Idea, jaka przyświecała inicjatorom projektu Industrie 4.0, jest – mówiąc wprost – polityczna. Pomysł zapowiedzenia nowej rewolucji przemysłowej narodził się w Berlinie, jako odpowiedź „europejskiego” przemysłu na wygraną przez amerykańskie firmy „rewolucję internetową”. Przewaga, jaką uzyskały amerykańskie firmy w tym obszarze, spowodowała, że duże europejskie marki praktycznie nie mają szans na konkurowanie z gigantami zza oceanu. Przeniesienie wielu aspektów prowadzenia biznesu do „świata gospodarki cyfrowej” spowodowało większą atrakcyjność produktów oferowanych przez Amerykanów, a tym samym przejęcie przez nich kontroli nad tym obszarem. Największą wadą niemieckiego projektu jest brak zdefiniowania standardów, których zastosowanie staje się niezbędne, aby „cyfrowej fabryki” nie trzeba było co kilkanaście lat „uaktualniać”, ponosząc przy tym niebagatelne koszty.

Według wielu opinii dostępnych w różnych mediach polski przemysł jest coraz nowocześniejszy. Wiemy już, że tylko stosując najnowsze technologie jesteśmy w stanie być konkurencyjni i atrakcyjni dla partnerów tak krajowych, jak i zagranicznych. Stawiając sobie pytanie o rozwój na najbliższe lata, kadra zarządzająca przedsiębiorstwem będzie musiała brać pod uwagę tak tendencje gospodarcze w jej obszarze działalności, jak i rozwój systemów cyberfizycznych, które być może osiągną w niedalekiej przyszłości konkretny kształt ogólnoświatowego standardu. Niebagatelne znaczenie ma również kwestia cyberbezpieczeństwa sieci „łączących wszystko” w świecie IIoT (Industrial Internet of Things) oraz Smart Factory, która również dopiero zaczyna być definiowana. Interesującą inicjatywą wydaje się zapowiedziany na 2018 rok projekt polskiego Ministerstwa Gospodarki w postaci Polskiej Platformy Przemysłu 4.0 – fundacji wspierającej transformację przemysłu do sfery cyfrowej.

Jeśli nie rewolucja...

…to ewolucja. W erze nieograniczonych możliwości „wirtualnych” idea optymalizacji w przemyśle straciła nieco na popularności, a szkoda. Bardzo dużo można jeszcze zmienić na lepsze, chociażby w obszarze organizacji pracy w przedsiębiorstwie i strategii utrzymania ruchu.

Zmiany wynikające z wdrażania nowych technologii, tych mniej i bardziej cyfrowych, niosą za sobą (tak jak podczas poprzednich industrialnych rewolucji) zmiany ekonomiczno-społeczne. Aktualnie trwa wielki spór o wpływ zwiększającej się robotyzacji na przyszłość naszego, ludzkiego świata. Pomijając te dywagacje, warto zwrócić uwagę na to, że nadchodzące zmiany (niezależnie od tego, w jakim stopniu wpłyną na przemysł) wymagają już teraz podjęcia działań w kierunku dopasowania tak procesów produkcyjnych, jak i organizacji pracy do przyszłych środowisk kooperacyjnych. Aby nadążać za zmianami, niezbędna staje się budowa zaplecza kadrowego, które będzie w stanie wprowadzić firmę w „technologie nowych czasów”. Już teraz należałoby przygotować się na wzrost znaczenia służb technicznych w ogólnym obrazie przedsiębiorstwa. Technologie cyberfizyczne już w niedalekiej przyszłości wymagać będą wysoko wykwalifikowanych specjalistów o interdyscyplinarnej wiedzy i umiejętnościach, których na dziś niestety jest bardzo mało, lub wręcz nie ma ich w ogóle. Bez perspektywicznego planu dla polskiego systemu oświaty, w tym szczególnie szkolnictwa technicznego, możemy stać się w niedługim czasie społeczeństwem technicznie zapóźnionym. Silna i doświadczona kadra techniczna stanie się summum bonum każdej firmy produkcyjnej, a dostrzegalne to jest już nawet obecnie (ilość ogłoszeń dotyczących poszukiwania pracowników o kompetencjach technicznych w ciągu ostatnich lat zwiększyła się kilkukrotnie).

