Tööstus 4.0 tehnoloogia võimalused

Tööstus 4.0 peaks võimaldama paremat info liikumist ning kiiremaid otsuseid, mis võimaldavad nii alandada tootmise kulusid kui avada võimalusi käibe teenimiseks uutel viisidel.

Need uued võimalused põhinevad kaasaegsetel tehnoloogilistel võimalustel. Kui tootmisettevõte teab neid erinevaid tehnoloogilisi võimalusi, siis saab ta Tööstus 4.0 tööriistakastist valida ka endale sobiva lahenduse.

Erinevad erinevad autorid toovad välja erineva arvu tehnoloogilisi võimalusi, mis loovad baasi Tööstus 4.0 revolutsiooniks. Konsultatsioonifirmad McKinsey, Roland Berger ja PwC on välja toonud 9-13 erinevat uut tehnoloogiat või lahendust. Parema ülevaate andmiseks on McKinsey ja PwC jaganud tehnoloogiad vastavalt nelja ja kolme kategooriasse. Roland Berger on tehnoloogilised lahendused jaganud ära tarneahela etappide ulatuses erinevate tootmise sammudega.

PwC järgi tuginevad Tööstus 4.0 lahendused kolmel sambal ja 11 lahendusel:

  1. Väärtusahelate digiteerimine ja liitmine
    1. Pilvetehnoloogiad
    2. Mobiilsed seadmed
    3. Värkvõrk (Internet of Things)
  2. Digitaalsed ärimudelid
    1. Asukoha määramise tehnoloogiad
    2. Arenenum inimese-roboti koostöö
    3. Isiku tuvastamine ja pettuste avastamine
    4. 3D printimine
  3. Toodete ja teenuste digiteerimine
    1. Targad sensorid
    2. Suurandmete analüüs
    3. Klientide profileerimine
    4. Liitreaalsus/kantavad seadmed

Osad tehnoloogiad võimaldavad toetada kahte sammast (vt. järgnevat joonist). Üheks keerukaks valdkonnaks Eesti tootmisettevõtete jaoks on tõenäoliselt toodete ja teenuste digiteerimine. Füüsiliste toodete tootmine ju ei lõpe ja keegi ei eelda, et tootmisettevõte hakkaks mööbli asemel tarkvara tootma. Mida siis võiks tähendada puidu- ja mööblisektori ettevõtete jaoks toodete ja teenuste digiteerimine?

Eestis on üheks enim kasutatud näiteks tavalise toote digitaliseerimisest firma Meiren Engineering lumesahk. Lumesahale on lisatud sensorid, mis vastavalt teele ja ilmastiku oludele tõstavad ja langetavad sahka sõidu ajal automaatselt, et hoida alati õiget vahet tee ja saha vahel. Sel viisil kulub sahk oluliselt vähem ning mis veelgi olulisem, teeb vähem müra. See on oluline lisakasu, sest mitmetes linnades on seatud mürapiirangud, mida varahommikul lumekoristust tegevad masinad tohivad teha. 

Kuigi ka mööblile saab erinevaid sensoreid külge panna, tasuks võimalusi tulu teenimiseks otsida laiemalt. Mööblitööstuses võiks andmete parem liikumine aidata juurutada taaskasutatava mööbli lahendusi. Näiteks Walesi ettevõte Orangebox pakub võimalust oma aja ära elanud kontoritoolid tagasi tuua. Orangebox uuendab need ära ning müüb soodsa hinnaga kas endisele või uuele omanikule. Kuigi oluline aspekt siin on nutikas tooli disain, mis võimaldab erinevaid komponente kergelt vahetada, siis tähtsal kohal on ka digilahendused, mis võimaldavad neid protsesse jälgida ja juhtida.

Inspiratsiooni tasuks otsida ka Tallinn Hotelsi kogemustest, kus hotellitubade müügi otsuseid teeb tarkvara robot. Kuigi tarkvara roboti õpetamine võttis üle aasta aja, siis juba esimesel tegutsemisaastal aitas robot senisest oluliselt rohkem teenida suutes müüa tube kõrgemate hindadega ning prognoosides üllatavalt täpselt täituvust mitu kuud ette.

