Odd Myklebust (red.)
Boken tar for seg «Industri 4.0» på norsk, gjennom både forklaring av begreper og industrieksempler. Den norske industrien er, som resten av verden, i en digital overgangsfase. Det snakkes mye om at roboter og digitale løsninger vil ta over flere arbeidsplasser, men automatisering av prosesser og digitalisering av produksjon er like mye endringer av måten vi arbeider på, som at «noen» overtar arbeidsoppgavene. Pandemien i årene 2020–2021 har vist at folk kan endre arbeidsmetoder hvis de er nødt, og vi er blir mer digitale i mange sammenhenger: Vi handler mer på nett, vi kommuniserer med det offentlige digitalt, vi signerer flere og flere dokumenter digitalt gjennom bank- og bolig transaksjoner, og vi kan til og med kjøpe avanserte biler som til en viss grad kjører selv.
Forfatterne er forskere ved SINTEF, NTNU og fra norsk industri. Odd Myklebust · Ragnhild Eleftheriadis · Eirin Lodgaard Daryl Powell · Sebastian Dransfeld · Endre Sølvsberg Christian Dalheim Øien · Håkon Dahl · Emrah Arica · Tor Dokken Heidi Dahl · Georg Muntingh · Harald Rødseth · Per Schjølberg Geir Ringen · Jon Martin Fordal · Arnt Johnsen · Roger Kyseth Jostein Paulsrud · Martin O. Christensen
ISBN 978-82-450-3993-1
Odd Myklebust (red.)
Digitalisering av prosesser i produksjon
I denne boken tar vi for oss hvordan ny teknologi kan gi kvalitetsbegrepene et bredere perspektiv. Digitale løsninger (kalt «Industri 4.0») er beskrevet for hvordan bedrifter kan forbedre arbeidsprosessene i produksjonen og hvordan produktutforming kan gi bedre levetid og mer planlagt vedlikehold. «Industri 4.0» gir også menneskene som jobber med disse prosessene verdifull innsikt.
Digitalisering av prosesser i produksjon
00 Innhold.indd 2
16.10.2023 14:16:32
Odd Myklebust (red.)
Digitalisering av prosesser i produksjon
00 Innhold.indd 3
16.10.2023 14:16:42
Copyright © 2023 by Vigmostad & Bjørke AS All Rights Reserved 1. utgave 2023 / 1. opplag 2023 ISBN: 978-82-450-3993-1 Grafisk produksjon: John Grieg, Bergen Omslagsdesign ved forlaget Omslagsfoto: © Zapp2Photo/Shutterstock Boken er basert på forskningsprosjektet CPS-Plant, som ble støttet av Norges Forskningsråd. Spørsmål om denne boken kan rettes til: Fagbokforlaget Kanalveien 51 5068 Bergen Tlf.: 55 38 88 00 e-post: fagbokforlaget@fagbokforlaget.no www.fagbokforlaget.no Materialet er vernet etter åndsverkloven. Uten uttrykkelig samtykke er eksemplarfremstilling bare tillatt når det er hjemlet i lov eller avtale med Kopinor. Vigmostad & Bjørke AS er Miljøfyrtårn-sertifisert, og bøkene er produsert i miljøsertifiserte trykkerier.
_INDUSTRI_4.0.indb 4
09.10.2023 13:04:08
Innhold 1
Forord ......................................................................................................... 9
Forfattere og bidragsytere ......................................................................................... 9
2
Innledning ................................................................................................ 11
3
Nye måter å tenke på, nye måter å jobbe på.............................................. 12
4
Den teknologiske utviklingen frem til i dag ............................................... 14
Første industrielle revolusjon «Industri 1.0» .................................................................. 15 Andre industrielle revolusjon «Industri 2.0» .................................................................. 15 Tredje industrielle revolusjon «Industri 3.0» .................................................................. 15 Fjerde industrielle revolusjon «Industri 4.0» .................................................................. 16
5
Industri 4.0 og den digitale fabrikken ....................................................... 17
Cyber Physical Systems (CPS) ................................................................................... 17 5C-arkitektur for CPS ............................................................................................. 17 RAMI 4.0- og CPS-Plant-rammeverket ......................................................................... 19 IoT, «Internet of Things» .......................................................................................... 20 IKT infrastruktur, båndbredde og datalagring ................................................................ 21
6
Produktutvikling ....................................................................................... 23
Bakgrunn ........................................................................................................... 23 Innovasjon .......................................................................................................... 24 Produktutviklingsprosessen ..................................................................................... 27 Arbeidsprosessen ................................................................................................. 28 Produktutvikling og kompleksitet .............................................................................. 29 Produkt og prosess ................................................................................................ 31 Strategi for integrert produkt- og prosessutvikling .......................................................... 32 Mikro ................................................................................................................ 35 Produktdesign bærekraft og digitalisering .................................................................... 36
7
Cybersikkerhet og deling av data i verdikjede........................................... 40
Veien videre, omstilling og utfordring ......................................................................... 43
8
Industriell datavitenskap .......................................................................... 44
Metodikk for dataanalyse: Hvordan går vi frem? ............................................................. 44 Digital modenhet: Hvor er vi, og hvor vil vi? .................................................................. 46
_INDUSTRI_4.0.indb 5
09.10.2023 13:04:08
6
industri 4.0
Utfordringer for datadrevet industri ............................................................................ 47 Modelleringens betydning ...................................................................................... 48 Maskinlæring ...................................................................................................... 49
9
Digitale tvillinger ...................................................................................... 56
Introduksjon........................................................................................................ 56 Hva er en digital tvilling? ......................................................................................... 56 Edge- og Cloud Computing ..................................................................................... 58 Muligheter og utfordringer ...................................................................................... 62
