Przemysł 4.0 zakłada cyfryzację produkcji z wykorzystaniem najnowszych technologii, takich jak Internet Rzeczy i zaawansowane narzędzia analityczne do obróbki dużych zbiorów danych, zintegrowanych z systemami automatyki. Zapewnia to digitalizację przepływów informacji w obrębie zakładów. Dane pozyskiwane z różnych źródeł, głównie czujników wbudowanych w maszyny, są analizowane w czasie rzeczywistym przez systemy nadrzędne, zarządzające na ich podstawie produkcją.
Celem jest tworzenie inteligentnych fabryk, w których decyzje są podejmowane automatycznie, a procesy są optymalizowane autonomicznie. To docelowo ma zwiększyć wydajność, dzięki wyeliminowaniu przestojów, i zapewnić efektywne wykorzystanie zasobów. W praktyce rezultaty zależą od jakości danych oraz trafności modeli analitycznych i predykcyjnych wykorzystywanych do optymalizacji i podejmowania decyzji operacyjnych. To nie jedyne ograniczenie inteligentnych fabryk opartych na koncepcji Przemysłu 4.0.
Kolejnym jest to, że systemy produkcyjne projektowane z myślą o maksymalnej wydajności często cechuje niska elastyczność operacyjna. Efektywność procesów i minimalizacja kosztów sprawiają, że linie produkcyjne i harmonogramy są ściśle zaplanowane, co utrudnia szybkie dostosowanie się do zmian popytu czy zakłóceń w łańcuchach dostaw. Maksymalizacja wydajności w tym przypadku odbywa się zatem kosztem zdolności adaptacyjnych systemu. Jest to problem również w krótkich i spersonalizowanych seriach produktów.
Charakterystyczna dla Przemysłu 4.0 pozostaje też marginalizacja udziału ludzi w procesie produkcyjnym. W inteligentnych fabrykach odpowiedzialność operatorów bywa zredukowana do nadzoru nad procesem, co prowadzi do tego, że ich kompetencje analityczne i doświadczenie praktyczne pozostają niewykorzystane. Taki model organizacji pracy z czasem może prowadzić do spadku zaangażowania personelu i zwiększenia ryzyka błędów w sytuacjach wymagających interwencji człowieka.
Przemysł 5.0 stanowi odpowiedź na te ujawniające się z czasem niedoskonałości dotychczasowego podejścia. Nowy model opiera się na trzech filarach: zorientowaniu na człowieka, zrównoważonym rozwoju i odporności operacyjnej. Oznacza to przesunięcie punktu ciężkości z maksymalizowania wydajności, na jej balansowanie z potrzebami pracowników, wpływem produkcji na środowisko i jej podatnością na wpływy z zewnątrz.
CZŁOWIEK W CENTRUM
Skupienie na pracowniku polega na wykorzystywaniu nowych technologii w sposób go wspierający, a nie mający na celu jego zastąpienie. W tym celu wdraża się modele współpracy człowiek-maszyna, w których ludzie nie tylko nadzorują, ale i odpowiadają za interpretację, zwłaszcza gdy wymagane jest dokonanie oceny z uwzględnieniem kontekstu. Technologia w takim przypadku możliwości poznawcze ludzi zwiększa, a nie staje się ich substytutem.
Kolejne przełomy zmieniały rolę człowieka w produkcji. Przed nastaniem ery automatyzacji ludzie wykonywali wszystkie zadania, w tym te powtarzalne i wymagające wysiłku fizycznego. Z czasem zaczęły ich w tym wyręczać zautomatyzowane maszyny i roboty. Potem, w miarę upowszechniania się technologii cyfrowych, którym ludzie z powodu swoich fizycznych ograniczeń nie byli w stanie dorównać pod względem szybkości, dokładności, powtarzalności ani nieomylności, uznano ich za najsłabsze ogniwo. Znowu zaczęto ich stopniowo zastępować – w Przemyśle 4.0 wysoce wydajne, zautomatyzowane systemy produkcyjne coraz częściej odsuwają pracowników na dalszy plan. W miarę jednak jak zaczynają się też ujawniać ograniczenia technologii, zaczęto sobie uświadamiać konsekwencje zaniedbywania czynnika ludzkiego. Dzięki temu pracowników ponownie zaczyna się postrzegać jako ważny zasób przedsiębiorstwa.