Väiksematel ettevõtetel tasuks mõelda, et milliseid müügi etappe saaks tarkvarale üle anda. Näiteks üks Eesti 3 töötajaga internetikaubanduse ettevõte on võtnud kasutusele hinnapäringutele vastamise algoritmi. Kliendilt saabunud hinnapäringu teksti analüüsib tarkvara algoritm ning vastavalt sisule saadab kliendile täpsustava küsimuse. Kui klient vastab, siis on kindel, et kliendi soov on tõsine ning kontakt suunatakse edasi müügimehele, kes kliendiga edasi tegeleb.

Joonis. PwC Tööstus 4.0 lahendusi võimaldavad tehnoloogiad  (Geissbauer et al. 2016)

 

Konsultatsioonifirma Roland Berger (Anon 2014)nimetab mõningaid asju teisiti ja toob mõned aspektid välja detailsemalt. Nende lähenemise järgi on Tööstus 4.0 alustaladeks järgmised tehnoloogiad:

  1. Logistika 4.0
    1. Täielikult integreeritud tarneahelad
    2. Omavahel seotud ja suhtlevad süsteemid
    3. Täiuslik koordinatsioon
  2. Küberturvalisus
    1. Tugevam kaitse internetipõhiseid süsteeme kasutavale tootmisele
    2. Tehnoloogilistel toodetel on pikemad eluea tsüklid
  3. Pilveteenused ja suur arvutusvõimsus
  4. Sensorid
    1. 100% töötavad sensorid
    2. Reaktiivsus
    3. Jälgitavus
    4. Ennustatavus
  5. 3D printimine/lisanduv tootmine (additive manufacturing)
  6. Edasiarendatud materjalid
    1. Nutikad lisandväärtusega tooted
    2. Tehniline eristuvus
    3. Ühilduvus
  7. Suurandmed (Big Data)
    1. Keerukuses selguse loomine
    2. Loovus
    3. Koostöös tootmine (collaborative manufacturing)
  8. Edasiarendatud tootmissüsteemid
    1. Küber-füüsilised süsteemid (CPS – cyber-physical systems)
    2. Numbriline käskude jagamine
      1. Täisautomaatika
      2. Täielikult sidustatud süsteemid
  • Masin-masin suhtlus
  1. Masskohandumine
    1. Kliendi ja turunduse suhte intiimsus
    2. Paindlikkus
    3. Kliendi vajaduste ja masstootmise efektiivsuse täiuslik sobivus
    4. Nõudluspõhine tootmine (on-demand manufacturing)
  2. Autonoomsed sõidukid
    1. Voogude optimeerimine
    2. Kõrgem turvalisus
    3. Madalamad kulud
  3. Robotid
    1. Reaalajas autonoomsed/tootlikud
    2. Täielik läbipaistvus andmete raporteerimisel (kontekstist arusaamine, täielik nimekiri, koostöövõimelised)
  4. Asjade internet ehk värkvõrk (Internet of Things)
    1. Objektide identifitseerimine
    2. Seade-internet suhtlus üle väikese energiakuluga raadioside
    3. Reaalajas andmete kogumine
    4. Optimeeritud varud
    5. Raiskamise ja jääkide vähendamine
  5. Tuleviku ressursid (tuul, alternatiivne, päike, geotermiline)
    1. Puhas ja taastuv energia kõikjal
    2. Energia salvestamine
    3. Alternatiivsed toormaterjalid

Antud lähenemise nurgakiviks on nö digitaalse tehase idee: tarnijatelt, klientidelt ja ettevõttelt kogutakse andmed kokku, hinnatakse olukorda ning võetakse vastu otsused enne tootma hakkamist. Ehk siis tootmine mängitakse digitaalselt läbi ning seejärel alles otsustakse kuidas kliendi soovidele vastavalt ära toota. Selline lähenemine peaks võimaldama luua uusi tooteid kiiremini ning pakkuma ka juhtidele uusi viise protsesside ohjamiseks ning suunamiseks. Selliste süsteemide ehitamisel on võtmetähtsusega mitte automatiseerimine vaid paindlikkuse tagamine, mis võimaldaks prognoosi-põhiselt tootmiselt minna üle kiirele tellimuse peale tootmisele.

