Złe pytanie, dobra odpowiedź

Paweł Kruk otworzył debatę pytaniem, które pojawia się w niemal każdym projekcie automatyzacji: tańszy komponent czy droższy? Odpowiedź Sebastiana Aszklara była natychmiastowa ‒ i odrzucała samo pytanie.

‒ Jeżeli komponent jest dopasowany do aplikacji, to nie jest ani za drogi, ani za tani. Po prostu taki, jaki ma być ‒ powiedział dyrektor sprzedaży Beckhoff Polska. ‒ Cała zasada dostarczania komponentów zaawansowanych do maszyn polega właśnie na tym, aby dobrać produkt idealny dla klienta.

To zdanie mogło zabrzmieć jak unik. Ale każdy z pozostałych panelistów doszedł do tej samej konkluzji własną drogą. Krzysztof Olszak z Nippon Bearing przeliczył ją na pieniądze: tańszy komponent, wymieniany częściej, generuje koszty obsługi poprojektowej, które wielokrotnie przekraczają różnicę w cenie zakupu.

Anna Jabłecka spojrzała na to z pozycji integratora: dobry dobór komponentów zaczyna się od precyzyjnego zdefiniowania procesu i warunków brzegowych projektu ‒ i dopiero na tej podstawie określa się, co jest właściwą ceną.

‒ Linia produkcyjna może pracować kilka, kilkanaście lat. Komponenty muszą to wytrzymać ‒ powiedziała dyrektor operacyjna Cube Engineering.

Zgoda była w zasadzie pełna. Napięcia pojawiły się później.

Kto odpowiada za precyzję?

Precyzja maszyny to hasło z każdej oferty. Rzadko ktoś zadaje pytanie, skąd ta precyzja pochodzi ‒ i kto za nią odpowiada.

Aszklar postawił tezę, która zaskoczyła: mechanika odpowiada za około 80% tego, czy maszyna będzie dokładna. Systemy sterowania mogą kompensować niedoskonałości ‒ poprzez konfigurację napędów, autotuning, monitorowanie w czasie rzeczywistym ‒ ale nie zastąpią dobrze dobranej mechaniki. Sterowanie diagnozuje i łagodzi skutki, nie zmienia przyczyn.

Specjalista Nippon Bearing opisał, jak firma podchodzi do precyzji od strony komponentu. Błąd maszyny jest sumą błędów wszystkich elementów mechanicznych ‒ więc im mniejszy błąd na wejściu, tym lepsza dokładność na wyjściu. Stąd tolerancje do jednego mikrona i certyfikaty dokumentujące parametry każdego egzemplarza. Jako narzędzie diagnostyczne na gotowej maszynie Olszak wskazał wibroakustykę ‒ metodę, która pozwala odczytać stan komponentów bez czekania na awarię.

Jabłecka przypomniała o wymiarze, który często umyka: precyzja jest wartością względną, którą musi zdefiniować klient. Dla jednego zakładu tolerancja dziesiąta milimetra jest w pełni akceptowalna. Dla innego tysiączna jest granicą nie do przekroczenia. ‒ Trzeba to ustalić zanim dobierzemy rozwiązanie ‒ mówiła dyrektor Cube Engineering. ‒ Bo oczekiwania wobec precyzji muszą być zestawione z dostępnym budżetem. Przewymiarowane wymagania generują koszty. Niedoszacowane ‒ problemy na odbiorze.

Szybciej, czyli gorzej?

Stereotyp jest prosty: szybsza maszyna zużywa się szybciej. Wszyscy trzej paneliści odrzucili go ‒ ale każdy z innego powodu.

Aszklar wskazał na diagnostykę jako czynnik zmieniający tę zależność. Nowoczesne systemy sterowania potrafią już wykrywać z wyprzedzeniem, że dany komponent zużywa się szybciej niż powinien. Zamiast czekać na awarię całej maszyny, można wymienić tylko ten jeden element. Olszak podkreślił coś mniej oczywistego: złym wyborem jest nie tylko komponent przeciążony, ale i taki, który pracuje poniżej swojego optymalnego zakresu prędkości. Niedociążenie jest równie destrukcyjne jak przeciążenie.

Najlepszy przykład z praktyki przytoczyła Anna Jabłecka ‒ i była to historia z praktyki, nie z teorii. Cube Engineering spełniło życzenie klienta i przyspieszyło maszynę zgodnie z oczekiwaniami.

‒ Okazało się, że maszyna może pracować przy takich dostawach 4 godziny ‒ ale potem komponentów w łańcuchu logistycznym nie było i maszyna 4 godziny stała ‒ powiedziała dyrektorka operacyjna Cube Engineering.

Przyspieszenie maszyny bez optymalizacji całego procesu ‒ włącznie z logistyką i planowaniem produkcji ‒ tworzy zatory na innych etapach. Szybciej nie znaczy więcej.

