EPIC InnoLabs – Kutatási háttér a digitalizáció adta lehetőségek eléréséhez 

Az EPIC InnoLabs négy fő területen segíti a gyártóvilág szereplőit, abban, hogy minél jobban ki tudják használni a digitalizáció adta lehetőségeket: Ipar 4.0 tanácsadás, gyártási és logisztikai folyamatok fejlesztése digitális iker technológiával, matematikai és mesterséges intelligencia alapú folyamatoptimalizálás, valamint termelés-tervezési és ütemezési megoldások bevezetése. A cég munkájában nagy szerepe van a SZTAKI-ból származó szaktudásnak és a német Fraunhofer kutatóhálózat támogatásának is. Kádár Botonddal, az EPIC InnoLabs ügyvezető igazgatójával beszélgettünk az alkalmazott kutatás és az innovatív tervezés, előrejelzés világáról.

2022_04_21_-_EPIC_InnoLabs_02

CNCMedia: Azt lehet tudni, hogy adatelemzéssel foglalkoztok, ipari automatizálással, Ipar 4.0 tanácsadással, a SZTAKI és Fraunhofer támogatásával. De pontosabban hogyan néz ki ez a dolog? 

Kádár Botond: Az irodánk a SZTAKI Kende utcai épületében található, ahol már régebben foglalkoztak komoly ipari automatizálási projektekkel, aztán a 2000-es évek elejétől fokozatosan megnőttek az európai finanszírozású kutatási és fejlesztési projektek. Nagyjából két évtized alatt itt egy matematikusokból, villamosmérnökökből, gépészmérnökökből, informatikusokból, sőt közgazdasági háttérrel rendelkező szakértőkből álló ütőképes csapat jött létre. Az EPIC InnoLabs-ban abban vagyunk érdekeltek, hogy a korábbi projektekből felhalmozódott tudás és eredmények hasznosulni tudjanak. Vannak fiatal kollegák, akik a SZTAKI-ból kerültek hozzánk, valamint olyan ipari tapasztalattal rendelkező szakemberek is, akik szélesíteni szeretnék a tudásukat – az Ipar 4.0 és digitalizáció témáival foglalkoznak.  

Az EPIC (Centre of Excellence in Production Informatics and Control) című stratégiai projekt keretében az alkalmazásorientált német kutatóhálózat, a Fraunhofer az, aminek különböző intézeteivel vagyunk kapcsolatban, a stuttgartival, az aachenivel és a berlinivel. Úgy gondoljuk, egy olyan struktúra jött létre, amiben megmaradt a SZTAKI-n belül az erős kutatási, fejlesztési kompetencia, nálunk pedig a hasznosítás, ipari innováció, és sokkal inkább az ipari igények kiszolgálása lett a cél. Továbbá az, hogy megtaláljuk a magyar cégek problémáit és amennyiben ez specifikus, azt visszaközvetítsük a kutatócsoportok tervezett munkáiba. Technológia szempontból ez egy elég összetett folyamat, sokszor szembesülünk avval, hogy a projektjeink indulás elhúzódik. Vannak olyan cégek, ahol látják és megértik az általunk művelt technológiák előnyeit, ezek főleg közepes vállalatok vagy nagyobb cégek.

2022_04_21_-_EPIC_InnoLabs_03

CNCMedia: Számok tekintetében honnan indult a cég, mekkora volt a növekedés, és mekkorára szeretnétek nőni? 

K.B.: Indulásnál az üzleti terv része volt egy növekedési ráta. 2018-ban négyen indultunk el, organikusan növekedtünk, most pedig 18-an vagyunk. A tématerületeinkre úgy gondoljuk, hogy a kb. 20 fős társaság elegendő, egyelőre nem kívánunk lényegesen nagyobbra bővülni. Ha plusz kapacitásra vagy speciális igényre van szükség egy-egy projektben, akkor a SZTAKI-ban vannak egyéb kompetenciák is, mint a gépi látás, mesterséges intelligencia mélyebb dolgai, autonóm rendszerek vagy akár a rendszerirányítási kérdések, nem beszélve a speciális robotos és automatizálási erősségekről.

CNCMedia: Mennyi potenciális projekttel találkoztok egy évben? Milyen átfutási idejük van a projekteknek?

K.B.: 3 típusú projektet definiáltunk. A kisebb jellegűek többnyire néhány nap alatt lefuttathatók, viszont ez egyre ritkább, általában belépő szintű munkák, amelyeket következő részletesebb projekt. A sikersztori projektek többsége néhány hónapos. A hosszabb projekteknél pedig ezek épülnek egymás mellé, külön feladatokkal és mérföldkövekkel. Most, ha minden projektet beleveszünk, akkor a kb. a pár tízes nagyságrend, amit el tudunk vinni ezzel a mérettel.

CNCMedia: Sikertörténetekről lehet-e beszélni részletesebben vagy titoktartási kötelezettségeitek vannak? 

K.B.: Van néhány külföldi partnerünk, melyeknél olyan szigorú a titoktartási szerződésünk, hogy a partneri viszonyt sem hozhatjuk nyilvánosságra. Ugyanakkor a ügyfeleink többségét büszkén mutatjuk meg honlapunkon (epicinnolabs.com), így az Apollo Tyres, a Bosch, vagy a Hitachi. Sőt, az oldalunkon több tucatnyi esettanulmány olvasható, melyek mindegyike egy-egy komoly megtakarítást eredményező projektet mutat be.  Szerintem már az sem titok, hogy a Western Digital-lal (amely világelső a digitális adattárolásban) most már 3 éve együtt dolgozunk, és ezt már több fórumon be is mutathattuk. Több országban és több telephelyen dolgoztunk, dolgozunk velük és pár kiemelt projektünk kapcsán nagy nemzetközi elismerést kaptak most már stratégiai partnernek tekintenek minket. Jelenleg három projekt fut párhuzamosan és már tervezzük a következőket. Ez egészen a gyártósori modellezéstől a beszállítói hálózati adatmodellezésig mindent érint. Stabilitásunk szempontjából fontos cél, hogy minél több stratégiai együttműködésünk legyen, ez kiemelt elem a stratégiánkban.

Kádár Botond, az EPIC InnoLabs ügyvezető igazgatója

Kádár Botond, az EPIC InnoLabs ügyvezető igazgatója

CNCMedia: A Western Digitalt-nál logisztikai folyamatokról és digitális ikerleképezésről volt szó? 

K.B.: Az első projekt kifejezetten gyáron belüli logisztikai projekt volt, azt nevezték Digital Twin-nek. Ezt a kifejezést én általában kerülöm, mi inkább nagyon részletes szimulációs modelleket készítünk. Egy kínai gyárban kellett a korábbi logisztikai automatizálást új vezérléssel ellátni a megnövekedett termékportfólió és annak komplexitása miatt. Különböző kontroll-logikákat definiáltunk, és bemutattuk, hogy melyik logika hogyan működik a meglévő termékportfólióval illetve megrendelési előrejelzésekkel. A projekttel végül pár millió dollárt spóroltak és ez beugró volt a következő munkákhoz, tovább lehetett menni Thaiföldre, a Fülöp-szigetekre, és most az amerikai gyárban is dolgozunk velük. 

CNCMedia: A legutóbbi konferenciátokon inkább logisztikai megoldásokat lehetett látni, miközben a gépi látás, az Ipar 4.0, és a gyártástervezés sokkal inkább gyártóiparinak tekinthető. Erről mi a véleményed?

K.B.: Én mindig tervezésnek tekintem a az operatív működési és középtávú kapacitástervezés mellett, a hosszútávra történő új gyártósor telepítését, a rendelkezésre álló anyagok tervezését, amit matematikai modellek építésével, a kimutatások, diagramok generálását jelent modellekből, legyenek azok analitikus, szimuláció vagy egy éppen szabály alapúak. Ez mindig tervezői feladat, és mi általában ezzel foglalkozunk, az ezt támogató kompetenciáink az erősek. Ezért is van az, hogy közel vagyunk a logisztikához. És ezért vagyunk iparágfüggetlenek, hiszen ezeket a megoldásokat lehet autóiparban, elektronikai iparban is és félvezetőgyártásban is használni. A projektjeink nagyobb része tehát majdhogynem logisztikai, de építkezünk és fejlesztünk kifejezetten adat jellegű megoldásokat is, ami erősen fejlődik de am még kisebb számban van a portfóliónkban.

Én mindig tervezésnek tekintem a kapacitástervezés melletti, hosszútávra történő új gyártósor telepítését is, a rendelkezésre álló anyagok tervezését, a matematikai modellek építését, a diagram generálását modellből, szimulációból vagy egy szabály alapú modellből.

“Én mindig tervezésnek tekintem az operatív működési és középtávú kapacitástervezés mellett, a hosszútávra történő új gyártósor telepítését, a rendelkezésre álló anyagok tervezését, amit matematikai modellek építésével, a kimutatások, diagramok generálását jelentő modellekből, legyenek azok analitikus, szimuláció vagy egy éppen szabály alapúak.”

CNCMedia: A magyar cégek innovációhoz való hozzáállásáról mit gondolsz? Mik az általános hibák?

K.B.: Egyre több innovatív magyar vállalat van, akiknél a projektjeink sikere nagyon sokszor azon múlik, hogy megtaláljuk azt a kulcsszereplőt, aki nyitott az innovációra. A következő lépés, hogy ezek a kulcsszereplők saját cégükön belül el tudják-e adni az ötletet a felsővezetésnek és mozgatórugójuk legyen a projektekben a fogadó félnél a szakmai csapatnak. Szerencsés szituáció, ha egy felsővezető számára ez nyilvánvaló, illetve tudja és bizalommal van a kulcsszereplő irányába.

CNCMedia: Tehát nem tulajdonosok, ügyvezetők mennek oda hozzátok a problémáikkal…

K.B.: Nagyobb cégeknél főleg termelés- vagy logisztikai vezetőkkel szoktunk beszélni, hiszen egy nagy cég alatt alcégek vagy külön gyárak vannak, vagy lehetnek, kisebb cégek esteén tulajdonosokkal, ügyvezetőkkel tárgyalunk. Sokan a saját kompetenciáikat ugyan jól ismerik, de azt nem feltétlen látják, hogy az adatokkal miért lesz jobb a termelésük, kizárólagos fókuszban vannak a materiális folyamatok. Sokszor szemellenzős gondolkodásmóddal is találkozunk, amin változtatni kell és mi ezt megpróbáljuk megtenni, elindítani. Ki kell viszont emelnem, hogy mi nem a közvetlen adatgyűjtéssel foglalkozunk, azzal a követelménnyel indulunk, hogy van egy elég jó minőségű és gyűjtött adathalmaz, de ugye ez feltételez egy viszonylag jó digitális érettségi szintet. Amennyiben nincs ilyen, akkor mindenképpen partnerekkel indulunk egy-egy projektben.

CNCMedia: Minek kellene történnie a hazai KKV-kal, hogy másképp gondolkodjanak? Mi a meglátásod például az energiahatékonyságról?

K.B.: Az energia érdekes kérdés és a mai környezetben nyilvánvaló, hogy az alapanyagok mellett a legfontosabb prioritás. Az általunk fejlesztett optimalizálási algoritmusok, amik fókuszában korábban a gyártás és a logisztika állt, adaptációval, módosítással energia elosztásnál, előrejelzésnél is használható. A SZTAKI-ban nem csak nemzetközi, hanem magyar finanszírozású kutatásfejlesztési projektben is voltak már nagyon sikeres energiafelhasználási tanulmányok és implementált rendszerek. Ilyen kooperációs sikersztori volt korábban a General Electric-nél pár évvel az ezredforduló után. Az energiaárak drasztikus emelkedése priorizálja ezeket a típusú problémákat és az energiahatékonyság kívánalma folyamatosan épül be szinte minden modellezési vagy optimalizálási projektünkbe.

én úgy látom, hogy sokan a saját kompetenciáikat ugyan ismerik, de azt nem feltétlen látják, hogy az adatokkal miért lesz jobb a termelésük

“Én úgy látom, hogy sokan a saját kompetenciáikat ugyan ismerik, de azt nem feltétlen látják, hogy az adatokkal miért lesz jobb a termelésük.”

CNCMedia: Kik keressenek meg titeket és milyen tanácsot adnál kifejezetten a KKV-knak? 

K.B.: Mérettől függetlenül, akinek tudunk, segítünk. Vannak olyan cégvezetők, akik eljutottak a bonyolultság és komplexitás egy bizonyos fokára, ahol a korábbi struktúrák és szabályok már nem működnek hatékonyan, az addig használt rendszerekkel nem lehet transzparens módon kontrollálni a dolgokat. Mi tudunk segíteni, az eszközeinkkel le tudjuk modellezni azt a bizonytalansághalmazt, ami statikus számításokkal már nem működik. Döntéseket támogatunk, szcenáriókat jelzünk előre, és transzparensé tesszük a lehetséges problémákat termelési vagy logisztikai folyamatoknál, függetlenül a cég méretétől, legyen az KKV vagy nagyvállalat. De az adatoknak rendelkezésre kell állni vagy egy megelőző projektben meg kell valósítani az adatgyűjtést.

CNCMedia: Tehát részetekről megvan a szaktudás és rálátás a problémára és így tudjátok jelezni, hogy milyen adatokat kezdjenek el gyűjteni?

K.B.: Alapvetően igen. Kritikus a projektek sikeressége szempontjából, hogy jól legyen definiálva a probléma, de sokszor ez a legnehezebb. A modellezés kapcsán is, a digitális iker hosszútávú leképezésénél is vannak sikeres bevezetéseink, és ezekben az esetekben a problémafelvetés már a munka elejétől pontos volt. Villamosmérnök, gépészmérnök, mechatronikai mérnök kollegáink és logisztikusaink ismerik a folyamatokat és vannak modellezők, programozók, akik át tudják ezt ültetni absztrakt modellekbe. 

Viszonylag új terület nálunk a hálózatos témakör, ami megint csak a logisztika kapcsán merült fel. Dolgoztunk hasonló projektekben és a SZTAKI-ban is születnek ilyen típusú doktori munkák. Ez már részben a hálózatkutatás tartományába tartozik, de a napi szintű hasznosítás, a termékkel, beszállítóval, készletszinttel, disztribúcióval kapcsolatos információk egyre érdekesebbé válnak és ezzel szignifikánsan nagyobb költségeket lehet spórolni. Lesznek a jövőben is ilyen típusú feladataink, amik eltávolodhatnak a gyártástól. 

CNCMedia: Most miben látod a legizgalmasabb területet, amivel foglalkoztok?

K.B.: Amin most legutóbb dolgoztam, az kifejezetten egy beszállítói hálózatos témakör volt, ahol magam is effektíve modelleztem és nagyon élveztem, hogy visszatérhettem a szakmai munkába.  A projekt a beszállítói oldal támogatásáról szólt, konkrétan, hogy miként lehet új beszállítókat beépíteni egy hálózatba, milyen költséggel és határértékek mentén fog az működni olyan estekben, ha új termék bevezetésénél már nem csak a korábbi beszállítókra számítunk. Ilyen kérdésekben új mutatókat is be kellett vinnünk a rendszerbe, és új szemszögből tudunk egy problémát, illetve egy hozzá tartozó megoldás-javaslatot megmutatni egy adott vezetésnek, innen pedig rögtön sikeres a projekt, közös munka zajlik az ügyfél vezetőségével.

Mérettől függetlenül, akinek tudunk, segítünk. Az eszközeinkkel le tudjuk modellezni azt a bizonytalansághalmazt, ami statikus számításokkal már nem működik.

“Mérettől függetlenül, akinek tudunk, segítünk. Az eszközeinkkel le tudjuk modellezni azt a bizonytalansághalmazt, ami statikus számításokkal már nem működik.”

CNCMedia: Prediktív karbantartásról már ti is írtatok. Mennyire foglalkoztok a szerszámgépeknek az automatizáltsági fokaival és a megelőző karbantartásokkal? Lehet már hallani szenzorral és mesterséges intelligenciával felszerelt gépekről. Ezt mennyire látod validnak? Illetve szerinted ez hogyan használható a karbantartás területén?

K.B.: A szerszámgépekkel és a hozzá kapcsolódó tématerületekkel egy nagyon erős csapat foglalkozik a SZTAKI-n belül, ahol szóba jönnek kinematikai, dinamikai szempontok is. Ők valódi, nagyon részletes digitális iker modelleket építenek csak szerszámgépekről vagy közvetlen fizikai gyártási folyamtokról. Valódi sikernek tartom, hogy vannak már szerszámgépvezérlében működő megoldásaik, de ezek nem mindig mesterséges intelligencia algoritmusok. Van köztük erős matematikai eszköztárat felhasználó geometria alapú számolás és valóban van betanított neurális háló is. Az MI-vel kapcsolatban az ma még bizton állítható, hogy nincsen általános algoritmus, ami minden szerszámgépre, és minden vevőnek megfelelő. Speciális modelleket kell építeni, be kell őket tanítani majd a valós adatokon tesztelni és validálni és a hozzá tartozó felhasználást testre kell szabni, ami mind komoly és időigényes feladat. Tés még ezek után is előfordulhat, hogy a vezetők nem bíznak benne, alkalmazásba vételüktől ódzkodnak.

CNCMedia: Mit javasolnál a mostani fiataloknak, ha érdekli őket ez a terület, amelyen Ti dolgoztok? Hogyan képezze magát, mire van szükség?

K.B.: Olyan entitás vagyunk, ahol naprakésznek kell lenni, ez mindenkinek felelőssége és csinálnia is kell. Szerencsések vagyunk, mert a SZTAKI-ban olyan kollegák dolgoznak, akik neves egyetemeken oktatnak és tartanak gyakorlatokat hasonló témákban. Ezt kihasználva, műszaki vonalon mi egyelőre azt látjuk, hogy a mi méretünkhöz viszonylag könnyű motivált fiatalokat találni. Kiváló lehetőség, hogy a SZTAKI-ban el lehet menni kutatási, fejlesztési irányba is, ha valakit az érdekel. A szűk keresztmetszetnek a jól programozó mérnököket mondanám, így a fiataloknak azt üzenem, hogy mérnökként, aki teheti mindenképpen képezze magát és tanuljon programozni, a programozóknak pedig azt, hogy próbáljanak meg a mérnöki területből minél többet megérteni és elsajátítani. Munkáink nagy része külföldi vállalatokkal zajlik, nálunk alapelvárás az angol nyelv olyan szintű ismerete, ami lehetővé teszi, hogy fiatal kollégáink azonnal aktívan bekapcsolódhassanak a napi konferencia beszélgetésekbe. Ezt mindenképpen megéri fejleszteni, mert szerintem ott olyan kompetenciákat és tudást lehet szerezni, ami a későbbiekben nagy versenyelőnyt jelent. 

További információ:

Az EPIC InnoLabs hivatalos honlapján.

Megosztás
[
    ]