Miks on elektroonikasektor teistest pikalt ees?
Erinevate uuringute andmetel on Eesti tööstuse efektiivsuse ja automatiseerimise tase alla Euroopa keskmise, välja arvatud elektroonikasektoris, mis on teistest pikalt ees.
Eliko Tehnoloogia Arenduskeskuse juhi Indrek Ruiso (fotol) sõnul on tootmisjuhtide peamiseks väljakutseks info puudumine tootmisdetailidest. “Tootmises võib küll esialgne plaan olla üks, kuid reaalne olukord tihtipeale ei vasta sellele. Kui mingi info on puudu, siis ei vasta plaan või aruandlus tegelikkusele ja nii ei saa teha õigeid või täiendavaid otsuseid, mis aitaksid tõsta efektiivsust,” selgitas Ruiso.
Ruiso väitel muutub tootmises olukord iga tund: “Pidevalt võib ette tulla muudatusi, mida esialgne plaan ette ei näe: näiteks läheb masin katki, õige materjalirulli otsimine käsitsi võtab pikemalt aega, töötaja jääb haigeks, tellimus tühistatakse või mõne teise kliendi tellimuse tähtaeg muutub. Klassikaline majandus- või haldustarkvara aga ei paku sellistes olukordades vajalikku paindlikkust.”
Selleks, et teha õigeid otsuseid, on vaja Ruiso sõnul teada, mis täpselt reaalajas toimub: kus, mida ja kes teeb tellimuse käsitlemisel. Õige info peab jõudma õigel ajal otsustajateni. “Kui detailid on näha, saab tootmist ka täpsemalt planeerida ja efektiivsust tõsta. Selle jaoks tuleb ka vastavasse tehnoloogiasse investeerida,” selgitas Ruiso ja tõi välja, milliseid eeliseid annab taoline rahapaigutus.
1. Täpsemad prognoosid toodete valmimisaja kohta
Siseruumi positsioneerimise tehnoloogia rakendamine annab infot vastavalt vajadusele nii masinate, materjali, aluste ja töötajate asukoha, trajektooride, liikumise kiiruse kui ka muu vajaliku kohta. Selle info põhjal saab välja arvestada näiteks tellimuse eeldatava valmimisaja ja avastada erinevaid nn pudelikaelu, mida lahendada. Samuti aitab see korraldada tootmist vastavalt olukorrale mõnevõrra paindlikumalt.
2. Väiksem ajakulu
Tehnoloogia aitab osa protsesse automatiseerida ja nii saab töövoogu paremini planeerida ja sama ajaga rohkem ära teha. Näiteks kui info tekiks süsteemi automaatselt, kaoks käsitsi andmete sisestamise ajakulu. Sama juhtuks, kui käsitsi materjalirulli otsimine asendatakse tehnoloogiaga, mis võimaldab automaatselt õige rulli tuvastada ja selle asukohta reaalajas jälgida.
3. Tootmisprotsessi parendamine reaalajas
Kui lisada tehnoloogiale masinõpe, saab reaalajaandmete analüüsi tulemusena anda vastavalt konkreetsele vajadusele operatiivseid soovitusi tootmise optimeerimiseks, näiteks kuhu oleks kõige mõistlikum asetada materjalirull, lähtudes selle kasutamisega seotud trajektooridest ja kasutamissagedusest.
“Rahastuse osas on võimalik saada toetusi pikemate visioonide elluviimiseks nii EAS-ilt kui ka Eliko tehnoloogia arenduskeskuste (TAK) programmist. Mis puudutab meeskonda, siis parimad projektid sünnivad erinevate osapoolte koostöös,” märkis Ruiso ja julgustas kaasama vajadusel väliseid eksperte.
Ettevõtted, kes kaasaegsete tehnoloogiate juurutamisega juba praegu tegelevad, loovad tulevikuks konkurentsieelise. “Näiteks võib tuua ehitusmaterjale tootva Ruukki lao, kus analüüsiti esmalt töötajate liikumistrajektoore. Tulemustega jäädi rahule, kuna andmed olid usaldusväärsed ja täpsed. Analüüs andis ka ülevaate, milliseid riiuleid enim kasutatakse. Selle põhjal saab nende asukohti edaspidi optimeerida. Järgmise sammuna liigutakse edasi materjalirullide liikumise jälgimisega,” sõnab Ruiso.
