Trask rozšiřuje svůj záběr a začíná s digitalizací i ve strojírenství. Vzniká nový tým Industry 4.0

07. prosince 2020

V říjnu řady Trasku posílil odborník na Industry 4.0 Jan Klement. Buduje tým, který má na starosti digitalizaci procesů v údržbě a výrobě. Co nového nabídne klientům, jako je Škoda Auto, a co podle něj přinese výrobním firmám a jejich zákazníkům současná průmyslová revoluce? Na tom nám odpověděl v následujícím rozhovoru.

Ve společnosti SKF jsi budoval středisko pro digitalizaci a prediktivní maintenance a jsi členem předsednictva České společnosti pro údržbu. Tvojí doménou je tedy strojařina. V čem se doplňuje s IT světem Trasku? 

Věřím, že tyhle dva světy spolu musí dobře komunikovat, rozumět si a obohacovat se, protože bez toho si nedovedu představit, že bychom byli schopni posouvat se dál a naplňovat tak tolikrát diskutovaná témata čtvrté etapy průmyslové evoluce spojené s digitalizací. V ČSPÚ se věnujeme vzdělávání profesionálů údržby a pořádáním odborných konferencí a jiných podpůrných setkání za účelem vzájemného sdílení trendů, nových poznatků a řešení z oblasti správy výrobního hmotného majetku. Chci nastavit funkční a přínosnou spolupráci mezi Traskem, ČSPÚ a našimi zákazníky. Věřím, že je tu dobrý potenciál pro další růst a můžeme toho využít ke vzájemné synergii v oblasti Smart Maintenance a Industry 4.0.

Jan Klement, Project Manager, Industry 4.0, Trask

Co všechno v Trasku se svým týmem plánuješ? Na co se můžou klienti těšit?

Trask a jeho zaměstnance vnímám jako profesionály v oblasti IT a digitalizace v různých fázích životního cyklu produktu z různých odvětví. Jsme hodně známí v oblasti digitalizace dokumentů a procesů, datové analytiky, sběru dat a vizualizace a to nejen v Čechách. Máme již etablované pobočky na Slovensku, v Rakousku a Německu, naše nabídky jsou tedy již evropské a dostupnost našich služeb nabírá dalších rozměrů. Do budoucna bych chtěl dokázat, aby nás průmysloví zákazníci vnímali jako partnera pro své plány průmyslové digitální transformace, a to včetně procesů výroby a údržby výrobních zařízení digitálně napojených na jejich ostatní systémy, které jim pomáhají zvládat každodenní výzvy jasně, rychle, účelně a na základě obhajitelných argumentů. Aby se byli schopni účelně a správně rozhodovat na základě našich řešení a služeb. Primárně chceme začít se sběrem dat, jejich interpretací do informací a vizualizací. Naše stávající zkušenosti s data mining chci využívat pro vytěžování informací z výrobní a údržbářské dokumentace, jako například pracovní návodky, kusovníky, dodací listy, průvodky a podobně. K tomu používáme nástroj NLP (Natural Language Processing).

Tvojí doménou je vyhodnocování dat z výroby a konzultace při tvorbě strategií. Se kterými firmami a na čem konkrétně spolupracuješ?  

Své zákazníky musím rozdělit do dvou základních skupin. Prvovýrobci neboli výrobci zařízení, která jiní používají ke svým potřebám (automobilky, výrobci elektromotorů, čerpadel, ventilátorů, apod.). U nich je primárním cílem, aby se jejich výrobek dostal od nápadu až po fyzicky vyrobený kus dodaný zákazníkovi co možná nejkratší a nejméně komplikovanou cestou. Jinými slovy co nejrychleji a za co nejméně vynaloženého úsilí a zdrojů. Druhou skupinou zákazníků jsou uživatelé, kteří používají daný výrobek k tomu, aby pomocí něho něco vyrobili, dodali. Sem patří například ocelárny, cementárny, petrochemický průmysl apod. Cílem je, aby se jim dařilo nakoupit, nainstalovat a zprovoznit danou technologii (od prvovýrobce) co možná nejrychleji, nejlépe a nejlevněji. Logicky jde o to, aby spolu tyto dva různí zákazníci spolupracovali jako dodavatel a odběratel tak, aby se jim to oběma povedlo co možná nejrychleji, nejpřesněji a aby to odpovídalo tomu, co požaduje koncový spotřebitel.

Rozdělil jsi klienty na výrobce a uživatele, tedy jejich zákazníky. Uvědomují si výrobci tuhle synergii a zodpovědnost vůči svým odběratelům? 

Hodně si to začali uvědomovat s příchodem Industry 4.0. Ještě před deseti lety spousta výrobců prodala na trhu svůj produkt a víc se o něj nestarala. Teď si naopak drží servisní linii, protože prodávají náhradní díly a chtějí vědět, jak jsou jejich výrobky používané a jak dlouho vydrží. Tím získávají cenné zkušenosti, kterých mohou využít při dalším vývoji svých produktů, nebo jim to dává návody, jak a kde by se dalo ušetřit. Na základě toho mohou i plánovat výrobu, údržbu, rozvoj, tzn. vlastně přímo ovlivňovat svůj budoucí podnikatelský záměr. Věřím tedy, že to, co děláme, má smysl pro obě strany.

Jak tomu může pomoci IT?  