 

McKinsey jagab Tööstus 4.0 alustehnoloogiad neljaks (vt. järgnevat joonist)

  • Andmed, arvutusvõimsus ja ühilduvus
  • Analüütika ja intelligents
  • Inimene-masin suhtlus
  • Digitaalsest füüsiliseks muutmine

 

 

Joonis. Digitaliseerimist võimaldavad tehnoloogiad. (McKinsey 2015)

 

McKinsey nimekirjast väärib väljatoomist tehisintellekti eraldi välja toomine. Kuigi kaudselt on see peidus ka ülaltoodud kahes lähenemises, ei ole seda esile tõstetud. Tehisintellekti kasutamine otsustamisel Eesti ettevõttes Tallinn Hotels näitab, et tegemist on valdkonnaga, mida tööstusettevõtted peavad tõsiselt võtma ning hindama selle kasutamise võimalusi.

Kokkuvõttes on erinevate tehnoloogiate lahterdamisest olulisem ettevõtete teadlikkus kaasaegsetest erinevatest võimalustest ning valmisolek ning ühiselt või üksinda juurutada, et lahendada tootmise ja müügi pudelikaelu.

 

Kasutatud allikad:

  1. Industry 4.0 – The new industrial revolution, Roland Berger GMBH.

Geissbauer, D.R., Vedso, J. & Schrauf, S., 2016. Industry 4.0: Building the digital enterprise, PwC Strategy.

McKinsey, 2015. How to navigate digitization of the manufacturing sector, McKinsey&Company.

 

Artikli autor: Kalev Kaarna, Kaido Mäesalu

Jaga postitust:

Kuidas hinnata kui valmis on tootmisettevõte Tööstus 4.0 hüppeks?

Tööstus 4.0 sisuks on tootmise järgmisele tasemele viimine, kus info liikumine seadmete ja erinevate tarneahela osaliste vahel muutub kiiremaks. Kiirus võimaldab vähendada väga erinevaid kulusid ning luua võimalused uutel viisidel tulu teenimiseks (nt andmetel põhinevad teenused).

Selleks, et ettevõte teaks, milline võiks olla tema järgmine samm Tööstus 4.0 lahenduste juurutamisel, peaks ettevõte teadma oma positsiooni. Kuigi ka Eesti on oma ajaloos teinud arenguhüppeid liikudes näiteks jõuliselt mobiilsidele, siis ettevõttes ei pruugi olla võimalik mitmeid samme vahele jätta, sest uute lahenduste juurutamine eeldab eelteadmisi.

Ettevõtte olukorra ja võimekuse hindamiseks on välja töötatud mitmeid eneseanalüüsi lahendusi. Eneseanalüüsi vahendeid on välja töötanud nii rahvusvahelised konsultatsioonifirmad, erialaliidud, ülikoolid ja ka Tööstus 4.0 valdkonnale keskendunud konsultandid. Selles artiklis tutvustatakse rahvusvaheliste konsultatsioonifirmade PwC, Accenture Consulting ja Forrester mudeleid, Saksamaa tööstusettevõtete liidu VDMA, Fraunhoferi instituudi, Dresdeni ülikooli teadlaste  ja Tööstus 4.0 konsultatsioonidele spetsialiseerunud German Innovation Zentrum für Industy 4.0 mudelit.

Lisaks neile ettevõtte enesehindamise mudelitele saab mõningal määral kasutada enesehindamiseks ka riikide võrdlusindekseid: Euroopa Liidu riikide võrdlemiseks konsultatsioonifirma RB poolt välja töötatud Tööstus 4.0 küpsuse indeks ja Taani mittetulundusliku Tööstus 4.0 arendamise organisatsiooni Dll 4.0 poolt loodud globaalset võrdlust võimaldav Tööstus 4.0 valmisoleku indeks.

Konsultatsioonifirma PwC Tööstus 4.0 võimekuse enesehindamise mudel

Konsultatsioonifirma PwC on välja töötanud põhjaliku enesehindamise mudeli, mida igaüks saab tasuta veebis täita: https://i40-self-assessment.pwc.de/i40/landing/

Tulemusi on võimalik võrrelda teistega oma tööstusharus. Enesehindamise mudelis on 6 tegurit, mida hinnatakse nelja taseme skaalal. Teguriteks on:

  • Ärimudel, tooted ja teenused.
  • Turg ja ligipääs klientidele
  • Väärtusahel ja protsessid
  • IT arhitektuur
  • Regulatsioonide vastavus, riskid, maksud
  • Organisatsiooni kultuur

 Ülevaatlik variant enesehindamise küsimustest ja tasemetest on toodud alljärgeneval joonisel. Detailsem tasemete kirjelduste tabel on toodud lisas 1.

