2020-1.1.2-PIACI-KFI-2020-00010


Piacvezérelt kutatás-fejlesztési és innovációs projektek támogatása (2020-1.1.2-PIACI KFI) pályázati kiírás keretében:

  • projekt azonosítója: 2020-1.1.2-PIACI-KFI-2020-00010
  • projekt címe: Integrált (felhőből is szolgáltatható), intelligens gyártástervezés támogatása az Ipar 4.0 technológiát használó alumínium ipari vagy hasonló típusú gyártó cégek részére
  • kedvezményezett neve: DataLogic Számítástechnikai Kft.
  • a szerződött támogatás összege: 167 377 185 Ft (azaz százhatvanhétmillió-háromszázhetvenhétezer-száznyolcvanöt forint)
  • támogatás mértéke (%-ban): 66,96%.
  • a projekt tartalmának bemutatása:

    Felgyorsult világunkban az élet minden területén alapvető igény, hogy bármilyen kérdésre azonnali választ kapjunk. Ez a kérdés kifejezetten érvényes azon gyártó vállalatokra, melyek a különböző alapanyagokat, alkatrészeket olyan beszállítóiktól szerzik be, amiket előtte a saját gyáraikban készítenek el. A vevők már a megrendelés leadásának a pillanatában tudni szeretnék, hogy az általuk leadott specifikációnak megfelelő termék(ek) mikor készül(nek) el, illetve a korábban leadott megrendelésük pontosan hol tart. Azon gyártó vállalatoknál, melyek a saját termékeiket több gépen keresztül végzett különböző műveletekkel végzik el, valamint viszonylag kis szériaszámmal rendelnek a vevőik különböző méretű, formájú vagy minőségű termékeket, jellemzően a gyártástervezést a mai napig emberek végzik a mindenkori megrendelésállomány és gyártás pillanatnyi helyzete alapján. Az emberi munkaerővel végzett gyártástervezés időigényes, nagy a hiba lehetősége továbbá magasan kvalifikált, nagy tapasztalattal rendelkező humán erőforrás bevonását igényli, ezért drága is.

    A kutatás-fejlesztési projekt során a DataLogic Kft. olyan ipar 4.0 támogató szolgáltatás kialakítását tűzte ki célul, amelyekkel a magyar, elsősorban a magyar, elsősorban alumínium ipari termelő vállalatok Ipar 4.0 fejlesztéseit tudja támogatni.  A pályázati projekt eredményeképpen olyan rugalmas felületek kialakítását hozzuk létre, amellyel a vállalatok már meglévő ügyviteli rendszerei a felhasználó által is rugalmasan testre szabhatóak, és könnyen integrálhatóak lesznek a gyártó cég meglévő magas szintű ipar 4.0 rendszeréhez. Könnyen konfigurálható megrendelő, nyilvántartó, számlázási és könyvelési rendszer kapcsolatokat alakíthasson ki úgy, hogy a saját gyártó rendszere legyen a fókuszban, és mégis ipar 4.0-tól elvárható szolgáltatásokat nyújthasson a partnerei felé.

    A projekt során meghatározzuk, hogy mik a gyártástervezési folyamat kulcsparaméterei, és algoritmusok felhasználásával hogyan lehet ezen paramétereket a vezetőség pillanatnyi és az egyes megrendelések igényeinek maximális kiszolgálásával úgy optimalizálni, hogy pénzügyi és piaci kockázatokat minimalizálja, a hatékonyságot maximalizálja a legalacsonyabb költséghányad mellett. Így az algoritmus folyamatos, kvázi valós idejű gyártástervezést végez, amelynek humán validációi/korrekciói folyamatosan öntanulóan beépülnek az algoritmusba, hogy minél teljesebben tudja az igényeket kiszolgálni.

    A projekt során megoldjuk az alumíniumipari gyártó cégek által használt Ipar 4.0-ás eszközökről beérkező adatok mesterséges intelligenciával (alak-, mintázatfelismeréssel és gépi tanulással) történő feldolgozását, valamint a vállalati információs rendszerbe való továbbítását. Az ERP-ben tárolt adatokkal együtt elsősorban a gyártás ütemezésére fókuszálva, a szakértő munkavállalók korábbi döntéseit elemezve az öntanuló algoritmus egy tervezett változtatásról először majd csak megpróbálja eldönteni, hogy “jobb-e”, majd ezen döntések visszacsatolása után a későbbiekben javaslatot is tesz a gyártási ütemterv változtatásra. A fejlesztés eredményeképpen: létrejön egy olyan rendszer, amely az ERP-ben tárolt adatokról és a gyártásból beérkező real-time adatok alapján támogatja a gyártás ütemezését, mely a következő előnyökkel jár:

    • Egy új megrendelés folyamata során is azonnal vissza tud jelezni a rendszer, hogy mikor lehetne teljesíteni, mellyel jelentősen támogathatja az értékesítést;
    • Gyorsabb szimulációk készülhetnek, ezzel együtt megalapozottabb döntések születhetnek;
    • Az öntanuló képesség miatt a jelenlegi tapasztalatokon alapuló egyre jobb és jobb döntések születhetnek;
    • A megrendelők számára is real-time visszajelzést tud adni a szállítás várható idejéről (vagy annak módosulásáról);
    • Részben vagy egészben kiváltja a gyártástervezés humán erőforrás igényét, ezért hosszabb távon olcsóbb megoldás.