obrJiž několik let je pojem Průmysl 4.0 často slýchaným heslem. Všeobecně je symbolem čtvrté průmyslové revoluce, při které reálný svět a virtuální svět prorůstají v „Internet věcí“. Za ním se skrývá především měnící se průmyslové výroba, charakterizovaná stále vyšší individualizací produktů a velmi flexibilními výrobními procesy. K tomu přistupuje (slovy německého spolkového ministerstva vzdělání a výzkumu) „komplexní integrace zákaznic a zákazníků a obchodních partnerek a partnerů v obchodní procesy a procesy tvorby hodnot spolu s propojováním výroby a vysoce kvalitních služeb, které ústí v tzv. hybridní produkty“.
Konkrétně se Průmysl 4.0 projevuje mimo jiné i ve vyšším stupni automatizace procesů probíhajících v průmyslových podnicích. Předpokladem je vývoj inteligentních a autonomních kontrolních a rozhodovacích procesů pro řízení a optimalizaci procesů v podniku prakticky v reálném čase. Úzce spojená s pojmem Průmysl 4.0 jsou témata „chytrá továrna“ a „chytrá výroba“. U „chytré továrny“ se pozornost soustřeďuje na vývoj inteligentních výrobních systémů a technologií a na realizaci distribuovaných výrobních středisek propojených do sítí. Aneb, v žargonu IT-vědy: na integraci adaptivních „kyberneticko-fyzikálních systémů“ do výroby. „Chytrá výroba“ zahrnuje mj. témata jako výrobní logistika překračující hranice jednoho podniku nebo interakce člověk-stroj.
Praktická realizace koncepce Průmysl 4.0 vyžaduje velké objemy dat („big data“), které v mnoha podnicích sice jsou k dispozici, ale v současné době pouze izolovaně nebo propojená jen částečně. Teprve analýza, zpracování a inteligentní propojení všech dat umožní zefektivnit procesy probíhající v podniku, říká prof. Dr. Katharina Morik z katedry umělé inteligence Technické univerzity Dortmund: „Bez analýzy mohou velké soubory dat zchátrat v hřbitovy dat. Proti tomu je nutno využít nástroje umělé inteligence umožňující strojové učení se jako automatické odvozování pravidel z dat. Pro získávání znalostí z existujících dat – známé jako „data mining“ – existuje v podobě produktu „RapidMiner“ stejnojmenné firmy už široce rozšířený nástroj, který již nevyžaduje žádné programování.
Velká data a kyberneticko-fyzikální systémy jsou tématem ústavu SFB 876, který má sídlo na fakultě informatiky Technické univerzity Dortmund. Zde se mj. pracuje na vývoji algoritmů pro datové proudy, jejichž pomocí lze přicházející data analyzovat v reálném čase. Na tomto specializovaném vývojovém pracovišti byl za tímto účelem vyvinut nástroj „streams“, který umožňuje snadnou konfiguraci, paralelizaci a rozdělování online-procesů. Zde vyvinuté teoretické základy pak byly ve spolupráci se společnostmi SMS Siemag a Dillinger Hütte prakticky realizovány v rámci projektu na realizaci prognóz v ocelárně v reálném čase. U této inovace se jedná o samoučící systém, který na základě dat výrobního procesu dokáže realizovat jemné doladění výroby a zlepšovat tak průmyslový proces.
Huť Dillinger Hüttenwerke, dle Dr. Dominika Schöneho „největší evropský výrobce hrubých plechů“, vyrábí ročně cca 1,8 mil. tun hrubých plechů, které se mj. používají na výrobu velkých rour. Ústředním metalurgickým agregátem integrované huti Dillinger je konvertor BOF (Basic Oxygen Furnace), do kterého se plní surové železo a ocelový šrot a přidávají struskotvorné látky, například vápno. Tryskou se do taveniny nadzvukovou rychlostí fouká kyslík, čímž se nežádoucí prvky (např. uhlík, fosfor, síra) spálí a přejdou do strusky a spalin. Cílem procesu BOF je získat na konci tavby ocelovou taveninu definovaných vlastností. Relevantními cílovými veličinami přitom jsou odpichová teplota, procenta uhlíku a fosforu v tavenině a procento železa ve strusce.
Na zpracování dat založený prognostický model pro technologii BOF byl vyvinut s cílem zlepšit přesnost predikce cílových hodnot těchto čtyř veličin v okamžiku ukončení tavicího procesu. Pro sběr dat byl do automatizačního systému procesu integrován počítač, který detekuje 90 statistických veličin procesu. Pro další zvýšení přesnosti predikce se zaznamenává 36 dynamických veličin procesu, a další senzory zaznamenávají vibrace, hluk a optické veličiny. Prognostický model tak může využít 126 procesních veličin.
Nově vyvinutý prognostický model tak dokáže nejen učit se z velkých objemů dat a na jejich základě vytvářet predikce v reálném čase, nýbrž také ovlivňovat tavicí proces tím, že v reálném čase generuje návrhy na korekce. Srovnání s prognózou cílových hodnot běžným metalurgickým modelem ukazuje, že model založený na velkých datech předpovídá teplotu v okamžiku ukončení tavby výrazně přesněji. Kromě toho dokáže nový model – na rozdíl od běžného – předpovídat i další cílové hodnoty.
Ekonomické výhody prognostického modelu založeného na datech jsou rozmanité: zatímco se výroba oceli díky redukci dofoukávání a přefoukávání zvýší, klesnou náklady procesu a na přídavné látky. K tomu přistupuje menší opotřebení žáruvzdorné vyzdívky konvertoru, zvýšení produkce oceli na konvertor a redukce personálních nákladů. Pro 190-tunový konvertor v Dillingenu to při roční výrobě oceli v objemu 2 mil. tun znamená díky redukci paliva a dofoukávání potenciál úspor ve výši zhruba 500 000 EUR za rok; přitom se předpokládá zpřesnění dosažené odpichové teploty o 5°C.
Výhodou prognostických modelů založených na vyhodnocování dat je jejich flexibilita, protože se dají s relativně malou pracností přenášet na jiné aplikace. To platí jak pro použití pro jiné konvertory, tak i u jiných metalurgických agregátů.
Téma Průmysl 4.0 slibuje svými novými možnostmi automatizace výrobcům zařízení pro hutě a válcovny i další výhody. Tato zpravidla velká, komplexní a technologicky náročná zařízení zahrnují celé portfolio zásobování energiemi, elektrotechniku i automatizační techniku. Vesměs na míru šitá řešení většinou zahrnují individuálně vyladěné procesy s příslušnými automatizačními řešeními. Proto, jak říká Hubertus Schauerte ze společnosti SMS Siemag AG v Düsseldorfu, „provádíme pro všechny naše zařízení před vlastním uvedením do provozu obsáhlé testy našeho softwaru, abychom vyhověli i nejvyšším kvalitativním nárokům a mohli zaručit krátké doby uvedení do provozu“. Ve srovnání se světem modelů prezentovaným v rámci Průmyslu 4.0 jde společnost dokonce ještě o krok dál: při testování zařízení se reálný fyzický svět nahrazuje virtuálním fyzickým světem. Navržený software se testuje pomocí simulace specifického zařízení zákazníka v reálném čase.
Za tímto účelem se dynamické chování regulačních smyček, kompletní funkční souvislosti i technologie procesů reprodukuje v modelech, které – po implementaci na clusteru serverů – dokáží realizovat simulaci v reálném čase. Takto vzniklá síť složená z komponent automatizačního řešení a simulace zařízení se dle vyjádření Huberta Schauerteho díky své heterogenní struktuře velmi blíží Internetu věcí a tím základním úvahám koncepce Průmysl 4.0.
Při navrhování simulačních řešení se již dnes automatizovaně využívají data z jiných navrhovacích procesů. Tak se například celá simulace fyzického napojení na proces – v běžném případě více než 10 000 signálů – vytváří pomocí generických procesů. Takovéto simulace v reálném čase ostatně nevyužívá jen společnost SMS Siemag, nýbrž také přední výrobce potrubních systémů SMS Meer v Mönchengladbachu.
Jako další krok vývoje v oblasti simulace procesů a výroby ohlašuje Hubertus Schauerte vstup do 3D světa. Zde se 3D konstrukce potřebné pro výrobu začleňují po automatizovaném zjednodušení přímo do simulačních modelů. Je pozoruhodné, že se k tomuto účelu používají již známá řešení z jiné oblasti nasazení informačních technologií: z počítačových her a online-her, u kterých virtuální světy a simulace dosáhly v posledních letech enormně vysoké kvality. Schauerte k tomu říká: „Zde vznikly nástroje pro zobrazování komplexních scén a průběhů i základních fyzikálních souvislostí, které lze bezprostředně zakomponovat do našich systémů na simulaci technologických zařízení v reálném čase.“

Vzhledem k možnostem spojeným s koncepcí Průmysl 4.0 lze očekávat, že výsledky dalšího vývoje kolem témat „big data“, simulace a automatizační technika budou hrát důležitou roli i na nadcházejícím Mezinárodním specializovaném veletrhu trubek a rour. Potřeba diskuse a vývoje existuje zajisté i v oblasti datové bezpečnosti, dalšího významného tématu. Příští veletrh Tube se bude konat společně s veletrhem wire od 4. do 8. dubna 2016 v Düsseldorfu.

TEXT/FOTO Messe Düsseldorf/Alfacon