Joonis. PwC enesehindamise mudeli tegurid, tasemed ning küsimused. (Geissbauer, Vedso, and Schrauf 2016)

PwC enesehindamise mudel on üks osa konsultatsioonifirma poolt pakutud kuuesammulisest protsessist digitaalseks tööstusettevõtteks muutumisel (vt. alljärgnevat joonist). Kuus sammu algavad nägemuse loomisest, pilootprojektide käivitamisest, juurde vajatavate oskuste hindamisest, andmeanalüüsi kasutama hakkamisest, digitaalseks muutumisest ning ökosüsteemi arendamisest.

Joonis. Protsessi sammud muutumaks digitaalseks tööstusettevõtteks.  (Geissbauer, Vedso, and Schrauf 2016)

 

Konsultatsioonifirma Accenture Consulting Tööstus 4.0 võimekuse enesehindamise mudel

Accenture Consultingu enesehindamise mudel on hoiatav näide konsultatsiooni müümisele suunatud lähenemisest. Accenture enesehindamise mudel koosneb 10 küsimusest ettevõtte digitaalse taseme hindamiseks ja on veebis täidetav (https://www.accenture.com/sg-en/insight-industrial-internet-things). Väljapakutud 10 küsimust on toodud ära alljärgnevalt. Küsimused koos valikvastustega on toodud ära lisas 2.

Accenture 10 enesehindamise küsimust:

  1. Mil määral on digitaalne äri osa sinu ettevõtte strateegiast?
  2. Kas ettevõte kasutab standardeid digitaalsete lahenduste jaoks (IT arhitektuur, protsessid, protseduurid ja poliitikad)?
  3. Mil määral on uued tehnoloogiad integreeritud praegusse tehnoloogia platvormi?
  4. Kui hea on ettevõte tehnoloogilise keerukuse haldamisel?
  5. Mis tasemel on ettevõtte analüütiline võimekus?
  6. Kui võtme tähtsusega teguriks peetakse informatsiooni ja andmete kvaliteeti ettevõtte edu tagamisel?
  7. Kui kiiresti ja paindlikult juurutab ettevõte uusi teenuseid ja tooteid?
  8. Kas ettevõttes on olemas üks isik või osakond, mis tegeleb kõigi digitaalsete operatsioonide küsimustega?
  9. Mis tasemel on igapäevategevused digitaliseeritud?
  10. Mida tähendab “ökosüsteem” sinu jaoks?

Lisas 2 on toodud ära ka tulemus, mida ettevõttele kuvatakse pärast küsimustiku täitmist. Tegemist on ühe numbriga ning ettepanekuga tulla konsultatsioonile. Antud indeksi toome siinkohal välja eelkõige hoiatava näitena, et välja on pakutud väga palju erinevaid enesehindamise mudeleid ning mitte kõik neist ei pruugi olla adekvaatsed.

 

Konsultatsioonifirma Forresteri Tööstus 4.0 võimekuse enesehindamise mudel

Konsultatsioonifirma Forresteri enesehindamise mudel põhineb nelja teguril (vt. alljärgnevat joonist):

  • Ettevõtte kultuur
  • Tehnoloogia
  • Organisatsioon
  • Andmete kasutamine

Joonis. Digitaalse küpsuse neli tegurit. (Gill et al. 2016)

Iga teguri puhul küsitakse ettevõttelt 7 küsimust, millest tulenevalt arvutatakse küpsuse indeksi väärtus. Küsimused on eraldi välja toodud lisas 3. Lisaks hindamisvõimaluse andmisele on Forrester välja töötanud ka skaala ettevõtete jagamiseks nelja gruppi vastavalt digitaalsele küpsusele. Need neli gruppi põhinevad tuntud innovaatilisuse jaotusel (vt. järgnevaid jooniseid). Forresteri konsultatsioonifirma on läbi viinud ka uuringu suurettevõtete ja organisatsioonide seas, mis annab baastasemed võrdlemiseks.