Dlatego odchodzi się od podejścia skoncentrowanego na technologii, na rzecz tego nakierowanego na człowieka, którego ta pierwsza nie zastępuje, ale odciąża, zapewniając bezpieczne, motywujące i uwzględniające jego potrzeby środowisko pracy. W ten sposób osiąga się efekt synergii w zakresie interakcji ludzi, maszyn i rozwiązań cyfrowych. W układ ten człowiek wnosi zdolności poznawcze, jak kreatywność oraz możliwość kontekstowej interpretacji. Ich dopełnieniem jest brak ograniczeń fizycznych, który stanowi o przewadze technologii pod względem wydajności, szybkości, precyzji, powtarzalności. Co więcej, postawienie człowieka w centrum oznacza nie tylko poprawę warunków pracy, ale też aktywne włączanie ludzi w procesy decyzyjne poprzez umożliwienie im korygowania algorytmów AI.
ZRÓWNOWAŻONY ROZWÓJ
Zgodnie z założeniami Przemysłu 5.0 systemy produkcyjne powinny być projektowane według zasad zrównoważonego rozwoju, czyli pod kątem zwiększenia ich efektywności energetycznej, ograniczenia zużycia zasobów oraz wdrożenia modelu gospodarki o obiegu zamkniętym. Realizacja pierwszych dwóch celów obejmuje m.in. optymalizację zużycia energii elektrycznej i mediów przez maszyny, oszczędność surowców produkcyjnych oraz korzystanie z odnawialnych źródeł energii w zasilaniu obiektów przemysłowych. Kluczowe znaczenie w tym zakresie mają systemy śledzenia zużycia w czasie rzeczywistym, pozwalające na identyfikację strat materiałowych i energetycznych oraz bieżącą ocenę skuteczności działań podejmowanych w celu ich redukcji.
Natomiast w ramach wdrażania modelu gospodarki o obiegu zamkniętym m.in. korzysta się z narzędzi do analizowania cyklu życia produktu, które umożliwiają ilościową ocenę wpływu środowiskowego na wszystkich etapach – od pozyskania surowców, przez produkcję, dystrybucję, użytkowanie, aż po utylizację albo recykling. Na podstawie takich informacji można podejmować różne działania – np. aby ograniczyć zużycie surowców, można wdrażać specjalne strategie projektowe. Przykładem takiego podejścia jest projektowanie pod kątem demontażu, czyli w taki sposób, aby ułatwić odzyskiwanie jak największej ilości najwartościowszych materiałów na etapie recyklingu produktu. To umożliwia ich ponowne wprowadzenie do obiegu produkcyjnego, co zmniejsza zapotrzebowanie na surowce pierwotne i energię do ich przetwarzania. W rezultacie da się zmniejszyć całkowity ślad węglowy przypadający na jednostkę produktu, nie tylko dzięki zwiększeniu efektywności produkcji.
ODPORNOŚĆ OPERACYJNA
Określenie „odporność operacyjna” oznacza zdolność do utrzymania ciągłości działania w warunkach zakłóceń, takich jak przerwanie łańcucha dostaw z powodu niestabilnej sytuacji geopolitycznej lub pandemii. Osiąga się ją dzięki organizacji produkcji i logistyki w sposób umożliwiający szybką rekonfigurację. Kluczową rolę odgrywają w tym zakresie dywersyfikacja dostawców oraz skracanie i regionalizacja łańcuchów dostaw, tzw. nearshoring. Skuteczna jest również decentralizacja produkcji. Oznacza to w praktyce odejście od modelu scentralizowanych zakładów na rzecz rozproszonych, modularnych jednostek wytwórczych, które mogą działać autonomicznie i przejmować obciążenie w przypadku awarii innych ogniw systemu.
