Přestože od vzniku konceptu Průmysl 4.0 uplynulo již deset let, jeho principy má implementováno pouze 15 % českých a 10 % slovenských podniků. Avšak alarmující je zjištění, že 20 % českých a 30 % slovenských podniků se těmito tématy zatím nezabývalo a 5 % českých a 8 % slovenských uvedlo, že tyto možnosti jen zvažovalo, ale rozhodlo se nic neměnit.
Základní vize tzv. čtvrté průmyslové revoluce – zahrnující mimo jiné digitalizaci a IoT – továren se objevily v roce 2011. Podle této myšlenky mají vzniknout „chytré továrny“, které budou využívat kyberneticko-fyzikální systémy. V jaké fázi se aktuálně nacházejí výrobní podniky v Česku a na Slovensku, zjišťovala prostřednictvím průzkumu společnost Soitron, integrátor inovativních řešení a IoT technologií.
Ze získaných dat vyplývá, že prvky digitalizace, technologie IoT a principy Průmyslu 4.0 buď již má zavedeno nebo je aktuálně implementuje 58 % českých a 51 % slovenských podniků.
„Na obou trzích jsou data z továren nejčastěji sbírána automaticky do centralizovaného systému. Činí tak dvě třetiny dotázaných firem. Druhým nejčastějším způsobem je ruční sběr dat – technik stroje obchází a data zapisuje do sešitu či počítače,“ vysvětluje Martin Hummel, specialista a produktový manažer na IoT řešení společnosti Soitron.
Pro více než tři čtvrtiny společností (83 % českých a 77 % slovenských) jde hlavně o kvantitativní data využité pro řízení produktivity a efektivity výroby. České firmy využívají data zároveň pro řízení kvality a zmetkovitosti (32 %) a v případě slovenských firem jsou data využita pro řízení údržby a snižování poruchovosti (33 %).
Nedostatky ve způsobu využití či zpracování dat vnímají častěji slovenské firmy (70 %) a v Česku je to více jak polovina (55 %). V obou zemích nejčastěji respondenti zmiňovali, že rezervy vidí v chybějící automatizaci/digitalizaci či nějakém centrálním systému (27 % – CZ vs. 33 % – SK). Slovenští respondenti by si dále přáli podrobnější/rozsáhlejší ata/analýzy či obecně zlepšení stávajícího systému. Čeští zase vidí rezervy v rychlosti dodání výstupů/nemožnosti sledování v reálném čase nebo by si přáli kvalitnější sběr/zpracování dat.
Plánování údržby se v obou zemích (85 % v Česku vs. 66 % na Slovensku) odehrává na základě doporučení výrobce/dodavatele technologií. Dále je to na základě úsudku zodpovědných pracovníků (75 % v Česku vs. 44 % na Slovensku) a až na třetím místě tak činí díky sběru a vyhodnocení dat z výroby, ze strojů apod. Budoucnost je přitom především v automatizovaném sběru dat ze senzorů instalovaných na strojích a zařízeních ve výrobě a montáži.
„Pro továrny totiž nasbíraná data představují nejdůležitější a nejcennější zdroj informací. Po jejich zpracování prostřednictvím datové analýzy, případně i prostřednictvím postupů strojového učení, dokáží pomoci firmám předvídat hrozící poruchy a havárie. Díky tomu se specialisté v provozu mohou včas a správně rozhodovat, zasáhnout a ušetřit nemalé finance,“ dodává Martin Hummel.
Podíváme-li se na frekvenci výpadků, potom z průzkumu zjistíme, že české subjekty obecně čelí nečekaným výpadkům o něco méně (25 %) než ty slovenské (31 %). Průměrné náklady za nečekané výpadky výroby se mezi zeměmi příliš neliší – pro Česko činí 1,7 mil. Kč, pro Slovensko 1,5 mil za rok. Kč. Je třeba si uvědomit, že někdy se vlivem poruchy zastaví výrobní linka a dojde k přerušení produkce. Oprava může trvat i několik hodin, čímž výpadek představuje značné finanční ztráty pro firmu. Proto je řešením prediktivní údržba na základě posbíraných dat, které umí upozornit na blížící se poruchu s dostatečným předstihem.
Digitalizace výrobních procesů je stále pro většinu českých a slovenských průmyslových podniků velkým úkolem.
„Nasazením moderních průmyslových IoT řešení lze nejen kontinuálně sledovat a analyzovat provozní parametry, kvalitu produkce a výrobní prostředí, ale také problémy včas odhalit a v mnoha případech dokonce predikovat hrozící závady a výpadky. Investice do IoT řešení ve výrobě se tak jednoznačně vyplatí,“ uzavírá Martin Hummel.
We are in the process of finalizing. If you want to be redirected to our old version of web site, please click here.