Wzrost znaczenia sposobów organizacji pracy

Trudności, z jakimi borykają się aktualnie pracodawcy, oprócz wymienionych powyżej, to przestarzałe metody prowadzenia i organizacji pracy w obszarach produkcyjnych. Przeszczepienie dobrych i sprawdzonych na świecie praktyk na polski grunt jest żmudne, trudne i czasochłonne. Najłatwiej jest firmom startującym, które już w definicji kompetencji na stanowiska produkcyjne podczas naboru, wskazują potencjalnym kandydatom, jak ważne dla przedsiębiorstwa jest odpowiednie nastawienie oraz jak dużą wagę przywiązują do narzędzi i technik Lean Production, takich jak TPM, SMED czy 5S. W przedsiębiorstwach „z przeszłością” jest to o wiele trudniejsze, tym bardziej, że często „ogniska oporu” tworzą najbardziej wartościowi (niemający następców) specjaliści w swoich dziedzinach. Często w firmach o dłuższej historii równolegle do wymienionych trudności znajduje się obszar utrzymania ruchu, ze swoją przestarzałą, opartą o reakcyjne działania strategią. Tutaj również można wiele zmienić bez wprowadzania rewolucji i związanych z nią kosztów.
Prewencja i predykcja w obszarze utrzymania maszyn, oparta o już istniejące w firmie zaplecze techniczne, może dać pozytywny feedback do np. zmian organizacji pracy i ułatwić zmiany w kierunku nowocześniejszego zarządzania przedsiębiorstwem. Ciężko bowiem kieruje się firmą, w której tempo produkcji przerywane jest awariami na liniach produkcyjnych.

Wykorzystywać pomocne narzędzia

Koniec XX w. zaowocował lawinowo rozwijającym się obszarem elektroniki, ze szczególnym uwzględnieniem technologii informatycznych, opartych na coraz bardziej rozwiniętych platformach mikroprocesorowych. Idee, które nie mogły być realizowane ze względu na dużą złożoność obliczeniową, doczekały czasów, w których wieloprocesorowość i wielowątkowość umożliwiają przetwarzanie równoległe i skracają czas oczekiwania na wyniki obliczeń do wartości akceptowalnych. To właśnie ten przełom w technologii mikroprocesorowej zainicjował rozwój metod i technik opartych o szeroko rozumianą sztuczną inteligencję. Ekspansja tego obszaru nauki i wiedzy dostrzegalna jest już na co dzień. Często w sposób niewidoczny, wkradają się one w nasze życie tak prywatne, jak i zawodowe. Wachlarz możliwych inkarnacji tego „wirtualnego bytu” jest w zasadzie nieograniczony: od prostych i mocno ograniczonych aplikacji na smartfony, po potężne i złożone systemy uruchamiane na superkomputerach rządowych i wojskowych. Dla celów biznesowych SI wykorzystywana była dotąd w ograniczonym zakresie głównie jako wsparcie w systemach BI (ang. Business Intelligence). Jednak wraz z nowym tysiącleciem i wspomnianym wyżej rozwojem technologicznym, SI potrafi już realnie wspierać także obszary pośrednio i bezpośrednio produkcyjne. Rozpoczynając od inspekcyjnych systemów wizyjnych, poprzez systemy inteligentnego sterowania, a kończąc na analitycznych systemach predykcyjnych w wielu obszarach produkcyjnych (logistyka, prowadzenie procesu, konfekcjonowanie, gospodarka surowcowa i materiałowa oraz wiele innych).

Głębokie uczenie (ang. Deep learning) to w tej chwili najbardziej rozwijający się obszar uczenia maszynowego (ang. machine learning). Trafną definicję tej techniki sformułował w 1983 r. Herbert Simon – laureat Nagrody Nobla: „Uczenie się oznacza zmiany w systemie, które mają charakter adaptacyjny w tym sensie, że pozwalają systemowi wykonać za następnym razem takie samo zadanie lub zadanie podobne bardziej efektywnie”. Metody używane w tej dziedzinie oparte są na wielu różnych rodzajach opracowanych przez naukowców i praktyków sposobach zapisu i przetwarzania wprowadzonych danych. W zależności od oczekiwanych wyników ich działania stosuje się różne metody i algorytmy, a także ich kombinacje. Odpowiedzi z systemu opartego na uczeniu maszynowym nie dają 100% pewności wystąpienia oczekiwanego zdarzenia, jednak prawdopodobieństwo, jakie oferują, jest już na takim wysokim procencie, że może służyć jako system predykcyjny o bardzo wysokiej wiarygodności. Aby móc korzystać z dobrodziejstw technologii SI, potrzebni są niewątpliwie wysokiej klasy specjaliści analitycy, o dużych kompetencjach nie tylko z obszaru IT, ale również docelowego obszaru, nad którym mają pracować (ew. wiedza o technologii produkcji oraz innych pożądanych obszarach mających być poddawanych analizie).
    

  ***

Podsumowując ten skromny opis dostępnych możliwości rozwoju w zawieszeniu pomiędzy historyczną już rewolucją naukowo-techniczną, która narodziła się w połowie ubiegłego wieku, a zapowiadaną czwartą rewolucją, która rodzi się na naszych oczach, jest miejsce na wiele działań, mniej rewolucyjnych, niskobudżetowych, a nawet bezkosztowych. Ich wprowadzenie w przedsiębiorstwie może przynieść większą wartość niż niezdefiniowane i niedookreślone na ten czas zmiany, wynikające z dążenia do spełnienia wizji koncepcji Industrie 4.0. Bardziej odpowiadające technicznie określenie na opisywany przeze mnie stan pomiędzy, to dążenie do stworzenia Inteligentnej Fabryki (ang. Smart Factory), które wpisuje się w obecną sytuację dokładniej i lepiej oddaje kierunek i cel, do jakiego w najbliższym czasie powinniśmy dążyć.