Deštník ve dveřích, škrabka na led nebo třeba víčko nádržky ostřikovačů s integrovanou nálevkou, to jsou známé prvky Simply Clever vozů Škoda. Ovšem Simply Clever nemusí být jen auta, různé, někdy až nečekaně jednoduché, ale velmi chytré prvky využívají i továrny, kde se vozy Škoda vyrábí. Tyto chytré prvky spadají pod Průmysl 4.0.
Pojem Průmysl 4.0 je spojen s intenzivní automatizací a robotizací výroby, ale zároveň s využíváním všemožných dat, která následně výrobu usnadňují, urychlují a zefektivňují. Kromě moderních robotů do tohoto pojmu spadá mnoho více či méně „nenápadných“ řešení, která mají jeden společný jmenovatel: jsou jednoduchá, ale zároveň jejich příchod umožnila až moderní digitální technika z posledních let a nástup takzvané umělé inteligence (AI, artificial intelligence). Toto je několik příkladů takových chytrých řešení, která Škoda Auto využívá.
Copak to tu hučí?
Analýza zvuku je podobná disciplína jako analýza obrazu, jen trochu jednodušší. „Každý stroj vydává charakteristické zvuky, ty si může umělá inteligence nastudovat, a když pak při monitoringu zaslechne nový nečekaný zvuk, upozorní uživatele, že se něco děje,“ popisuje fungování zvukové analýzy Milan Dědek, který se zabývá uplatněním umělé inteligence v prediktivní údržbě. Takto se odhalují možné přicházející poruchy: když začne drhnout ložisko, opotřebí se ozubená kola, řemeny, řetězy či jiné komponenty, zvuk stroje se mírně promění. Pro člověka neslyšně, ale AI už to pozná.
Motor zdravý už od poslechu
Analýza zvuku už dokonce pronikla z výroby i do první linie. Oddělení After Sales a Škoda Auto DigiLab testují novou aplikaci Sound Analyser. Ta pomocí umělé inteligence přispívá k rychlému a preciznímu odhalení, kde je potřeba servisní údržba. Program nahraje zvuk auta do chytrého telefonu nebo tabletu a porovná ho s dostupnými akustickými vzory. Technologie rozpozná deset vzorů s přesností přes 90 procent. Když něco nesedí, aplikace zjistí, čím jsou odchylky způsobené a jak by se daly opravit. Servis je tak rychlejší a efektivnější. Stanislav Pekař, vedoucí Škoda Auto After Sales, k tomu dodává: „Sound Analyzer názorně ukazuje, jaké možnosti otevírá digitalizace značce Škoda i v oblasti After Sales. V budoucnu budeme využívat technologie umělé inteligence, abychom zákazníkům nabídli ještě individuálnější služby a zprostředkovali ještě lepší zákaznickou zkušenost.“
Každý motor s vlastním QR kódem
Někdy je chytrým řešením i jen možnost spolehlivě identifikovat výrobek. Ve slévárně, kde vznikají bloky motorů, tak nově na každý z nich speciální jehlicí vyznačí takzvaný datamatrixový kód, jakousi obdobu známého QR kódu. Ten má tu výhodu, že odolá teplu, chemikáliím i případnému poškrábání. „Unikátní kód každého výrobku umožňuje kdekoli ve výrobě ověřit, že se nachází ve správný čas na správném místě, aby nedošlo třeba u podobných dílů k záměně. Zároveň je tok výrobku plně dohledatelný v případě potřeby řešení jakýchkoli chyb,“ vysvětluje Milan
Továrně pomůže i chytré parkování
Jednou z líhní nápadů pro Průmysl 4.0 je i pracoviště FabLab přímo v Mladé Boleslavi. Tady testují vlastní kamerový systém, který identifikuje volná parkovací místa. „Je to takový základ, na kterém se učíme práci s umělou inteligencí na cenově dostupném hardwaru. Zkušenosti chceme využít pro zajištění lepší plynulosti provozu kamionů u vjezdu do areálu závodu, kde nákladní vozy často bojují s obsazeností parkoviště,“ říká Ondřej Růžička z FabLabu. „To, co se takto naučíme, je využitelné i jinde. Už se rozběhl první projekt přímo ve výrobě, kde budeme takto kontrolovat stav dopravníkových závěsů karoserií. Umožňuje nám to s předstihem a flexibilně plánovat servisní zásahy a tím šetříme značné náklady,“ dodává jeho kolega Dědek.
