Od inspiracji do transformacji. Jak Apator buduje produkcję przyszłości

Z kolei rosnąca złożoność produktów, coraz wyższe wymagania klientów i presja na utrzymanie najwyższej jakości sprawiają, że firmy muszą nieustannie szukać nowych sposobów na organizację pracy, nie tracąc przy tym ani odrobinę na jakości, wręcz przeciwnie. 

Nic więc dziwnego, że producenci coraz częściej przyglądają się rozwiązaniom wykorzystującym właśnie sztuczną inteligencję czy różne inne formy zautomatyzowania czy wsparcia produkcji. Tak naprawdę najbardziej interesujące nie są jednak same technologie. Znacznie ciekawsze jest to, jak organizacje dochodzą do decyzji o ich wdrożeniu. 

W debacie o AI dominują jednak głównie pytania o zwrot inwestycji z inwestycji, automatyzację czy redukcję kosztów. Znacznie rzadziej mówi się o tym, jak takie wdrożenia wyglądają naprawdę. Skąd bierze się decyzja o ich rozpoczęciu? Co decyduje o powodzeniu projektu? I kiedy technologia przestaje być eksperymentem, a staje się częścią codziennej pracy zakładu?

Historia Apatora, polskiego producenta urządzeń i systemów pomiarowych o tradycji sięgającej 1949 roku, pokazuje, że odpowiedź na te pytania zaczyna się dużo wcześniej niż w momencie zakupu nowego rozwiązania. Zaczyna się od wizyty w innym zakładzie produkcyjnym. 

Kluczem rzeczywiste potrzeby

Zespół Apatora odwiedził innego polskiego giganta – zakład firmy Fideltronik w Suchej Beskidzkiej, aby zobaczyć funkcjonujące tam rozwiązania wspierającej produkcję elektroniki. Nie był to jednak wyjazd z listą gotowych wymagań ani poszukiwaniem konkretnego dostawcy. Celem było przede wszystkim zdobycie inspiracji i skonfrontowanie własnych doświadczeń z praktyką innej, świetnie prosperującej organizacji. 

Jak przyznaje w rozmowie z Evertiqiem Sławomir Migała, Dyrektor Operacyjny Apatora, takie podejście staje się dziś koniecznością.

- W nowych obszarach technologicznych trzeba mieć świadomość, że nie wszystkie możliwości są widoczne z perspektywy własnego zakładu. Dlatego korzystamy z benchmarkingu, obserwujemy dobre praktyki i konfrontujemy je z naszymi potrzebami.

To jedno zdanie bardzo dobrze oddaje filozofię, która przewijała się przez całą naszą rozmowę. W świecie, w którym technologie rozwijają się szybciej niż podręczniki zarządzania produkcją, przewagę coraz częściej zdobywają nie ci, którzy mają gotowe odpowiedzi, lecz ci, którzy potrafią zadawać właściwe pytania.

Dopiero podczas wizyty w zakładzie Fideltronika uwagę zespołu Apatora zwróciło rozwiązanie wdrażane i rozwijane przez inną polską firmę – AiRob. Nie dlatego, że wykorzystywało sztuczną inteligencję, która w obecnej narracji jest niezbędnym uzupełnieniem współczesnych zakładów produkcyjnych. Powód był znacznie bardziej praktyczny.

– Szukaliśmy rozwiązań, które pomogłyby naszym operatorom budować jakość już na stanowisku pracy – wspomina Migała. – Zależało nam na systemie, który będzie szybko działał, nie będzie wymagał dużego zaangażowania inżynierów, pozwoli łatwo tworzyć plany kontroli i jednocześnie nie będzie ograniczał wydajności produkcji. Kiedy zobaczyliśmy to rozwiązanie w praktyce, uznaliśmy, że odpowiada ono na wiele naszych potrzeb.

To był moment, w którym technologia przestała być abstrakcyjnym hasłem, lecz stała się odpowiedzią na konkretne wyzwania produkcyjne.

