Utmaningar vid robotautomation inom tung industri

Juni 2020

Utmaningar vid robotautomation

inom tung industri

Teknisk-naturvetenskaplig fakultet UTH-enheten Besöksadress: Ångströmlaboratoriet Lägerhyddsvägen 1 Hus 4, Plan 0 Postadress: Box 536 751 21 Uppsala Telefon: 018 – 471 30 03 Telefax: 018 – 471 30 00 Hemsida: http://www.teknat.uu.se/student

Abstract

Challenges faced when automating processes

within heavy industry using robotics

Lucas Lovén & Samuel Wintzell

There are many challenges when automating industrial processes. Successful automation projects can lead to several benefits such as lower manufacturing costs, improved quality and reduced lead times.

The purpose of this study is to identify the biggest challenges when

automating processes within heavy industry and then, find ways to solve these. The study has an abductive approach, where focus has

shifted between literature and empirical data. Empirical data has been gathered through a case study. The case study is carried out at a company that operates within heavy industry. It’s a pre-study before an automation project. The case study has followed methods presented in literature. Challenges that proved most difficult during automation within heavy industry were: Adapting a product for

automatic manufacturing and product variations. The conclusion

drawn from the results and experiences during the case study, is that the most comprehensive solution to these challenges is continuous improvements of products and processes.

Key words: automation, challenges, heavy industry, level of

automation, low volume automation, methods, robotics.

Examinator: Lars Degerman

Sammanfattning

Det finns många utmaningar vid automation av industriella processer. En lyckad automationslösning innebär flera fördelar för ett företag. De kan vara att få ner tillverkningskostnader, öka kvaliteten och minska genomloppstider.

Denna studie har som syfte att undersöka vilka utmaningar som är mest påtagliga vid

robotautomation inom tung industri, och finna lösningar till dem. Studien har genomförts med en

abduktiv ansats, där litteraturstudier och empirisk datainsamling har avlöst varandra. Empirisk data har samlats in under genomförandet av en fallstudie. Fallstudien är en förstudie till ett robotautomationsprojekt hos ett företag inom tung industri. Studien har följt delar ur metoder som presenteras i litteraturen. De utmaningar som visade sig vara mest påtagliga vid robotautomation inom tung industri är: Anpassning av produkt för automatiserad tillverkning och

produktvariation. Eftersom de största utmaningarna upplevs vara kopplade till förändring av en

process, dras slutsatsen att den mest omfattande lösningen för företag inom tung industri handlar om kontinuerliga metodförbättringar.

Nyckelord: automation, automationsnivå, lågvolymsproduktion, metoder, robotik, tung industri,

Förord

Denna studie var examensarbetet som satte punkt för vår tid på högskoleingenjörsprogrammet i maskinteknik vid Uppsala universitet under vårterminen 2020.

Arbetets genomförande var en lärorik process. Både i hur en teknisk rapport skrivs samt hur automations- och förbättringsprojekt inom industriföretag ter sig. Mer specifikt industriföretag som verkar inom tung industri. Det har varit en värdefull erfarenhet för oss båda som kommande höst ska ta oss an studier på masterprogram.

Vi vill rikta ett särskilt tack till vår handledare, Johan Björkryd, och till ABB Machines i Västerås som tog emot oss väl och lät oss utföra examensarbetet, trots rådande läge i övriga samhället. Tack vare er klarade vi oss lindrigt undan de negativa effekter som pandemin i allmänhet har på övriga studenters studiesituation.

Dessutom vill vi tacka övrig personal på ABB Machines och ABB Robotics som alert ställde upp på att besvara frågor och intervjuer.

Vår handledare och ämnesgranskare från universitetet, Matías Urenda Moris, ska också ha ett stort tack för vägledning genom arbetet och som alltid kunnat svara på frågor och rekommendera lämplig litteratur.

Uppsala, juni 2020

Innehållsförteckning

2.3 Robottyper och utrustning ... 5

2.3.1 Kollaborativa robotar och robotutrustning ... 5

2.3.2 Åkbanor ... 5

2.4 Utmaningar vid robotautomation ... 5

2.4.1 Att fördela arbetsuppgifter mellan människa och maskin ... 5

2.4.2 Produktvariation ... 7

2.4.3 Utbildning ... 7

2.4.4 Fysiska begränsningar ... 7

2.4.5 Anpassning av produkt för automatiserad tillverkning ... 8

2.4.6 Ekonomi ... 8

2.5 Metoder för förbättringsarbete vid automation ... 8

3.4 Validitet och reliabilitet ... 21

3.5 Etiska ställningstaganden ... 21

4 Företags- och processbeskrivning ... 22

4.1 Företaget ... 22 4.2 Produktbeskrivning ... 22 4.3 Processbeskrivning ... 23 5 Konceptgenerering ... 25 5.1 Arbetsgång ... 25 5.2 Nulägesanalys ... 25 5.3 Förenkla processen ... 27

5.3.1 Förenklingar i tre steg ... 28

5.4 Koncept för varje automationskandidat ... 29

5.5 Konceptval ... 30

5.5.1 Konceptval 1: Automationsnivå ... 30

5.5.2 Konceptval 2: Layout ... 33

6 Lösningsförslag ... 36

7 Analys ... 40

7.1 Utmaningar vid robotautomation inom tung industri ... 40

7.2 Stöd i litteraturen som adresserar utmaningar ... 40

7.3 Utvärdering av lösningsförslag ... 41

8 Diskussion ... 43

8.1 Utmaningar ... 43

8.2 Automatisera eller ej ... 44

8.3 Metoddiskussion ... 45

9 Slutsatser och framtida arbete ... 46

9.1 Slutsatser ... 46

9.2 Förslag på fortsatt arbete ... 47

Referenslista ... 48

Tabellförteckning

Tabell 1: Allokering av arbetsuppgifter ... 6

Tabell 2. Automationsnivåer ... 6

Tabell 3: Vidare visualisering över sambanden mellan metoder och frågeställningar... 18

Tabell 4: Nulägesanalys innehållande processbeskrivning, tider, LoA och omedelbar föregångare. ... 26

Tabell 5: Urklipp ur lista på potentiella förenklingar ... 27

Tabell 6: Konceptlösningar för olika automationskandidater. ... 29

Tabell 7: Koncept med tillhörande konceptkombination. ... 31

Tabell 8: Konceptpoängsättningsmatris ... 31

Tabell 9: Beräkning av investeringskostnad för lösningsförslaget ... 39

Tabell 10: Nettonuvärde för lösningsförslagets samtliga nivåer. ... 39

Figurförteckning

Figur 1: Area över potentiell automationsnivå för ett processteg (Granell et al. 2007). ... 11

Figur 2: Beslutsmodell: Lämplighet att automatisera en viss aktivitet (Almström et al. 2019). ... 13

Figur 3: Konceptgenerering i fem steg ... 14

Figur 4: Visualisering över studiens abduktiva ansats. ... 18

Figur 5: Exempel på en synkronmotor från ABB ... 22

Figur 6: Exempel på rotor till en synkronmotor ... 23

Figur 7: Förklaring av terminologi kring komponenter på rotorn ... 23

Figur 8: Tillverkningsprocess av komplett rotor... 24

Figur 9: Flödesschema som beskriver arbetsgång för utförande av fallstudie ... 25

Figur 10: Urklipp ur arbetsfil i Microsoft Excel ... 28

Figur 11: Förenklingar i tre steg ... 28

Figur 12: Visualisering över hur konflikter vid behov av robot skapar förseningar ... 33

Figur 13: Layout med rotorer placerade i serie, en robot och en åkbana ... 34

Figur 14: Ledtid för nuläge jämfört med olika steg av förenklingar och automation. ... 36

Figur 15: Lösningsförslagets layout ... 37

Figur 16: Lösningsförslagets layout ... 37

Figur 17: Lösningsförslagets layout ... 38

Begreppsförteckning

Begrepp Förklaring

LoA Level of Automation. Synonymt med svenska

ordet automationsnivå

Mek Mekanisk

1

Introduktion

I det inledande kapitlet introduceras ämnet automation. Sedan presenteras utmaningar med automation och utmärkande karakteristika för processen som studeras i arbetet. Slutligen beskrivs arbetets syfte och frågeställningar, samt avgränsningar.