Kolejny sposób to redundancja zasobów. Może obejmować utrzymywanie zarówno zapasów buforowych, jak i zdublowanych zdolności produkcyjnych oraz alternatywnych ścieżek logistycznych. Zapewnianie odporności operacyjnej ułatwiają narzędzia analityczne, w tym modele predykcyjne, identyfikujące potencjalne punkty krytyczne i prognozujące ryzyko zakłóceń. Analizują one dane archiwalne oraz śledzą informacje bieżące na temat zmian popytu, warunków pogodowych i sytuacji politycznej, umożliwiając podejmowanie działań wyprzedzających zamiast reaktywnych. Pozwala to na przejście od statycznego planowania do dynamicznego zarządzania operacjami w czasie rzeczywistym. Integracja tych narzędzi z systemami decyzyjnymi umożliwia szybką identyfikację zakłóceń oraz automatyczne rekomendowanie działań korygujących W efekcie odporność operacyjna przestaje być wyłącznie mechanizmem reagowania na kryzysy, a staje się zdolnością do ich przewidywania i adaptacyjnego zarządzania całym systemem produkcyjnym.
ROBOTY WSPÓŁPRACUJĄCE
W transformacji przemysłu zorientowanej na ludzi kluczową rolę odegrają roboty współpracujące. Wynika to stąd, że ich podstawowe zadanie to automatyzacja nie poprzez zastępowanie człowieka, lecz przez jego bezpośrednie wspieranie. W odróżnieniu od tradycyjnych robotów przemysłowych, które ze względów bezpieczeństwa wymagają odgrodzonych stanowisk z kontrolą dostępu, coboty są projektowane do działania w tej samej przestrzeni roboczej, w której pracuje operator. Osiąga się to, wyposażając je w zaawansowane systemy detekcji obecności i mechanizmy ograniczania siły w razie kontaktu z przeszkodą.
Oznacza to spełnienie głównego założenia Przemysłu 5.0, zgodnie z którym to technologia dostosowuje się do użytkownika, a nie odwrotnie. Wdrażane rozwiązania konstrukcyjne pozwalają na bezpieczne przebywanie w bezpośrednim sąsiedztwie cobotów, bez konieczności korzystania z fizycznych barier. To umożliwia ich rzeczywistą współpracę z ludźmi w ramach tego samego zadania produkcyjnego.
Ma to fundamentalne znaczenie, ponieważ przekształca relację człowiek-maszyna z sekwencyjnej w równoległą. To znaczy, że pracownik i cobot działają jednocześnie, współdzieląc przestrzeń oraz zadania w czasie rzeczywistym. Robot współpracujący zazwyczaj przejmuje czynności powtarzalne, wymagające użycia dużej siły lub precyzji, podczas gdy człowiek koncentruje się na podejmowaniu decyzji, ocenie jakości i adaptacji do zmiennych warunków.
W przeciwieństwie do tradycyjnych robotów, które wykonują swoje zadania niezależnie i dopiero po ich zakończeniu człowiek może wnieść swój wkład, kooperacja równolegle z cobotem umożliwia dynamiczną reakcję na bieżące sytuacje, zwiększa elastyczność procesu oraz pozwala w pełni wykorzystać wiedzę i doświadczenie operatora w czasie rzeczywistym. W odniesieniu do celów Przemysłu 5.0 istotne jest również to, że odciążając ludzi, roboty współpracujące poprawiają ergonomię i bezpieczeństwo na stanowiskach pracy.