Joonis. Ettevõtete jagamine digitaalse küpsuse indeksi punktide järgi gruppidesse. (Gill et al. 2016)

Erialaliidu VDMA Tööstus 4.0 võimekuse enesehindamise mudel (Impuls Industry 4.0 Readiness)

Saksamaa tööstusettevõtete erialaliit VDMA on lasknud välja töötada Tööstus 4.0 valmisoleku mudeli. Ettevõtetel on võimalik veebis enesehindamise mudel ära täita: https://www.industrie40-readiness.de

Tegurid on jaotatud kuude gruppi ja ettevõtete valmidusel on kuus taset (vt. alljärgnevat joonist). Kuueks teguriks on:

  1. Strateegia ja operatiivtasand
  2. Tark tehas
  3. Tark operatiivtasand
  4. Targad tooted
  5. Andepõhised teenused
  6. Töötajad

Joonis. Impuls Tööstus 4.0 valmisoleku tegurid ja tasemed.

Fraunhoferi instituudi Tööstus 4.0 võimekuse enesehindamise mudel

Saksamaa tunnustatud teadusasutus Fraunhofer on samuti töötanud välja Tööstus 4.0 võimekuse enesehindamise mudeli. Võrreldes eelnevalt välja toodud mudelitega on Fraunhoferi mudelis dimensioone üheksa (vt. järgnevat tabelit):

  1. Strateegia
  2. Eestvedamine
  3. Kliendid
  4. Tooted
  5. Operatiivtasand
  6. Kultuur
  7. Inimesed
  8. Haldus
  9. Tehnoloogia

Üheksat dimensiooni hinnatakse 5-palli skaalal.

Antud mudel ei ole siiski ettevõtetele vabalt kättesaadav ning selle kasutamiseks tuleb Fraunhoferiga ühendust võtta ning kasutustingimused kokku leppida. Mudeli kasutamise kogemustest ning eelistest võrreldes teiste olemasolevate mudelitega saab lugeda Schumachera, Eroli ja Sihna teadusartiklist.

Tabel. Fraunhoferi Tööstus 4.0 võimekuse enesehindamise mudel.  (Schumachera, Erol, and Sihna 2016)

 

Dresdeni ülikooli Tööstus 4.0 võimekuse enesehindamise mudel (System Integration Maturity Model Industry 4.0 – SIMMI)

Dresdeni ülikooli teadlased on välja töötanud oma mudeli Tööstus 4.0 küpsuse mõõtmiseks. Mudel koosneb neljast dimensioonist, millel on viis taset. SIMMI dimensioonid on:

  • Vertikaalne integratsioon
  • Horisontaalne integratsioon
  • Digitaalne toodete arendus
  • Valdkondadeülene tehnoloogia kasutamine

Detailsemalt on SIMMI mudeli maatriks ära toodud lisas 4. Antud mudel on teiste mudelite edasiarendus ja seda tutvustati 2016.a. teaduskonverentsil, mille kohta on ilmunud ka artikkel (Leyh et al., n.d.). Samas on mudeli puuduseks, et teadusartikli kirjutamise ajal polnud mudelit praktikas kasutatud ettevõtete küpsuse taseme hindamiseks.

 

German Innovation Zentrum für Industy 4.0 Tööstus 4.0 võimekuse enesehindamise mudel (Pathfinder)

Saksamaa konsultatsiooni ja koolitusettevõtte GIZ on välja töötanud oma mudeli, mis koosneb neljast blokist (vt. joonist):

  1. Juhtimine
  2. Organisatsioon
  3. Tehnoloogia
  4. Inimesed

GIZi enesehindamine ja Tööstus 4.0 lahenduste välja arendamine koosneb kolmest etapist. Esimene etapp on tasuta, kus ettevõtte töötajad hindavad ära nelja valdkonna puhul ära 4-6 väidet. Eesmärk on saada ettekujutus digitaliseerumise arusaamades kõigi ettevõtte töötajate hulgas. Teine ja kolmas etapp on juba tasulised konsultatsioonid. Teises etapis peavad võtmetöötajad vastama detailsemalt samadele küsimustele ning selgitama, miks esimeses etapis töötajad võisid just ühel või teisel viisil vastata. Kolmandas etapis toimub Tööstus 4.0 juurutamise plaanide väljatöötamine ning elluviimine.