IT to všechno umožňuje. K monitorování stavu zařízení používáme elektroniku. IT programuje to, aby data k údržbě tekla na správné místo. A na to bych se rád zaměřil. Další věc, kterou chci v Trasku rozvíjet, je data science. Hledat v získaných datech „chytristiku“, jak s oblibou říkám, a navrhnout zákazníkovi, jak by měl dál postupovat. V Trasku data science již používáme hlavně pro finanční a bankovní sektor, kde se zaměřujeme hlavně na data mining a data science. A já bych to rád přenesl i do údržby výrobních zařízení. Data science je cesta, jak si do budoucna pomoci k rychlejšímu rozhodnutí. Když zdigitalizujeme náročné procesy a manuály údržby složitých zařízení, rychleji a dostupněji dodáme manažerovi údržby data, na jejichž základě se bude rozhodovat. Navíc bych chtěl využít toho, že již nyní pracujeme i s umělou inteligencí (AI), a použít ji k tomu, aby se z obrovského objemu dat zařízení (procesní data + provozní data, např. teploty, vibrace, hodnoty polohy apod.) daly vyčíst nějaké vztahové veličiny. Manažerovi údržby bychom dokázali předat rychlé, správné a relevantní informace, aby měl svoji práci co možná nejjednodušší a mohl se relevantně rozhodnout. Navíc již nyní máme softwary, které výrobní firmy potřebují, a také je umíme napojit a udržovat.

Které konkrétně?

Máme několik referencí modulární vizualizace na výrobních linkách, včetně na míru vyvinuté integrační platformy, kdy využíváme naše specialisty programátory pro vývoj nových aplikací. Uzavřeli jsme strategické partnerství se světovým lídrem v oblasti průmyslového internetu věcí (IIoT) a rozšířené reality (AR), firmou PTC. Máme zkušenosti s integrací, provozem a podporou jejich softwarových nástrojů PTC ThingWorx Kepware Server. Tato řešení napojujeme na další naši doménu, kde se cítíme velmi silní – cloudové integrace, transformace a vzdálená správa. Toto chceme přirozeně propojit s AR řešeními na bázi PTC Vuforia a našimi znalostmi a kompetencemi v oblasti umělé inteligence. S těmito řešeními cítíme velký potenciál ve výrobních podnicích různých průmyslových odvětví, a tudíž zde máme velké ambice.

Co ještě můžeme výrobním firmám nabídnout? 

Spousta firem umí monitorovat stav výrobního zařízení, jen některé již umí na základě odhadu/zkušenosti predikovat, co se může se zařízením stát. Našim cílem ale je pomoci klientům až ke schopnosti preskripce. Umožnit jim díky digitálním nástrojům vytvořit simulaci určitých situací, aby manažer údržby mohl vytvořit strategii údržby.  K tomu je potřeba co možná nejvíce zdigitalizovat celý proces. Dokud výrobci nemůžou simulovat všechny vstupy, jde pořád jen o iteraci - přiblížení se nějakému stavu, kdy něco víme s jistotou. Jistá míra nejistoty tady asi bude vždy, ale naším cílem je se pomocí simulací přiblížit realitě co možná nejvíce.

Právě digitalizace je symbolem současné čtvrté průmyslové revoluce, kterou se zabýváš. Co a kdy nás čeká po ní? 

Bude nám víc pomáhat umělá inteligence. Sama se bude umět rozhodovat. Dnes už ji sice umíme nastavit na to, aby rozhodovala, ale potřebujeme k tomu poměrně velké objemy dat. Takže v další fázi budeme zmenšovat potřebné množství dat k tomu, aby se z nich umělá inteligence něco naučila. Třeba do tří let už bychom mohli mít výstupy z projektů, které dnes instalujeme. Na nich se budeme dál učit a potřebný interval historických dat se bude podle mě zkracovat. Budeme se „ochytřovat“, abychom mohli ochytřovat své nástroje a tím pomáhat našim klientům.

Jan vystudoval Fakultu strojní ČVUT a od začátku své kariéry se věnoval fungování výrobních zařízení. Pracoval ve společnosti SKF, kde budoval středisko pro digitalizaci a prediktivní maintenance a zastával pozice od aplikačního inženýra až po technického ředitele českého zastoupení. Řešil problémy zákazníků souvisejících s provozováním a údržbou jejich strojních celků a postupně si rozšiřoval své obzory od ložisek přes condition monitoring až po Industry 4.0. Je členem předsednictva České společnosti pro údržbu.


Přečtěte si také

Pracoval na vesmírných projektech, nyní s Traskem digitalizuje Německo

Pracoval na vesmírných projektech, nyní s Traskem digitalizuje Německo

Trask expanduje a čelí novým mezinárodním výzvám. Proto naše zahraniční pobočky na Slovensku, v Rakousku a Německu rozšiřují své řady o odborníky, jako je Andreas Hestermeyer, náš nový Consulting and Business Development Director pro Trask Deutschland GmbH.

Robotizace procesů v době pandemie

Robotizace procesů v době pandemie

Akutní fázi náporu požadavků mají banky za sebou a softwaroví roboti v něm sehráli opravdu důležitou roli. Technologie RPA, kterou měli mnozí zažitou jako tu, která nahradí řadu pracovních míst, byla při přechodu lidí do online prostředí nástrojem pro rychlou adaptaci na novou situaci. Co si banky a finanční instituce mohou ze situace, která nastala, v tomto směru odnést do budoucna?

Budoucnost nečeká. K inovacím ale nejsou potřeba sci-fi technologie

Budoucnost nečeká. K inovacím ale nejsou potřeba sci-fi technologie

Čeká ekonomiku prorokované zpomalení a její krize, nebo naopak poroste? Otázka ohledně nejisté budoucnosti, která napříč světem neměla jasnou odpověď, je nyní zodpovězena.

Technologie pro budoucnost

Technologie pro budoucnost

Jak budou nové technologie ovlivňovat bankovnictví? A které z nich mohou mít v nejbližších letech dopad na to, jak banky fungují a jaké služby nabízejí?