10 Digital tvilling, et industrieksempel .......................................................... 64 CPS – Forvarming av aluminium før ekstrudering Zero Pollution Energy (ZPE)......................... 64 Fysisk oppbygning ................................................................................................ 66 Fysiske sammenhenger .......................................................................................... 67 CPS- og ZDM-perspektivet til ZPE-demonstratoren ......................................................... 68 Smart kobling ...................................................................................................... 69 Omforming av data til informasjon ............................................................................. 69 Cybernivå ........................................................................................................... 72 Kognitivt nivå....................................................................................................... 73 Konfigurasjonsnivå ................................................................................................ 73
11 Statistisk metode og analyse .................................................................... 74 Statistisk metodeverk ............................................................................................. 74 Uttrykk i statistikken .............................................................................................. 74
12 Zero Defect Manufacturing (ZDM) ............................................................ 81 Nullfeils (ZDM)-visjoner i vareproduksjon..................................................................... 81 Metoder og strategier for Zero Defect Manufacturing (ZDM).............................................. 82 Hva er begrepet kvalitet i en industriell sammenheng ...................................................... 85 Historiske relasjoner til kvalitet og ZDM ....................................................................... 88 Et konsept for feilfri produksjon (ZDM) ........................................................................ 90 Systemarkitektur og rammeverk................................................................................ 96 Identifikasjon av viktige kvalitetsparametere ................................................................. 98 Kvalitetsverktøy og metoder for identifisering av vitale parametere ...................................... 99 Måle- og overvåkingssystemer .................................................................................. 99 Noen industrielle ZDM-eksempler ........................................................................... 101
13 Implementering av digital teknologi ....................................................... 107 Implementering ................................................................................................. 107 Erfaringer fra industribedrifter lokalisert i Norge........................................................... 107 ZDM-prosjekter, beste praksis for implementering ........................................................ 110
14 Samspillet mellom menneske og maskin ................................................ 117 Digital forsterket operatører; Operatør 4.0.................................................................. 117 Utfordringer og muligheter .................................................................................... 118 Fremtiden til operatør i den digitaliserte verden ........................................................... 119
00 Innhold.indd 6
19.10.2023 12:20:39
innhold
7
15 Smart vedlikehold ................................................................................... 121 Introduksjon...................................................................................................... 121 Dynamisk FMECA ............................................................................................... 124 Indikator for tapt fortjeneste (PLI) ............................................................................ 129 Den skjulte fabrikk ............................................................................................... 130 Fremtidig bruk av PLI innen vedlikeholdsplanlegging .................................................... 138 Fremtidig bruk av PLI innen RAMI 4.0 ........................................................................ 139 Fremtidig bruk av PLI innen Taguchi ......................................................................... 141
16 Prediktivt vedlikehold og Industri 4.0 ..................................................... 143 Plattform for prediktivt vedlikehold .......................................................................... 144 World Class Maintenance ...................................................................................... 149
17 Hydro – Hycast demonstrator; datautvidelse ved hjelp av eksterne sensorer ................................................................................... 154 Prediktivt vedlikehold........................................................................................... 156 Sensorer og datasett ............................................................................................ 157 Om sensorene ................................................................................................... 157 Resultater ......................................................................................................... 159
18 Case innen verdikjedebetraktninger i Industri 4.0 .................................. 161 Verdikjeden til aluminium ...................................................................................... 163 Resultater og vurdering ........................................................................................ 166
19 Noen begreper og forklaringer ............................................................... 167 20 Referanser .............................................................................................. 169
_INDUSTRI_4.0.indb 7
09.10.2023 13:04:08
_INDUSTRI_4.0.indb 8
09.10.2023 13:04:08
1
Forord Denne boka er basert på resultater fra et større norsk forskningsprosjekt CPS-Plant, som står for Cyber Physical System i en Plant eller fabrikk. CPS-Plant var et 4-årig (2017–2021) kompetanseprosjekt for næringslivet hvor SINTEF Manufacturing har vært prosjektleder og SINTEF Digital og NTNU deltok som forskningspartnere. Norsk Hydro, Benteler Automotive Raufoss og Hycast var industrideltakere. Prosjektet ble finansiert av Norges forskningsråd og industrien. I tillegg er det hentet stoff fra relevante EU-prosjekter. Fra NTNU inngår også resultater fra mastergrads-, ph.d.- og post.doc.-arbeider. Det er utgitt mange bøker og publikasjoner de senere år om digitalisering i industrien, eller Industri 4.0, som dette også kalles, men få av disse har vært på norsk. Bruk og innføring av digital teknologi i norsk industri vil være viktig i mange år fremover, både med hensyn til produktivitet, kvalitet og det grønne skiftet. Videre er det også viktig å få med seg det menneskelige perspektivet og hvordan fremtidige arbeidsplasser kan bli utformet. Boka kan bli til nytte både for industrien og skoleverket. Prosjektet fulgte verdikjeden til aluminum fra smelte til produkt (bil). Det gjaldt både «Green-field» (ny-fabrikk) og «Brown-field» (videreutvikling av eksisterende fabrikk). Utvikling innen Industri 4.0 har gjort det mulig å skape digitale tvillinger for bruk innen manufacturing. En digital tvilling er et element i et CPS som kan brukes til å predikere og styre et mekatronisk system. Løsningene kan brukes i mange sammenhenger til å predikere og styre prosessen, både offline og online. Stor takk til alle bidragsyterne, både fra industri og akademi, og som gjorde det mulig å utgi denne boka.
