasi industri di grup internet of things di Intel, dalam sebuah wawancara dengan MRO yang lebih baik. “Otomasi akan menjadi kebutuhan.”

Sebagian besar perusahaan saat ini, meskipun berinvestasi dalam teknologi baru, belum mendekati janji Industri 4.0 di mana ada integrasi lengkap dari rantai pasokan yang dioptimalkan yang digabungkan dengan lantai pabrik dan pengiriman tepat waktu, kata Mike Yost, penasihat penjangkauan untuk The Clean Energy Smart Manufacturing Innovation Institute (CESMII), dalam sebuah wawancara dengan Better MRO.

“Kenyataannya adalah banyak perusahaan melakukan banyak ‘pintar’ hari ini dan telah melakukannya,” kata Yost. “Ini membuat saya gila betapa terfragmentasinya kita dalam industri dalam bahasa yang kita gunakan … Ada bahaya dalam mendefinisikan istilah-istilah ini dan berpikir bahwa itu adalah tujuan akhir … Kita sekarang berkembang di setiap dimensi, tetapi tidak ada yang melakukan semuanya .”

Mengapa? Ini sangat rumit.

“Intinya:Kehati-hatian di antara produsen dalam beralih ke digital bukan tentang kurangnya penyelarasan strategis internal dan fokus jangka pendek. Dunia manufaktur itu kompleks,” kata Stephen Gold, presiden dan CEO dari Manufacturers Alliance for Productivity and Innovation (MAPI) dalam artikel 2018 “Manufacturers are Behind in Industry 4.0—and for Good Reason.”

Apakah pemeliharaan prediktif yang lebih tepat dan akurat terjadi? Ya. Sistem otomatis, seperti kendaraan berpemandu otonom dan kecerdasan buatan, sedang menuju ke sel mesin dan lantai gudang.

Perangkat lunak semakin pintar di mesin. Mazak, misalnya, kini memiliki opsi sistem pemantauan kesehatan spindel untuk pusat permesinan horizontalnya. Makino telah memamerkan teknologi perintah suara untuk operasi mesin yang dikembangkan oleh startup iT SpeeX.

“Ada potongan yang tak terhitung jumlahnya untuk teka-teki ini, dan potongan teknologi kemungkinan bukan yang paling sulit untuk dipecahkan,” kata Gold. “Meskipun perusahaan manufaktur dapat berbeda secara dramatis …  mereka semua memiliki karakteristik tertentu, seperti rantai pasokan yang semakin kompleks, menggunakan aset produksi selama beberapa dekade sebelum penggantian, dan kebutuhan yang sangat nyata untuk menghindari waktu henti produksi dengan segala cara.”

Namun, para pemimpin bisnis di bidang manufaktur telah mendengar tentang “memiliki data yang tepat pada waktu yang tepat” selama 25 tahun atau lebih, kata Yost.

Apa bedanya hari ini? Ada lebih banyak perangkat lunak digital dan alat intelijen, probe, dan sensor pintar dalam perangkat yang dapat digunakan untuk membantu produsen mencapai tujuan kompetitif dan efisiensi mereka daripada sebelumnya. Material baru telah hadir—dan cara manufaktur baru dengan pencetakan 3D atau teknik "aditif".

Dengan itu, diperlukan keterampilan hibrida baru yang menggabungkan keahlian teknologi operasional dan permesinan dengan keterampilan digital dan data.

Keterampilan Apa yang Dibutuhkan untuk Manufaktur Cerdas?

“Mereka perlu memahami data, dapat menganalisisnya, dan menggunakan pemikiran statistik untuk itu,” kata Petrick. “Data perlu mendorong tindakan agar berguna.”

Petrick memimpin penelitian di Intel yang berfokus pada kesenjangan PL dan TI—dan mampu mempelajari Intel sebagai produsen dan perusahaan teknologi. Tahun lalu, perusahaan menerbitkan penelitian, "Industri 4.0 Menuntut Co-Evolusi Pekerja dan Operasi Manufaktur," yang mensurvei 145 peserta.

“Tetapi mereka juga harus memercayai gambaran sebenarnya dari data yang mereka lihat di dasbor… Ketidakpercayaan adalah hal utama yang diambil dari penelitian kami,” katanya.

Petrick percaya keterampilan seorang ilmuwan data akan dibutuhkan, tetapi mereka akan sulit didapat. Mereka sudah hari ini. Keterampilan tambahan meliputi:robotika teknis dan keahlian otomatisasi, virtualisasi, pemrograman tingkat lanjut, penglihatan tingkat lanjut (kamera), simulasi robotika kolaboratif, dan aplikasi augmented reality.

Mari kita menempatkan "memahami data" dalam lebih banyak konteks:Ketika Anda memiliki kemampuan untuk memantau sejumlah besar sinyal pintar, bagaimana Anda memisahkan anomali?

Tanpa pertanyaan, pabrik pintar Industri 4.0 akan sangat bergantung pada data. Pekerja akan membutuhkan keterampilan untuk membantu menemukan anomali, menentukan data "benar" yang akan dipantau—dan membuat failover yang sesuai yang memicu jalur produksi alternatif dan kontinjensi.

“Pekerja akan membutuhkan keterampilan pemecahan masalah yang kritis, dan dapat mengidentifikasi masalah sebelum menyelesaikannya,” kata Yost.

