Выбор системы мониторинга повлияет на развитие производства: и сразу по внедрению, и на перспективу. Это ключевая точка: мониторинг затрагивает производство — основную деятельность промышленного предприятия, служит базой для развития производственной системы, регулирует работу сложного (и дорогостоящего) оборудования и квалифицированного (и дефицитного) персонала.
Внешние условия Стратегический выбор. Рассматриваем всё пространство решений. На российском рынке более десятка систем. Отечественные активнее иностранных: АИС «Диспетчер», СМПО «Фореман», Winnum, СУП «Naviman», СРАД «Палантир». Отдельной ветвью развивается X-Tensive DPA. Локальные факторы: накопленные компетенции (завод уже работает с X или партнёры уже работают с X1), наличие интегратора, дешевизна и т. п., могут упростить внедрение, но обычно несущественны. Мониторинг – часть ИС предприятия. Рассматриваем наложение системы на ИТ-инфраструктуру и совместимость с освоенными и перспективными инженерными комплексами: ERP – PLM – MES – CAD/CAM/CAE – ECM. С прицелом на цифровое предприятие. Порядок внедрения мониторинга. Обычно это реконструкция действующего предприятия, которое уже выпускает продукцию, уже имеет инженерную практику, уже использует парк оборудования, уже имеет развитые и недешёвые производственные и ИТ-системы. Мониторинг как этап в развитии предприятия. Менеджмент качества. Многие предприятия имеют систему менеджмента качества (QM). А это люди, методологии, инвестиции. Как всё это согласуется с машинными данными? Развитие производственной системы. Предприятия, использующие бережливое производство, QRM и т.п., получат дополнительные выгоды, если совместят Lean и анализ машинных данных. Обучение. Имея внешнюю систему профподготовки, следует включить «Анализ машинных данных» в программы обучения и не отвлекать производственные ресурсы. Гарантийные и нормативные факторы. Cоблюдать ранее согласованные требования по эксплуатации оборудования и смежных систем. Цели проекта Для успеха проекта он должен иметь измеримые показатели эффективности. Высшее руководство определяет приоритет при внедрении мониторинга. Это могут быть следующие варианты. a) Быстрая переналадка — мелкосерийное, опытное или инновационное производство, предполагающее частые изменения номенклатуры или технологии. b) Качество — наша продукция имеет слишком много брака. Мы оттачиваем технологии. c) Количество — на имеющейся производственной базе мы должны выпускать больше продукции. Боремся за производительность. d) Ритмичность — мы должны поставлять заказы точно в срок, а у нас имеются критические отклонения. Наш приоритет — пунктуальные поставки. e) Себестоимость — если рынок не растёт, то самое важное — издержки. f) Портируемость — если предполагается многократное тиражирование. g) Капиталоёмкость. Бывает, что средства на проект ограничены. h) Устойчивость предприятия: социальная — это приоритет, если у нас мегазарлата и «плюшки», а работать к нам не идут; экологическая — если EBITDA хорошая, а «зелёные» требуют нас закрыть; рыночная — если клиенты не довольны нашей продукцией; репутационная — если, надо показать инновации и управляемость, а у нас ни того, ни другого. i) Технологическая — если наша технология не стабильна или имеет изнашивающиеся невосполнимые звенья: зависимость от поставщиков и подрядчиков; импортозамещение. g) Эргономика — каждый уйдёт на пенсию своими ногами и с тем количеством пальцев, с которым его приняли на работу. Есть кто-то главный — он и определяет приоритетность. Также необходимо выявить функциональные задачи — рассмотреть, как, каждая из рассматриваемых систем выполняет нижеперечисленные функции.
