Průmyslová automatizace se pak týká zejména výrobních operací a integruje nejrůznější technologie (AI, strojové vidění, robotika, atd). Automatizace jako taková začala ve větším měřítku už v sedmdesátých letech minulého století a v dnešní době se v podstatě kryje s pojmem robotizace. V současné době se vedle průmyslových robotů používají i kolaborativní roboti, kteří umí spolupracovat s člověkem tak, aby byly splněny všechny zásady bezpečnosti práce.
Mezi základní výhody automatizace patří zejména zvýšení produktivity práce a zrychlení výroby. Jako první se začal automatizovat automobilový průmysl. Z dnešního hlediska se už tolik nejedná o zrychlení výroby a zvýšení produktivity práce, ale o hlavně o zvýšení bezpečnosti výrobního procesu. Další výhodou je dosažení vyšší kvality výrobků díky zajištění opakovatelnosti, výrobky jsou jeden jako druhý. Automatizace také snižuje odpad, dosahuje lepšího využití materiálů, což je zase příznivé pro životní prostředí.

Předem nepromyšlená automatizace může mít ale také nevýhody. Každý kdo uvažuje o automatizaci musí počítat s vynaložením poměrně vysokých počátečních nákladů. Ne každý typ výroby je vhodný pro automatizaci, zvlášť ne u výroby kde existuje velká variabilita výrobků. Dalším z problémů je vysoká závislost na kvalitě polotovarů a zejména dat vstupujících do výrobního procesu. To se týká zvláště těch, kteří přemýšlí o automatizaci ve smyslu Průmyslu 4.0. Ten je chápán jako soubor komplexních technických úloh a automatizačních řešení a tím zvyšuje náchylnost k různým problémům a zejména klade vyšší nároky na kvalifikaci obsluhujícího personálu. Modelačně – simulační data vstupující do procesu automatizace v kontextu Průmyslu 4.0 mají rozhodující vliv na kvalitu nejen procesu jako takového, ale zejména na jeho výstup. Například u automatizace / robotizace lisování je velmi podstatná kvalita polotovaru, zejména jeho rozměrová a materiálová stabilita.

V dnešní době se proces automatizace provádí na základě dodání 3D dat, posléze se vytvoří model linky a vizualizace a na základě modelu dochází ke generování zdrojových dat pro programovatelné automaty a řídicí systémy robotů. Pokud jsou vstupní data od klienta nepřesná nebo dokonce neplatná, tak i výsledné řešení nemůže spolehlivě fungovat. Úlohy, které automatizace řeší jsou velmi komplexní, tedy je i náchylnější na různé problémy a zároveň klade vysoké nároky na kvalifikaci obsluhy a údržby. Jako firma, která působí již třicet let na trhu, vnímáme jako problém nedostatečnou kvalifikaci absolventů škol, která se neustále snižuje. Řídicí systémy tak musí být navrhovány tak, aby byly co nevíce autonomní a schopné minimalizovat či korigovat zásahy obsluhujícího personálu. To na druhé straně zvyšuje nároky na komplexnost úloh a následně zvyšuje náklady. Poslední nevýhodou je řešení výjimečných situací a výpadků, což souvisí hodně s kybernetickou bezpečností, která je velkým rizikovým faktorem. Problémem však může být i narušení dodavatelských řetězců.

Youtube kanál s konkrétními ukázkami, které byly použity v prezentaci ZDE

Jiří Neumann
jednatel společnosti Blumenbecker Prag s.r.o., člen Klastru MECHATRONIKA