Forfattere og bidragsytere SINTEF Manufacturing • Odd Myklebust, ph.d., forskningsdirektør, produksjonssystemer • Ragnhild Eleftheriadis, m.sc., senior forretningsutvikler, prosjektledelse og nullfeilsproduksjon • Eirin Lodgaard, ph.d., seniorforsker, systematisk forbedringsarbeid • Daryl Powell, ph.d., sjefsforsker, lean produksjon og digitalisering • Sebastian Dransfeld, ph.d., seniorforsker, automatisering • Endre Sølvsberg, ph.d.-stipendiat, statistikk og nullfeils produksjon
_INDUSTRI_4.0.indb 9
09.10.2023 13:04:08
10
industri 4.0
• • •
Christian Dalheim Øien, forsker, produksjonsteknologi Håkon Dahl, m.sc. Digital produksjon, sivilingeniør, produksjonsteknologi Emrah Arica, ph.d., seniorforsker, produksjonslogistikk og styring
SINTEF Digital Tor Dokken, ph.d., sjefsforsker, matematikk og digitalisering • Heidi Dahl, ph.d., seniorforsker, matematikk og digitalisering • Georg Muntingh, ph.d., seniorforsker, kunstig intelligens og maskinlæring •
NTNU • Harald Rødseth, ph.d., post.doc, vedlikehold • Per Schjølberg, ph.d., førsteamanuensis, vedlikehold • Geir Ringen, ph.d., professor, produkt og produksjons utvikling • Jon Martin Fordal, ph.d.-stipendiat, vedlikehold Industri • Arnt Johnsen, Norsk Hydro, leder Asset Management • Roger Kyseth, Benteler Automotive, administrerende direktør • Jostein Paulsrud, Benteler Automotive, prosessingeniør • Martin Ø. Christensen, HYCAST, Cybernetics and Robotics Engineer
_INDUSTRI_4.0.indb 10
09.10.2023 13:04:08
2
Innledning CPS-Plant prosjektet ble bygget rundt ideer og konsepter fra Industri 4.0, den tyske strategien og rammeverket for digitalisering innen industri, og at dette kan dekke alle industrielle bransjer. Industri 4.0 har et sterkt søkelys på produksjon og har som mål å vise at digitalisering vil kunne gjøre høykostnadsland mer industrielt konkurransedyktige. Cyber Physical Systems (CPS) blir sett på som en av de viktigste tilnærmingene innen digitalisering, og Industri 4.0 tar i bruk dette i industriell sammenheng, både for optimalisering og kvalitetssøking av enkeltprosesser så vel som hele produksjonssystemer. Det digitale skiftet vil skape nye muligheter for norsk industri, gjennom bruk av sensorteknologi, kognitive styringssystemer, tingenes internett og skytjenester. CPS-Plant har hatt som mål å kunne optimalisere og videreutvikle produksjonsmetodene innen norsk vareproduksjon og prosessindustri med mer vektlegging på digitalisering. I CPS benyttes digitale modeller integrert i den fysiske produksjonen med online målinger av prosessen for å kunne justere eventuelle avvik automatisk, samt å sette prediksjoner for et mer forutsigbart vedlikehold. Kommunikasjonen mellom maskiner og utstyr muliggjøres av tingenes internett der alt er koblet på nett. For å håndtere de store datamengdene fra målinger må håndtering av BIG DATA kunne gjennomføres. CPS kan brukes på et vidt spekter av industriområder.
_INDUSTRI_4.0.indb 11
09.10.2023 13:04:08
3
Nye måter å tenke på, nye måter å jobbe på Den teknologiske utvikling foregår på mange fronter og i et raskt tempo. Rundt oss dukker det stadig opp teknologi brukt i forbruksartikler, nye måter å produsere på og nye kommunikasjonsteknikker. Som privatperson drar vi til daglig nytte av denne utviklingen, ved at vi får tilgang til bedre produkter, det blir enklere å kommunisere over lange avstander og vi får tilgang til kraftig maskinkraft rett ved fingertuppene våre, som viser det vi ønsker med enkle tastetrykk. Vår hverdag blir påvirket av nye teknologier og tjenester, mange er flinke til å omfavne og å anvende dette, på godt og på vondt. Industrien er også oppmerksomme på det teknologiske skiftet, og nye forretningsideer og modeller og annen ny form for kommunikasjon oppstår i de ulike verdikjedene. Daglige gjøremål blir enklere og raskere utført og med bedre kvalitet. Det er ikke slik at for å få til dette må alt gjøres digitalt. Noe arbeid skjer fortsatt fysisk, men hvordan dette blir strukturert, effektivisert og kontrollert, vil få en større digital dimensjon med dagens utvikling. Det er denne koblingen som skaper det som kalles Cyber Physical Systems (CPS), og er et viktig element i Industri 4.0, som er et populært tema både i industri, forskning og markedsføring. God forståelse rundt dette og kunnskap rundt prinsippene kan hjelpe bedrifter med å sikre at man utvikler seg i en retning som forbedrer det man allerede gjør, det åpner dører for nye muligheter og øker konkurransekraften. Men det er det raske tempoet i det teknologiske skiftet som kan gjøre det vanskelig for enkelte bedrifter å henge med, og man er redd for å tape posisjon både i globale og nasjonale markeder. Vesentlig kunnskap om hvordan anvende egne data, og til hvilket formål, samt teknologisk forståelse og teknologiens muligheter, må tilrettelegges for å gjøre bedriftene mer sikre i sin egen digitale utvikling. Bedrifter som har strategisk vektlegging på digital transformasjon, samt evne til å satse på digitalisering av prosesser, maskiner og samhandlingen med leverandører i verdikjeden, vil kunne stille sterkere i et konkurransepreget marked. Det er viktig å ha realistiske planer for å tette teknologigapet. Deler av tankesettet som blir presentert i denne boka, fokuserer på å finne gjennomførbare løsninger, men det krever kompetanse, oversikt over egen situasjon og strategier for planlegging og gjennomføring. Noen av de mest omtalte funksjonene og bruksområdene for hvordan digitalisering kan fungere i en industriell sammenheng, vil bli presentert i denne boka. Vi vil forklare
_INDUSTRI_4.0.indb 12
09.10.2023 13:04:08
3 nye måter å tenke på, nye måter å jobbe på
13
hvordan noen av teknologiene fungerer, og utdype hvordan strategier, data, statistikk og plattformteknologier kan fungere i en fabrikk. De viktigste digitale teknologiene som er på full fart inn i den industrielle IKT-verdenen, vil bli presentert i boka i form av kapitler med beskrivelser av relaterte caser. Merk at boka handler om digitalisering av industrielle prosesser snarere enn om IT-teknologi. Imidlertid gir vi i dette første kapittelet lesere en kort innsikt i hvilke digitale teknologier som muliggjør Industri 4.0, og i de neste kapitlene vil vi vise hvordan disse kan benyttes innen produksjon.