Ke mana arahnya di tingkat mesin? Baca “ Tanya Pakar:Profesor Teknologi Georgia tentang Masa Depan Pemesinan . ”

Ini bukan tugas yang mudah mengingat kesenjangan keterampilan. Ini bukan untuk mengatakan pekerja lantai toko yang berpengalaman tidak memiliki keterampilan ini hari ini. Juga bukan berarti talenta baru tidak akan memahami teknologi dan teknik sebelumnya.

Tapi apa yang terjadi ketika mereka yang memiliki pengalaman kerja lembur paling banyak tidak lagi bekerja?

“Pekerja masa depan yang memasuki lingkungan manufaktur adalah penduduk asli digital yang nyaman dengan—dan mengharapkan—data, untuk mendorong transparansi. Namun, penduduk asli digital ini tidak memiliki pengalaman produksi,” tulis Petrick dalam sebuah artikel untuk IndustryWeek. “Tenaga kerja saat ini memiliki pengalaman produksi, tetapi tidak memiliki pengetahuan data. Kami membutuhkan program pelatihan yang menghubungkan kedua populasi ini dan sistem kepercayaan mereka untuk menerapkan pabrik cerdas masa depan.”

Keterampilan Manufaktur Cerdas Lainnya yang Dibutuhkan:Kolaborasi

Berdasarkan penelitian Intel, Petrick menemukan bahwa tantangan budaya antara TI dan OT adalah rintangan terbesar yang dihadapi produsen.

“Ada filosofi yang dipegang teguh di kedua sisi, dan mereka sulit untuk digabungkan,” katanya. “Perusahaan perlu melibatkan semua pemangku kepentingan dalam transformasi ini—dan memiliki pakar di meja dari semua sisi.”

Ini berarti berkolaborasi, bermitra, dan membimbing antar kelompok sebaya—dan berkomunikasi dan berkoordinasi sepanjang waktu. Insinyur proses perlu bekerja berdampingan dengan tim TI.

 Apakah Anda perlu menjawab pertanyaan teknis? Tanya Tim Teknologi Pengerjaan Logam MSC di forum.

“Jika Anda hanya memikirkan efisiensi proses, kemungkinan besar Anda tidak akan fokus pada keamanan sistem,” kata Petrick. Oleh karena itu, berikan tempat duduk di meja untuk IT.

Ini juga membutuhkan sedikit lebih banyak perencanaan sistem dan pengetahuan integrasi. Ini mungkin memerlukan keahlian eksternal, seperti integrator sistem yang menurut Petrick dinilai tinggi di industri karena mereka agnostik terhadap teknologi dan vendor.

“Teknologi saat ini sering diadopsi tanpa ada rencana untuk tetap memperbaruinya. Beberapa pabrik telah berakhir dengan mesin baru dan antarmuka komputer lama, aliran data baru, dan server lama …” kata Intel dalam penelitian evolusi bersamanya.

Keterampilan lunak lainnya termasuk komunikasi dan berkomitmen untuk belajar dan pendidikan seumur hidup. Namun, tampaknya banyak pabrikan berada di belakang kurva dalam pelatihan.

“Dalam pemrograman, pengaturan, pengoperasian, dan pemeliharaan alat dan proses manufaktur cerdas, Anda harus melihat aspek tambahan apa yang mereka [pekerja] butuhkan untuk dilatih,” kata Jeannine Kunz, wakil presiden Tooling U-SME, dalam sebuah artikel tentang keterampilan celah. “Sayangnya, manufaktur berada di bawah rata-rata dalam berinvestasi dalam pelatihan per karyawan.”

Apa yang Berhasil Hari Ini di Manufaktur Cerdas?

Terutama, tugas pemeliharaan prediktif dibantu oleh teknologi pintar—yang membantu fleksibilitas pabrik. Saat Anda mengetahui status semua mesin Anda dan mengetahui kapan kegagalan akan terjadi, “Anda dapat mengurangi waktu henti secara drastis,” kata Petrick.

Sederhananya, ada lebih banyak throughput yang dapat diwujudkan dari kedalaman informasi yang tersedia.

“Bila Anda memiliki lebih banyak wawasan tentang apa yang dapat Anda sesuaikan, peluang untuk penghematan biaya dan efisiensi berlipat ganda,” kata Petrick.

Tapi itu belum tentu terjadi di setiap sektor. Sektor otomotif dan makanan dan minuman mengalami peningkatan yang mencolok—dan menjadi “lebih pintar” setiap tahun, menurut Petrick.

Otomotif berurusan dengan penyesuaian massal kendaraan oleh konsumen serta tekanan dari dinamika global dan kendaraan otonom.

Industri makanan memiliki banyak produk baru yang gagal, sehingga produsen makanan ingin cepat gagal dan menyesuaikan diri. Mereka juga memiliki tekanan konsumen tambahan untuk bahan-bahan segar, sehingga mereka mencari kontrol manufaktur yang lebih ketat dan menginginkan lebih banyak fleksibilitas dalam mengambil waktu keluar dari proses. Menjadi cerdas tentang proses dan teknologi sangat membantu.

Apakah teknologi digital benar-benar berdampak pada toko Anda? Bicara tentang hal itu di forum. [pendaftaran diperlukan]