Hyperautomatisering loslaten: zakelijke operaties transformeren buiten RPA om

Hoe kan de technologie tot haar volle potentieel gebruikt worden?

In haar 2019-rapport 'Move Beyond RPA to Deliver Hyperautomation' wees Gartner op een gebrek aan guidance in hoe organisaties robotische procesautomatisering (RPA) met andere tools moeten integreren. Het rapport benadrukte ook dat business managers druk ervaren om te focussen op het automatiseren van simpele routineprocedures, maar een strategie missen om gesilooide automatiseringsprocessen om te zetten in iets dat zich uitstrekt naar de hele fabriek.

De oplossing, volgens het mondiale onderzoekbedrijf, is hyperautomatisering, gedefinieerd als end-to-end automatisering die complementaire technologieën en kunstmatige intelligentie combineert om zakelijke processen te augmenteren.

Zie ook: De heetste hyper-automatiseringstrends die vandaag business ontwrichten

Hyperautomatisering brengt meerdere oplossingen samen zoals deep learning, geavanceerde analytics, machine vision, natural language processing en RPA om complexe processen te automatiseren, in plaats van individuele taken. Dit stelt business managers in staat om grotere uitdagingen aan te pakken en te focussen op een langetermijn-optimalisatiestrategie.

Hoe verschilt het van automatisering?

Het hoofdverschil tussen traditionele automatisering en hyperautomatisering is dat de eerste geneigd is om te focussen op het automatiseren van specifieke processen – zoals het deployen van een cobot in plaats van een menselijke werknemer voor repetitieve pick-and-place toepassingen – terwijl de laatste de gehele productieproces optimaliseert met een holistische benadering.

Bijvoorbeeld, om de kost van slechte kwaliteit te verlagen, kunnen plantmanagers besluiten een Autonomous Machine Vision-systeem te implementeren om defecte items op de productielijn te spotten. Dit is een snelle, gemakkelijke en kosteneffectieve manier om grondige kwaliteitscontroles te waarborgen zonder te hoeven vertrouwen op menselijke inspecteurs. Echter, dit aanpakt niet de kern van het probleem, namelijk het voorkomen van defecten in de eerste plaats.

Om dit te doen, kunnen fabrikanten verschillende quality assurance (QA)-stations langs de productielijn gebruiken, en een AI-gebaseerde oplossing integreren om de resultaten van het QA-proces te analyseren. Dit stelt hen in staat om root cause analysis uit te voeren en te begrijpen waar defecten vaker voorkomen en waarom, en te investeren in geautomatiseerde oplossingen die het probleem in de toekomst kunnen voorkomen. Bijvoorbeeld, eenmaal vastgesteld dat verfdefecten regelmatig gebeuren door een overmaat aan airborne debris, kan een automobielproducent besluiten een geautomatiseerd humidificatiesysteem te implementeren. Dit kan gekoppeld worden aan slimme sensoren die alleen activeren wanneer het niveau van airborne contaminanten boven een draagbare drempel is gestegen.

In dit voorbeeld worden verschillende geautomatiseerde tools in combinatie gebruikt om een uitdaging end-to-end aan te pakken. Fabrikanten kunnen verschillende van deze ecosystemen creëren om de efficiëntie van elk aspect van productie te maximaliseren, van orderacquisitie tot finale levering. Cruciaal is dat deze systemen met elkaar moeten kunnen communiceren om een soepel workflow te bereiken en de beste resultaten te garanderen.

Heb ik het nodig?

Gartner voorspelde dat hyperautomatisering een van de top strategische technologie-trends zou zijn vanaf 2020, maar dat betekent niet noodzakelijk dat fabrikanten in de hype moeten kopen. Het eerste om te doen om te begrijpen of end-to-end automatisering substantiële zakelijke waarde kan leveren, is een roadmap creëren die zakelijke doelen duidelijk afstemt op de automatiseringstools die nodig zijn om ze te bereiken.

Gartner stelt drie sleuteldoelen voor te overwegen – omzet, kosten en risico's. Volgens deze parameters willen fabrikanten misschien nadenken over welke technologieën omzet kunnen drijven door klantbetrokkenheid te verbeteren, output te verhogen, en repetitieve taken te automatiseren. Ze moeten processen dan herontwerpen om de kost van slechte kwaliteit te verlagen en productie te stroomlijnen. Ten slotte moeten ze de compliance-risico's van inefficiënte processen overwegen – bijvoorbeeld, onderdelen handmatig aan een machine voeden kan niet alleen inefficiënt maar ook riskant zijn, en dus veiligheidsregelgeving schenden.

Een zorgvuldige overweging van deze factoren zou fabrikanten een duidelijker idee moeten geven of hyperautomatisering productiviteit significant kan boosten en hen de competitieve rand kan geven die ze zonder missen.

Wat met legacy equipment?

Hyperautomatisering is gebaseerd op de meest recente automatiseringstechnologieën beschikbaar, alsook op hun vermogen om flawless te intercommuniceren. Als resultaat kunnen fabrikanten denken dat het geen haalbare zakelijke benadering is voor fabrieken die legacy equipment gebruiken voor kritieke toepassingen.

Machines die de ruggengraat van fabrieksautomatisering vormen, zoals programmable logic controllers (PLCs), kunnen diverse decennia duren, en er is geen reden om ze te vervangen als ze nog adequaat presteren en voldoen aan de meest recente richtlijnen. Echter, legacy equipment mist meestal de communicatiecapaciteiten die vereist zijn om een hyperautomatiseringsstrategie te implementeren.

Hoewel dit een extra laag planning kan involveren, betekent het gebruik van legacy machines niet noodzakelijk dat end-to-end automatisering out of the question is. Als plantmanagers een solide business case voor hyperautomatisering kunnen ontwikkelen, zijn er manieren om oudere equipment te retrofiten met slimme sensoren. Op deze manier kunnen de machines verbonden worden met het Industrial Internet of Things (IIoT) en waardevolle data sturen die gebruikt kan worden om operaties te stroomlijnen, kosten te verlagen en productiviteit te verhogen. Een automatiseringsonderdeelleverancier die gespecialiseerd is in verouderde equipment, kan fabrikanten gemakkelijk de hardware leveren die ze nodig hebben om hun machines te retrofiten en ze fit te maken voor Industrie 4.0.

Een ander punt om te overwegen is of IoT-verbonden machines dezelfde taal spreken. Bijvoorbeeld, de PLC van de fabriek heeft een communicatieprotocol nodig dat compatibel is met de field devices. Fabrikanten hebben niet noodzakelijk een protocol van hetzelfde merk als hun PLC nodig – bijvoorbeeld kan ProfiBus verbinden met alle PLCs uit de Allen Bradley-familie, maar sommige protocols spelen niet goed met anderen. Dit betekent dat om hyperautomatisering te implementeren, fabrikanten de beste protocols moeten onderzoeken om ervoor te zorgen dat al hun equipment kan communiceren.

Wanneer mogelijk, het ontwikkelen van systemen gebaseerd op een open-source architectuur – zoals het Robot Operating System (ROS) – in plaats van proprietaire software, kan helpen wrijving te minimaliseren en interoperabiliteit te waarborgen.