Когда на пути Toyota встречается концепция Индустрии 4.0
Перевод второй части главы “Principle 8. Adopt and Adapt Technology That Supports Your People and Processes” книги Джеффри Лайкера “The Toyota Way, Second Edition: 14 Management Principles from the World’s Greatest Manufacturer”. Второе издание вышло 1 декабря 2020 года.
Я не являюсь экспертом в этом вопросе, но мое понимание Концепции Индустрии 4.0 подразумевает использование программного обеспечения для управления активами посредством технологии «Интернета вещей»: устройства сбора данных (например, беспроводные датчики и камеры высокой четкости), интеллектуальный анализ больших данных для выявления закономерностей, алгоритмы прогнозирования и обучающийся искусственный интеллект. Существует множество прикладных программных решений. Одно из применений технологии – мониторинг машин и оборудования, прогнозирование отказов и в некоторых случаях принятие корректирующих мер путем автоматической настройки оборудования и машин. Другой пример – умные роботы, которые могут адаптироваться к различным условиям и обучаться, имитируя принятие решений и движения человека.
Не осознавая этого, я испытал всю мощь этой новой технологии, играя в гольф в феврале 2020. Друг пригласил меня опробовать новое тренировочное поле, оснащённое технологическими решениями, которые отслеживали удары в гольфе и предоставляли данные в ваш смартфон. На тренировочном поле были установлены радиолокационные вышки для сбора данных в трех измерениях. Я загрузил приложение Trackman, вышел на поле, ввел его номер, ввел номер клюшки для гольфа, которую использовал, ударил по мячу, а затем увидел на своём смартфоне, как движется мяч, расстояние, которое он пролетает, расстояние, которое он пробегает по земле и высоту. Результаты могли корректироваться в зависимости от актуальных погодных условий. Я мог увидеть даже меру вариативности моих ударов по клюшкам. Как же круто это было!

Затем я мог провести анализ и задать вопросы вроде таких: «Как далеко я в среднем отправляю мяч с каждым ударом?», «Какие клюшки более подходящие?», «Должен ли я был использовать клюшку на меньшую дистанцию в некоторых случаях, чтобы получить лучшую точность удара?». Ключом были устройства сбора данных, подключение к интернету для обработки данных, анализ данных, подключение к моему смартфону и прикладное программное обеспечение.
Позже я вспоминал об этой технологии и ее возможностях. Мне очень понравился опыт использования, он улучшил мои общие впечатления от тренировочного поля, как будто поиграл в видеоигру, но узнал ли я больше? Цель посещения тренировочного поля – потренироваться и стать лучше. Помогло ли это моей практике и уровню навыков? Теоретически казалось, что да, но на самом деле нет.
Могло бы помочь, если бы я использовал полученный анализ как часть осознанного тренировочного режима. Это означало, что я должен был выйти за рамки просто удара по мячу и просмотра за происходящим на смартфоне. Я должен был обладать определенными навыками, работать над стандартом того, каким я хотел видеть свой удар, и для каждого удара клюшкой мне нужно было отмечать отклонения от своего стандарта, а затем думать и практиковать меры противодействия этим отклонениям. В остальном это было просто развлечение (что уже неплохо). Технологии плюс человеческая дисциплина осознанной практики могут кое-что добавить.
То, что я увидел в Denso, было очень похоже на эту технологию на тренировочном полигоне, но гораздо в большем масштабе и более сложную. Культура Denso включала в себя дисциплину, направленную на то, чтобы научить людей думать и решать проблемы на основе отклонений между стандартными и фактическими состояниями, что в сочетании с интернетом вещей было мощно.
