Industriens Digitale Kørekort: materialer, der skal afprøves i praksis

Hvordan lærer man et ERP-system eller kunstig intelligens uden at drukne i teori?
I anden del af vores dyk ned i Industriens Digitale Kørekort fortæller vores udvikler og faglærer Jakob Dannesboe, hvordan materialerne er bygget, og hvad kursister og virksomheder får ud af dem.

Et digitalt kørekort er kun så godt som det, kursisterne rent faktisk står tilbage med i hænderne. Derfor er materialerne bygget, så operatørerne ikke bare hører om ERP, sporing og kunstig intelligens, men selv arbejder med det i praksisnæreopgaver, der forestiller hverdagen i produktionen.

I første del artikel tegnede vi det overordnede billede af kørekortet.
Her går Lennard Thomsen og Jakob Dannesboe ind i selve indholdet under temaet Digitalisering: Menneske & Maskine.

 

Fem dage med fast progression

Jakob Dannesboe har, sammen med EUC Lillebælt, været med til at opbygge undervisningsmateriale ud fra de punkter, de faglige udvalg har formuleret.
“Der er fem kursusdage i kørekortforløbet,” siger han. Dagene indgår i kurserne Digitalisering i produktion 1, 2 og 3, som samlet er et forløb på 10 dage opdelt i moduler.

“De første to dage handler om at løfte bundniveauet: skrive i Word, sende mails, vedhæfte filer, lave PowerPoint, åbne Excel og lave grafer ud fra målepunkter, helt grundlæggende betjening af en computer,” siger Jakob.

Derefter følger produktionsdata, hvormed Jens Erik, underviser på EUC Lillebælt har arbejdet med dataflow, sporing, logning, batchnumre og vision-kameraer, så man kan sortere og kvalitetssikre på det enkelte emne. Kursisterne behøver ikke starte forfra. “Hvis du er ny, starter du fra dag 1. Hvis du er erfaren, kan du hoppe direkte ind i de nyere moduler med AI og ERP.”

 

Kunstig intelligens ved fejlfinding og i laboratoriet

Jakob har selv lavet materialet om kunstig intelligens. Det tager udgangspunkt i to temaer. Det første er fejlfinding i produktionshallen, hvor AI kan hjælpe operatøren med at finde reservedelsnumre, leverandører, prisoverslag og med at diagnosticere, hvorfor for eksempel en sensor er gået i stykker. “Særligt på nathold kan AI være en stor støtte,” siger han.

Det andet tema er et kemilaboratorium i en procesvirksomhed. Kursisterne præsenteres for fire måleapparater, de ikke kender i forvejen, og lærer med instruktioner om funktion, farvekoder, betjening, udskiftning af komponenter og målinger. “Det er en stor øjenåbner, at man med lille indsats får dyb forståelse.”

 

Et mini-ERP-system at øve sig i

En central del af materialet er et ERP-system i lille skala. “Omkring ERP-systemet har vi bygget et mini-ERP-system som en interaktiv hjemmeside,” siger Jakob Dannesboe.

Kursisterne får logins, starter og stopper maskiner, følger firmaregler, håndterer rengøring, stempler ind og registrerer nye batches. Afvigelser noteres og kræver opfølgning fra en produktionsansvarlig. Opgaverne giver automatisk feedback, og en del af dem har ingen udtrykkelig vejledning, så kursisterne må eksperimentere sig frem. “De hurtigste kursister bliver “teknisk service” for de andre, en form for gamification i undervisningen.”

Materialet er ikke skræddersyet til én virksomhed. “Materialet er ikke skræddersyet til én enkelt virksomhed, men præsenterer et generelt bud på, hvordan en moderne fabrik ser ud,” siger han. Forståelsen kan kursisten tage med hjem til sin egen produktion.

 

Praktiske opgaver frem for lange slideshows

Erfaringen fra undervisningen er klar. “Det må ikke blive alt for teoritungt med lange slide-shows. Der skal være praktiske opgaver, interaktive systemer og øjeblikkelig feedback fra systemet (gamification),” siger Jakob. Det gør undervisningen mere engagerende, og kursisterne lærer ved at prøve sig frem.

Den største praktiske udfordring ligger hos virksomhederne. “Den største udfordring er at få de ansatte frigjort fra produktionen,” siger han. I en døgndrift med kritisk produktion kan et nedbrud ifølge Jakob koste 70.000 til 150.000 kr. i timen, og derfor er det en risiko at sende nøglepersoner afsted. Store virksomheder kan rokere hold, mens mindre virksomheder må planlægge kurserne i forbindelse med planlagt vedligehold.

 

VCP som en af de udførende arme

Vi har i Videnscenter Procesteknologi en konkret rolle i kørekortet. “Videnscentret fungerer som en praktisk, udførende arm for de faglige udvalg,” siger Jakob Dannesboe.

Vi rådgiver om indhold, for eksempel inden for kunstig intelligens, bygger undervisningsmaterialet, faciliterer og samarbejder med de tilknyttede uddannelser og afholder prøveundervisning for lærere fra andre skoler, før materialet overdrages til udbud i AMU-systemet.

 

Hvad kursisterne tager med sig

Ifølge Jakob får kursisterne kompetencer inden for dokumenthåndtering, ERP- og datasystemer med håndscannere, QR-koder, labelprint og batchstyring, brug af kunstig intelligens til fejlfinding og opslag, video og digitale SOP’er samt produktionsdata og kvalitetssikring med vision-teknologi.

Han peger på tre grunde til, at det er vigtigt nu: omstillingen fra papir til digital produktion reducerer fejl, dansk industri kræver veluddannet personale for at fastholde produktionen i Danmark, og avancerede anlæg til mange millioner kroner kræver operatører med dyb forståelse for systemerne.

 

Frit tilgængeligt for alle

Materialerne ligger offentligt på videnscenterportalen.dk/pt med slides, videogennemgange, øvelsesvejledninger og adgang til mini-ERP-systemet. “Alle, uanset om de er undervisere, elever eller medarbejdere i virksomheder, kan tilgå og anvende materialet kvit og frit,” siger Jakob.

Materialet kan i øvrigt findes her:
https://videnscenterportalen.dk/pt/forloeb/erp-simulatoren/

Vi arbejder aktivt med vores syv uddannelser på landsplan, og kørekortet er et konkret eksempel på, hvordan vi omsætter de faglige udvalgs ønsker til undervisning, der kan bruges i praksis.

Tilsammen viser de to dele, hvad kørekortet skal kunne: give operatørerne et fælles digitalt grundniveau og et fælles sprog, og gøre det gennem opgaver, der ligner arbejdet i produktionen. Teknologien flytter sig hurtigt, og som Jakob fortalte i første del, har vi kun kradset i overfladen af kunstig intelligens. Desto vigtigere er det, at grundlaget er på plads hos dem, der står ved anlæggene hver dag.