GIZ mudel on pidevas arengus ja väljatöötamises. Seetõttu näiteks ei kattu ka nende veebilehel (https://company.i40.de/en/consulting/readiness-check) välja toodud mudeli joonis ja esimese etapi küsimused. Küsimustes on inimeste asemel küsimused turu kohta.

Joonis. Pathfinder mudel. https://company.i40.de/en/consulting/readiness-check

 

Konsultatsioonifirma Roland Berger tööstuse valmisoleku indeks Euroopa Liidu riikide võrdlemiseks

Konsultatsioonifirma RB on väljatöötanud indeksi, mille abil muuta erinevates riikides toimuvad tööstuse digitaliseerimise arengud omavahel võrreldavaks. RB tööstuse valmisoleku indeks (RB Industry 4.0 Readiness Index) summeerib kaks dimensiooni:  hinnatakse järgmisi komponente: tööstuse eeskujulikkus ja väärtusvõrgustik. Tööstuse eeskujulikkuse all hinnatakse viie pallil skaalal järgmisi tegureid:

  • Tootmisprotsesside keerukus
  • Automatiseerituse aste
  • Töötajaskonna valmisolek
  • Innovatsiooni intensiivsus

Väärtusvõrgustiku puhul hinnatakse järgmisi tegureid:

  • Kõrge lisandväärtus
  • Tööstuse avatus
  • Innovatsiooni võrgustik
  • Internetilahenduste keerukus

Lähtudes indeksist ja tööstuse osakaalust SKTs on konsultatsioonifirma paigutanud riigid kaheteljelisele skaalale (vt. järgnevat joonist). Tulenevalt riikide paigutusest on need jagatud nelja gruppi: eestvedajad, potentsiaalikad, kõhklejad, konservatiivid. Eesti 2014.a. näitajate järgi kõhklejate gruppi.

Joonis. Euroopa riikide jagunemine Tööstus 4.0 elluviimise valmisoleku järgi. (2014)

 

Taani organisatsiooni Dll 4.0 globaalne Tööstus 4.0 valmisoleku indeks

Taani mittetulundustlik organisatsiooni Dll 4.0 ülesandeks on Tööstus 4.0 edendamine Taanis. Sellel eesmärgil on nad välja arendanud globaalse riikide Tööstus 4.0 valmisoleku  võrdlemise indeksi. Indeks põhineb seitsmel sambal: innovatsiooni võimekus, nõudluse tegurid, vedavad tegurid, tööstuse eksellents, baas võimaldajad, tehnoloogiline keerukus, Töösus 4.0 spetsiifilised tegurid. Järgneval joonisel on välja toodud sambad ja nende mõõdikud.

Joonis. Tööstus 4.0 rakendamise valmisoleku indeksi tegurid (J. Faarup and Faarup 2017)

Võrreldes eelnevalt käsitletud mudelitega on globaalse Tööstus 4.0 indeksi puhul avaldatud ka erinevate tegurite kaalud (vt järgnevat joonist). Võimalik, et sarnased tegurite läbikaalumised tuleb teha ka eelloetletud mudelite puhul, kuid teiste mudelite väljatöötajad on jätnud selle enda teada.

Joonis. Indeksi arvutamiseks paika pandud erinevate tegurite kaalud. (J. Faarup and Faarup 2017)

Indeksi põhjal on riigid paigutatud kaheteljelisele joonisele (vt. allpool). Põhimõtteliselt sarnaneb saadud skeem üsna palju konsultatsioonifirma RB väljapakutuga. Peamiseks erinevuseks on fookus: kui RB keskendub Euroopale, siis DII 4.0 on indekseerinud 120 riiki.

Euroopas positsioneerub Eesti mahajääjate gruppi. Samas on Eesti puhul ka hinnatud, et asume täpselt keskel mahajäämise ja edasijõudmise skaalal. Seetõttu on raske hinnata, kuidas Eesti edasi arenema hakkab. 120 riigi hulgas on Eesti oma indeksi näitajaga 34-s (vt. järgnevaid jooniseid).

Eesti on 34. riik 120 riigi hulgas.

 

Kasutatud allikad

Faarup, Jonas, and Andreas Faarup. 2017. “Global Industry 4.0 Readiness Report 2016-2017.” S3.Amazonaws.com. Dll 4.0.