1.1 Inledning

Industriell automation blir allt viktigare inom tillverkningsindustrin i takt med globalisering och ökande internationell konkurrens. Tillverkande företag behöver kontinuerligt arbeta med förbättringar inom produktion för att få ner tillverkningskostnader, öka kvaliteten och minska genomloppstider. Automationslösningar är ett sätt för företag att effektivisera sina processer och öka sin konkurrenskraft (Siemens, 2015).

Utveckling av industrin är en viktig del för Sveriges samhällsekonomi då den skapar 77 procent av landets totala exportintäkter (Siemens, 2015). Automation är en viktig del i denna utveckling, och det är en nödvändighet inom den fjärde industriella revolutionen, även kallad industri 4.0. Industri 4.0 handlar om att ta vara på digitaliseringens möjligheter och sammankoppla de med fysiska aktiviteter för att skapa smarta fabriker. Helt uppkopplade fabriker med cyberfysiska system som kan kommunicera med varandra och ta egna beslut (Boyes, 2018). Industri 4.0 är en stor möjlighet för Sverige att öka lönsamheten på våra produktioner och konkurrera med lågkostnadsländer. Detta eftersom det blir allt viktigare att forsknings- och utvecklingsavdelningen ligger i anslutning till tillverkningen, för att snabbare få ut produkten på marknaden (ABB, 2020a).

En lyckad automationslösning innebär stora möjligheter för ett företag. Det ger möjligheter att sänka tillverkningskostnader samtidigt som produktivitet och kvalitet ökar (Frohm et al. 2006). En industrirobot kan programmeras att utföra arbetsuppgifter med hög och jämn kvalitet, utan pauser. Vilket resulterar i mindre kassation och kostbesparingar (Singh, 2013). Vissa arbetsuppgifter kan även vara nödvändiga att automatisera på grund av uppgiftens natur. Exempelvis repetitiva och ergonomiskt ansträngande arbetsuppgifter. Monteringsarbete karaktäriseras ofta av just detta. Ungefär 40% av alla som arbetar i verkstadsindustrin arbetar med montering (Nationalencyklopedin, 2020a). Dessa moment kan ersättas med automationslösningar för att förbättra arbetsmiljön (Frohm et al. 2006). Således innebär en väl implementerad automationslösning möjlighet för företag att öka sin produktivitet, kvalitet och förbättra arbetsmiljön samtidigt som det ger kostbesparingar på lång sikt (Singh, 2013).

och arbetsuppgiftens natur. Vissa jobb är helt enkelt inte värda att automatisera på grund av att kostnaden för arbetskraft är låg. Andra på grund av påtryckningar från unioner eller fackföreningar (Fleming, 2019). En arbetsuppgifts natur kan också göra den svår att automatisera. Exempel på detta är piloter. Fleming (2019) citerar Boeings teknikchef som inte tvivlar på att de, rent tekniskt, kan flyga ett helt autonomt, ett kommersiellt flygplan. Men frågan teknikchefen ställer är om passagerarna skulle vara bekväma med att kliva på ett flygplan utan pilot? Tilltron till teknik är viktig att etablera om folk ska acceptera dess intåg i deras liv, och inte minst i deras arbetsliv, där robotautomation förekommer.

Oxfordekonomerna Frey och Osborne (2013, s. 38) förutspår i en rapport om USA:s framtida arbetsmarknad, sannolikheten att olika jobb kommer bli automatiserade. De skriver att nästan hälften av alla jobb i USA uppskattas ligga i högrisk-zonen för att övertas av automatiserade lösningar inom 10 till 20 år, räknat från år 2013. Därför är det hög tid att även det svenska samhället förbereder sig för automationens intåg och dess betydelse för samhället i framtiden. En svensk satsning för att hänga med i denna utveckling är Robotlyftet. Det är ett projekt av tillväxtverket med mål att öka små och medelstora industriföretags kunskap om användning och investeringar i automationslösningar (Tillväxtverket, 2020).

1.2 Problembeskrivning

Utmaningarna med att automatisera ett moment i en produktion kan vara många. En av de stora svårigheterna med automation är för många produkter eller produktvarianter i produktionen, vilket ställer höga krav på flexibilitet (Frohm et al. 2006). En annan svårighet är att anpassa en produkt för automatiserad tillverkning (Frohm et al. 2006). Planering och implementering av en automationslösning kräver tid för att resultaten ska bli positiva. Det är dessutom viktigt att inkludera flera funktioner i beslutsfattandet för att undvika en misslyckad implementering. Produktionspersonalens erfarenhet och kunskap kan vara värdefull för att uppnå förbättrade resultat (Harlin et al. 2006). Dålig planering resulterar i oväntade störningar, förseningar inom produktion och det kan bli tufft att skala upp produktionen under introduktionsfasen (Harlin et al. 2006). Utbildning av personal är en annan utmaning om kompetensen inte redan finns. Implementering av automation innebär att produktionspersonal behöver utbildas inom området för att på ett effektivt sätt kunna åtgärda problem när de uppstår. Inkludering av produktionspersonal i utvecklingsprocessen är ett sätt att uppmuntra utbildning och lärande. Det är också viktigt för att undvika utveckling av lösningar som är svåra att implementera i praktiken (Harlin et al. 2006). Automation är en stor investering som kräver kapital. Ett beslut kring automation behöver därför vara välgrundat med ett omfattande förarbete.

1.3 Syfte

Syftet med examensarbetet är att undersöka vilka utmaningar som är mest påtagliga vid robotautomation inom tung industri, och finna lösningar till dem.

1.4 Frågeställningar

1. Vilka är de största utmaningarna vid robotautomation inom tung industri? 2. Vad finns det för stöd i litteraturen som adresserar dessa utmaningar?

3. Hur kan ett lösningsförslag på en automatiserad robotcell inom tung industri se ut?

1.5 Avgränsningar

2

Teori

Följande kapitel innehåller teoretisk bakgrund och tidigare forskning som ligger till grund för att besvara arbetets syfte och frågeställningar.

2.1 Tung industri

Industri definieras i Nationalencyklopedin (2020b) som: ”Framställning av produkter genom

förädling av råvaror”. I examensarbetet betecknar industri den produktionsform som

karakteriserar fabriksindustrin. Till skillnad från produktionsformer som hantverk eller hemslöjd, bedrivs fabriksindustrin i större skala, i större anläggningar samt med högre grad av specialisering och mekanisering (Nationalencyklopedin, 2020b).

Industrier delas ofta in i olika kategorier. Det kan vara beroende på dess förädlingsnivå, material eller typ av produktionsmetod, som kapitalintensiv eller arbetsintensiv. Andra kategorier kan vara tung industri, som gruv- och verkstadsindustri, eller lätt industri, som pappers- och textilindustri (Nationalencyklopedin, 2020b). Enligt Kenton (2020) karakteriseras tung industri av höga kapitalkostnader och låg transporterbarhet. Tung industri involverar vanligtvis stora och tunga produkter, stor och tung utrustning och komplexa processer (Kenton, 2020).

De ovannämnda beskrivningarna av tung industri kan liknas vid Groovers (2001) redogörelse för lågvolymsproduktion. En typ av produktionsprocess som ofta associeras med lågvolymsproduktion är projektlayout. Där tillverkas produkter i låga volymer, med hög grad av specialisering och anpassning. En sådan produktion behöver vara designad för maximal flexibilitet för att kunna hantera den breda produktvariationen. Produkterna kan dessutom vara stora och tunga. Då förflyttas produktionsutrustning och personal ofta till produkten, istället för tvärtom, då produkten förflyttas genom produktionen (Groover, 2001).

Utifrån dessa definitioner och beskrivningar definieras tung industri i examensarbetet som:

Tung industri är en kapitalintensiv industri, som karakteriseras av: Stora och tunga produkter, stor och tung utrustning, hög grad av specialisering, anpassning och komplexa processer.

2.2 Robotautomation

Automation kan vara svårt att definiera för ett allmänt fall, eftersom det beror mycket på kontexten i det specifika fallet. Oxford English Dictionary (2006, se Frohm et al. 2008, s.3) definierar automation som: “Automatic control of the manufacture of a product through a

number of successive stages; the application of automatic control to any branch of industry or science; by extension, the use of electronic or mechanical devices to replace human labor”.

Nationalencyklopedin (2020a) definierar automatisering på ett något enklare vis: “Införande

av steg i en process som gör att processen mer eller mindre går av sig själv”. I examensarbetet

2.3 Robottyper och utrustning

En industrirobot definieras som en automatiskt styrd, omprogrammerbar, universell manipulator, programmerbar i tre eller fler axlar, vilken kan ha en fast eller rörlig position för användning inom industriella applikationer (översatt, SS-ISO 8373:2012).

Definitionen anger de viktigaste funktionerna för en industrirobot. Den är automatiskt styrd, omprogrammerbar och universell. Manipulatorn är armen som förknippas med roboten. Den ska vara uppbyggd på ett sådant sätt att den kan förflytta verktyg eller objekt i rummet i flera frihetsgrader. Med universell manipulator menas just denna uppbyggnaden. En industrirobot har en uppbyggnad som gör den användbar inom flera användningsområden, till skillnad från specialmaskiner som är byggda för en unik arbetsuppgift (Bolmsjö, 2006). Industrirobotar används ofta för att automatisera ett monotont och ergonomiskt ansträngande arbetsmoment inom tillverkningsindustrin. Vanliga arbetsuppgifter kan vara lyfta, packa, svetsa, slipa och måla. Beroende på applikation kan roboten placeras på golvet, på väggen, hängande i taket eller på en åkbana för utökning av arbetsområde (ABB, 2020b).

Viktiga egenskaper för en industrirobot är flexibilitet och mångsidighet, två begrepp som överlappar varandra. Val av robot och kringutrustning är viktigt för att uppnå önskad nivå av flexibilitet (Bolmsjö, 2006).

2.3.1 Kollaborativa robotar och robotutrustning

Kollaborativa robotar är robotar som kan samexistera med människor och arbeta sida vid sida inom ett definierat arbetsområde. Målet med kollaborativa robotar är att kombinera robotars precision, styrka och uthållighet med människors individuella förmåga att lösa komplicerade uppgifter (SIS-ISO/TS 15066:2016). I kollaborativa robotoperationer, där robotsystem och människa delar på samma arbetsyta, har säkerheten stor betydelse. Därför krävs en utförlig riskbedömning av både robotsystem och den kollaborativa arbetsytan för att säkerställa en säker operation (SIS-ISO/TS 15066:2016).

2.3.2 Åkbanor

En åkbana är en plattform som en länkarmsrobot kan monteras på och adderar en linjär rörelseaxel. Detta leder till att robotens arbetsområde blir större och roboten kan arbeta på ett större eller flera olika arbetsstycken. En åkbana kan också reducera behovet av antalet länkarmsrobotar som behövs för en robotcell (abb, 2020g).

2.4 Utmaningar vid robotautomation

I följande avsnitt presenteras teori kring utmaningar vid robotautomation.

2.4.1 Att fördela arbetsuppgifter mellan människa och maskin

Tabell 1: Allokering av arbetsuppgifter

Människor överträffar maskiner

genom sin förmåga att:

Maskiner överträffar människor genom förmåga att:

• Uppfatta visuella och akustiska intryck och mönster

• Improvisera och använda flexibla procedurer

• Lagra stor mängd information under en lång tid och minnas relevant fakta vid det rätta tillfället

• Resonera induktivt • Fatta beslut

• Reagera snabbt på signaler och att applicera stor kraft kontrollerat och precist

• Utföra repetitiva och monotona uppgifter • Lagra information kortare tid och senare

radera det

• Resonera deduktivt, inklusive beräkningsförmåga

• Hantera flera komplexa

operationer/moment samtidigt

Utvecklingen inom ämnet sker hastigt. 12 år senare argumenterar Jordan (1963) för att Fitts lista är olämplig att ha som enda underlag vid arbetsuppdelning mellan människor och maskin; då maskiner kan designas och tillverkas för specifika syften till skillnad från människor. Trots detta är Fitts lista bra att beakta för att minnas vad människor och maskiner gör bäst. År 1985 publicerade Price sin tolkning av hur arbetet ska delas upp. Uppdelningen är mindre binär och innehåller fler gråzoner än tidigare tolkningar. Den mest aktuella publicerades 2008 av Frohm et al. I den föreslås en definition på automationsnivåer enligt tabell 2 (Frohm et al. 2008. Översatt av Lucas Lovén).

Tabell 2. Automationsnivåer

LoA Mekanik och utrustning Information och styrning 1 Helt manuellt – Helt manuellt arbete, utan

verktyg. Enbart arbetares egen muskelkraft

Helt manuellt – Uppgiften utförs med hjälp

av arbetarens egen erfarenhet och kunskap

2 Statiskt handverktyg – Manuellt arbete

med statiska verktyg. Till exempel skruvmejsel

Beslutsgivande – Arbetaren får information

om vad som ska göras. Till exempel checklista eller en manual

3 Flexibelt handverktyg – Manuellt arbete

med flexibla handverktyg. Till exempel skiftnyckel eller tång

Lärande – Arbetaren får information om vad

den ska göra och hur det ska utföras.

4 Automatiskt handverktyg - Manuellt

arbete med automatiserat handverktyg. Till exempel skruvdragare

Frågande - Tekniken ifrågasätter utförandet

och kräver verifikation av arbetaren innan momentet utförs

5 Statisk maskin/arbetsstation–

Automatiserat arbete utfört av maskin, designad för arbetsuppgiften. Till exempel svarv

Övervakande – Tekniken vägleder arbetaren

till vad som ska utföras. Till exempel larm och ljussignaler.

6 Flexibel maskin/arbetsstation –

Automatiserat arbete utfört av maskin som kan omkonfigureras för olika

arbetsuppgifter. Till exempel CNC-maskin.

Ingripande – Tekniken tar över och utför

momentet hur den anser det ska utföras

7 Helt automatiserat – Helautomatiskt

arbete, maskinen löser alla problem som kan uppkomma på egen hand. Med andra ord autonoma system.

Ingripande – Tekniken tar över och utför

Definitionen utgår ifrån att dela upp automationsnivå i två kategorier. En för fysiska och en för kognitiva uppgifter. En fysisk uppgift kan vara skruvdragning eller borrning. Medan en kognitiv uppgift handlar om styrning av de fysiska uppgifterna. Fördel med metoden är att den tar hänsyn till att automationsbehovet mellan de två kategorierna kan variera från fall till fall. Ett fall av hög mekanisk automation kan vara en CNC maskin som bearbetar arbetsstycke enligt önskan (LoA 6, mekanik och utrustning). CNC maskinen kan då ha till exempel ha ett användargränssnitt och övervakningssystem som guidar montören i arbetet (LoA 5, information och styrning).

Ett sätt att bestämma LoA i praktiken utifrån definitionen är att dela upp arbetsstationen i dess arbetsmoment, och sedan utvärdera LoA för varje arbetsmoment, var för sig. Det empiriska material som samlats in kring processerna, exempelvis intervjuer eller observationer, ligger till grund för uppskattningarna som görs för att bestämma LoA. Nivåerna blir därför inte de ”riktiga” maximala LoA utan snarare de ”relevanta”. En relevant maximi och miniminivå sätts för varje moment (Frohm et al. 2008).

2.4.2 Produktvariation

Stor produktvariation är en annan utmaning vid robotautomation. Enligt en delphi-undersökning av Frohm (et al. 2006) var för många produkter eller produktvarianter toppsvaret på frågan om nackdelar med automation. Det kan leda till stora omställningstider (Frohm et al. 2006) och höga programmeringskostnader av specialister (Almström et al. 2019). Stor produktvariation ställer höga krav på flexibilitet, vilket är en orsak till varför en uppgift kan vara olämplig att automatisera (Frohm et al. 2006).