RZECZYWISTOŚĆ ROZSZERZONA
Kolejną perspektywiczną technologią w kontekście Przemysłu 5.0 jest rzeczywistość rozszerzona (Augmented Reality, AR). Wynika to stąd, że AR jako nowy typ interfejsu, rewolucjonizuje sposób interakcji ludzi z systemami produkcyjnymi, umożliwiając transfer złożonych danych operacyjnych do przestrzeni percepcyjnej operatora w czasie rzeczywistym. Dzięki temu eliminuje się konieczność korzystania z pośrednich form komunikacji, takich jak papierowa dokumentacja techniczna czy klasyczne interfejsy ekranowe, zastępując je kontekstowymi danymi nakładanymi bezpośrednio na środowisko pracy. Dostosowując system informacyjny do naturalnych zdolności postrzegania człowieka, zamiast wymagać od operatora adaptacji do systemu, wpisuje się zatem ludzi w główne założenie Przemysłu 5.0.
Ważną zaletą rzeczywistości rozszerzonej jest redukcja obciążenia poznawczego pracownika dzięki dostarczaniu mu informacji dokładnie w miejscu i czasie ich wykorzystania. AR przyczynia się też do zmniejszenia liczby błędów oraz skrócenia czasu realizacji operacji, m.in. poprzez wizualne prowadzenie użytkownika krok po kroku. Oznacza to przejście od modelu, w którym operator musi interpretować dokumentację i samodzielnie przekładać ją na działania, do modelu, w którym system wspiera proces decyzyjny w sposób bezpośredni i intuicyjny.
Istotne jest także to, że AR zwiększa świadomość sytuacyjną operatora – np. interfejsy oparte na rozszerzonej rzeczywistości mogą prezentować bieżące dane, takie jak parametry pracy maszyn, wskaźniki zużycia energii czy alerty o potencjalnych zagrożeniach, co umożliwia podejmowanie decyzji w oparciu o aktualny kontekst operacyjny. W efekcie pracownicy lepiej rozumieją to, jak przebiegają procesy technologiczne i szybciej reagują na zagrożenia.
Warto dodać, że rzeczywistość rozszerzona, tak jak i rzeczywistość wirtualna, to ważne narzędzia szkoleniowe. Dzięki możliwości symulowania za ich pośrednictwem prawdziwych warunków pracy i interakcji z rzeczywistymi elementami linii produkcyjnych, technologie te pozwalają kursantom na nabywanie umiejętności w sposób praktyczny, bez ryzyka operacyjnego i konieczności przerywania produkcji na czas prowadzenia szkolenia. Dostępność takich narzędzi jest kluczowa w kontekście ograniczania luk kompetencyjnych zwykle towarzyszących procesom przemian w przemyśle.
AI W PRZEMYŚLE 5.0
Spodziewać się też można zmiany roli sztucznej inteligencji. W najnowszym modelu transformacji przemysłu AI odpowiadać będzie za analizowanie danych, generowanie rekomendacji i wspieranie procesów decyzyjnych, ale nie ich autonomizację. W odróżnieniu od podejścia charakterystycznego dla Przemysłu 4.0, w którym algorytmy uczenia maszynowego zapewniają głównie automatyzację i optymalizowanie procesów, w inteligentnych fabrykach zorganizowanych zgodnych z koncepcjami Przemysłu 5.0 zakłada się ich wykorzystanie w ramach modelu współpracy określanego jako human in the loop, w którym człowiek pozostaje ostatecznym decydentem.
Będzie to oznaczać w praktyce, że chociaż tak jak dotychczas algorytmy AI, opierając się na danych z różnych źródeł, jak czujniki IoT i cyfrowe bliźniaki rzeczywistych obiektów produkcyjnych, przygotowywać będą rekomendacje dotyczące optymalizacji procesów, harmonogramowania produkcji czy zarządzania zasobami, to będą one interpretowane i zatwierdzane przez operatora. Pozwoli to uwzględnić kontekst, którego wciąż nawet najbardziej zaawansowane modele uczenia maszynowego nie potrafią w pełni odwzorować.
AI zatem nie będzie już traktowana jako autonomiczny element systemu, lecz jak jego komponent, który służy wzmacnianiu kompetencji człowieka poprzez dostarczanie mu informacji, redukcję ich złożoności przez filtrowanie i agregowanie danych, pomagając ludziom w podejmowaniu decyzji, ale ich w tym nie wyręczając.
Monika Jaworowska