Aby se dopravník nezasekl
Další chytrý nápad s využitím umělé inteligence, který ve FabLabu vytvořili, je monitorování stavu ložisek takzvaných skidových dopravníků. To jsou velké desky, na kterých je v části výrobní linky umístěna karoserie auta, která tak i s dopravníkem putuje v toku výroby. „Pomocí termokamer sledujeme teplotu ložisek dopravníku, která by se mohla zaseknout. Ložiska na hranici životnosti tak můžeme měnit preventivně,“ popisuje Růžička. Systém využívá také data z elektromotorů, které skidy pohánějí. Zjednodušeně řečeno, když začíná ložisko dřít, nadře se víc i elektromotor, takže přicházející problém ložiska je ověřen ze dvou zdrojů.
Jak naložit kontejner
Moderní řešení používají v mladoboleslavském CKD centru, kde se do kontejnerů nakládají komponenty, z nichž se v zahraničních výrobních závodech vyrábějí vozy Škoda. V co nejlepším využití místa v kontejneru pomáhá projekt OPTIKON, který vymyslela Logistika značky a společně se Škoda Auto DigiLab a IT Škoda ho otestovala a uvedla do provozu. Řeší problém nakládání kontejnerů pomocí technologií umělé inteligence: vypočítává optimální umístění příslušných položek, které mají být expedovány, aby co nejlépe využila nakládkovou kapacitu kontejneru. Zvýšení využití kontejneru ze 71 na 72 m3 ročně uspoří asi 240 kontejnerů a 127 tun emisí CO2 z jejich přepravy.
Než se vše rozjede, je tu digitální dvojče
Další lekci z efektivity vyzkoušeli nedávno ve Vrchlabí. Tam za plného provozu integrovali do linky nové pracoviště. Umožnila to technologie takzvaného digitálního dvojčete, kdy byla nová robotická stanice nejprve kompletně vyzkoušena ve virtuálním prostředí. „Díky technologii digitálního dvojčete jsme za pomoci moderní techniky mohli využít detailního virtuálního obrazu linky, simulovat zde procesy a postupy a výrobní linku za chodu plynule rozšířit,“ vysvětluje Christian Bleiel, vedoucí výroby komponentů, a dodává, že ve virtuálním světě byla linka kompletně softwarově odladěna a nastavena a ta reálná pak zkušenosti z virtuálního světa přebrala.
Robotický vozík vidí kolem sebe
V továrnách je čilý provoz, kromě samotných linek se tu pohybují lidé a také různé dopravníky a vozíky. Bezobslužné robotické vozíky teď dopravují materiál k výrobním linkám zcela automaticky bez zásahu obsluhy v řadě závodů Škoda Auto. Nikoho u toho nepřejedou. Vozíky CEIT totiž mají speciální skener, kterým se orientují v prostoru. Nepotřebují komplikovaný páskový naváděcí systém, který se využíval v minulosti. Mapu haly mají nahranou v sobě. „Robotické vozíky jsou přímo propojeny s jednotlivými pracovišti v hale a okamžitě se přizpůsobují aktuální situaci ve výrobě. K montážní lince materiál vozí přesně v době jeho potřeby,“ říká Roman Šuma z útvaru Interní logistiky. V závodě ve Vrchlabí pak již několik let fungují autonomní vozíky OMRON. Ty se trasu naučí při jednom řízeném průjezdu a následně jsou schopny se například automaticky na trase vyhnout nečekané překážce. Učí se a mění trasu tak, aby se k cíli dostaly co nejdříve.