A jövő gyárai

Napjaink gyárainak – legalább – három súlyos kihívásnak kell megfelelniük. Az első számú és talán a leginkább akut probléma a munkaerőhiány: a Korn Ferry szakértői már évekkel ezelőtt azt prognosztizálták, hogy 2030-ra mintegy 85 millió fő fog hiányozni a globális munkaerőpiacról. Ez a szám kicsit nagyobb, mint Németország teljes lakossága, és egyértelműen mutatja, hogy a nyugdíjba vonuló „boomer”-, illetve X generáció szakértelmét számos területen – az autógyártástól a gyógyszer-, az élelmiszer- vagy a félvezetőiparig – nem lehet egyik évről a másikra robotokkal kiváltani. Másodszor, mivel vásárlók a költséghatékony megoldásokat részesítik előnyben, folyamatosan növelni kell a termelékenységet, miközben egyre fokozottabban kell ügyelni a dolgozók munkakörülményeire, az innovációnak a biztonsággal kell kéz a kézben járnia. Harmadszor, a források szűkössége miatt a fenntarthatóság válik az egyik legfontosabb vezérlő elvvé, amit az elkerülhetetlen automatizálásnak is figyelembe kell vennie. Sokkal nagyobb rugalmasságra, az optimalizálásra nagyobb hangsúlyt fektető gyártási folyamatokra van szükség ahhoz, hogy a megfelelő terméket a megfelelő helyen és a megfelelő időben lehessen előállítani.

Ahogy az ügyfelek, a vásárlók is mindinkább az egyéni igényeiknek megfelelő megoldásokat keresik, úgy a gyártó cégek sem ringathatják magukat abba a hitbe, hogy egy „one size fits all” formula varázsütésre megoldja valamennyi problémájukat. 

Cselekvéseink kiindulópontja az esetek többségében valamilyen észlelés, ezt kell biztosítanunk a gyárakban működő gépeknek is. „Látniuk”, érzékelniük kell, hogy mi történik a környezetükben. A gépek információéhségét a kameráktól a lézerszkennerekig sokféle forrás csillapíthatja, ezek szolgáltatják a megfelelő reakciókat lehetővé tevő adatokat.

Az adatok önmagukban nem érnek sokat. Ami számunkra a központi idegrendszer, amely feldolgozza, amit látunk vagy hallunk, az a gépnek a mesterséges intelligencia, amelyre támaszkodva önállóan hozhat döntést. A gépi döntésnek természetesen hatékonynak kell lennie, de a hatékonyságnak kéz a kézben kell járnia a biztonsággal. A gépnek nem csupán okosnak, de körültekintőnek és megbízhatónak is kell lennie, és hús-vér munkatársait is – a szó szoros értelmében – „megkülönböztetett” figyelemmel kell kísérnie.

A mesterséges intelligencia természetesen többre képes prompt válaszreakcióknál. Az adattömegek feldolgozása új, a termelést hatékonyabbá, fenntarthatóbbá és biztonságosabbá tehető koncepciók felismeréséhez, kidolgozásához vezethet. 

A gép és az ember új szintre emelt együttműködésére jó példát szolgáltatnak a modern raktárak, amelyekben a kamerák adatait és a nyilvántartást „okosan” összekapcsolva akár éjszakánként elvégezhető válik a leltározás.

Végül, ahogy az embernek természetes, hogy „oda megy, ahol a munka van”, úgy az egyre kifinomultabban mozgó gépek is sokkal rugalmasabban végzik el a feladatukat. A mesterséges intelligencia által vezérelt robotok, amelyek hamarosan teljesen átveszik a gyáron belüli logisztikai feladatokat, könnyen alkalmazkodnak a környezet változásaihoz. Hogy a raktáros példánál maradjunk: az automatizálásban néhány éve még kritikus jelentőségű volt a raklapok pontos elhelyezése, a mai okos targoncák viszont már könnyedén kezelik a pozícióhibákat.

Észlelés, gondolkodás, tervezés, mozgás: ilyen lépésekből áll az emberi feladatmegoldás, és a jövő autonóm gyáraiban így „járnak majd el” a gépeink is. És ahogy az emberi teljesítményünket megsokszorozza az összefogás, ugyanezt a multiplikátor hatást biztosíthatjuk a gépek – magasabb szinten a gyárak, még magasabb szinten egész termelő folyamatok – összekapcsolásával. Erről (is) szól a hatékonyságnövelés a jövő gyáraiban.