Geissbauer, Dr Reinhard, Jesper Vedso, and Stefan Schrauf. 2016. “Industry 4.0: Building the Digital Enterprise.” Pwc.com. PwC Strategy.

Gill, Martin, Shar VanBoskirk, Patti Freeman Evans, James N ail, Alexander Causey, and Laura Glazer. 2016. “The Digital Maturity Model 4.0.” Forrester.Nitro-Digital.com. Forrester Research.

Leyh, Christian, Thomas Schaffer, Katja Bley, and Sven Forstenhäusler. n.d. “SIMMI 4.0 – a Maturity Model for Classifying the Enterprise-Wide IT and Software Landscape Focusing on Industry 4.0.” In, 1297–1302. doi:10.15439/2016F478.

Schumachera, Andreas, Selim Erol, and Wilfried Sihna. 2016. “A Maturity Model for Assessing Industry 4.0 Readiness and Maturity of Manufacturing Enterprises.” Procedia CIRP 52. Elsevier: 161–66. doi:10.1016/j.procir.2016.07.040.

  1. “Industry 4.0 – the New Industrial Revolution .” Roland Berger GMBH.

Artikli autor: Kalev Kaarna, Kaido Mäesalu

Vaata täismahus artiklit koos lisadega siit:  Artikkel – kuidas hinnata kui valmis on tootmisettevõte Tööstus 4

Jaga postitust:

Tööstus 4.0 – kas ainult vägevatele?

Uudiseid ja sõnavõtte lugedes jääb mulje, et Tööstus 4.0-st või tööstuse digitaliseerimisest on tehtud järjekordne moeröögatus ilma asja sisusse süüvimata. Eesti tootmisettevõtted justkui jaguneks kaheks: suur enamik, kes on n-ö rongist maas ja mõned üksikud, kes on rongist ees. Pilvetehnoloogiad, liitreaalsus ja värkvõrk, mis on näited Tööstus 4.0 aluseks olevatest tehnoloogiatest, kõlavad väikese või keskmise suurusega ettevõttele ulmeliselt.

 

Joonis. Tööstus 4.0 tehnoloogiad. Allikas: PwC 2016

Teisalt võib Toftani juht pärast teise tehase valmimist Tööstus 4.0 kontseptsiooni üldist tutvustust kuuldes õigustatult öelda, et neil on tehases juba Tööstus 4.5. Samamoodi võib üldise tutvustuse peale Viljandi Aken ja Uks juht öelda, et neil juba on Tööstus 4.0, sest olemas on reaalajas monitooring ja üksteisele tööd ette tõstvad robotid. Tiksoja Puidugrupi juht võib lisada, et inimestega õlg-õla kõrval töötavad väikesed robotid on nende tehases üsna laialdaselt kasutusel.

Ilmselgelt oleks liiga lihtne järeldada, et eelnimetatud ettevõtted võivad puhata, sest töö on tehtud ja teised peavad pankrotti ootama hakkama, kuna neile järele nagunii ei jõua.

Tööstus 4.0 puhul oleks iga ettevõtte juhil tarvis leida vastused järgmisele kahele küsimusele:

  • Mis võimalusi see pakub mulle ja mu konkurentidele?
  • Kuidas saada teada, mis oleks minu ettevõttes järgmine mõistlik samm nende võimaluste ärakasutamiseks?

Tööstus 4.0 võimalused väikestele ja suurtele

Kuigi meedias keskendutakse Tööstus 4.0-st rääkides robotitele ja sensoritele, siis tegelikult on asja sisuks uute tehniliste lahenduste ärakasutamine kas tulu suurendamiseks või kulude vähendamiseks ja tootlikkuse kasvuks (vt alljärgnevat joonist).

 

Joonis. Tööstus 4.0 kasud. Allikas: PwC 2016

Tööstus 4.0 kulude kokkuhoiu pool on üldiselt üsna enesestmõistetav: parem info õigel ajal aitab vastu võtta paremaid otsuseid ning seeläbi kiirendada protsesse, vähendada praaki ja seisakuid või kallite testide asemel teha katsed läbi virtuaalselt. Sõltumata ettevõtte suurusest tasuks mõelda, milliseid seadmeid saaks kasutada, et kulusid vähendada ja tulusid suurendada. Alati ei ole õige vastus “robot”, vaid mõnikord piisab ka tõhusamate tootmisjuhtimise võtete kasutamisest (nt TLS, LEAN või TOC).

