Wraz z pojawieniem się koncepcji produkcji 4.0, polegającej na rejestrowaniu i wymianie danych przy użyciu technologii takich jak Przemysłowy Internet Rzeczy (Industrial Internet of Things, IIoT), cloud computing i obliczenia kognitywne zautomatyzowany przemysł uległ gruntownej przemianie. Przemysł motoryzacyjny jest jednym z kluczowych sektorów produkcji, w znacznym stopniu wykorzystującym automatyzację w celu usprawnienia produkcji. Obecnie przedsiębiorstwa produkcyjne muszą radzić sobie z szeregiem wyzwań: począwszy od niedoborów kadrowych i odpływie siły roboczej z naszego kraju, a skończywszy na upowszechnieniu się modelu „gospodarki na żądanie”, który wymusza na producentach szybkie dostosowywanie się do zmieniających się trendów i oczekiwań konsumentów.

Przykładem firmy, która dzięki wprowadzeniu modernizacji pozytywnie wpłynęła na wyniki biznesu może być spółka Troy Design & Manufacturing (TDM) specjalizująca się w wytłaczaniu metali w Detroit w Stanach Zjednoczonych. Firma TDM do sprawnego funkcjonowania potrzebowała zautomatyzowanego systemu śledzenia produktów, który umożliwiałby również nadzór nad każdym etapem ponad 150 codziennych modyfikacji pojazdów w centrum modyfikacyjnym w Chicago.

Chcąc usprawnić procesy prowadzone w firmie, zainstalowano czytniki RFID, które umożliwiły większą precyzyjność procesów prowadzonych w przedsiębiorstwie. Wskutek wdrożenia infrastruktury śledzenia pojazdów spółka Troy Design & Manufacturing zyskała szereg korzyści biznesowych. Operatorzy stali się bardziej skoncentrowani na wykonywanych zadaniach, a przebieg ich prac został usprawniony dzięki ograniczeniu obowiązków związanych z dokumentacją i śledzeniem dokumentów w formie papierowej.

Poprawa produktywności procesów prowadzonych w firmie

Dzięki rezygnacji z tradycyjnego, ręcznego, papierowego śledzenia, ponad 90 proc. operacji w firmie TDM jest już zautomatyzowanych, co skutkuje poprawą produktywności procesów prowadzonych w firmie. Nowe możliwości pozwolą kadrze kierowniczej mieć pełny wgląd w operacje i możliwość rejestrowania każdego procesu tworząc przy tym zasoby danych. Pozyskane informacje – ostatecznie analizowane przez ludzi, a nie przez maszyny – zwiększą wydajność produkcji, co w konsekwencji może prowadzić do oszczędności.

Wykorzystanie IIoT w produkcji umożliwia wsparcie monitorowania zapasów surowców w czasie rzeczywistym. Dzięki takim rozwiązaniom pracownicy mogą na bieżąco nadzorować stan magazynowy i w razie potrzeby zamawiać nowe materiały, co zwiększa poziom wydajności i pozwala zminimalizować ewentualne przerwy w łańcuchu dostaw. Rozwój robotyki oraz Sztucznej Inteligencji (AI) pozytywnie wpływa na rozmaite procesy w takich sektorach jak produkcja, transport i logistyka (T&L). Roboty są w stanie wykonywać prozaiczne, powtarzalne zadania bez utraty koncentracji i błędów. Mogą one również bez problemu dotrzeć do trudnodostępnych dla człowieka miejsc w magazynie i dokładniej oceniać stan liczbowy materiałów. Według prognoz firmy doradczej McKinsey, do 2030 r. gospodarka rynkowa może stracić 800 mln miejsc pracy – jednak to tylko hipoteza, Otóż z drugiej strony powstaną nowe miejsca pracy w innych gałęziach przemysłu, w szczególności usługach oraz wytworzą się nowe specjalizacje dla odpowiedzialnych za nadzór owych zautomatyzowanych procesów lub podprocesów, jak również w firmach IT specjalizujących się w rozwiązaniach Internetu rzeczy. W rzeczywistości, zarówno w sektorze produkcji, jak i transportu oraz logistyki, automatyzacja zwiększy produktywność, ale ludzki aspekt zawsze będzie potrzebny.