Человеческий контроль в промышленной автоматизации

На полностью автоматизированной производственной линии в заводе по производству напитков произошел сбой, когда машина случайно заполнила каждую 12-ю бутылку на 2 миллилитра меньше указанного объема. Оборудование для инспекции линии не заметило отклонение, так как оно находилось в пределах допустимого предела камеры, которая использовалась. В результате не было вмешательства, и линия функционировала в соответствии с программированием. Эта ошибка была замечена только позже, во время третьей смены работы, техником по качеству после того, как был взят образец с производственной линии и проанализирован.

Машина работала совершенно нормально; однако она не могла обнаружить даже незначительные изменения, которые могут произойти в процессе производства. Это не что иное, как типичный сбой автоматизированной производственной линии. Человеческое участие в производстве не является временным отсутствием полной автоматизации в производственном процессе; это постоянная информационная система, которая берет на себя функции, которые не были выполнены датчиками, интерпретирует данные, которые не могут быть интерпретированы компьютером, и принимает решения, которые не могут быть приняты ни ПЛК, ни системами визуализации, ни программами ИИ. Знание того, где и когда требуется человеческий интеллект, является важным отличием между хорошо функционирующими и плохо функционирующими производственными линиями.

Почему автоматизация не может устранить необходимость в человеческом суждении

Амбиции завода, который работает автоматически и без человеческого участия, продолжают быть темой интереса в производстве на протяжении многих лет. Существуют некоторые производственные процессы, в которых такая концепция стала реальностью; однако в большинстве случаев необходимо присутствие человека в производственном процессе, потому что это природа самого производства. Автоматизированные системы предназначены для работы с ситуациями, которые им известны. Датчик фиксирует значение некоторого параметра; ПЛК сравнивает его с установленным значением; исполнительный механизм исправляет несоответствие. Такая система непрерывной обратной связи может функционировать правильно, если только условия, для которых она была разработана, остаются неизменными. Если ситуация меняется, например, меняется сырье или инструмент изнашивается, система продолжает работать в автоматическом режиме, но производит дефектные изделия.

Здесь у людей есть преимущество, которого нет у роботов – они могут выявлять странные паттерны и рассматривать их как проблему. Они способны справляться с уникальными ситуациями, которые никогда не происходили ранее. Они также могут принимать решения на основе своего прошлого опыта, интуиции и понимания обстоятельств, таких как то, что хотят клиенты, правила и цели корпорации. В своем исследовании McKinsey & Company утверждает, что лучший подход заключается не в том, чтобы использовать роботов вместо людей – люди должны использоваться вместе с машинами, а не просто позволять машинам работать самостоятельно. Самые прогрессивные заводы не имеют наименьшего числа сотрудников, а те, которые наилучшим образом используют навыки своих работников и своих машин.

Ключевые функции человеческого контроля в автоматизированной среде

Человеческий контроль не является единственной задачей. Это набор функций, каждая из которых работает на разных этапах жизненного цикла автоматизации и требует различного уровня навыков и внимания. Таблица ниже суммирует основные функции контроля и их применение в типичной автоматизированной производственной среде.

Где человеческий контроль наиболее критичен: процессы с высокими последствиями

Человеческий контроль над автоматизированными системами не является единообразным. Прежде всего, он необходим в ситуациях, когда сбой может привести к травмам, смерти или серьезному ущербу для окружающей среды. В случае производственной линии фармацевтической продукции операторы проверяют, находится ли правильный продукт на конвейере и был ли конвейер должным образом очищен перед началом производства, так как автоматизированная система визуального контроля, сканирующая штрих-коды, не может установить, совпадает ли содержимое отсека с тем, что написано на этикетке. В сборочном цехе авиационных двигателей кто-то должен проверить, правильно ли закручен основной болт, используя инструмент, который может зафиксировать показания, хотя автоматизированная система работает идеально, так как последствия пропуска всего одного болта слишком серьезны.

