Ipar 4.0

A vezetők jelentős része már az IT szektor fejlődésének korábbi szakaszaiban felismerte, hogy az ICT használatával az üzleti és termelési folyamatok jelentősen felgyorsíthatók. Napjainkban még az üzleti adatok minősége és feldolgozásának mikéntje ad jó eredményt, megoldást a kialakuló döntési helyzetekben. Az üzleti informatika viszont egyre inkább, Ipar 4.0 (Drucker, 2002; Hofkirchner, 2010) néven beszivárog a termelésbe, majd a teljes munkafolyamatba. Az újszerű munkafolyamat és cégirányítás áttekinthetővé és ellenőrizhetővé tesz minden munkafázist. Ennek magas költségoldala nemzetközi példák alapján gyorsan megtérül az élőmunka szükséglet csökkenése mellett az időmegtakarítás és magasabb ipari termelési minőség biztosításával (Mácz, 2016). Az AI-val bővített IT használata a döntéshozók számára pedig további előnyöket ad. Segítségével teljesen új BI tudás is kinyerhető, sőt alkalmasnak kell lennie arra is, hogy lehetséges üzleti feltevéseket és feltételes forgatókönyveket minimális költségek mellett lefuttassanak rajtuk (Prahalad-Krishnan, 2008). Az Európa 2020 program stratégiája szerint az AI, ICT és az Ipar 4.0 termelőeszközeinek együttes használatával 2030-ra

55

min. 17-20%-kal csökkenteni kell a felhasznált környezeti erőforrások mennyiségét az ipari termelés hatékonyságának növelésével.

Az Ipar 4.0 alapvető vezető ereje a digitális technológia. Az e területen tapasztalható folyamatos áttörések valamint az új eszközök és szoftverek összekapcsolódása vezéreli az Ipar 4.0 további fejlődésének irányait. Amíg a harmadik ipari forradalom főbb technológiai hajtóereje a hardver fejlesztések területéről származott, addig az Ipar 4.0 vezető technológiái leginkább a szoftver oldalról kerülnek ki (Guoping, Yun, Aizhi 2017). Az elmúlt 5 évben az összes új, forradalmi jellegű innováció és fejlesztés digitális eszközök segítségével jött létre (Schwab, 2016). Ez a technológiai csoport teszi az egész világot digitálisan összekapcsolttá. A digitális ipari technológiák négy fő területen ölthetnek testet: az IoT-ban; AI-ban és gépi tanulásban; Big Data + felhő alapú adattárolásban és felhasználásban; valamint a digitális platformok által. Az ilyen technológiákat a gazdaságban nagy arányban alkalmazó, a robotizációban is élen járó országok jelentős gazdasági előnyre tehetnek szert a következő évtizedben versenytársaikhoz képest.

Ennek jelenlegi állását kívánja bemutatni a 8. ábra.

8. ábra: A legnagyobb mértékben robotizált gazdaságok és a BRICS 2005/2015 évben Forrás: Saját szerkesztés, OECD Science, Technology and Industry Scoreboard alapján (2017) A fizikai technológiák, amelyek látható teljesítménnyel, gyors alkalmazásokkal, széles felhasználási módokkal rendelkeznek, valószínűleg a legjobban ismert technológiai hajtóereje az Ipar 4.0-nak, aminek a legnagyobb közvetlen hatása van a mindennapi életünkre. Két elsődleges fizikai megnyilvánulása: autonóm eszközök és a 3D nyomtatás (Guoping, Yun, Aizhi 2017). A 3D-nyomtatás és a hozzá kapcsolódó adalékanyag gyártás olyan technológia, amely 3 dimenziós tárgyakat állít elő minta vagy digitális rajz alapján rétegről rétegre. A 3D technológia javítja a termék tervezés szabadságát és növeli annak mozgásterét. A gyártáshoz nincs szükség speciális gépekre, ezért elkerülhetőek az extra költségek és további időmegtakarítás jöhet létre (3D Printing Industry 2014). Jelenleg használata még nagyrészt korlátozott, a legjellemzőbb felhasználási területei a repülőgépgyártás, autóipar és orvosi eszközök előállítása, de várhatóan gyorsan átterjed majd a művészetek, formatervezés és építészet területére is. Bíztató lehetőségnek látszik és széleskörű felhasználási területe lehet még a közeljövőben a készételek előállítása: mesterségesen szerkesztett húsokkal, akár sejtfehérje szinten. (3D Printing Industry 2014).

