Kolme reittiä älykkääseen tuotantoon

Kolme reittiä älykkääseen tuotantoon


Kuvittele perinteinen tehdas. Todennäköisesti mieleen tulee valtava rakennus teollisuusalueen laitamilla.

Olennaisempaa kuitenkin on, että tehdas pyörii usein erillään muusta yrityksen liiketoiminnasta, ja myös sen tuotantoon liittyvät tietotekniset ratkaisut toimivat omissa verkoissaan.

Uudet tuotantotrendit haastavat perinteisen mallin. Epävarmojen talousnäkymien aikana yritykset yrittävät tehostaa nykyistä toimintaansa ja tuotantolinjojaan.

Kuluttajat ovat entistä kiinnostuneempia hyödykkeiden materiaalilähteistä ja vastuullisuudesta. Toisaalta monet tehtaat miettivät jo uusia palveluja perinteisten tuotteidensa rinnalle – tai kokonaan uusia tulonlähteitä.

Hyödyntääkseen uusia mahdollisuuksia valmistajat digitalisoivat toimintaansa ja kytkevät siihen reaaliaikaisen tiedonkeruun. Näin syntyy älykkäitä tehtaita, jotka ovat liiketoiminnan ytimessä, eivät enää sen laitamilla.

Myös kehittyvät tekniikat kuten lohkoketjut (blockchain) ja kvanttitietojenkäsittely (quantum computing) luovat uusia mahdollisuuksia. Mutta silti työtä on paljon: älykkään tehtaan rakentaminen on matka, ja parasta etenemistapaa voi olla vaikea valita.

Ja mitä tulee taloudellisiin paineisiin, tuoreen selvityksemme mukaan valmistajat (58 %) pitivät kustannuksia suurimpana esteenä tehtaiden muuttamisessa entistä älykkäämmiksi.

Tähän mennessä useimmat älykkäät tehdasprojektit eivät ole vielä parantaneet sijoitetun pääoman tuottoa, mikä voi vaikeuttaa lisähankkeita.

Tässä blogissa pohdiskelen kolmea tapaa, joilla älykkäät tehtaat voisivat tuottaa arvoa valmistajille, jos nämä käyttäisivät moderneja työkaluja muutoshankkeissaan.

1. Yhteys asiakkaaseen

Fiksun tehtaan luominen antaa valmistajille mahdollisuuden tarjota aivan uusia palveluita asiakkaille.
Itse asiassa asiakaskokemuksen parantaminen on ylivoimaisesti suosituin älykkäiden tehdashankkeiden ulkoinen tavoite – vaikka toteutettavat ratkaisut vaihtelevatkin kohderyhmittäin paljon.

Kuluttajamarkkinoilla on kasvava räätälöityjen tuotteiden ja palvelujen kysyntä. Kuluttajat etsivät tuottajia, jotka luovat ratkaisuja asiakkaiden henkilökohtaisiin tarpeisiin.

Edelleen noin puolet valmistajista jatkaa älykkäitä tehdasprojekteja tuotteidensa tehokkaamman räätälöinnin mahdollistamiseksi.

Yhteys asiakkaaseen voi myös auttaa herättämään kuluttajien mielenkiintoa uudella tavalla. Esimerkiksi Jim Beam kypsyttää jokaista viskitynnyriä huolellisesti useita vuosia. Esineiden internetin avulla on helppo jäljittää jokainen tynnyri ja kertoa sen oma tarina kiinnostavasti.

B2B-markkinoilla valmistajan kilpailuetu syntyy usein palvelusta. Yritysten välisessä bisneksessä muista voi erottautua vaikkapa notkeammalla jälkimarkkinoinnilla, laadukkaalla, ennakoivalla huollolla tai toimittamalla tiettyjä tavaroita tai osia automaattisesti palveluna, kun kaupat on tehty.

Joka tapauksessa yhteydet tehtaan ja yrityksen välillä ovat avainasemassa. Asiakkaat saattavat tarvita yksityiskohtaisia tietoja suunnitellun hankinnan saatavuudesta ja logistiikasta ostopäätöksensä tekemiseksi. Samaan aikaan tehtaan on tietysti kyettävä toimittamaan erittäin räätälöityjä tilauksia.

Oikein tehtynä älykäs tehdas parantaa ja lujittaa valmistajan ja asiakkaan suhdetta.

2. Entistä tehokkaampi toiminta

Lähes jokainen tehdas on toki jo pyrkinyt parantamaan toiminnan tehokkuutta. Niinpä ei ole yllättävää, että älykkäiden tehdashankkeiden yleisimmät sisäiset tavoitteet ovat tuotteiden laadun parantaminen (50%) ja resurssien aiempaa tehokkaampi käyttö (47%).

Koneoppimisella (Machine Learning) on tässä keskeinen rooli, etenkin kun kyse on laadunvalvonnasta ja tietojen analysoinnin parantamisesta seuraavalle tasolle.

Varsinkin pääomavaltaisessa kestohyödykkeiden tehdastuotannossa viimeiset laadunvarmistukset suorittaa vieläkin usein ihminen. Prosessi on aikaa vievä, kallis ja myös altis inhimillisille virheille. Tämä koskee erityisesti sellaisia tuotteita kuin tuuliturbiinien lapoja tai lentokoneen siipiä, joissa pienimmätkin poikkeamat voivat olla seurauksiltaan katastrofaalisia.

Laadunvalvontaprosesseja voidaan kuitenkin jo automatisoida kuvantamisvälineillä ja koneoppimisella. Esimerkiksi röntgenkuvia voidaan arvioida algoritmin avulla poikkeavuuksien tunnistamiseksi ja ajan säästämiseksi.

Tämä lähestymistapa on hyödyttänyt huomattavasti Siemens Gamesaa, jonka tiimi otti tuulivoimalan käyttöön oppivan tekoälypohjaisen laadunvalvontajärjestelmän. Se on lyhentänyt laadunvalvonnan skannausaikoja jopa 60 prosenttia.
Uusi tietotekniikka voi myös parantaa tehtaan tuottavuutta – eli tehdä siitä oikeasti älykkään.

Perinteisille tietokoneille on ollut suuri haaste ratkoa valmistavan teollisuuden yleisiä kombinatorisia optimointiongelmia. Näitä ovat esimerkiksi auton maalaamisessa tai hitsaamisessa tarvittavien tehokkaimpien työskentelyreittien laskenta yhdessä työskentelevälle robottiparille.

Mutta nykyään on saatavana kvanttitietokoneista vaikutteita saaneita laskentajärjestelmiä, jotka voivat tarjota vastauksia reaaliajassa. Näin robottijärjestelmien suorituskyky voidaan maksimoida. Eräässä Fujitsun omassa tehtaassa näin saatiin kutistettua osien noutomatkaa jopa 45 prosenttia.

3. Läpinäkyvä ja vastuullinen toimitusketju

Toinen valmistajille tärkeä asia on osoittaa, että liiketoiminta on vastuullista ja vähäpäästöistä.

Kuluttajat ovat nykyään enemmän kuin koskaan tietoisia tuotteiden alkuperästä, ja he voivat jopa maksaa enemmän niistä tuotteista, joiden tuotantoketju noudattaa kestävän kehityksen periaatteita.

Myös tuotteiden alkuperän jäljitettävyys on tärkeää, ja alkuperätietoa tarvitaan esimerkiksi korkeamman hinnan perusteluksi.

Lohkoketjutekniikasta on tulossa tehokas työkalu tuotteiden koko elinkaaren tarkasteluun raaka-aineista lopputuotteisiin. Lohkoketjutekniikan avulla tuotetiedot tallennetaan turvallisesti, eikä niitä voida muuttaa toimitusketjun varrella, joten kuluttajat voivat olla varmoja siitä, mitä he saavat.

Elintarvikkeiden osalta lohkoketju voisi antaa asiakkaille mahdollisuuden jäljittää ateriansa pellolta pöytään ja tarkistaa, että esimerkiksi liha, maito, vihannekset ja juurekset on kasvatettu, tuotettu ja viljelty eettisesti ja kestävästi.

Valitse oikea bisnesmalli

Älykäs tehdas voi tuoda omistajalleen pitkäaikaisia etuja, mutta haasteena on se, että sen pitäisi myös kohtalaisen nopeasti maksaa itsensä takaisin.

Siksi on kriittistä määritellä huolellisesti ja selkeästi alusta alkaen liiketoiminnan malli ja luonne. Kannattaa myös tunnistaa käyttötapaukset, jotka ovat yritykselle oikeasti tärkeimmät ja arvokkaimmat.

Jotkut tehtaat pyrkivät jo kehittämään älykästä ratkaisua, jota voidaan ajaa monissa tehtaissa. Tämä mahdollistaa uuden tekniikan tehokkaan pilotoinnin ja skaalaamisen tarpeen mukaan.

Muut saattavat selvitä pienellä lisäinvestoinnilla, joka auttaa irrottamaan parhaan hyödyn nykyisistä tietojärjestelmistä.
Monilla tehtailla on edelleen tuotannon tietojärjestelmiä ja toisaalta varsinaisia tietojärjestelmiä, sekä näiden lisäksi erillisiä datasiiloja. Ohjelmistojen parempi integraatio voisi mahdollistaa merkittäviä hyötyjä tehokkuudessa tai tuotteiden laadussa.

Huolellinen suunnittelu on elintärkeää. Ulkopuolisen tuen saaminen asiantuntijoilta, jotka ymmärtävät sekä tekniikan mahdollisuuksia että teollisuuden murrosta, voi olla erittäin hyödyllistä.

Tehdään totta älykkäistä tehtaista

Älykkään tehtaan luomisen ei tarvitse olla megaluokan urakka. Haastavina taloudellisina aikoina voi kuitenkin olla houkuttelevaa viivyttää investointeja ja näin pudottaa uuden teknologian kustannuksia.

Älykkäiden tehtaiden kehittäminen voi kasvattaa merkittävästi kilpailukykyä. Asiakkaiden ja kuluttajien odotukset ovat kovat ja he haluavat jo yksistään maapallon suojelemiseksi entistä fiksumpaa ja tehokkaampaa tuotantoa.

Jos aikoo hyötyä kilpailuedusta, sitä pitää rakentaa nyt. Älykkään tehtaan luominen on menestyksen avain. Tutustu koko raporttiin: The Challenges and Opportunities of the Smart Factory