Visionsystem är ett sätt att öka flexibiliteten hos robotar, vilket möjliggör robotautomation av processer med stor produktvariation. Men det finns fortfarande tekniska utmaningar med visionsystem. Exempelvis krävs intrimning av skuggor och blänk för att visionsystemet ska kunna uppfatta arbetsstycket korrekt och undvika stopp. Dessa utmaningar blir större vid småserieproduktion då det krävs mer intrimning (Almström et al. 2019).

2.4.3 Utbildning

Operatörers kunskap och kompetens är avgörande för effekten av mänskligt ingripande i ett avancerat tillverkningssystem (Harlin et al. 2006). Det är också ett viktigt krav för att kunna utnyttja potentialen med automation (Harlin et al. 2006). Eftersom en ökning av automation leder till ökad komplexitet och störningskänslighet blir utbildning av personal en viktig faktor för effektiv implementering av automation (Harlin et al. 2006). Enligt den tidigare nämna delphi-undersökningen är operatörers kunskap, och den utbildning och träning som krävs några av utmaningarna vid automation (Frohm et al. 2006).

2.4.4 Fysiska begränsningar

Fysiska egenskaper hos produkter ställer olika krav på en industrirobot och dessutom robotcellens utformning.

• FANUC levererar en robot med 2300 kg i lastkapacitet, med en räckvidd upp till 3,7 meter (Fanuc, 2020).

• KUKAs flaggskepp är en robot med 1300 kg i lastkapacitet, med en räckvidd upp till 3,6 meter (KUKA, 2020).

Höga vikter på komponenter kräver större och starkare robot vid lyft. Stora dimensioner ställer krav på robotens räckvidd och ytan på arbetsområdet. Detta påverkar i förlängningen val av automationsnivå och även ekonomi, då större robot och yta resulterar i högre kostnader.

2.4.5 Anpassning av produkt för automatiserad tillverkning

En anledning till att en uppgift kan vara svår att automatisera är att den kräver mänsklig ”känsla” (Frohm et al. 2006). Denna känsla kan vara svår att replikera för en industrirobot. Ett grundläggande steg i metoder som berör automation är att förenkla den nuvarande processen för att gynna konvertering till automation. Nästan 70% av respondenterna i delphi-undersökningen upplevde svårigheter med att anpassa produkter för automatiserad tillverkning (Frohm et al. 2006).

2.4.6 Ekonomi

Enligt delphi-undersökningen av Frohm et al. (2006) var investeringskostnader ett topp tre svar på frågan om nackdelar med automation. Investeringskostnader blir dessutom större vid avancerad automation (Frohm et al. 2006), vilket beror på komplexitet hos produkt eller process. Ungefär 60% av respondenterna svarade att det kan vara svårt att få återbetalning på investeringar inom automation. Samtidigt nämns kostnadsbesparingar, ökad produktivitet och effektivitet som de tre största fördelarna med automation (Frohm et al. 2006).

2.5 Metoder för förbättringsarbete vid automation

I följande avsnitt redovisas metoder som adresserar identifierade utmaningar vid automation inom tung industri.

2.5.1 PDCA

PDCA (Plan-Do-Check-Act) är en väletablerad modell för kontinuerligt förbättringsarbete. 1939 publicerade Walter A. Shewhart sin bok ”Statistical Method From the Viewpoint of

Quality Control” där han är först med att nämna PDCA cykeln. Men det var W. Edward Deming

som senare myntade termen ”Shewhart cycle” för PDCA-cykeln. Deming anammade modellen men refererade till den som ”PDSA” därför han ansåg att Study passade bättre in än Check (”S” = study, ”C”= check). Demings krediteras också med att vara den som introducerade cykeln i Japan på 50-talet, därför nämns cykeln som Deming-cykeln i Japan. PDCA-cykeln utgörs av fyra steg (Johnson, 2002):

• Plan. Identifiera ett problem eller en möjlighet. Planera och utforma sedan ett tillvägagångssätt för att genomföra processförändringar.

• Check. Utvärdera resultaten och analysera om målen med förändringarna uppfylldes. Identifiera sedan lärdomar.

• Act. Agera utifrån lärdomar i föregående steg. Om förändringarna var positiva, standardisera lösningarna för bredare användning. Om inte, återgå till steg ett i PDCA-cykeln och börja om.

2.5.2 USA Principen

USA principen är en metod för att ta sig an automationsprojekt. USA står för understand,

simplify och automate. Metoden går först ut på att förstå sig på processen, sedan förenkla

den, för att tillslut automatisera. Metoden är väldigt generell, vilket gör den applicerbar för nästan vilket automationsprojekt som helst (Groover, 2001).

1. Förstå processen. I första steget utforskas processen i detalj. Vad har processen för inputs? Vilka är dess outputs? Vad händer på arbetsstycket emellan input och output? Vad har processen för funktion? Hur adderas värde till produkten?

Olika kartläggningsverktyg är användbara för att rita upp processen och skapa en bättre överblick över dess styrkor och svagheter. Exempel på verktyg är processflödesscheman. Simuleringsverktyg kan också vara lämpliga för att se hur olika processer påverkas av dess parametrar.

2. Förenkla processen. När förståelse har byggts upp för den befintliga processen kan arbetet att förenkla den påbörjas. Vanligt är att ställa kritiska frågor kring den befintliga processen. Vad är meningen med detta steg eller denna transport? Är steget nödvändigt? Kan det elimineras? Används lämplig teknologi?

3. Automatisera processen. När processen har förenklats så långt det går, kan

automation övervägas.

Vid genomgång av de tre stegen i USA metoden kan det visa sig att förenkling av processen är tillräckligt, utan efterföljande automatisering (Groover, 2001).

2.5.3 Metodförbättring

Steg 1 och 2 inom USA-principen karakteriseras till stor del av traditionell metodförbättring. Helmrich (2001) presenterar ett systematiskt arbetssätt för att skapa produktivitet där den inledande fasen benämns som analysfasen. Likt USA-principens inledande steg handlar analysfasen om att samla in fakta om dagens process och beskriva dess syfte, inputs och outputs. Därefter delas aktiviteter från processanalysen in i basfunktioner, kringfunktioner och slöseri. Detta är ett sätt att identifiera vilka aktiviteter som styr utformningen av processen. Basfunktioner är sådana som direkt bidrar till förändringen från input till output.

Kringfunktioner bidrar inte direkt till syftet, men de är nödvändiga. Slöseri är onödiga

aktiviteter (Helmrich, 2001).

Vid metodförbättring är dessa olika funktioner styrande för friheten i metodarbetet.

Basfunktioner kan aldrig elimineras, men ordningsföljden kan förändras och de kan förenklas

andelen basfunktioner av total cykeltid mellan 70–80%. För längre cykeltider med stor variation i produkten är målvärdet 70% (Helmrich, 2001).

Metodstudier är synonymt med metodförbättring. Olhager (2013) beskriver vad det är på följande vis: ”Metodstudier, för att finna bästa sätt att utföra ett arbete”. Ett systematiskt tillvägagångssätt vid utförande av metodstudier sammanfattas i följande steg:

1. Välj ut ett arbete som är i behov av metodförbättring. 2. Samla in fakta om hur arbetet utförs.

3. Bearbeta insamlat material och granska nuvarande arbetssätt kritiskt. 4. Bearbeta nya arbetssättet.

5. Genomför nya arbetssättet.

6. Genomför regelbunden uppföljning av arbetssättet för att underhålla och säkerställa arbetssättet.

Steg 3 syftar till att söka förbättringar i rörelseekonomi som är hur man fysiskt rör sig i arbetsutförandet och arbetsförenkling. Arbetsförenkling innebär att utveckla befintliga metoder för att bli mer effektiva, eller att finna helt nya. Lämpliga frågeställningar är (Olhager, 2013):

- Kan onödigt och olämpligt arbete elimineras? - Kan operationer eller arbetsmoment slås ihop? - Kan operationsföljden ändras?

2.5.4 Dynamo

Dynamo är en metod som utvecklades för att mäta, utvärdera och analysera LoA. Teori och beskrivning av LoA presenteras i avsnitt 2.5.1. Metoden är indelad i åtta steg enligt följande (Granell et al. 2007).

1. Planering. Första steget är att diskutera ändamålet med kommande mätning av LoA. Exempelvis att maximera, eller minimera automationsnivån i produktionsflödet. 2. Förstudie. Det andra steget handlar om att utföra en förstudie på företaget för att

identifiera och dokumentera produktionsflödet. Antal produkter och produktvarianter dokumenteras även.

3. Visualisera och dokumentera flödet. I steg tre visualiseras produktionsflödet, samtidigt som det dokumenteras mer utförligt. Detta görs genom att gå igenom processen, observera och dokumentera data. Exempel på data är vilka fysiska och kognitiva uppgifter som tilldelats operatörer eller maskiner; produkter och produktvarianter som passerar varje steg; antal operatörer vid varje steg.

5. Identifiera deluppgifter för varje processteg. Identifiering av deluppgifter sker genom att observera hur huvuduppgiften uppnås. Huvuduppgiften bryts ner till en operationsnivå där människa eller maskin är enskilt ansvarig för en operation. Nedbrytning av huvuduppgifter till deluppgifter kan göras med Hierarchical Task

Analysis (HTA).

6. Mätning av LoA. När processen är nedbruten i enskilda processteg sker mätning av LoA. LoA bedöms baserat på två referensskalor för fysiska och kognitiva uppgifter presenterade i avsnitt 2.5.1. Som grund till bedömningen ligger observationer och beskrivningar av varje processteg från steg fem. Genom att observera fler än en operatör är det möjligt att styrka ens observationer. Det kan också visa sig att LoA skiljer sig beroende på vilken operatör som utför ett processteg. Då kan processteget sägas ha en dynamisk LoA.

7. Bedömning av LoA. Efter mätning av LoA uppskattas relevanta maximi och minimi av LoA tillsammans med en operatör och/eller produktionstekniker.

8. Analys av resultat. Sista steget i Dynamo metoden är att analysera insamlade data från LoA-mätningen och bedömningen. Analysen börjar med att rita upp observerad LoA tillsammans med uppskattade relevanta maximi- och miniminivåer. Detta bildar en area som representerar potentiell automation för processteget. Exempel presenteras i figur 1.

Figur 1: Area över potentiell automationsnivå för ett processteg (Granell et al. 2007). 2.5.5 Swedprod

Producera i Sverige (Swedprod) var ett projekt mellan åren 2016–2018 med syfte att analysera och visa hur flexibel automation skapar möjligheter för tillverkande företag att öka sin konkurrenskraft. Projektet resulterade i guiden: Guide för flexibel automation av

lågvolymproduktion. I guiden presenteras ett arbetssätt i fyra steg för analys av

förutsättningar och val av automation (Almström et al. 2019).

I det första steget analyseras företagets automationsmognad. Där undersöks exempelvis om produkter är lämpliga att automatisera, om det är möjligt ur en ekonomisk synpunkt och om produktvariationen inte är allt för stor. Om någon fråga besvaras med ett ”Nej” analyseras utmaningar och möjligheter att ändra det till ett ”Ja”.

2. Vad kan automatiseras?

I steg två sker en nulägesanalys. Grunden för att kunna bedöma vad som går att automatisera är egna observationer. Syftet är att identifiera arbetsuppgifter, moment, produkter och flöden som är kandidater till att automatiseras. Arbetsuppgifter kan vara de med bristande ergonomi såsom tunga lyft, repetitiva uppgifter eller olämpliga arbetsställningar. Produkter kan vara kandidater beroende på dess antal varianter, komplexitet, vikter och produktkrav.

Målet med steget är att skapa en förståelse, baserad på fakta kring möjligheter och utmaningar för effektiv automation.

3. Är det lämpligt att automatisera?

I steg tre sker en utförligare produktionskartläggning och de identifierade automationskandidaterna analyseras. För varje automationskandidat kartläggs operatörsaktiviteter, ergonomi, säkerhet och risker med verktyg som presenteras i guiden.

Efter analys och kartläggning används en beslutsmodell för att avgöra om aktiviteterna är lämpliga att automatisera. Beslutsmodellen förutsätter att alla tidigare steg är utförda. Exempel på en beslutsmodell presenteras i figur 2.

4. Är det lönsamt att automatisera?

Figur 2: Beslutsmodell: Lämplighet att automatisera en viss aktivitet (Almström et al. 2019).

2.6 Konceptgenerering

Att ha ett strukturerat tillvägagångssätt när olika koncept med lösningar genereras, minskar sannolikheten att kostsamma problem uppstår längre fram i tiden. Målet med konceptgenerering är att utförligt undersöka alla de koncept som kan lösa det aktuella problemet och tillfredsställa de uppsatta behoven (Ulrich och Eppinger, 2012).

2.6.1 Femstegsmodellen

Ulrich och Eppinger (2012) beskriver en femstegsmodell för konceptgenerering som visas i figur 3 och fokuserar på konceptgenerering som utförs i grupp.

Steg 1. Klargöra problemet

Figur 3: Konceptgenerering i fem steg

Att bryta ner problemet i mindre delproblem kallas för problemnedbrytning och görs för att få ett komplext problem till att bli flera mindre problem som är lättare att lösa. När detta har gjorts väljer teamet ut de delproblem som är mest vitala för projektets framgång och fokuserar först och främst på dessa.

Steg 2. Söka externt

Den externa sökningen är framförallt en informationssamlingsprocess. Teamet ska alltså söka externt för att hitta befintliga lösningar till antingen det hela problemet eller till delproblem som har identifierats under steg 1. Att implementera en befintlig lösning är oftast både snabbare och billigare än att utveckla en helt ny. Annars är det vanligt att en befintlig lösning kan omarbetas eller kombineras med en nyutvecklad för att lösa problemet.

Intervjua spetsanvändare innebär att intervjua personer med lång erfarenhet av liknande

processer eller problem. Dessa upptäcker oftast nya behov eller problem och kommer även på egna idéer på hur dessa ska tillfredsställas och lösas långt före andra gör det. Detta kan och ska dras nytta av.

Konsultera experter som professorer vid universitet, konsultbyråer, fackmän på företag som

har liknande produkter eller processer och leverantörer. Detta är ett bra sätt att antingen få nya data eller bli omdirigerad till ett annat givande område.

Söka publicerad litteratur är alltid viktigt för att hitta relevant information kring det problem

som ska lösas. Att söka brett för att sedan smalna av sökningarna är extra viktigt när det kommer till att söka publicerad litteratur för att få ut så mycket som möjligt från sökningarna.

Benchmarking är bra att genomföra för att undersöka prestanda och egenskaper hos

befintliga lösningar med funktion som liknar den som önskas uppnå med projektet. Genom att göra detta fås kännedom om befintliga koncept som har genomförts, och information om styrkor och svagheter i dem.

Steg 3. Söka internt

Intern sökning innebär att gruppens kompetens utnyttjas för att generera nya konceptlösningar. Denna typ av sökning kallas oftast för brainstorming och är intern i den bemärkelse att informationen och idéerna härstammar inifrån gruppen. Detta är den mest kreativa delen av konceptgenereringsprocessen och kan både utföras individuellt av varje medlem och/eller i grupp. Ulrich och Eppinger (2012) rekommenderar följande förhållningssätt kring brainstorming:

1. Skjut upp beslut. Fatta inte beslut om idéer för snabbt, detta tar tid och energi från att komma på nya idéer.

2. Generera många idéer. Ju fler idéer som teamet genererar ju större sannolikhet är det att teamet utforskar hela lösningsrymden.

3. Välkomna idéer som verkar omöjliga. Ju mer omöjlig en idé verkar vara ju mer vidgas de uppfattade gränserna till lösningsrymden. Därför är dessa värdefulla och bör uppmuntras.

4. Använd fysisk och grafisk media. Det är svårt att resonera om fysisk och geometrisk information med enbart ord. Ta gärna hjälp av skisser, modeller, byggklossar eller vilket annat sorts hjälpmedel som helst för att visualisera och förmedla idéer.