Когда я впервые попал в Мичиганский университет в 1982 году, «фабрики будущего» были в моде. Я изучал «социальные последствия» компьютерно-интегрированного производства (CIM), которое, согласно прогнозам, подорвет промышленность, потенциально оставив без работы миллионы рабочих. Спроектируйте что-нибудь на компьютере, создайте цифровую базу данных, загрузите ее в автоматизированное оборудование и получайте продукт. СМИ гудели об этой разрушительной технологии, поэтому я был сильно шокирован, узнав, что в то время это был миф, неудач было гораздо больше, чем успехов. Наша команда изучала небольшую компанию, производителя подшипников для подъемно-транспортных систем, которая рекламировала себя как первопроходца CIM. В компании установили новое компьютеризированное оборудование, старое оборудование убрали, уволив при этом его операторов; но когда новая система вышла из строя, пришлось снова пустить в ход старое оборудование и нанять уволенных операторов, чтобы продолжить производство. В конце концов компания обанкротилась. Мы написали статью «Изменить все сразу» (Changing Everything All at Once) и задокументировали, почему все обернулось так плохо. По сути, они были амбициозными первопроходцами, но преждевременно запустили в эксплуатацию непроверенные технологии. Учитывая этот опыт, я скептически отнесся к шуму об Индустрии 4.0. Встреча с Раджей Шембекаром в Denso укрепила мой скептицизм и стала убеждать меня в том, что эти передовые цифровые технологии были тем самым недостающим звеном в ранних попытках реализации компьютеризированного производства.
Программное обеспечение Drishti может регистрировать, сколько времени требуется рабочему для завершения этапа сборки на протяжении всей смены.
Раджа Шембекар, вице-президент Североамериканского производственного инновационного центра Denso, стал главным архитектором использования Интернета вещей компанией Denso. Он проработал в Ford 12 лет, где изучил основы автомобильного дизайна и производства, а затем в 2004 году он присоединился к Denso, изучая культуру и систему и два года проработав на производстве в Японии. Когда он вернулся в Соединенные Штаты в 2012 году, он хорошо понял, насколько США опередили Японию в современном программном обеспечении, особенно в перспективных технологиях Интернета вещей и искусственного интеллекта. Он был полон решимости передать эти технологии в Denso. В то время он считал, что Denso сильно отстает и ему нужно быстро наверстать упущенное, поэтому он решил нанять поставщика IoT. Раджа объяснил:

Еще в 2017 году мы много раз встречались с компаниями. Они показывали нам отличные PowerPoint презентации и рассказывали, что могут сделать. И тогда мы действительно думали, что сильно отстаем от остальной промышленности США. Мы поговорили с пятью разными компаниями, провели с ними реальные испытания и установили их программное обеспечение.
Подобно тому, что моя исследовательская группа испытала в 1980-х годах с «фабрикой будущего», когда Раджа и его команда углубились в предполагаемые компании-эталоны Индустрии 4.0, он был шокирован, узнав, как мало они сделали. Было много фанфар и замечательных демонстраций данных, но почти не было действий для решения реальных проблем. Он посетовал:
Мы многому научились, но быстро поняли, что если вы пойдете на заводы, и они покажут вам множество мониторов и информационных панелей – я называю их электронными обоями, – если вы не покажете мне, какие действия вы предприняли на основе этих данных в реальном времени, и что эти данные соответствуют реальности, это просто электронные обои. Я посетил более дюжины заводов в крупных известных компаниях, и многие из них хорошо работали, но они не были полностью интегрированы, и те, кто показывал много информационных панелей, когда мы начали разбираться детальнее, мы обнаружили не много реальных действий.
Он посетил завод другого крупного автомобильного поставщика, которому уделялось большое внимание как передовому примеру использования Интернета вещей. У поставщика были красивые дисплеи с данными и множеством гистограмм. Для оценки времени безотказной работы оборудования он взглянул на монитор, который показывал общую эффективность оборудования. Цифры показывали, что оборудование было загружено на 135%. Раджа был удивлен этим числом и спросил, верно ли оно. Ему сказали: «Нет, это не совсем так, потому что программное обеспечение не было адаптировано для решения тех проблем, которые у нас были сегодня». Раджа подумал: «Что подумают сотрудники, если увидят 135%, в то же время понимая, что на самом деле не достигают запланированного результата на день?»
Он также обнаружил, что программное обеспечение разработано специалистами, не имеющими представления о реальном производстве, и зачастую его нельзя было адаптировать к реальным условиям.
Пожалуйста, расскажите о себе, чтобы получить полный текст статьи "Когда на пути TOYOTA встречается концепция Индустрии 4.0" бесплатно: