Wat is de hype in hyperautomatisering?

In zijn rapport 'Move Beyond RPA to Deliver Hyperautomation' uit 2019 wees Gartner op een gebrek aan begeleiding bij het integreren van robotic process automation (RPA) met andere tools. Het rapport benadrukte ook dat bedrijfsmanagers druk ervaren om zich te concentreren op het automatiseren van eenvoudige routineprocedures, maar een strategie missen om silo-automatiseringsprocessen om te zetten in iets dat zich uitstrekt tot de hele fabriek.

De oplossing is volgens het wereldwijde onderzoeksbureau hyperautomatisering, gedefinieerd als end-to-end automatisering die complementaire technologieën en kunstmatige intelligentie combineert om bedrijfsprocessen te verbeteren.

Zie ook: De heetste hyperautomatiseringstrends die het zakendoen van vandaag verstoren

Hyperautomation brengt meerdere oplossingen samen, zoals deep learning, geavanceerde analyses, machine vision, natuurlijke taalverwerking en RPA om complexe processen te automatiseren in plaats van individuele taken. Hierdoor kunnen bedrijfsmanagers grotere uitdagingen aangaan en zich concentreren op een optimalisatiestrategie voor de lange termijn.

Wat is het verschil met automatisering?

Het belangrijkste verschil tussen traditionele automatisering en hyperautomatisering is dat de eerste de neiging heeft zich te concentreren op het automatiseren van specifieke processen - zoals het inzetten van een cobot in plaats van een menselijke werker voor repetitieve pick-and-place-toepassingen - terwijl de laatste het hele productieproces wil optimaliseren met een holistische aanpak.

Om bijvoorbeeld de kosten van slechte kwaliteit te verlagen, kunnen fabrieksmanagers besluiten een Autonomous Machine Vision-systeem te implementeren om defecte artikelen op de productielijn te detecteren. Dit is een snelle, gemakkelijke en kosteneffectieve manier om grondige kwaliteitscontroles te garanderen zonder afhankelijk te zijn van menselijke inspecteurs. Dit pakt echter niet de wortel van het probleem aan, namelijk het voorkomen van defecten in de eerste plaats.

Om dit te doen, kunnen fabrikanten verschillende stations voor kwaliteitsborging (QA) langs de productielijn gebruiken en een op AI gebaseerde oplossing integreren om de resultaten van het QA-proces te analyseren. Hierdoor kunnen ze de oorzaakanalyse uitvoeren en begrijpen waar defecten vaker voorkomen en waarom, en kunnen ze investeren in geautomatiseerde oplossingen die het probleem op afstand kunnen houden. Als bijvoorbeeld is vastgesteld dat lakdefecten regelmatig voorkomen vanwege een overmaat aan vuil in de lucht, kan een autofabrikant besluiten om een ​​geautomatiseerd bevochtigingssysteem te implementeren. Dit kan worden gekoppeld aan slimme sensoren die alleen worden geactiveerd wanneer het niveau van verontreinigingen in de lucht boven een aanvaardbare drempel is gestegen.

In dit voorbeeld worden verschillende geautomatiseerde tools gecombineerd gebruikt om een ​​uitdaging end-to-end aan te pakken. Fabrikanten kunnen verschillende van deze ecosystemen creëren om de efficiëntie van elk aspect van de productie te maximaliseren, van het verwerven van bestellingen tot de uiteindelijke levering. Cruciaal is dat deze systemen met elkaar moeten kunnen communiceren om een ​​soepele workflow te bereiken en de beste resultaten te garanderen.

Heb ik het nodig?

Gartner voorspelde dat hyperautomatisering vanaf 2020 een van de belangrijkste strategische technologietrends zou zijn, maar dat betekent niet per se dat fabrikanten moeten meegaan in de hype. Het eerste dat u moet doen om te begrijpen of end-to-end automatisering substantiële bedrijfswaarde kan opleveren, is het creëren van een routekaart die de bedrijfsdoelen duidelijk in lijn brengt met de automatiseringstools die nodig zijn om ze te bereiken.

Gartner stelt voor om drie belangrijke doelstellingen te overwegen:omzet, kosten en risico's. Volgens deze parameters willen fabrikanten misschien nadenken over welke technologieën de omzet kunnen verhogen door de klantbetrokkenheid te vergroten, de output te verhogen en repetitieve taken te automatiseren. Vervolgens moeten ze processen herontwerpen om de kosten van slechte kwaliteit te verlagen en de productie te stroomlijnen. Ten slotte moeten ze mogelijk rekening houden met de nalevingsrisico's van inefficiënte processen - het handmatig invoeren van onderdelen naar een machine kan bijvoorbeeld niet alleen inefficiënt zijn, maar ook riskant, en daarom in strijd met de veiligheidsvoorschriften.

Een zorgvuldige afweging van deze factoren zou fabrikanten een duidelijker idee moeten geven of hyperautomatisering de productiviteit aanzienlijk kan verhogen en hen het concurrentievoordeel kan geven dat ze zonder hyperautomatisering misschien niet zouden hebben.

Hoe zit het met oudere apparatuur?

Hyperautomatisering is gebaseerd op de nieuwste automatiseringstechnologieën die beschikbaar zijn, evenals op hun vermogen om vlekkeloos met elkaar te communiceren. Als gevolg hiervan kunnen fabrikanten denken dat het geen haalbare zakelijke benadering is voor fabrieken die legacy-apparatuur gebruiken voor kritieke toepassingen.

Machines die de ruggengraat vormen van fabrieksautomatisering, zoals programmeerbare logische controllers (PLC's), kunnen tientallen jaren meegaan en er is geen reden om ze te vervangen als ze nog steeds adequaat presteren en voldoen aan de meest recente richtlijnen. Oudere apparatuur beschikt echter meestal niet over de communicatiemogelijkheden die nodig zijn om een ​​hyperautomatiseringsstrategie te implementeren.

Hoewel dit een extra planningslaag met zich mee kan brengen, betekent het gebruik van legacy-machines niet per se dat end-to-end automatisering uitgesloten is. Als fabrieksmanagers erin slagen een solide businesscase voor hyperautomatisering te ontwikkelen, zijn er manieren om oudere apparatuur achteraf uit te rusten met slimme sensoren. Op deze manier kunnen de machines worden verbonden met het Industrial Internet of Things (IIoT) en waardevolle gegevens verzenden die kunnen worden gebruikt om activiteiten te stroomlijnen, kosten te verlagen en de productiviteit te verhogen. Een leverancier van automatiseringsonderdelen die gespecialiseerd is in verouderde apparatuur, kan fabrikanten gemakkelijk de hardware bieden die ze nodig hebben om hun machines achteraf aan te passen en ze geschikt te maken voor Industrie 4.0.

Een ander ding om te overwegen is of IoT-verbonden machines dezelfde taal zullen spreken. De PLC van de fabriek heeft bijvoorbeeld een communicatieprotocol nodig dat compatibel is met de veldapparatuur. Fabrikanten hebben niet per se een protocol van hetzelfde merk van hun PLC nodig - ProfiBus kan bijvoorbeeld verbinding maken met alle PLC's van de Allen Bradley-familie, maar sommige protocollen werken niet goed met andere. Dit betekent dat fabrikanten, om hyperautomatisering te implementeren, de beste protocollen moeten onderzoeken om ervoor te zorgen dat al hun apparatuur kan communiceren.

Indien mogelijk kan het ontwikkelen van systemen die gebaseerd zijn op een open-source architectuur — zoals het Robot Operating System (ROS) — in plaats van propriëtaire software, fricties helpen minimaliseren en interoperabiliteit garanderen.