_INDUSTRI_4.0.indb 13
09.10.2023 13:04:08
4
Den teknologiske utviklingen frem til i dag Som en innledning til boka vil dette kapittelet ha følgende mål: •
•
•
Introdusere forretingsdriverne til konseptet Industri 4.0 i en produksjonssammenheng som kan være til hjelp for bedrifter og produsenter i forhold til utviklingstakten innen teknologi. Forklare de grunnleggende teknologidriverne hvor utviklingen har skapt et stort potensial på grunn av større datahastighet og båndbredde, utvikling av sensorer, ny IT infrastruktur og datalagring. Gi et bilde av et rammeverk som kan brukes for å lage gode arkitekturløsninger for industriell bruk
Figur 4.1 De fire industrielle revolusjoner (© monicaodo/Shutterstock).
_INDUSTRI_4.0.indb 14
09.10.2023 13:04:08
4 den teknologiske utviklingen frem til i dag
15
Begrepet Industri 4.0 indikerer at konseptet er å regne som den fjerde industrielle revolusjon (Kagermann et al., 2013; Bauer et al., 2017). Kontinuerlig forandring er en naturlig del av samfunnet vi er en del av, vi påvirker og blir påvirket av endringene som skjer i industrien. Industrialiseringen gjennom årene har åpnet for endringer og nyvinning i produksjon som har dannet grobunn for nye markeder. En slik utvikling skjer kontinuerlig, men noen spesielle hendelser gjennom historien kan beskrives som sentrale i utviklingen av industri og samfunn, og har blitt definert som en industriell revolusjon. De fire industrielle revolusjonene som vist i figur 4.1 har på hver sin måte bidratt til endringene opp gjennom årene. Verden er i en kontinuerlig forandring, og koblingen mellom industri og samfunn har mange ganger bevist sin påvirkning på hverandre. Den digitale verden vi omgir oss med i det daglige, er resultater av flere århundrer med teknologi innovasjoner.
Første industrielle revolusjon «Industri 1.0» Introduksjonen av dampkraft i fabrikkene gjorde at tunge løft og repeterende arbeidsoppgaver i større grad kunne bli overført fra mennesker til maskiner, og var kjernen i den første industrielle revolusjon. Samfunn gikk i høyere grad over fra å være landbruks- og håndverksfokusert, til vektlegging på industri som raskt ble den største bidragsyteren til økonomisk vekst. Dette skjedde samtidig med jernbaneutbygging og bruk av dampskip som akselererte denne overgangen gjennom en forbedret infrastruktur.
Andre industrielle revolusjon «Industri 2.0» En like stor overgang fant sted under den andre industrielle revolusjon. Teknologiinnovasjoner baner vei for forbrenningsmotoren og nye revolusjonerende måter for kommunikasjon. I samme periode åpnet elektrisitet muligheten for samlebånd slik at masseproduksjon kunne starte for alvor, mens telegraf og telefonen gjorde det mulig å kommunisere raskere enn noen gang før. I det tjuende århundre forsterket økonomien seg i den vestlige verden og masseproduksjon førte til økt vektlegging på effektivisering i industrien.
Tredje industrielle revolusjon «Industri 3.0» I siste halvdel av forrige århundre skapte tilgangen til elektronikk, nye kommunikasjonsteknologier og ikke minst datamaskiner en ny omveltning i industrien. Bruken av roboter, kontrollsystemer og datanettverk bidro til automatisering av fabrikkene, og har blitt definert som den tredje revolusjonen i rekken.
_INDUSTRI_4.0.indb 15
09.10.2023 13:04:09
16
industri 4.0
Fjerde industrielle revolusjon «Industri 4.0» Graden av automatisering og digitalisering i industrien har økt i flere tiår allerede. Tyskland introduserte «Industrie 4.0» i 2011 som et nasjonalt strategisk initiativ for å øke konkurransekraften til tysk industri gjennom digitalisering, tilkoblede produkter, kobling mellom ledd i verdikjeden og nye bedriftsmodeller. Om det rent teoretisk kan defineres som en industriell revolusjon, er en diskusjon i seg selv, men likevel drar den frem flere viktige prinsipper for videre utvikling av digitalisering i industrien. Konseptet Industri 4.0 inneholder løsninger som CPS og andre muliggjørende teknologier og kan benyttes av alle typer industri.
_INDUSTRI_4.0.indb 16
09.10.2023 13:04:09
5
Industri 4.0 og den digitale fabrikken Selv om Industri 4.0 startet som et nasjonalt strategisk initiativ i Tyskland, har konseptet siden blitt svært populært over hele verden (Horst & Santiago, 2018). Det kan synes som det er mye teknologi som skal være på plass for å oppnå implementering av Industri 4.0. Begreper som CPS, IoT, digital tvilling og håndtering av store mengder data gjennom big data er noen av bestanddelene i Industri 4.0, og sammen med det menneskelige aspektet danner det grunnlaget for fremtidens digitale fabrikker.
Cyber Physical Systems (CPS) Et av målene til CPS er å muliggjøre smarte fabrikker hvor maskiner og objekter kommuniserer med hverandre gjennom en plattform, og produktene de produserer kan få en mer smart og digital funksjonalitet (Ma et al., 2015). Kjernen av CPS består av databeregning og kommunikasjon, og muliggjør at fysiske systemer og enheter kan ta til seg ny informasjon. De fysiske systemene blir i sann tid (real time) overvåket, koordinert og kontrollert av integrert kommunikasjon og datasystemer. Maskinlæringsalgoritmer kan gjennom sanntidsdata, analyseresultater og historiske data ta beslutninger for å forbedre prosessene.
5C-arkitektur for CPS Noen av målene for CPS er å oppnå intelligente, fleksible og tilpasningsdyktige løsninger for roboter, maskiner og annet utstyr, men kravene til implementeringen av slike systemer kan virke lite konkrete. 5C-arkitekturen som ble presentert av Lee et al., 2015, definerer hvordan man på flere nivåer kan jobbe seg mot fungerende systemer. Denne arkitekturen gir en steg-for-steg-veiledning for hvordan CPS kan bygges opp for produksjonsmiljøer. De fem nivåene i pyramiden er forklart i de neste avsnittene.