Skąd się biorą grube błędy

Moderator zapytał o najczęstsze błędy przy doborze komponentów. Odpowiedzi odsłoniły systemową słabość wielu projektów ‒ i tu między panelistami pojawiły się największe różnice zdań.

Olszak wskazał błąd projektowy jako źródło: zły dobór parametrów komponentu do rzeczywistych obciążeń i prędkości maszyny. Dobra maszyna, dobrze zaprojektowana, pracuje długo. Maszyna z drogimi, ale niedobranymi elementami ‒ nie.

Aszklar sięgnął głębiej, do praźródła.

‒ Bardzo często widzę punkt styku automatyków z mechanikami i bardzo małe zrozumienie między tymi obszarami ‒ powiedział dyrektor Beckhoff Polska. ‒ Ktoś weźmie jeden parametr z katalogu nieswojej branży i uzna, że to jest ten parametr, którego szukał. Brak zazębienia wiedzy powoduje, że są popełniane grube błędy.

Jabłecka opisała mechanizm, który zna z własnego podwórka: dział zakupów, chcąc zaoszczędzić, podmienia komponent na tańszy zamiennik ‒ bez powrotu do konstruktora. ‒ Każda zmiana w projekcie powinna być zawsze konsultowana i sprawdzana ‒ podkreśliła. ‒ Taka decyzja może okazać się wielką katastrofą, bo inne dane mieliśmy wejściowe w projekcie, co innego stało się w międzyczasie. Odpowiedzią Cube Engineering na ten problem są interdyscyplinarne grupy projektowe: przy każdej maszynie zasiadają razem konstruktor, programista, elektryk i przedstawiciel klienta.

Predictive maintenance: szczerość w cenie

Ostatni temat debaty przyniósł najbardziej nieoczekiwaną wypowiedź. Moderator zapytał o cyfryzację utrzymania ruchu ‒ predykcyjne utrzymanie ruchu (predictive maintenance), cyfrowe bliźniaki maszyn, monitoring. Ile z tego to realna praktyka, a ile slajd z konferencji?

Aszklar wybrał szczerość.

‒ O predictive maintenance mówi się pewnie kilkanaście lat. Nie widziałem jeszcze dobrego systemu predictive maintenance ‒ można sobie powiedzieć, że tylko się o tym mówi ‒ przyznał dyrektor sprzedaży Beckhoff Polska.

To zdanie wywołało wyraźną reakcję sali. Ale zaraz po nim przyszło zastrzeżenie: właśnie teraz, dzięki przyspieszeniu AI, ten moment może realnie nadejść. Sieci neuronowe, łatwość analizowania danych, możliwość uruchamiania modeli bezpośrednio na maszynach ‒ to nowa sytuacja. Beckhoff pracuje już nad systemem, który tłumaczy komunikaty alarmowe z języka inżynierskiego na język zrozumiały dla operatora przy panelu.

Specjalista Nippon Bearing potwierdził, że komponenty firmy mają przygotowane charakterystyki drganiowe ‒ gotowe dane dla systemów wibroakustycznych, które mogą śledzić degradację łożysk i prowadnic zanim dojdzie do uszkodzenia. Ale ocenił rynek bez owijania w bawełnę: wciąż dominuje podejście „dopóki się nie zepsuje, jest OK”. Zmiany Olszak oczekuje od nowego pokolenia inżynierów, wychowanego na koncepcji Przemysłu 4.0.

Jabłecka wskazała na barierę, która nie jest techniczna. Doświadczeni specjaliści w działach utrzymania ruchu mają wiedzę i intuicję ‒ ale nie zawsze są otwarci na nowe narzędzia. ‒ Myślę, że z nowym pokoleniem, które wejdzie w ten obszar, może to się zmienić ‒ powiedziała dyrektorka Cube Engineering. ‒ Do tego potrzeba jednak, by właściciele fabryk rozumieli, że inwestycja w kompetencje ludzi jest równie ważna jak inwestycja w technologię.

Na zamknięcie każdy z panelistów sformułował jedno zdanie dla inżyniera lub dyrektora produkcji stojącego przed wyborem komponentów. Olszak: najpierw zdefiniuj dokładnie, co maszyna ma robić ‒ dobre wejście daje dobre wyjście. Jabłecka: żadnych zamian komponentów bez konsultacji z konstruktorem ‒ każda taka decyzja musi wrócić do źródła. Aszklar zaproponował spojrzenie z innej strony: w obszarze sterowania żadna decyzja nie jest ostateczna, systemy są otwarte i rozbudowywalne ‒ tu rzadko zdarzają się nieodwracalne błędy.

Trzy zdania, trzy perspektywy. I jedna wspólna konkluzja, która wybrzmiewała przez całą debatę: precyzja zaczyna się nie od komponentu, lecz od precyzji wymagań.

Materiał powstał na podstawie wywiadu przeprowadzonego w MM STUDIO podczas targów ITM Industry Europe 2026 w Poznaniu.