56

A kockázati tőke befektetések jelenleg elsődlegesen két gazdasági területen fordulnak elő nagy számban: az IT és az egészségügy területén. Az itt működő Startupok mintegy 88%-a rendelkezik kockázati tőkebefektetői háttérrel, bár a vizsgált szektorok GDP-hez viszonyított aránya még az USA-ban is alig éri el a 20%-ot (Gompers et al., 2009). A két szektor közötti forrásmegosztás is figyelemre méltó, az IT szektor most háromszor annyi befektetői tőkét vonz, mint a biotechnológia. Ennek oka valószínűleg az, hogy sokkal több IT Startup indul egyenes arányban a mobilinternet, a felhő technológia, az IoT, a digitális fizetési módok és a Fintech alkalmazások fejlődésével, továbbá a megtérülési idő is jóval hosszabb az egészségügyi és más tudományos területeket érintő fejlesztések és szolgáltatások esetében (Lo és Pisano 2016). Ezek a kockázati tőkealapok egyik oldalról nézve gyorsítják az innovációt, hiszen a tőkebefektetők olyan területeket választanak, melyek hatása túlnyúlik az iparágak határain és más szektorokban is jelentkezik, másrészt tevékenységükkel mentesítik a fejlesztőket a pénzügyi területeken jelentkező problémáktól, támogatják a kutatást és fejlesztést az iparági kereteken túl, megosztva az eredményeket hasonló vállalkozásokkal (Gonzalez-Uribe, 2013). Másik oldalról viszont a létrejött innovációt a befektetők szinte azonnal értékesítik, anélkül, hogy felmérnék az elkészült fejlesztés valódi értékét és lehetőségeit (Gomper és Lerner, 2001). A kockázati tőkebefektetők előszeretettel választanak olyan vállalkozásokat, ahol gyors eredményekre lehet számítani, amik ennek megfelelően rövid időn belül és remélhetőleg nagy haszonnal értékesíthetők, kevésbé figyelnek oda azokra a cégekre, ahol a nagyobb volumenű eredmények eléréséhez több idő vagy jelentősebb mértékű K+F erőforrás igény jelentkezik. Amennyiben mégis látnak fantáziát az ilyen típusú vállalkozásokban, úgy a kutatás + fejlesztés részből leginkább a fejlesztésre fordítanak nagyobb tőkét és figyelmet, a kutatási részt viszont gyakran elhanyagolják, ezáltal lassítják magát az egész innovációs folyamatot (Gonzalez-Uribe, 2013).

A tömegtermelés helyett a gyártók egyre inkább nagyobb hangsúlyt fektetnek egyedi termékek létrehozatalába és a termékek fogyasztók részére történő testreszabására. A vásárlási tendenciák is azt mutatják, hogy egyre több és több fogyasztónak lesz elege a szabvány jellegű termékekből és egyre inkább érdeklődnek az egyedi darabok iránt (Guoping, Yun, Aizhi 2017). Ezért sok gyártó alkalmaz új típusú technológiákat a Big Data és AI alkalmazásával egybekötve, hogy a tervezés és az ipari termelés után át tudják állítani a reklám, szállítási és az ügyfél kiszolgálási rendszereiket is erre a logikára (Monostori, 2014). Ez az új termelési mód teljesen átalakíthatja az aktuális értékláncot a korábban hangsúlyos ipari termelés oldaláról a tervezési és szolgáltatási oldalra. Így az ügyfelek nem csak a megrendelés benyújtása előtt, hanem a tervezés, a gyártás, az összeszerelés és a tesztelés során is változtathatnak a mindenkor aktuális termék paraméterein. Az ipari termékek előállítása így kezd majd egyre inkább átalakulni a tömegtermelésről az egyedi darabok irányába. Ennek jó példája a konfekcióipar, ahol az adatbázis elemzést már most használják annak érdekében, hogy zökkenőmentesen haladhassanak az egyedi megrendeléseken keresztül a hibátlan gyártás folyamatáig (Guoping, Yun, Aizhi 2017). A megrendelők ennek köszönhetően jelenleg akár egy héten belül megkaphatják egyedi megrendelésüket a korábbi 3-6 hónapos átfutási idővel szemben. Az ilyen technikával felszerelt, erősen robotizált vállalatok már 2014-ben, egyedi termékeik nagy mennyiségben történő előállításának köszönhetően képesek voltak egyszerre akár 2000 féle egyedi megrendelést is kiszolgálni, ezáltal pedig 150%-os üzleti növekedést elérni (Wang et al.

2016). A megvalósításban élen járó országok egymáshoz viszonyított friss eredményeit szemlélteti a 9. ábra.

57

9. ábra: Robotok száma és ICT feladatsűrűség aránya országonként a feldolgozóiparban 2012-2015 között

Forrás: Saját szerkesztés, OECD Science, Technology and Industry Scoreboard alapján (2017) Mint látható, az Ipar 4.0 által elhozott fejlett technológiák ösztönzik a személyre szabott ipari termelést és fogyasztást, valamint az online és az offline hálózatok integrációját. A gyors változásokkal szembesülve a cégeknek fokozniuk kell intelligens gyártási rendszerek alkalmazását innovációs képességük és ipari termelési teljesítményük javítása érdekében, valamint a hálózati adatok biztonságát és megbízhatóságát az innováció fenntartása és az ügyféladatok megőrzése érdekében. Ilyen rendkívüli, versenyre ösztönző környezetben a vállalkozásoknak is meg kell változtatniuk üzleti hozzáállásukat (Guoping, Yun, Aizhi 2017).

A tehetségesebb ipari vállalatok ugyanis hajlamosak arra, hogy az ICT segítségével közvetlenül globális piaci platformokon keresztül működjenek; ésszerűen szervezve a termelést, a logisztikát és törekedjenek a versenyben vezető pozíciót biztosítani fogyasztóik számára. Az ideális modell viszont az lenne, ha a világ minden tájáról érkező fogyasztók az ICT segítségével intelligens automata központokat keresnének fel. Ezek a központok közvetíthetik a fogyasztói kéréseket a termelő vállalatok irányába. A fogyasztók pedig felügyelhetik a teljes termelési folyamatot, beleértve a tervezést, gyártást, szállítást is az internet segítségével. Az Ipar 4.0 ezen eszközeinek rendszeres használatával a globális piac egyre inkább egységes rendszerré tudna válni. Az információ és a választás ezen új lehetősége nemcsak hatalmas piacot nyithat meg, de a cégeket is egy új kihívás elé állítja (Guoping, Yun, Aizhi 2017). A legkiválóbb vállalatoknak ma már saját globális elképzeléssel kell rendelkezniük, hogy sikeresen túléljék az egyre inkább kiéleződő, felgyorsuló versenyt.

Az ICT szolgáltatók jelenlegi elképzeléseik alapján akár 204–619 milliárd USD közötti összeggel, azaz 12-36%-kal bővíthetik a 2026-ra előre jelzett 1700 milliárd USD összegű szolgáltatási bevételeiket. Ezt úgy tudják a legkönnyebben elérni, hogy az ipar digitalizálási igényeit 5G technológia alkalmazásával oldják meg (Ericsson, 2018). Ugyanis a svéd IT vállalat több mint 400, ipari digitalizálásra vonatkozó esetet vizsgált meg 10 vezető iparágban: az energiaipar és közművek, a gyáripar, a közbiztonság, az egészségügy, a tömegközlekedés, a média és szórakoztatóipar, az autóipar, a pénzügyi szolgáltatások, a kiskereskedelem és a mezőgazdaság területén. A kiválasztott 400 esetből a várakozások szerint több mint 200-ban játszik majd a közeljövőben az 5G technológia bevezetése létfontosságú szerepet.

58

Ebből a valós idejű ipari termelés-automatizálás jelenti majd a legnagyobb csoportot, amelynek ICT bevétele 2026-ra elérheti a 101 milliárd USD-t. Ezt szorosan követik a második helyen a fejlett video szolgáltatások, amelyek bevételszerzési lehetőségei kb. 96 milliárd USD-ra tehetők. Az Ericsson szerint már 2019-tól kezdődően az 5G alapú tevékenységek gyors felpörgése következik, és az ipari vállalatok több mint 70 százaléka törekszik majd arra, hogy 2021-re már a termelésben is alkalmazzon 5G technológiákat. A gyáripar, az energiatermelő szektor, a tömegközlekedés és a pénzügyi szolgáltatások azok az iparágak, amelyek 2020-ra a legnagyobb valószínűséggel alkalmazzák majd ezeket. Az 5G-s ICT technológia felé tett lépések egyik legfontosabb mozgatórugói stratégiai szemszögből a digitális átalakítás előnyeinek kiaknázása, valamint az IoT szilárd támogatásának kiépítése (Ericsson, 2018).

Az Ipar 4.0 alterület fenntarthatóságra gyakorolt hatásainak összefoglalása

Az Ipar 4.0 alterület vonatkozásában feldolgozott 14 szakirodalmi forrás alapján megállapítható, hogy a digitalizáció fenntarthatóságra gyakorolt hatása a kiválasztott Termelési folyamat indikátorok tekintetében összességében erősen pozitív, mivel az Előállított termékek; a Gépi állásidő; a Raktározáshoz kezelt részegységek darabszáma és a Gépek közti anyagáramlás vonatkozásában a részeredmény egyaránt erősen pozitív, a Gépenkénti gyártási idő; Szállítási idő késedelem valamint a Gyártási költségek és a Tárolóhely kihasználatlanság tekintetében pedig közepesen pozitív hatást mutatott. Semleges és negatív fenntarthatóságra gyakorolt hatás a kiválasztott mutatók esetében nem volt megállapítható. A Termelési környezet indikátorok vonatkozásában a kutatási eredmény szintén közepesen pozitívnak mondható, mivel a Termelés során keletkezett hulladékok mennyiségének vonatkozásában erősen pozitív, a Termeléshez felhasznált anyagok és csomagolóanyagok, a Légkörbe kibocsátott káros anyagok és a Hulladék anyagok kezelése során a részeredmények közepesen pozitív hatást mutattak. A kiválasztott további 4 EIF és DS mutató esetében a fenntarthatóságra kifejtett digitalizációs hatás a felhasznált szakirodalom alapján semlegesnek volt mondható. Egyedül a Károsanyag kibocsátás redukciós költségei indikátor vonatkozásában nem szerepelt a választott szakirodalomban utalás a fenntarthatóságra nézve. Az UNEP SCP mutatók által jelzett eredmény ennél viszont összességében rosszabb, gyengén pozitív eredményt hozott, ugyanis az Emberi és gazdasági veszteségekre kifejtett erősen pozitív, a Nemzeti anyag és energia hatékonyságra kifejtett közepesen pozitív hatás mellett, az Ipar 4.0 digitalizációjának eredményei csökkentik a Fenntartható javak és szolgáltatások piaci elterjedésének és a Környezetbarát technológiákra fordított K+F költségek növekedésének ütemét. Az itt alkalmazott további 4 UNEP SCP mutató esetében a fenntarthatóságra kifejtett digitalizációs hatás a felhasznált szakirodalom alapján semlegesnek volt mondható. Ebben az indikátor rendszerben egyedül a Szennyező anyagok kibocsátásának tekintetében nem szerepelt a választott szakirodalomban utalás a digitalizáció fenntarthatóságra gyakorolt hatására.