Smarte koblinger, nivå 5 Signaler fra utstyr og systemer i produksjon blir gjennom dette laveste nivået koblet sammen med omverdenen. Signaler kan komme fra flere kilder. Sensorer for direkte måling av prosessparametere er viktig her, men også data fra PLS-er (Programmerbar Logisk Styring) og andre styringssystemer vil også ha viktige informasjonsunderlag.
_INDUSTRI_4.0.indb 17
09.10.2023 13:04:09
18
industri 4.0
CPS FUNKSJONER/EGENSKAPER BASERT PÅ 5C-MODELLEN KONFIGURASJONSNIVÅ 01 • Selvjustering for variasjon
KOGNITIVT NIVÅ 02 • Integrert simulasjon og syntese • Fjernstyrt visualisering for menneskelig bruk
CYBER NIVÅ 03 • Tvillingmodell for maskiner og utstyr • Sikkerhetssystemer for variasjon • Bruk av Data Mining
KONVERTERING FRA DATA TIL INFORMASJON NIVÅ 04 • Mulit-dimensjonal data analyse
SMART KOBLINGS NIVÅ 05 • ”Plug & Play” • Trådløs kommunikasjon
Figur 5.1 CPS-funksjoner og egenskaper basert på 5C-modellen (Lee et al., 2015).
Men for å få dette dataunderlaget til å bli verdiskapende må det først gjøres tilgjengelig for videre databehandling og at man vet hva man vil bruke disse dataene til.
Konvertering av data til informasjon, nivå 4 Data har begrenset verdi nyttig i seg selv, og må normalt prosesseres eller settes i sammenheng for at reelle verdier og nyting informasjon kan skapes. Viktigheten av hvordan data lagres og struktureres, blir lett oversett, og kan redusere nytteverdien av videre dataanalyser betraktelig hvis ikke formålet med datasamling og lagring er nøye spesifisert.
Cybernivå, nivå 3 På cybernivået kobles den digitale delen seg til det fysiske ved at datamaskiner begynner å håndtere de målte dataene fra det fysiske systemet. Håndtering, forståelse og analyse av dataene blir gjort på dette nivået.
Kognitivt nivå, nivå 2 Algoritmer og modeller ved bruk av prosesseringskraft fra datamaskiner håndterer dataene og skaper informasjon, som igjen gir grunnlag for beslutninger. Beslutningene kan gjøres av datamaskinene selv eller i samarbeid med mennesker ved at personer blir presentert informasjon på en forståelig måte og med forslag til handlinger.
_INDUSTRI_4.0.indb 18
09.10.2023 13:04:09
5 industri 4.0 og den digitale fabrikken
19
Konfigurasjonsnivå, nivå 1 Dataflyten tilbake til maskiner og utstyr er tenkt automatisert, og gjøres uten meneskelig interaksjon. Beslutningene som er gjort ved bruk av algoritmer og modeller, blir håndtert av datamaskinen selv. På denne måten kan man si at systemet konfigurerer seg selv, eller at det er autonomt. Derfor er det viktig at dataflyt, dataformater og datahåndtering er klargjort for dette. Noen prosesser stiller for eksempel strenge krav til reaksjonstid for å gjøre endringer under produksjon.
RAMI 4.0- og CPS-Plant-rammeverket En annen brukt modell eller rammeverk for CPS er RAMI 4.0. RAMI 4.0 er også på vei til å bli en standard for digitalisering og Industri 4.0-baserte løsninger (DIN & DKE, 2020). RAMI 4.0 ble brukt til å utvikle rammeverket i CPS-Plant-prosjektet. For å løse standardiseringsproblematikken til Industri 4.0 ble en modell for referansearkitektur utviklet. Den beskriver de viktigste aspektene i et Industri 4.0-produksjonssystem. Det er også viktig at en slik referansemodell identifiserer og speiler eksisterende standarder og eventuelle overlapp i de ulike standardene. Like viktig er det at referansemodellen identifiserer og tetter eventuelle gap i de eksisterende standardene. RAMI 4.0 kan sees på som et tredimensjonalt kart over hvordan man strukturert kan arbeide inn mot industri 4.0, ved å skape en felles forståelse av teknologier, tekniske begreper og kravene som stilles til de forskjellige aktørene. Rammeverket viser også forskjellige lag eller nivåer med hvilke funksjoner som finnes i systemet, og hvordan de forholder seg til hverandre. Selve målet er å bryte ned de komplekse prosessene og delene av systemet til en mer oversiktlig og håndterbar pakke. Selve RAMI-rammeverket er opprinnelig en ombygget virksomhetsmodell eller en referansemodell fra ISA95 (IEC, 2022a). Utviklingen av modellen gjennom flere år speiler kompleksiteten i en slik modell som skal vise sammenheng og flyt i hele verdikjeden. Et horisontalt lag beskriver kontrollsystemer, og et vertikalt lag med data spiller sammen med et produksjonssystem gjennom hele verdikjeden. Modellen er bygget på en utprøvd IEC standard (IEC, 2022b), og tar til seg grunnleggende informasjonsinnhenting som skjer i typiske industrielle produksjonssystemer for vareproduksjon, gjennom MES. Lagene i RAMI-rammeverket bruker hjelpesystemer (middelwear) eller dataprogrammer for å binde lagene sammen, slik som M2M, maskin-til-maskin-kommunikasjon. Flere av disse systemene er kompatible med Microsoft-produkter, Linux og innebyggede systemer som SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) og andre digitale komponenter i maskinsystemene som skaper dataintegrasjon og samhandling i systemet. Rammeverket i CPS-Plant er derfor først og fremst inspirert av RAMI 4.0, og er en forenkling av dette, da en hovedtanke bak rammeverket i CPS-Plant var at det skulle være mer skreddersydd mot norske bedrifter enn det mer overordnede rammeverket RAMI 4.0.
_INDUSTRI_4.0.indb 19
09.10.2023 13:04:09
20
industri 4.0
INDUSTRI 4.0 RAMI ARKITEKTUR
HIERARKI NIVÅER IEC 62264 // IEC 61512
LIVSSYKLUS OG VERDISTRØM IEC 62890
BUSINESS FUNKSJONELL INFORMASJON KOMMUNIKASJON INTEGRASJON RESSURS duk sjon TYP E
Ved like ho
ld/ Utv iklin
g Ved li
FOR E
KOM ST
keh old
/
N DE ER TV BLE KO EN TIL IFT TER DR SEN BE IDS BE T AR N HE SJO LLEN STA RO NT T KO HE TEN T FEL UK OD PR
Pro
Figur 5.2 RAMI 4.0 eller Industri 4.0 modell for referansearkitektur (Lydon, 2022; ZVEI, 2022).
Selv om kommunikasjonsmodellen i norske selskaper er ganske flat, følger den likevel en hierarkisk struktur. Disse nivåene er etter strukturen til RAMI 4.0 tilnærmet hvisket ut ved at kommunikasjonen kan skje mellom alle deler i nettverket. Funksjonene er spredt ut over nettverket, der alt og alle kan kommunisere med hverandre uansett hvilke tradisjonelt hierarkisk nivå de tilhører. Et annet viktig poeng er at nå er også produktets beskrivelse regnet som en del av nettverket, i motsetning til i de tidligere modeller der selve produktet og fabrikken kunne bestå av to eller flere separate modeller.
IoT, «Internet of Things» For at CPS og Industri 4.0 skal kunne realiseres, så må man tenke nytt for hvordan alt skal kunne kommunisere med hverandre. Tradisjonelle nettverk er ikke bygget med tanke på de enorme mengdene med innhold og data som man vil se i Internett of Things (IoT). Kommunikasjonsteknologier og protokoller må svare til de kravene slike nettverk kan bruke, med tanke på for eksempel hastighet og sikkerhet. Internet of Things (IoT) er et konsept der maskiner og objekter kan kommunisere og dele data gjennom nettverk uten interaksjon fra menneske. I et industrielt perspektiv brukes gjerne dette konseptet for å forbedre produksjon og industrielle prosesser ved hjelp
_INDUSTRI_4.0.indb 20
09.10.2023 13:04:09
5 industri 4.0 og den digitale fabrikken
21
av tilkoblede smarte sensorer og et sikkert nettverk som tilgjengelig gjør og analyserer data fra disse, som beskrevet i 5C-arkitekturmodellen. Et IoT-nettverk kan bli brukt for å kontrollere, identifisere, lokalisere, spore samt å kunne monitorere alle tilkoblede enheter (Ma et al., 2015) i nettverket. I en større sammenheng med mange sensorer og tilkoblede enheter vil mengden data øke raskt, og en annen teknologi som da kan bidra her er big data. Som navnet tilsier, så omhandler dette å håndtere ekstremt store mengder data, og vi ser at mengden med tilgjengelig data har økt enormt og vil fortsette å øke med tilgangen til sensorer og regnehastighet. For å administrere større mengder data og tilhørende enheter vil det derfor å være naturlig å etablere plattformløsninger som et verktøy for å ta imot, lagre og analysere data. Figur 5.3 viser en plattformløsning for IoT hvor mange ulike elementer er koblet sammen. Nye åpne Pla orm løsninger – Gir nye typer forretningsmodeller
IoT cloud technology
Open Manufacturing Pla orm
Figur 5.3 Åpne plattformløsninger for IoT.
IKT infrastruktur, båndbredde og datalagring Tradisjonell IKT er essensielt for videre utøvelse av Industri 4.0-konseptet, men det stiller større krav til IKT-løsninger enn i tradisjonelle produksjons- og industrimiljøer. Tradisjonelle løsninger for automasjon er ofte ikke den beste løsningen for Industri 4.0, da den ofte er for rigid til å klare å håndtere dynamikken man kan forvente i ordreinngang og produksjonsplanlegging. Ulike typer industrielle nettverk har blitt brukt i automasjonsindustrien. Feltbus og Ethernet er eksempler på ulike typer nettverk som har blitt
_INDUSTRI_4.0.indb 21
09.10.2023 13:04:09
22
industri 4.0
brukt. Kommunikasjonen har blitt enda viktigere med inntoget av Industri 4.0, og medført strengere krav til ytelse og sikkerhet i nettverket. OPC-UA har høyt vektlegging på sikkerhet og pålitelig i datautvekslingen og har blitt svært populært i automasjonsindustrien, og er, som tidligere nevnt, kompatibelt med lagdelingen i RAMI-rammeverket. Gjennombrudd innen IKT for Industri 4.0-løsninger gjør det også mulig at SMB-er å benytte løsninger som gir større økonomisk lønnsomhet ved å investere i disse teknologiene. Datateknologien brukt i industrien har derfor skapt muligheter til å forbedre produksjonen gjennom automatisering og robotisering. Globalisering er nøkkelen til å forstå mye av utviklingen av dagens industrielle organisasjoner, hvor raske innovasjonsprosesser og høyt press i et konkurransepreget marked for å selge de beste og mest etterspurte produktene har vært svært teknologidrevet. Mye av fokus rundt digitalisering har også handlet om mer strømlinjeformede forretningsprosesser, forbedret effektivisering med økt grad av automatisering, samt reduksjon av skrap og tap i produksjonen. Ved å bygge inn sensorer i produktene har dette ført til økt smarthet i produktet, samtidig har også produksjonsprosessene blitt mer teknologidrevne, kunnskapsintensive og har fått vesentlige kostnadsbesparelser for produsentene. Vi vet også at utviklingen rundt innebygd programvaresystemer og sensorer i produkter gjør det mulig å ta ut og tilrettelegge data slik at informasjon kan nyttiggjøres for kvalitetskontroll av mulige feil. Med større kontroll over prosesser og produkter kan fleksible og integrerte produksjonssystemer forbedre produksjonsflyten i forhold til tradisjonelle produksjonslinjer. Kontinuerlig datainnsamling og deling av data og informasjon i sanntid er derfor viktig for å overvåke og optimalisere produksjonsprosesser. Store mengder data blir samlet fra prosesser, maskiner og produkter som stiller krav til kommunikasjonssystemene og datahåndtering for å omgjøre store mengder rådata til nyttig informasjon. De siste tiårene har metodene for datahåndtering økt betraktelig. Mengden data som kan sendes i en tidsenhet, har blitt mangedoblet ettersom flere sensorer og maskiner blir sammenkoblet.
_INDUSTRI_4.0.indb 22
09.10.2023 13:04:09
6
Produktutvikling Bakgrunn Produktutvikling og design er prosesser hvor digitalisering og bruk av datateknologi har vært høyt på agendaen i mange år. Eksempelvis var det første kommersielle CAD-systemet, PRONTO, utviklet i 1957. Man vet at 70–80 % av egenskaper og kostnader knyttet til et produkt er bestemt allerede i konseptfasen, og at produkter generelt må utvikles på stadig kortere tid. Digitalisering blir mer og mer utbredt også i tidlig idefase av produktutviklingen, hvor involvering av potensielle kunder og andre interessenter gjøres via digitale innovasjonsplattformer og sosiale media. Åpen innovasjon, crowd-sourcing, «communities of practise» og ide-konkurranser som ulike metodeverk for innovasjon muliggjøres i større grad ved denne type plattformer. Økt bredde i kommunikasjon og samutvikling av kunnskap gir verdifulle bidrag til beslutningsprosesser, og ikke minst «time-to-market» dersom ideen oppfattes som innovativ og bærekraftig. Ettersom kompleksiteten i nye produkter, prosesser og tjenester øker, parallelt med informasjonsmengden, ser man at overvåking og analyse av teknologi- og markedsutvikling også kan gjøres gjennom bruk av Artificial Intelligent (AI), eller kunstig intelligens på norsk. Eksempler på dette er bruk av IBM Watson til å analysere store mengder data for å utlede kravspesifikasjoner for neste generasjon produkter og tjenester. Konseptfasen av produktutvikling har, og vil ha, stor nytte av digitalisering. For det første så kan databaser for kunnskaps- og dokumentasjonslagring tilpasses på en mer intuitiv og brukervennlig måte, og dermed muliggjøre erfaringsoverføring fra tidligere relevante prosesser knyttet til utvikling, produksjon, bruk og kundetilbakemeldinger. Dette er et viktig moment i tanken rundt endring av arbeidsmetoder. Et annet moment er digitale mock-ups og digitale tvillinger av produktet som forenkler kommunikasjon og forståelse av produktet, både internt og eksternt, og som kan redusere tids- og ressursbruk betydelig gjennom bedre beslutningsprosesser. Det tredje aspektet er relatert til prototyping, der eksempelvis digitale mock-ups og reelle produkter enkelt kan representeres fysisk via 3D-printing. Det vil si at det kan lages modeller som kan testes i et eller flere forskjellige format og materialer, for eksempel en håndprotese. Den mer standardiserte produktutviklingsprosessen, som i en ideell verden overtar der konseptfasen avsluttes, har brukt digitale verktøy over mange tiår. Spesielt CAD og CAE har utviklet seg betydelig i retning av integrasjon av funksjoner, brukervennlighet
_INDUSTRI_4.0.indb 23
09.10.2023 13:04:09
24
industri 4.0
med tanke på simultant team-arbeid, parametrisert design (retningsvektorer) og AR/VR grensesnitt. Sistnevnte kan kombinere 3D-produktmodeller med VR for å skape en digital tvilling som et utgangspunkt for tverrfaglig samarbeid og produktutvikling i samtid. For eksempel kan de som utfører produksjon og vedlikehold på en maskin, involveres tidlig for å gi innspill på design og hvordan produktet utvikles med tanke på design for livsløpsytelse eller vedlikehold. Denne type tidligfase-involvering av ulike interessenter gjennom produktets levetid gjør at de tidligere så definerte utviklingsstegene nå viskes ut, og at spesielt produkt- og prosessutvikling blir mer sømløst. Det vil si at produktet direkte knyttes til den digitale fabrikken for optimalisering med tanke på prosessytelse, automatisering, sporing og distribusjon. Innen et begrep som sirkulærøkonomi er det viktig å aggregere informasjon fra de ulike faser av både produktutvikling og produktets livsløp. PLM-systemer (Product Lifecycle Management) er digitale systemer som understøtter beslutninger relatert til et produkt fra ide, konsept, produkt- og prosessutvikling, produksjon, bruk, vedlikehold, ombruk og til resirkulering. Dette innlemmer data, informasjon, kunnskap, prosesser, beslutninger, forretningsmodeller og involverer flere mennesker. Det fører også til effektiv implementering og bruk av PLM-systemer som setter krav til produktets evne å kommunisere tilstand og behov gjennom livsløpet. Ved inkludering av sensorer, digital teknologi og tjenester i det fysiske produktet blir informasjonssikkerhet et viktig element. Mer kunnskap om produktet gjør at vi kan utvikle bedre modeller og digitale tvillinger – som igjen skaper bedre og mer bærekraftige produkter.
Innovasjon Innovasjon er et begrep som de fleste har en mening om, og som omgir oss i mange sammenhenger. Et kjapt google-søk på ordet «innovation» returnerer ca. 4,6 milliarder treff, og populariteten øker. Om man jobber i privat eller offentlig virksomhet, er kravet til innovasjon økende, og selv i akademia blir det stilt krav om å transformere forskningsbasert kunnskap raskere til innovasjoner. Vi kan definere innovasjon på mange måter, hvor for eksempel anvendelse av en bedre løsning som tilfredsstiller nye krav, ønsker og til og med uuttalte behov er en mye brukt forklaring. En annen, og relativt enkel, formulering er: nytt, nyttig og nyttegjort. Sistnevnte har blant andre Innovasjon Norge tidligere benyttet. I forhold til bokas tema, som er knyttet til produksjon av varer og tjenester, er fortsatt Schumpeter sin definisjon om «Therory of Innovation» fra 1957 gjeldende: En innovasjon er en suksessfull utvikling av en ny og kreativ ide, en oppfinnelse, som bidrar til forbedrede løsninger for kunder og produksjonsapparatet.
_INDUSTRI_4.0.indb 24
09.10.2023 13:04:09
6 produktutvikling
25
Schumpeter var økonom og bidro til bedre forståelse av hvordan innovasjoner blir drevet frem av entreprenører og entreprenørielle bedrifter i en økonomi, og hvordan nyskaping er den egentlige drivkraften i den kapitalistiske vekstøkonomien. Dette leder oss til spørsmålet om hvor innovasjoner stammer fra: •
•
•
•
•
_INDUSTRI_4.0.indb 25
Systemsjokk: Denne kilden til innovasjon er gjerne utledet av en overordnet krise, gjerne av global størrelse. Verden har de senere 10–15 år erfart finanskrise, pandemi og nylig en logistikkutfordring som følgefeil av foranliggende kriser. Denne type hendelser har en tendens til å kreve nytenkning og til å gjøre ting på andre måter enn tidligere. Et godt eksempel er hvordan et utstrakt og verdensomspennende FoU-samarbeid innen medisin og farmasi, med både offentlig og private aktører involvert, har klart å utvikle, teste og produsere vaksiner mot covid-19. Regulativer: Viktige politiske virkemiddel er insentiver og regulativer for å skape en endret adferd. Et eksempel som berører de fleste, er hvordan produsenter og forbrukere innenfor transportbransjen blir pålagt begrensninger og avgifter knyttet til CO2-utslipp. Vi ser nå en massiv endring innenfor bilbransjen, hvor de fleste bilprodusenter har eller lanserer nye programmer med elektriske biler. Dette bidrar til innovasjon på forretningsmodell (salg, vedlikehold, eie/leie etc), systemnivå (drivlinjer og energibærer), komponent (forenkling), material (lavere vekt) og prosess (tilvirkning). Ulykker: Denne type hendelser blir gjerne gransket ned til minste detalj, og skaper ny kunnskap som igjen fører til innovasjoner. Ralph Naders bok fra 1965, «Unsafe at any speed», satte søkelys på det store omfanget av bilulykker og tilhørende manglende sikkerhet i biler. Dette ble starten på en endring, hvor blant annet sikkerhetsbelter, nakkestøtter og rattakselkollaps ble tidlige nyvinninger, og hvor vi i dag gjerne har mer enn ti airbager implementert i en bil samt en helt annen bilkonstruksjon for å absorbere energi ved eventuell krasj. Kundekrav: Dette er kanskje den kilden til forbedring, utvikling og innovasjon som de fleste bedrifter kjenner til. Et typisk eksempel er et veletablerte firma som har en eksisterende kundeportefølje, hvor innovasjon og produktutvikling er rettet mot å tilfredsstille et sett av veldefinerte krav. Slike krav er gjerne relatert til tekniske spesifikasjoner, funksjonalitet, kvalitet, pris, leveringsbetingelser, bærekraft etc. Kopiering: Det er kanskje sjelden kopien blir bedre enn originalen, og det er omstridt om kopiering er en kilde til innovasjon eller en repetisjon av en innovasjon. Uansett, vi finner i hvert fall mange eksempler i denne kategorien. Mustad er et av Norges mest kjente og globale varemerker og en bedrift som har produsert og distribuert fiskekroker i omkring 150 år. Både produktet og produksjonsprosessen har blitt forsøkt kopiert av mange aktører, og selv navn og designuttrykk har blitt utsatt for kopiering, der det for noen år siden var et asiatisk selskap som lanserte «Mustang» fiskekrok.
09.10.2023 13:04:09
Odd Myklebust (red.)
Boken tar for seg «Industri 4.0» på norsk, gjennom både forklaring av begreper og industrieksempler. Den norske industrien er, som resten av verden, i en digital overgangsfase. Det snakkes mye om at roboter og digitale løsninger vil ta over flere arbeidsplasser, men automatisering av prosesser og digitalisering av produksjon er like mye endringer av måten vi arbeider på, som at «noen» overtar arbeidsoppgavene. Pandemien i årene 2020–2021 har vist at folk kan endre arbeidsmetoder hvis de er nødt, og vi er blir mer digitale i mange sammenhenger: Vi handler mer på nett, vi kommuniserer med det offentlige digitalt, vi signerer flere og flere dokumenter digitalt gjennom bank- og bolig transaksjoner, og vi kan til og med kjøpe avanserte biler som til en viss grad kjører selv.
Forfatterne er forskere ved SINTEF, NTNU og fra norsk industri. Odd Myklebust · Ragnhild Eleftheriadis · Eirin Lodgaard Daryl Powell · Sebastian Dransfeld · Endre Sølvsberg Christian Dalheim Øien · Håkon Dahl · Emrah Arica · Tor Dokken Heidi Dahl · Georg Muntingh · Harald Rødseth · Per Schjølberg Geir Ringen · Jon Martin Fordal · Arnt Johnsen · Roger Kyseth Jostein Paulsrud · Martin O. Christensen
ISBN 978-82-450-3993-1
Odd Myklebust (red.)
Digitalisering av prosesser i produksjon
I denne boken tar vi for oss hvordan ny teknologi kan gi kvalitetsbegrepene et bredere perspektiv. Digitale løsninger (kalt «Industri 4.0») er beskrevet for hvordan bedrifter kan forbedre arbeidsprosessene i produksjonen og hvordan produktutforming kan gi bedre levetid og mer planlagt vedlikehold. «Industri 4.0» gir også menneskene som jobber med disse prosessene verdifull innsikt.
Digitalisering av prosesser i produksjon