Steg 4. Utforska systematiskt

Sedan ska teamet identifiera oberoende lösningsansatser, om det finns kan teamet dela upp och få arbeta vidare på olika grenar. Teamet behöver också stanna upp och reflektera över om alla grenar får lika mycket fokus. När alla grenar har vidareutvecklats i godtycklig grad kan en konceptkombinationstabell ställas upp. En konceptkombinationstabell ställs upp för att beakta kombinationerna systematiskt. Detta möjliggör för teamet att kombinera de olika lösningsfragmenten till kompletta lösningsfragment på det övergripande problemet. De koncept som verkar vara genomförbara arbetas vidare på fram till den grad att de är redo för konceptsållning.

Steg 5. Reflektera över lösningarna och processen

Sista steget i processen är att reflektera över om lösningsrymden har utforskats fullständigt. Finns det några alternativ till funktionsdiagrammen? Finns det andra sätt att bryta ner problemet på? Har externa källor uppföljts noggrant? Har idéer från alla accepterats och integrerats i processen?

Metoden som presenteras är linjärt utformad, men det betyder inte att den är det i verkligheten. Då är den snarare alltid iterativ. Steg påbörjas innan det ena är avslutat och steg som ska vara avslutade tas åter upp igen och arbetas vidare på.

2.6.2 Konceptval

Ulrich och Eppinger (2012) skriver att konceptval ska delas upp i två etapper. Den första är grövre och tar mindre hänsyn till detaljer medan den andra gör just det i större utsträckning. Fördelar med att använda sig av en strukturerad metod för konceptval är flera:

• Effektivare beslutsfattande i grupp då alla förhåller sig till samma underlag.

• Minskad tid för implementation. En strukturerad metod ger en större spridning för ett gemensamt språk vilket leder till minskad tvetydighet, snabbare kommunikation och ökad effektivitet.

• Dokumentation av beslutsprocessen. En strukturerad metod resulterar i en mer lättförståelig dokumentation av motiven bakom konceptbesluten.

• Lättare att involvera fler personer och utnyttja deras input vid utvärdering av olika koncept.

Förta etappen kallas för konceptsållning och följer 6 steg: 1. Förbereda konceptvalsmatrisen

2. Betygsätta/poängsätta koncepten 3. Rangordna koncepten

4. Kombinera och förbättra koncepten 5. Välja ett eller flera koncept

6. Reflektera över resultaten i processen.

referens, samma som referens, bättre än referens). Urvalskriterierna ska återspegla och representera uppdragsbeskrivning, kravspecifikation, önskemål, behov från marknad och eller uppdragsgivare. Poängen sammanställs, beslut fattas om vilka koncept som ska arbetas vidare på, samt eventuellt vilka som har fortsatt potential. Slutligen bör resultaten antecknas och motiveras kort i textform. Gruppens grad av enhällighet och koncensus kring besluten bör explicit också skrivas ner. Detta minskar risken för missförstånd och fel samt ökar det sannolikheten att alla i teamet är fortsatt engagerade trots att kanske just deras koncept har röstats ner.

När konceptsållningen är gjord ska de kvarvarande koncepten arbetas vidare på och förfinas fram till den grad att det är möjligt att utföra nästa etapp; konceptpoängsättning. Den utgår från samma sex steg som konceptsållning, men är mer detaljerad. Poängsättningen har högre upplösning, exempelvis 1 – 5, där 3 är referenspoäng som sätts ut enligt tidigare beskrivning. Därefter innebär betyg 1: Mycket sämre än referens. Och betyg 5: Mycket bättre än referens. En annan skillnad är att i konceptpoängsättningen viktas även poängen. Högre viktning sätts på viktigare aspekter medan lägre sätts på mindre viktiga. De viktade poängens summa ska alltid bli 1.

Därefter betygssätts alla koncept efter uppsatta kriterier för att sedan multipliceras med viktningen. Summan räknas samman och koncepten rangordnas. Därefter följer samma steg som för konceptsållningen. Detta kan innebära att ett slutgiltigt koncept har valts ut, eller har gruppen valt att fortsätta utvecklingen på mer än ett koncept för att komma tillbaka och utföra fler konceptpoängsättningar för att till slut landa i det bästa konceptet.

2.7 Nettonuvärde

Nettonuvärdemetoden är en kalkyleringsmetod som beräknar nettonuvärdet av en investering. Nettonuvärdet där 𝐺 är grundinvesteringen som görs år 0, beräknas på följande vis:

𝑁𝑁𝑉 = 𝑁𝑉 − 𝐺 = ∑ [ 𝑎𝑖

(1+𝑝)𝑖] − 𝐺

𝑛

𝑖=1 (1)

Där 𝑁𝑁𝑉 är nettonuvärdet, 𝑁𝑉 är nuvärdet, 𝑎𝑖 är kassaflödet för år 𝑖, 𝑛 är investeringens

3

Metod

Följande kapitel handlar om den metodik som följts för att fullfölja examensarbetets syfte och besvara dess frågeställningar. Figur 4 visar grafiskt hur studien växlat mellan teori och empiri. Studiens design härstammar från att robotautomationsprojekt är fenomen som praktiskt förekommer inom industrin, och verklighetens komplexitet fångas bättre med empiri från en fallstudie än till exempel enbart enkäter eller experiment (Blomkvist, 2014).

3.1 Design av studien

Studien har en abduktiv ansats då fokus i studien har skiftat växelvis mellan teori och empiri. En litteraturstudie genomfördes i syfte att finna utmaningar kring robotautomation i sin helhet för att kunna ha det som utgångspunkt när fallstudien inleddes. Den empiriska datainsamlingen i fallstudien bestod av observationer, intervjuer och dokumentinsamling. När data var insamlad och analyserad kunde resultat till fråga ett formuleras. De utmaningarna som identifierats vid robotautomation inom tung industri, som besvarar frågeställning ett, låg till grund för nästa litteraturstudie. Den kretsade kring att finna vad den etablerade litteraturen hade att erbjuda för att ta itu med utmaningarna. Litteraturstudien resulterade i att frågeställning två kunde besvaras. Den empiriska data och teori som samlades in för att besvara frågeställning ett och två användes sedan för att designa lösningsförslaget på robotcellen. I figur 4 visualiseras studiens abduktiva ansats.

Figur 4: Visualisering över studiens abduktiva ansats.

Kolumnerna i tabell 3 hänger samman med figur 4 och förklarar mer kring metoderna som använts.

Tabell 3: Vidare visualisering över sambanden mellan metoder och frågeställningar.

Metod för datainsamling: _{Litteraturstudie} Dokumentinsamling, Observationer, Intervjuer Litteraturstudie Intervjuer Metod för utförande: PDCA PDCA, USA-metoden, Metodförbättring, Dynamo, LoA, Femstegsmodellen PDCA PDCA, Metodförbättring, Femstegsmodellen, konceptval Primär fråga som

Sekundär fråga som

behandlas: 2 2 & 3 3 1

3.2 Datainsamlingsmetod

I följande avsnitt presenteras hur datainsamlingen genomfördes. Datainsamlingen bestod av observationer, intervjuer, litteraturstudier och dokumentinsamling. Valet av datainsamlingsmetoder grundas i vilka metoder som ansågs gynna genomförandet av fallstudien och besvara frågeställningarna. För att uppnå hög reliabilitet användes flera olika metoder.

3.2.1 Observationsmetodik

Observationsmetodik innebär att någonting som händer på ett företag eller i en annan organisation, systematiskt observeras och dokumenteras under en längre tid. Observationer lämpar sig när frågeställningen är av utforskande karaktär. Exempelvis frågor som handlar om

hur och vad människor gör och hur det dagliga arbetet ser ut (Blomkvist, 2014).

En observatör kan anta olika roller vid observationsmetodik. Rollen beror dels på vilken utsträckning observatören interagerar med objekten som studeras, dels i vilken utsträckning observatören talar om varför han eller hon utför studien. De två vanligaste observatörsrollerna är deltagande observatör och observatör som deltagare. Som deltagande

observatör arbetar observatören samtidigt som han eller hon talar om att studien pågår. Observatör som deltagare innebär att observatören observerar och interagerar med dem som

studeras genom att ställa frågor och prata, men att observatören själv inte utför något arbete (Blomkvist, 2014). Vid insamling av data i fallstudien antogs rollen observatör som deltagare. Dokumentationen från observationerna resulterade i både första och andra graden av konstruktion, vilket till exempel innebär direkta citat, eller subjektiv tolkning av citat (Blomkvist, 2014).

3.2.2 Intervjumetodik

Intervjuer är en av de vanligaste metoderna för att samla empiri kring ett fenomen. Med relativt enkla medel skapas förståelse för hur enskilda individer resonerar kring olika frågeställningar. Intervjumetodik är lämplig som forskningsmetod när målet är att utveckla en fördjupad förståelse för ett fenomen, finna nya dimensioner i det som studeras och få ta del av olika synvinklar kring fenomenet (Blomkvist, 2014).

skapas under intervjuns gång, i syfte att skapa ett bra samspel under intervjun och bygga upp ett omfattande empiriskt material (Blomkvist, 2014). I fallstudien genomfördes semistrukturerade kvalitativa intervjuer. Intervjuobjekten var medarbetare på företaget som arbetade med processen som studerades, samt chefer inom produktion och konstruktion.

3.2.3 Litteraturstudie

Doktorsavhandlingar, vetenskapliga artiklar och böcker kring ämnet automation har utgjort grunden i litteraturstudien som utfördes inför fallstudien. Utöver dessa former av källor har även tidigare avlagda examensarbeten från institutionen för teknikvetenskaper vid Uppsala Universitet studerats för att få en utgångspunkt och språngbräda för att hitta relevanta källor. Databaser som använts är: www.scopus.com, www.diva-portal.org, www.ne.se, scholar.google.com. Ledande sökord var: Automation, robotics, challenges, level of automation, heavy industry, low volume automation, methods in automation.

3.2.4 Dokumentinsamling

I fallstudien som utfördes samlades relevanta interna dokument in som kunde komma till nytta. Dokument som operationsbeskrivningar, tidsstudier på processen och tidigare genomförda automationsprojekt på företaget.

3.3 Dataanalys

Data som låg till grund för att besvara fråga ett härstammade från inledande litteraturstudie samt från fallstudien. I litteraturstudien eftersöktes vedertagna utmaningar vid automation samt utmaningar som specifikt karakteriserade automation inom tung industri. Dessa utmaningar jämfördes med de utmaningarna som stöttes på under fallstudien; de utmaningarna som av författarna upplevdes ha störst inverkan på genomförandet av fallstudien.

Data från den andra litteraturstudien, som hade i syfte att finna befintliga metoder för att adressera de utmaningarna som identifierades i fråga ett, analyserades enligt följande: Sökningsresultaten innehållande överskrifter som stämde väl överens med det som önskades, öppnades och dess abstract lästes igenom. Efter det förkastades det specifika sökresultatet om det ansågs irrelevant för automation inom tung industri, eller om det bedömdes att utmaningarna identifierade i fråga ett inte behandlades. Annars snabblästes hela dokumentet igenom. Därefter följde samma utvärdering igen; om det ansågs irrelevant för automation inom tung industri förkastades det, annars lästes det noggrannare. Processen slutade i att litteraturen antingen hamnade i teoriavsnittet för denna specifika studie, eller inte.

vidare i studien som förenklingslista. Konceptuella arbetsmetoder genererades åt samtliga processteg i nulägesanalysen med LoA nivå 6. Koncepten organiserades i en konceptkombinationstabell (Ulrich & Eppinger, 2012). Utifrån konceptkombinationstabellen skapades konceptkombinationer. Kvantitativa skillnader mellan olika konceptkombinationer var ledtid och investeringskostnad. Kvalitativa skillnader var bedömning av flexibilitet, arbetsmiljö (med tanke på att utföra repetitiva moment för hand eller ej) och poängsattes enligt Ulrich & Eppinger (2012) konceptval. Vinnande layoutkoncept valdes i samråd med uppdragsgivare. Kvantitativ faktor var beräknad investeringskostnad. Kvalitativa faktorer var vilken som passar bäst in i befintlig fabrik, bäst golvutnyttjande, högst flexibilitet och bäst arbetsplatsutformning överlag.

NNV beräknades för det slutgiltiga lösningsförslaget med hjälp av ekvation (1) och följande uppgifter: Investeringskostnader beräknades med hjälp av data från dokumentinsamling samt uppskattningar i samråd med uppdragsgivare från ABB. Kassaflödet beräknades genom att utgå från utgifter för personal i dagsläget, sedan subtrahera den resulterande lönekostnaden för det slutgiltiga lösningsförslaget.

3.4 Validitet och reliabilitet

Studiens validitet anses god då metoderna som beskrivs direkt hänvisar till hur frågeställningarnas resultat uppnås. Samt att flertalet metoder för att utföra automationsprojekt ligger till grund för metoden som valdes. Studiens reliabilitet stärks då empirin grundar sig i en fallstudie där en bred datainsamlingsmetod har använts. Källtriangulering har använts vid intervjuer, observatörtriangulering användes vid observationerna då de utfördes av två personer.

3.5 Etiska ställningstaganden

4

Företags- och processbeskrivning

I följande kapitel beskrivs företaget där fallstudien genomfördes, produkten och dess nuvarande tillverkningsprocess.

4.1 Företaget

ABB är ett teknologiföretag som verkar i över 100 länder med ungefär 147 000 anställda. Företaget ABB har fyra affärsområden: Electrification, Industrial Automation, Motion och Robotics & Discrete Automation (ABB, 2020c). Examensarbetet har utförts på ABB Machines i Västerås. Machines är en del av affärsenheten Motors & Generators inom affärsområdet Motion. På Machines utvecklas, tillverkas och säljs synkrona och asynkrona växelströmsmotorer, generatorer och likströmsmotorer för industriapplikationer (ABB, 2020d). Under arbetet studerades en monteringsprocess av rotorer till synkrona växelströmsmotorer. Produktion av synkrona motorer sker genom konstruktion mot order. Det innebär att varje motor designas, tillverkas och levereras utifrån kundens krav. Processen som studerades består i dagsläget av hög grad av manuellt arbete eftersom produktionen kräver hög flexibilitet.

4.2 Produktbeskrivning

Branscher där ABB:s synkrona elmotorer finns är: Vindkraft, oljeplattformar, papper- och massaindustri, kraftgenerering och övrig industri. Elmotorerna har axeleffekter på ca 1MW och uppåt (ABB, 2020d). Fysiska dimensioner varierar, till exempel är axelhöjd från mark ungefär 0,7–1,4 meter. Motorerna kan väga upp emot 80 ton. Ett exempel på en synkronmotor med kylaggregat visas i figur 5.

Figur 5: Exempel på en synkronmotor från ABB

Figur 6: Exempel på rotor till en synkronmotor

Vidare förklaring av komponenterna som utgör en synkronrotor och som omnämns i rapporten visas i figur 7.

Figur 7: Förklaring av terminologi kring komponenter på rotorn

4.3 Processbeskrivning

Tillverkningsprocessen av komplett rotor utgörs idag av sex stationer som visas i figur 8. I arbetet studerades de tre inledande stationerna närmare för att komma med ett förslag på en automationslösning. Ett önskemål från företaget var att sammanfoga dessa tre stationer till en enskild station. Tillverkningsprocessen inleds vid lindning av rotor, där ett rotorämne lyfts in i arbetsstationen och placeras på en av två uppsättningar bockar. Sedan monteras varje förbyggd spole på respektive polkärna. Spolen isoleras, fixeras och genomgår elektriska tester med hjälp av kringutrustning och ytterligare komponenter.

polskruvar. Där punktsvetsas ett fysiskt stopp vid varje skruvskalle för att säkerställa att skruvar vid eventuella fel inte slungas ut i statorn och orsakar motorhaveri. I nästa station fylls rotorn med silikon för att fästa kablage. Detta är ett processteg som kräver lång härdningstid. Slutligen monteras ändfläktar på rotorn innan den målas och balanseras. Tillverkningsprocessen av komplett rotor illustreras i figur 8.

5

Konceptgenerering

I följande kapitel presenteras arbetsgång, data och tankar som leder fram till slutgiltigt lösningsförslag.

5.1 Arbetsgång

Arbetsgången under konceptgenereringsfasen följde femstegsmodellen, i kombination med PDCA-cykeln, USA-principen och delar ur Swedprod och Dynamo-metoden. Den översiktliga processen presenteras i figur 9.

Figur 9: Flödesschema som beskriver arbetsgång för utförande av fallstudie

5.2 Nulägesanalys

Det inledande arbetet handlade om att förstå processen, främst genom observationer och dokumentinsamling. Från observationer och operationsbeskrivningar visualiserades hela processflödet. Processen bröts ned i processteg som sedan kunde analyseras var för sig. Den inledande nulägesanalysen är baserad på femstegsmodellen och samtliga metoder från kapitel 2.6.

Tabell 4: Nulägesanalys innehållande processbeskrivning, tider, LoA och omedelbar föregångare.

Nulägesanalys: Processen

föregångare Mek Info Mek Info

1 Placera rotoraxel på bock 20 - 5 1 5 6

2 Justera bock i våg och lås 6 1 2 2 6 6

3 Montera undre spolstöd 14 2 3 1 6 6

4 Montera kärnisolering 24 3 1 1 1 1

5 Lyft och placering av rotorspole 24 3 5 2 6 6

6 Montera laminat runt kärna 82 5 2 1 2 1

7 Blandning och applicering av araldit 16 6 2 1 2 1 8 Applicera låsvätska skruvhål-polskruvar 10 2 1 1 6 6

9 Förberedelse av polplatta 36 - 1 1 6 6

10 Lyft och placering av polplatta 8 9, 8 5 2 6 6 11 Dra åt yttre polskruvar med moment 30 10 5 5 6 6

12 Dra åt undre spolstöd 28 11 2 2 6 6

13 Dra åt inre polskruvar med moment 40 12 5 5 6 6 14 Skrapa bort överflödig araldit 4 12 2 1 2 1

15 Rotera fram nästa pol 4 14 5 2 6 6

Steg 3–15 upprepas för övriga poler Steg Beskrivning Tid [min] Omedelbar

föregångare Mek Info Mek Info 16 Dra undre spolstöd med moment 50 15 3 2 6 6 17 Gör högspännings- och impedansprov 30 15 1 3 1 5 18 Applicera magnolia på isolerplattor 25 - 3 1 3 1 19 Fila ytor för spolstöd, fäst isolerplattor. 34 16 1 1 1 1 20 Förberedelse av övre spolstöd 12 - 1 2 1 2 21 Montera spolstöden på rotorn 16 20, 19 1 1 6 6

22 Justera spolstöd 48 21 4 1 4 1

23 Dra skruvarna med fullt moment 30 22 5 5 6 6

24 Tillverkning av uttagskabel 90 - 4 2 4 2

25 Montering av kopplingsskenor inkl. kabel 120 17 2 2 2 2 26 Lödning kopplingsskenor till rotorspolar 104 24 4 2 4 2

27 Slutmontage kablar 60 25, 26 2 2 2 2

28 Maskering rotor inför svetsning 20 27 1 1 1 1 29 Svetsning skruvlåsning polskruvar 180 28 4 2 6 6 30 Smärgla polplatta efter svets 10 29 2 1 2 1 31 Gjutning (exkl. härdningstid) 10 25 2 2 2 2

Ur tabell 4 fås en ledtid på ungefär 35 timmar per rotor, exklusive härdningstid från gjutning. Med en härdningstid på 4–12 timmar för silikonmassan som fixerar kablarna i rotoraxeln ges en total ledtid på uppemot 47 timmar. Tabell 5 visar beräkning över veckovis output för nuvarande process.

Tabell 5: Veckovis output av rotorer för nuvarande process.

Arbetstid/skift [tim] Antal skift /dag [st] Montörer/skift [st] Arbetsdagar/vecka [st] Total ledtid [tim] Rotorer/vecka [st] 6,75 3 2 5 47 4,3

Den veckovisa outputen beräknas till strax över fyra rotorer i veckan med uppskattade tider från tabell 4, vilket är önskad output. Resultatet diskuterades och bekräftades som rimligt av chef för produktionsteknik vilket styrker dess validitet. Ledtider från tabell 4 användes därför i framtida beräkningar.

5.3 Förenkla processen

Arbete att undersöka hur processen kunde förenklas pågick kontinuerligt under hela studien. Detta arbete följde simplify i USA-principen och traditionell metodförbättring från avsnitt 2.6.2 och 2.6.3. Det innebar att ställa kritiska frågor kring de olika processtegen. Vilka steg är värdeadderande respektive icke-värdeadderande. Från data i nulägesanalysen identifierades potentiella förenklingar och förbättringar i processen. Förenklingarna utgick ifrån att eliminera aktiviteter som ansågs vara slöseri. Ändra operationsföljd på basfunktioner vilket innebar potentiell ledtidsreduktion samt ge förslag på hur basfunktioner kunde förenklas eller kombineras.

Olika förenklingar diskuterades med produktionstekniker, montörer och en konstruktionschef för att bygga bättre förståelse kring olika processteg. Detta gav en fingervisning om olika förslag var möjliga att genomföra, och hur lätt respektive svårt det kunde tänkas vara. Samtliga förenklingar som bedömdes möjliga att genomföra sammanställdes i en lista, för att senare kvantifieras med hjälp av data från nulägesanalys. På grund av studiens korta tidsram på 10 veckor togs beslutet med stöd av uppdragsgivare på ABB att utveckla koncept för nuvarande process utan att åtgärda listan med förenklingar. Parallellt med utveckling av koncept fortsatte arbetet med att förenkla processen, för att kunna visa den fulla potentialen med det slutgiltiga lösningsförslaget. Listan på potentiella förenklingar innehållande förslag på hur de kan genomföras, ledtidsreduktion och ytterligare fördelar presenteras i bilaga 1. Ett urklipp ur bilagan visas i tabell 5.

Tabell 5: Urklipp ur lista på potentiella förenklingar

Problemområde Förslag ~ Tid

[min] Ytterligare fördelar

Gänglåsning: polskruvar

Köp skruvar med förapplicerad Loctite eller

eliminera helt och hållet

I tabell 5 ges ett exempel på en potentiell förenkling av steg åtta i nuvarande process. Applicering av Loctite är idag en kringfunktion, då aktiviteten anses vara nödvändig. Men efter mailkontakt med en kvalitetstekniker på ABB Robotics och diskussion med en konstruktionschef på företaget framgick det att aktiviteten skulle kunna göras annorlunda, alternativt elimineras. Värt att notera är att eventuella förändringar kräver uppsättning av provplan för att testas, vilket inte ryms inom tidsramen för studien.

Kvantifiering av ledtidsreduktion för olika förenklingar skedde genom att studera data i Microsoft Excel. Förenkling av steg 8 i processen kan vara att köpa skruvar med förapplicerad Loctite. Det innebär en potentiell ledtidsreduktion på 10 minuter per pol. För en 4-polig rotor blir reduktionen totalt 40 minuter. Detta går att utläsa i figur 10 som visar ett urklipp ur arbetsfilen, samt den reducerade versionen i tabell 4. Resterande förenklingar kvantifierades på samma vis.

Figur 10: Urklipp ur arbetsfil i Microsoft Excel 5.3.1 Förenklingar i tre steg

Tidsramen för studien innebär att inga metodändringar hinner realiseras. För att visa den fulla potentialen med slutgiltigt lösningsförslag delas därför förenklingarna från listan i bilaga 1 in i tre olika steg. Där steg 1 bedöms vara nödvändigt innan automation. Steg 2A och 2B skiljer sig åt i hur stor insats de bedöms kräva. Samtliga steg är applicerbara på slutgiltigt lösningsförslag. De tre stegen illustreras i figur 11 med respektive potentiell ledtidsreduktion.

Figur 11: Förenklingar i tre steg

• Nuläge: Automation av nuvarande process, utan genomförda förenklingar. • Steg 1: Undersöka och genomföra förenklingar kopplade till automationskandidater