Tulude suurendamise pool on oluliselt keerulisem ega ole nii enesestmõistetav, sest toote asemel andmete müügist raha teenimine ei ole tootmisettevõtetele loomuomane. Üheks näiteks seadme digitaliseerimisest on firma Meiren Engineering lumesahk. Sahale on lisatud sensorid, mis vastavalt tee profiilile ja ilmastikuoludele tõstavad ja langetavad sahka sõidu ajal automaatselt, et hoida alati õiget vahet tee ja saha vahel. Sel viisil kulub sahk oluliselt vähem ning mis veelgi olulisem — teeb ka vähem müra. See on oluline lisakasu, sest mitmetes linnades on kehtestatud mürapiirangud, mida varahommikul lumekoristust tegevad masinad tohivad teha.  

Kuigi ka mööblile saab erinevaid sensoreid külge panna, tasuks võimalusi tulu teenimiseks otsida laiemalt. Mööblitööstuses võiks andmete parem liikumine aidata juurutada taaskasutatava mööbli lahendusi. Näiteks Walesi ettevõte Orangebox pakub võimalust oma aja ära elanud kontoritoolid tagasi tuua. Orangebox uuendab need ära ning müüb soodsa hinnaga kas endisele või uuele omanikule. Kuigi oluline aspekt siin on nutikas tooli disain, mis võimaldab erinevaid komponente kergelt vahetada, siis tähtsal kohal on ka digilahendused, mis võimaldavad taaskasutuse protsesse jälgida ja juhtida.

Inspiratsiooni tasuks otsida ka Tallinn Hotels´i kogemustest, kus hotellitubade broneerimist teeb tarkvararobot. Kuigi roboti õpetamine võttis üle aasta, siis juba esimesel tegutsemisaastal aitas robot hotellil senisest oluliselt rohkem teenida, suutes leida tuba  kõrgemalt väärtustavaid ja paremat hinda maksvaid hotellikülastajaid ning prognoosides üllatavalt täpselt täituvust mitu kuud ette.

Väiksematel ettevõtetel tasuks mõelda, milliseid müügietappe saaks üle anda tarkvarale. Näiteks üks Eesti kolme töötajaga internetikaubanduse ettevõte on võtnud kasutusele hinnapäringutele vastamise algoritmi. Kliendilt saabunud hinnapäringu teksti analüüsib tarkvara algoritm ning vastavalt sisule saadab kliendile täpsustava küsimuse. Kui klient vastab, siis on kindel, et kliendi soov on tõsine ning kontakt suunatakse edasi müügimehele, kes kliendiga edasi tegeleb.

Keskendu tulemusele, mitte tööriistale

Soovitus väikese ja keskmise suurusega ettevõtte juhile on, et keskenduda tuleks tulude suurendamise ja kulude vähendamise eesmärgile, mitte jääda kinni tehnoloogilistesse keerukustesse. Kui eesmärk on selge, on ka oluliselt lihtsam leida õige tehniline või mitte-tehniline lahendus. Tööstus 4.0 eesmärk on kindlasti sobiv kõigile tööstusettevõtetele, sest selle kontseptsioonis on õigeid ja tasuvaid tööriistu nii suurtele kui väikestele tootmisettevõtetele.

 

Artikli autor: Kalev Kaarna, TSENTRI juht

Jaga postitust:

Tööstuse digitaliseerimine ja Tööstus 4.0

Tööstus 4.0 – kas võimalus nutikamaks tootmiseks ja kõrgemaks tootlikkuseks?

  • Kui mul on tootmises arvutid ja robotid kasutusel, kas ma siis juba kasutan kõiki Tööstus 4.0 võimalusi?
  • Kas tööstuse digitaliseerimine on haip või lahendus?
  • Millist kasu võiks tuua Tööstus 4.0 lahendused? 

Eesti Infotehnoloogia ja Telekommunikatsiooni Liidu trükisest leiad vihjeid

Loe lisaks tööstuse digitaliseerimisest IKT kodulehelt

Tööstus 4.0 info

Jaga postitust: