Lõpetas Digitaliseerimise Meistriklassi esimene lend.

Selle aasta märtsis alanud ja kolm kuud kestnud Digitaliseerimise Meistriklassi lõpetas edukalt 18 ettevõtet!

EAS koostöös Digiwise-i, BDA Consultingu, Lean Digitali ja FlowIT-ga pakkusid digitaliseerimisest huvitatud tootmisettevõtetele arenguvõimaluse. Programmi raames said ettevõtted koos isikliku mentoriga koostada kõige kriitilisema tööprotsessi digitaliseerimise plaani. Praktiliste juhiste ja mentori abiga alustati ettevõttes muutuste elluviimist.

Digiwise-i juhendada oli Meistriklassis kaks ettevõtet – Plastok ja Lasita Aken. Ettevõtete konkurentsis saavutasid nad vastavalt teise ja kolmanda koha Interconnect Product Assembly järel. Kohtade jagamisest olulisem on siiski mõtteviisi muutus, mida osalejad tõdesid – mõne tööprotsessi digitaliseerimise tulemusena tekib vaba ressurssi, mille saab suunata ettevõtte kasvuks.

Lasita Aken osales programmis, sest nad tundsid, et olemasolevate lahendustega enam kiiremini ja kaugemale ei purjeta. Programmi käigus leidsid nad võimaluse vähendada andmete sisestamisele kuluvat aega töötaja kohta kümnelt tunnilt kahele  ja tekkinud ajaressursi abil tootmismahtu suurendada 20% võrra.

Lisainfo ja Digitaliseerimise Meistriklass kevad 2022 programmi registreerimine on leitav siit: Digitaliseerimise meistriklassi esimese lennu kogemus – EAS

Teekond Tööstus 4.0-i

Autor: Lauri Antalainen

Tootmisettevõtetes põhineb digitaalne transformatsioon andmetel, täpsemalt sellel, kuidas andmeid luuakse ja otsuste tegemiseks kasutatakse. Ehkki on selge, et Tööstus 4.0 rakendamiseks on vaja sobivaid seadmeid, jääb lihtsalt sobivast riistvarast ja seadmetest üksi väheks. Seega on Tööstus 4.0 rakendamiseks vaja andmete loomine ja kasutamine operatiivsete otsuste tegemisel esikohale seada ning seda analüüsida. Teekonnast Tööstus 4.0-ni annab parema ettekujutuse alljärgnev joonis.

Alguses on kõik lihtne..

(1) Kõige esmasel tasandil digitaalsed andmed puuduvad, mistõttu kõik otsused tehakse „kõhutunde“ alusel. Tegevjuht veedab suurema osa oma tööajast tootmistsehhis seadmetega töötades ja tootmist jälgides.

(2) Kui ettevõte kasvab ja tegevjuht ei saa enam kogu aeg tootmistsehhis viibida, võetakse kasutusele tabelipõhine lahendus (tüüpiliselt Excel või Sheets) andmete talletamiseks. Alguses kasutatakse tabeleid peamiselt tootmise lühiajaliseks planeerimiseks. Otsused tehakse üldjuhul ikka veel kõhutunde alusel.

Tekib vajadus süstematiseeritud ressursiplaneerimise järele

(3) Kui ettevõte muutub keerukamaks, muutuvad keerukamaks ka tabelid. Nüüd on neid palju ja neid kasutatakse erinevatel planeerimise ja analüüsimise eesmärkidel. Tabelitesse lisatud andmeid kasutatakse omahindade arvutamiseks ja lihtsaks materjalide kuluarvestuseks. Tabelitesse kogutud andmed ja statistika on tehtavate otsuste aluseks.

(4) Teatud hetkest alates hakkavad tabelisüsteemi piirangud andma endast märku kvaliteediprobleemidena – tähtajad jäävad korduvalt täitmata ning vigade ja praagi hulk kasvab. Puudub hea ülevaade, mis töökeskustes toimub ja millal üks või teine töö valmis saab. Seetõttu protsessid optimeeritakse ja võetakse kasutusele ettevõtte ressursside planeerimise / materjalivajaduse planeerimise (ERP/MRP) süsteem. Õigesti rakendatud ERP-süsteem annab hea ülevaate tootmistsehhis toimuvast ja võimaldab prognoosida tarneaegu. ERP hakkab ka näitama, millal tellida tooraineid või millal teatud tooteid valmistada.

Liidestamine ja automatiseerimine

(5) Ettevõte kasvab edasi ning ehkki tootmise planeerimine ja tootmine toimivad üsna hästi, tekivad probleemid teistes valdkondades. Need probleemid võivad ilmneda äritegevuse erinevate aspektide näol, näiteks laohalduses – laost õigete toodete või pooltoodete leidmiseks kulub üha rohkem aega ja vaeva. Klientide tellimused on suurenenud ja tellimuste komplekteerimisel tehtavad vead lõppevad kliendikaebustega. Seetõttu rakendatakse täiendavaid lahendusi laohalduse ja teiste äritegevuse osade digitaliseerimiseks. Need süsteemid integreeritakse nüüd omavahel ja ERP-iga, mis võimaldab mitmed äritegevuse aspektid automatiseerida. Kõiki toiminguid teostavad inimesed, ent otsuste tegemist toetavad vahendid pakuvad võimalusi ja mõjutavad otsuste tegemist.

(6) Reaalajas andmete kogumiseks ja kasutamiseks rakendatakse täiendavaid lahendusi. Kõik erinevatest allikatest kogutud andmed on reaalajas ja nendele andmetele tuginedes töötatakse välja ning rakendatakse tehisintelligentsilahendusi järgmiste äritegevuse osade automatiseerimiseks. Mitmeid otsuseid (nt tootmisplaan) tehakse ja tegevusi viiakse inimese järelevalvel ja heakskiidul läbi autonoomselt.

Tööstus 4.0 valmidus on loodud

(7) Kõik süsteemid integreeritakse ühte andmeruumi, kus kõiki andmeid luuakse ja kasutatakse reaalajas. Kõigi oluliste otsuste tegemiseks rakendatakse tehisintellekti. Otsuseid ja tegevusi viiakse inimese järelevalve all läbi autonoomselt. Tähtsate otsuste korral saab inimene sekkuda ja otsust muuta.

Tööstus 4.0 põhimõtete rakendamine nõuab aega ja tööd ning protsessi etappide vahele jätmine on tavaliselt keeruline. Nagu eespool mainitud, peavad andmete loomise ja kasutamise vallas tehtavate edusammudega kaasas käima investeeringud sobivatesse seadmetesse ja tarkvarasse. Sellest teemast eespool kirjeldatu kohaselt mõtlemine annab häid vihjeid selle kohta, milliseid investeeringuid teel Tööstus 4.0 poole prioriteediks seada.

Digiwise aitab ettevõtteid protsesside arendamisel ja digitaliseerimisel. Meil on pikaajaline kogemus metalli-, puidu-, toiduainete-, mööbli jt. tööstuste digitaliseerimisel. Huvi korral palume ühendust võtta: info/at/digiwise.ee.