Najpierw problem, później technologia

Łatwo ulec wrażeniu, że wdrożenia AI rozpoczynają się od fascynacji nowymi możliwościami i wszechobecną presją na stosowanie takich wdrożeń. Rozmowa z przedstawicielem Apatora pokazuje jednak coś zupełnie odwrotnego. 

Dla tej polskiej firmy punktem wyjścia dla ich usprawnień nie była bowiem sztuczna inteligencja, ale realny problem. W niektórych procesach Apator potrzebował skuteczniejszego wsparcia operatorów podczas kontroli jakości. Jednocześnie nie wszystkie procesy uzasadniały kosztowną automatyzację czy przebudowę linii produkcyjnych. Dodajmy, że mówimy tu o bardzo zaawansowanych i wrażliwych produktach. 

Apator szukał więc sposobu na skuteczniejsze wspieranie operatorów podczas montażu, zwiększenie pewności procesu oraz ograniczenie ryzyka powstawania błędów tam, gdzie pełna automatyzacja nie była po prostu uzasadniona ekonomicznie. 

– Szukaliśmy rozwiązania, które pomoże operatorowi budować jakość już na stanowisku pracy. Zależało nam na tym, aby było łatwe do wdrożenia, nie wymagało dużego zaangażowania inżynierów i jednocześnie nie ograniczało wydajności produkcji.

Dobrze ilustruje to przykład jednej z nowych linii produkcyjnych.

Przy istniejących wolumenach jej pełna automatyzacja nie miała ekonomicznego uzasadnienia. Jednocześnie klient oczekiwał, aby objąć każdy wyrób automatyczną kontrolą kompletności w zdefiniowanym zakresie.

– Przy obecnym wolumenie produkcji jej pełna automatyzacja po prostu nie miałaby uzasadnienia ekonomicznego. Podczas audytu klient zadał nam jednak bardzo konkretne pytanie: „W jaki sposób zagwarantujecie, że każdy wyrób będzie kompletny?”. Właśnie tam zdecydowaliśmy się zainstalować system na każdym stanowisku. Dzięki temu mogliśmy kontrolować jakość w stu procentach, bez bardzo dużych nakładów inwestycyjnych – wyjaśnia Sławomir Migała.

To właśnie tutaj widać różnicę między wdrażaniem technologii a rozwiązywaniem problemów. Zespół nie szukał najbardziej zaawansowanego rozwiązania dostępnego na rynku. Szukał narzędzia, które najlepiej wpisze się w istniejący proces.

– Nie chcemy budować rozwiązania punktowego. Chcemy stworzyć kompleksowy system wspierający produkcję. Pracujemy w systemie trzyzmianowym, często przez całą dobę. Wiemy, że koncentracja człowieka zmienia się w ciągu dnia. Dlatego takie wsparcie jest dla nas naturalnym elementem procesu.

To ważne rozróżnienie. Celem nie było zatem zastąpienie operatora ani ograniczenie jego roli. Przeciwnie, chodziło o stworzenie środowiska pracy, które pozwoli utrzymać wysoką jakość również tam, gdzie pełna automatyzacja nie jest możliwa lub opłacalna finansowo.

Od inspiracji do pierwszego kroku

Po powrocie z wizyty referencyjnej w Apatorze nie zapadła decyzja o natychmiastowym wdrożeniu systemu na szeroką skalę. Rozpoczęto natomiast analizy dotyczące tego, które procesy rzeczywiście najbardziej skorzystałyby z nowego rozwiązania. Równocześnie zespół starał się odpowiedzieć na pytanie, gdzie technologia może przynieść największą wartość? A także, jakie obszary warto objąć pilotażem w pierwszej kolejności. W znalezieniu odpowiedzi na te pytania pomagał specjalnie oddelegowany zespół firmy AiRob. 

Jak podkreśla Migała, ważną rolę odegrało tutaj doświadczenie partnera, który nie ograniczał się do dostarczenia technologii, ale przede wszystkim pomagał określić miejsca, w których wdrożenia miałyby największe szanse przynieść wymierne efekty. 

W rezultacie pierwsze kamery zainstalowano na siedmiu stanowiskach produkcyjnych. Nie był to jednak koniec projektu, ale początek, ponieważ znacznie trudniejsze było sprawdzenie, czy stanie się ona naturalnym elementem procesu produkcyjnego. Prawdziwe pytanie nie brzmiało już: czy system działa? Ale: czy organizacja nauczy się z niego korzystać?

Pilotaż 

Pierwsze tygodnie po uruchomieniu systemu nie przyniosły spektakularnych deklaracji, ani decyzji o natychmiastowym rozszerzeniu projektu.

W Apatorze wiedziano, że odpowiedzi nie pojawiają się od razu. Dlatego zamiast wdrażać system na szeroką skalę, firma zdecydowała się na pilotaż. Wspólnie z zespołem AiRoba wytypowano obszary, w których rozwiązanie mogłoby przynieść największą wartość, a następnie zainstalowano pierwsze stanowiska wyposażone w system kontroli wspierany przez analizę obrazu.

Przez kolejne miesiące projekt rozwijał się spokojnie, zespół obserwował nie tylko skuteczność systemu, ale również sposób, w jaki korzystają z niego poszczególne obszary produkcji. Dopiero z tej perspektywy można było ocenić, czy rozwiązanie rzeczywiście staje się częścią procesu, czy pozostaje jedynie dodatkowym elementem wyposażenia stanowiska.

Po około roku przyszedł czas na podsumowanie.

Jak wspomina Sławomir Migała, właśnie wtedy pojawiły się wnioski, których nie dałoby się wyciągnąć podczas krótkich testów.

– Mieliśmy trzy główne obszary, w których system został wdrożony. Każdy rozwijał się trochę inaczej. Zobaczyliśmy, że poszczególne zespoły wykorzystują rozwiązanie w różny sposób i mają różną dynamikę pracy. To był dla nas sygnał, że potrzebujemy ludzi odpowiedzialnych za standaryzację całego rozwiązania.

Na pierwszy rzut oka mogłoby się wydawać, że jest to jedynie kwestia organizacyjna. W rzeczywistości był to początek kolejnego etapu projektu. Różne doświadczenia poszczególnych zespołów pokazały, że dalszy rozwój rozwiązania wymaga wspólnych standardów i jasno określonej odpowiedzialności.

– Dzisiaj mamy już zbudowaną strukturę. Są osoby odpowiedzialne za rozwój systemu i jego standaryzację. Coraz częściej pojawiają się też nowe potrzeby i kolejne pomysły na wykorzystanie rozwiązania. Nie chcemy budować pojedynczych wdrożeń. Chcemy stworzyć kompleksowy system wspierający produkcję.

Tym samym projekt zaczął wychodzić poza ramy pojedynczych wdrożeń.

Najlepiej świadczy o tym fakt, że nowe pomysły przestały pochodzić wyłącznie od zespołu odpowiedzialnego za projekt. Coraz częściej inicjatorami kolejnych wdrożeń stawali się sami kierownicy produkcji.

To właśnie ten moment można uznać za prawdziwy punkt zwrotny, ponieważ pokazuje, że cała wewnętrzna organizacja zaczęła mu ufać.

– Dzisiaj kierownicy produkcji sami przychodzą z pomysłami na kolejne wdrożenia. Widzą dane, widzą korzyści i wiedzą, w których procesach rozwiązanie może przynieść wartość. To chyba najlepszy dowód na to, że system stał się naturalnym elementem naszej pracy.

W wielu organizacjach transformacja kończy się wraz z uruchomieniem nowej technologii, natomiast w Apatorze był to dopiero początek.

Dobra technologia uwalnia potencjał ludzi

Choć pierwszym celem wdrożenia było wsparcie kontroli jakości, z czasem w Apatorze zaczęto dostrzegać znacznie szerszy wpływ nowego rozwiązania. W wybranych procesach zidentyfikowano ryzyko niekompletności wyrobu, któremu należało zapobiegać bezpośrednio na stanowisku pracy. Coraz wyraźniej było widać, że technologia zmienia sposób, w jaki ludzie mogą wykorzystywać swój czas i kompetencje.

To aspekt, który w dyskusji o sztucznej inteligencji pojawia się stosunkowo rzadko, a przecież pierwotnie taki miał właśnie cel – pomóc uwolnić potencjał. 

W wielu przedsiębiorstwach problemy jakościowe rozwiązuje się poprzez kolejne szkolenia, dodatkowe instrukcje, zmiany organizacji stanowiska czy modyfikacje konstrukcji produktu. Każde z tych działań angażuje ludzi, pochłania czas i wymaga kolejnych zasobów.

Zdaniem Sławomira Migały rozwój narzędzi wspierających operatorów pozwala dziś spojrzeć na ten proces inaczej.

– Do tej pory, kiedy pojawiał się problem jakościowy, zastanawialiśmy się, czy przeszkolić operatorów, zmienić instrukcję pracy albo przeprojektować produkt tak, żeby wyeliminować możliwość popełnienia błędu. Wszystkie te działania jednak wymagają czasu i zaangażowania specjalistów. Dzisiaj część tych problemów możemy rozwiązać znacznie szybciej.

Technologia przejmuje powtarzalne czynności związane z kontrolą procesu, dzięki czemu doświadczenie inżynierów i specjalistów jakości może zostać wykorzystane tam, gdzie przynosi największą wartość.

– Dzięki temu możemy poświęcić więcej czasu zagadnieniom, które rzeczywiście wymagają wiedzy i doświadczenia. Zamiast koncentrować się na powtarzalnych problemach, możemy rozwijać procesy, analizować dane i przygotowywać kolejne usprawnienia.

To podejście dobrze wpisuje się w filozofię ciągłego doskonalenia procesów. Stabilna kontrola jakości nie jest celem samym w sobie. Stanowi fundament, na którym można budować kolejne etapy rozwoju organizacji.

Jak podkreśla Migała w rozmowie z nami, właśnie dlatego projekt od początku był postrzegany jako inwestycja długoterminowa.

– Nie chcemy tworzyć pojedynczych rozwiązań dla konkretnych problemów. Naszym celem jest zbudowanie środowiska, które będzie wspierało produkcję niezależnie od tego, jak będą zmieniały się nasze procesy.

Cyfrowa para oczu

Jednym z najbardziej interesujących wniosków płynących z wdrożenia okazał się wpływ systemu na codzienną pracę operatorów.

Obecnie debata o sztucznej inteligencji bardzo często sprowadza się do pytania, czy nowe technologie zastąpią człowieka i jak mogą przynieść ogromne zyski. W Apatorze rozmowa od początku przebiegała inaczej. Chodziło o to, jak sprawić, żeby człowiek mógł wykonywać swoją pracę spokojniej, pewniej i z mniejszym obciążeniem?

To właśnie w tym kontekście Migała używa określenia „cyfrowa para oczu".

– Człowiek nie jest w stanie utrzymać takiego samego poziomu koncentracji przez osiem godzin pracy. To jest zupełnie naturalne. Dlatego traktujemy ten system jako dodatkową parę oczu, która wspiera operatora i pomaga wychwycić ewentualne pomyłki, zanim produkt opuści stanowisko.

Takie podejście zmienia również sposób postrzegania kontroli jakości. Tradycyjnie informacja o błędzie pojawia się dopiero na końcu procesu, kiedy jego usunięcie oznacza dodatkową pracę, opóźnienia lub konieczność naprawy gotowego wyrobu. Tutaj reakcja następuje natychmiast, a operator otrzymuje informację zwrotną dokładnie w momencie wykonywania zadania.

Jak wyjaśnia Piotr Owczarek, CEO firmy AiRob, właśnie natychmiastowa reakcja odróżnia takie rozwiązanie od tradycyjnej kontroli jakości. 

– Jeżeli system wykryje brak elementu albo inną niezgodność, operator może od razu ją poprawić. Nie trzeba czekać na końcową kontrolę jakości ani analizować reklamacji klienta. Problem zostaje rozwiązany dokładnie tam, gdzie powstał – tłumaczy nam Piotr Owczarek.

Z czasem zaczęło to wpływać nie tylko na jakość procesu, ale również na komfort i atmosferę pracy.

– Dla mnie bardzo ważne było to, że operatorzy przestali odbierać kontrolę jakości jako ocenę swojej pracy. Nie stoi nad nimi kontroler ani audytor. Jest narzędzie, które pomaga im wykonać zadanie poprawnie. To naprawdę zmienia sposób myślenia.

Podobne obserwacje Airob wynosi również z innych wdrożeń.

– Kilkukrotnie usłyszeliśmy od operatorów, że dzięki temu rozwiązaniu pracuje im się po prostu spokojniej. Wiedzą, że jeśli coś przeoczą, system zwróci na to uwagę od razu. To daje duże poczucie bezpieczeństwa.

Jest to jedna z tych korzyści, które trudno znaleźć w arkuszu kalkulacyjnym, a jednocześnie może mieć ogromny wpływ na kulturę i jakość pracy całego zespołu. 

Rozwiązanie, które rozwija się wraz z organizacją

W wielu projektach uruchomienie systemu oznacza w praktyce zakończenie procesu wdrożeniowego. Użytkownik otrzymuje gotowe narzędzie, a jego dalszy rozwój odbywa się już w dużej mierze niezależnie od konkretnego zakładu. W przypadku współpracy Apatora i Airoba kolejne doświadczenia zdobywane na hali produkcyjnej stały się natomiast impulsem do rozwijania samego rozwiązania.

Jak podkreśla Piotr Owczarek, każdy zakład wnosi do tego procesu własne potrzeby i specyfikę produkcji.

– Każdy klient pracuje trochę inaczej. Każda produkcja ma swoją specyfikę. My oczywiście przychodzimy z gotowym rozwiązaniem, ale bardzo szybko okazuje się, że konkretne procesy wymagają nowych funkcjonalności albo innego podejścia. Właśnie wtedy zaczyna się najciekawsza część naszej pracy.

Dobrym przykładem są funkcje, które dziś mogą wydawać się naturalnym elementem systemu, ale pojawiły się dopiero w odpowiedzi na potrzeby zgłaszane podczas kolejnych wdrożeń.

– Na początku nie odczytywaliśmy kodów QR ani tekstów. To właśnie klienci pokazali nam, że w ich procesach takie funkcjonalności są potrzebne. Dzięki kolejnym wdrożeniom system po prostu stopniowo się rozwijał.

Podobnie tę współpracę postrzega Sławomir Migała. Mówiąc o Airobie, zwraca uwagę przede wszystkim na gotowość jego zespołu do poznania procesu i wspólnego poszukiwania rozwiązań.

– Dla mnie bardzo ważne jest to, że po drugiej stronie są ludzie, którzy chcą zrozumieć naszą produkcję. Nie przyjeżdżają z przekonaniem, że znają odpowiedź na każde pytanie. Najpierw słuchają, później proponują rozwiązania i razem z nami obserwują, jak sprawdzają się one w praktyce.

W tym modelu to nie proces produkcyjny jest dostosowywany do możliwości gotowego narzędzia. Kolejne potrzeby pojawiające się w produkcji stają się raczej punktem wyjścia do dalszego rozwoju systemu.

Dane, które zaczynają pracować

Na początku system miał przede wszystkim pomagać operatorom i wspierać kontrolę jakości. Z czasem jednak jego rola zaczęła wykraczać daleko poza bieżącą weryfikację poprawności montażu. Coraz większe znaczenie miały nie tylko same wyniki, ale i dane gromadzone przez system, ponieważ każdy produkt, każda wykonana operacja, każda poprawka, czy każde potwierdzenie prawidłowości pojedynczo mają ograniczoną wartość, ale razem tworzą szczegółowy obraz procesu produkcyjnego.

– Dzisiaj patrzymy na to rozwiązanie znacznie szerzej. To już nie jest tylko system kontroli jakości. To kolejne źródło informacji o naszych procesach. Im więcej wiemy o tym, co dzieje się na produkcji, tym łatwiej podejmować kolejne decyzje dotyczące jej rozwoju – mówi Sławomir Migała.

Dla Piotra Owczarka jest to jeden z najbardziej naturalnych kierunków rozwoju podobnych rozwiązań.

– Każda operacja pozostawia po sobie ślad. Możemy wrócić do produktu wyprodukowanego kilka miesięcy wcześniej i odtworzyć cały proces jego montażu. Widzimy, kto wykonywał dane operacje, gdzie pojawiły się niezgodności i jak zostały usunięte. To otwiera zupełnie nowe możliwości analizy procesu.

Dla Apatora oznacza to podejmowanie decyzji w oparciu o rzeczywiste dane, a nie wyłączne obserwacje czy pojedyncze przypadki. To właśnie na takim fundamencie można rozwijać kolejne etapy cyfrowej transformacji. 

Prawdziwe partnerstwo

Jednym z elementów, który najmocniej wybrzmiał podczas naszej rozmowy był sposób, w jaki obie firmy mówiły o współpracy. Trudno było znaleźć podział na dostawcę technologii i jej odbiorcę. Znacznie częściej pojawiał się obraz wspólnego procesu, w którym rozwijały się zarówno rozwiązanie, jak i organizacja, która z niego korzysta. 

To podejście było widoczne już na początku projektu. Zanim zapadła decyzja o wdrożeniu rozwiązań na większą skalę, Apator miał możliwość przeprowadzenia testów w rzeczywistym środowisku produkcyjnym. W tej współpracy – oraz w każdej innej - AiRob nie stawia na prezentację przygotowaną na potrzeby spotkania handlowego ani o pokaz możliwości swoich systemów w warunkach laboratoryjnych. Dla obu stron liczyło się, czy technologia poradzi sobie z konkretnymi procesami i wyzwaniami. 

- Nie chcemy przekonywać klientów wyłącznie prezentacją czy folderem. Wolimy pokazać rozwiązania tam, gdzie miałyby pracować. Dopiero wtedy można uczciwie ocenić, czy przyniosą oczekiwane efekty – wyjaśnia Piotr Owczarek. 

Dla firmy AiRob pilotaż nie służy jedynie ocenie gotowego produktu w danym środowisku pracy, ale również do intensywnego rozwoju samej technologii.

- Każde wdrożenie czegoś nas uczy. Klienci pokazują nam procesy, z którymi wcześniej się nie spotkaliśmy. Często właśnie podczas takich projektów pojawiają się pomysły na nowe funkcjonalności, albo usprawnienia systemu. 

Dobrym przykładem są funkcje, które dziś wydają się oczywiste, choć wcale nie były częścią pierwszych wersji rozwiązania. 

- Na początku nie odczytywaliśmy kodów QR ani tekstów. Dopiero klienci pokazali nam, że w ich procesach takie funkcje są potrzebne. W ten sposób pojawiły się kolejne moduły systemu. 

W praktyce oznacza to, że rozwój rozwiązania nie kończy się w momencie jego wdrożenia. Przeciwnie, wtedy rozpoczyna się etap, który wpływa na kierunek dalszych prac.

Takie partnerstwo szczególnie docenia Apator.

- Dla mnie bardzo ważne jest to, że po drugiej stronie są ludzie, którzy chcą rozwiązywać problemy razem z nami. Nie przyjeżdżają z gotową odpowiedzi na każde pytanie. Najpierw starają się zrozumieć proces, a dopiero później proponują odpowiednie rozwiązanie – podkreśla Sławomir Migała.

To podejście dobrze wpisuje się w filozofię całego projektu, którego celem nie było wdrożenie kolejnego narzędzia, lecz zbudowanie rozwiązania, które będzie mogło rozwijać się wraz z całą organizacją. Czy nie o to taki rodzaj partnerstwa w nowoczesnym przemyśle właśnie chodzi?