Экономика человеческого контроля: что это стоит и что это экономит

Легко подумать, что человеческое управление — это пережиток прошлого — оно просто увеличивает операционные расходы на работу автоматизированного завода: зарплата оператора, их обучение и время процесса контроля. Однако на практике все гораздо сложнее. Человеческое управление имеет очень ограниченные затраты, которые составляют всего около 5-15% от затрат на управление для обработки машин на линии, нанимая обученных специалистов в процессе, включая операторов и техников. Несмотря на то, что затраты на человеческое управление относительно невелики, мы склонны забывать о них, когда происходит сбой.

Одна партия поврежденной продукции, один случай гарантии, один инцидент — все эти ситуации могут привести к расходам, превышающим зарплату сотрудников на несколько лет. Логика затрат на человеческое управление не заключается в том, чтобы указать, что люди дешевле машин, а скорее в том, чтобы подчеркнуть, что люди являются единственной формой предотвращения сбоев в случаях, которые машины не могут решить самостоятельно. Машина, спроектированная с функцией человеческого управления, будет работать лучше, чем любая машина, работающая без участия людей. Для подробного изучения того, как автоматизированные станции тестирования и инспекции на линии производства МCB генерируют данные, на которые полагаются операторы и инженеры по качеству, наш гид по Что такое автоматизированная линия тестирования автоматических выключателей? объясняет функции калибровки и проверки, которые требуют человеческой интерпретации и подтверждения.

Проектирование автоматизации для эффективного человеческого контроля

Решение о том, использовать ли человеческий контроль в автоматизированной системе, должно приниматься на этапе проектирования, и его нельзя легко добавить позже. Если производственная система построена вокруг идеи полной автоматизации, с функциями, исключающими доступ оператора, она не будет функционировать гладко при любом человеческом надзоре. Следующие принципы проектирования помогут определить те типы автоматизации, которые облегчают и делают возможным контроль со стороны человека, от тех, которые фактически препятствуют и останавливают человеческое влияние на этот процесс.

• Проектируйте HMI для оператора, а не для инженера. Экран производства, видимый оператору, должен отображать основные индикаторы, такие как время цикла, выход и тревоги различными цветами, стрелками и т. д. Инженерный диагностический дисплей может быть доступен, но не должен быть открыт без запроса оператора.
• Обеспечьте физический доступ к критическим контрольным точкам. Есть определенные случаи, когда человеку необходимо будет проверить результаты системы визуального контроля, несмотря на то, что последняя может самостоятельно проверять компонент. Наличие контрольных окон, съемных крышек и мест, где можно взять образцы, позволяет кому-то извлечь конкретную деталь и измерить ее, чтобы проверить, точны ли показания, выданные автоматизацией.
• Записывайте и отображайте данные, поддерживающие контроль. Для того чтобы рано обнаруживать несоответствия, необходимо документировать, анализировать и представлять значимую информацию, генерируемую производственной линией — включая значения крутящего момента, результаты калибровки и результаты визуальных проверок — чтобы понять изменения в данных до того, как они станут ошибочными. Например, если суть отчетности заключается лишь в отображении количества прошедших и не прошедших за час, это не даст необходимой информации для расследования, изнашивается ли инструмент.
• Внедрите возможность безопасного вмешательства. Оператор должен обладать реальной способностью и методами, с помощью которых он может остановить процесс, исследовать деталь, а затем активировать процесс после всех проверок без риска возникновения каких-либо проблем с безопасностью или потери данных.

Автоматизация Benlong линии сборки и тестирования для сектора электрического производства спроектированы с учетом этих принципов. Человеко-машинные интерфейсы Benlong Автоматизированные сборочные линии MCB предоставляют оператору данные о калибровке в реальном времени, графики тенденций и статус тревог, а архитектура управления поддерживает удаленную диагностику и вмешательство. Автоматизированная линия не является черным ящиком. Это прозрачная, генерирующая данные система, которую обученный оператор может контролировать, интерпретировать и улучшать.

Часто задаваемые вопросы

Может ли автоматизированная фабрика работать без какого-либо человеческого контроля?

В небольшом количестве высокорепетитивных, предсказуемых процессов — таких как специализированная линия упаковки с высоким объемом — работа без света возможна на ограниченные периоды. Для подавляющего большинства производственных операций полная автономия без человеческого контроля не является ни практичной, ни безопасной, поскольку автоматизированные системы не могут распознавать незнакомые шаблоны, принимать контекстно-зависимые решения или реагировать на ситуации, которые не были запрограммированы. Человеческий контроль остается необходимым для обнаружения аномалий, проверки безопасности и обработки исключений.

Сколько операторов необходимо для контроля автоматизированной линии?

Хорошо спроектированная автоматизированная линия которые ранее требовали от десяти до пятнадцати ручных сборщиков, обычно могут контролироваться двумя-тремя операторами за смену. Их роль смещается от выполнения сборки к мониторингу линии, проведению первичных проверок, реагированию на сигналы тревоги и проведению профилактического обслуживания. Соотношение операторов к производству значительно улучшается, но не становится равным нулю.

Какое обучение необходимо операторам для контроля автоматизации?

Операторы, которые контролируют автоматизированное оборудование нуждаются в обучении по конкретной HMI и системе управления линии, по стандартам качества, которым должна соответствовать линия, по базовой диагностике распространенных неисправностей (застревание детали, неисправность датчика, смещение калибровки) и по безопасным процедурам вмешательства — как остановить линию, устранить неисправность и перезапустить ее без создания опасности или пробела в данных. Это обучение обычно предоставляется интегратором автоматизации в рамках процесса ввода в эксплуатацию.

Уменьшит ли ИИ необходимость в человеческом контроле в будущем?

ИИ изменит природу человеческого контроля, но не устранит его. Системы визуального контроля на основе ИИ могут обнаруживать дефекты, которые пропускают системы на основе правил, а предсказательное обслуживание на основе ИИ может предсказать неисправность за несколько дней до ее возникновения. Но последующие решения — остановить ли линию, изолировать ли партию, скорректировать ли параметр процесса — по-прежнему будут требовать человеческого суждения, поскольку они связаны с компромиссами, которые ИИ не может сделать: стоимость остановки против риска дефекта, регуляторные обязательства против производственной цели, безопасность работника против срочности доставки.

Ссылки

• McKinsey & Company — Будущее производства: Сотрудничество человека и машины. Исследование производительности и качественных результатов автоматизации, разработанной для человеческого контроля и вмешательства.
• Deloitte — Изменяющаяся роль рабочей силы в производстве. Анализ перехода навыков от ручной сборки к управлению автоматизированным производством и растущая важность навыков интерпретации данных и принятия решений.
• Международное общество автоматизации (ISA) — Стандарты проектирования интерфейсов человек-машина. Стандарты и лучшие практики для проектирования HMI, которые поддерживают эффективный человеческий контроль в автоматизированных средах.
• Международная федерация робототехники (IFR) — Коллаборативные роботы и взаимодействие человека и робота. Данные и анализ роста коллаборативной автоматизации и роли человеческих операторов в гибких производственных ячейках с помощью роботов.

Человеческий контроль в промышленной автоматизации не является противоположностью автоматизации. Это дополнение — слой интеллекта, который улавливает то, что пропускают датчики, который интерпретирует то, что не могут алгоритмы, и который принимает решения по безопасности и качеству, которым нельзя доверять машине принимать самостоятельно. Конвейерная линия, оснащенная для оптимального контроля с удобным HMI, легкодоступными точками тестирования и возможностью доступа к соответствующей информации, — это конвейерная линия, которая может работать быстрее и производить высококачественные продукты более эффективно, чем конвейерная линия, которая была разработана исключительно для автоматизированных процессов. В соответствии с этим, Benlong Automation разрабатывает конвейерные линии, которые соответствуют этому принципу, так как цель автоматизации не в том, чтобы исключить людей из производства, а в том, чтобы оснастить людей информацией, необходимой для надлежащего контроля.