Идентификация 1. Мониторинг работы станков: a. состояние (включен, в наладке, остановлен, обработка, авария и т. д.); b. доступность по сети; c. определение работы вне мониторинга (намеренное или аварийное отключение станка от сети). 2. Технологические параметры: a. режимы резания; b. скорости и нагрузки; c. управление инструментом; d. положение корректоров подачи и скорости (определять ручное регулирование); 3. Мониторинг продуктового потока: a. количество деталей (какие алгоритмы определения количества поддерживаются?); b. соответствие заданию (мониторинг умеет читать сменно-суточное задание?); c. соответствие технологии (мониторинг умеет читать технологические карты?) d. обработка брака (автоматическое определение брака, ручная отметка о браке, информирование о нарушениях обработки). 4. Мониторинг тех. состояния оборудования: a. аварии; b. критические сообщения УЧПУ; c. критические нагрузки; d. температуры; e. вибродиагностика; f. дополнительные датчики (если придется дооснащать станок); g. внешние датчики. 5. Энергопотребление (для механообработки — не актуально). 6. Действия оператора (фиксируемые автоматически или вручную). 7. Состояние оператора (насколько нам требуется за ним наблюдать).
Реакция системы на отклонения 1. Алгоритмы автоматического реагирования. Какие значения параметров и события на станке вызывают реакцию системы без участия персонала. 2. Полуавтоматического (запросы к персоналу и действия). 3. Ручного (возможность менять параметры системы). 4. Сигналы и сообщения. 5. Атака на мониторинг. 6. Права доступа. (разграничение прав для пользователей и смежных систем).
Сервисные функции 1. Библиотека УП (хранение, отправка УП на станок, связь с наименованием ДСЕ). 2. Сравнение кода УП и фактически выполненного на станке. 3. График технологических переходов. 3. Инициация процедур и сценариев. 4. Автоматическое подтверждение операций.
Отображение 1. АРМ оператора. 2. Панель технолога. 3. Панель механика. 4. Панель диспетчера 5. Экран руководителя. 6. Массовая визуализация (андон-дисплей и всё такое). Совместимость с рабочими окнами других программ, работа на разных устройствах, удобство настройки и интерфейса.
Аналитика 1. Динамические показатели. Что можем определить, кроме «светофора станка»? Насколько в реальном времени? 2. Вычисляемые параметры. 3. Ретроспективный анализ. Какие события и взаимосвязи определяем в прошлом? 4. Предиктивный анализ. Какие можем предсказать? 5. Внешние аналитические системы. Какие данные мониторинг может передать в BD, BI и AI.. Машинные данные, в большом объёме, могут быть обработаны методами статистики, больших данных и системами искусственного интеллекта.
Технологическая среда 1. Цеховая технологическая сеть. Как мы объединим станки? 2. Серверы. Какая вычислительная мощность понадобится? 3. СУБД. Технологическая платформа (Oracle, MSSQL, PostGRE и т. п.) и требуемый объём для данных. Сжатие и архивирование. 4. Поддержка распределённых вычислений. Какие части системы могут быть разнесены по отдельным компьютерам с увеличением количества оборудования или вычислительной нагрузки? 5. Защита (антивирусы, брандмауэры и все такое). Реально ли запретить «флешки»? Закрыт ли доступ к производственному контуру данных? 6. Цеховой Wi-Fi. Позволяет организовать быстрое подключение оборудования и мобильные терминалы для персонала. При этом может работать неустойчиво в силу больших расстояний, мощных энергонагрузок и множества металлических конструкций. Может быть запрещен политикой безопасности. 7. Идентификаторы персонала. Действия в ИТ системах нуждаются в авторизации. Проксимити карты, штрих-коды, пароли, контактные ключи, электронная подпись (может быть обязательной) позволяют распределять права доступа и ответственность. 8. Дистанционный доступ (через Интернет) если он разрешён, будет полезен руководителям, часто находящимся за пределами предприятия. 9. Облачные хранилища и вычисления, могут пригодиться. Возможно, это будут внутрикорпоративные «облака».
Интеграция Совместимость обязательная для системы MDC: ERP — обязательно. Докладываем о выполнении, получаем задания. PLM — брать структуру изделия и ДСЕ. Какой горизонт развития PLM? Для какой продукции будет цифровой двойник? Как сравнивать нормы и факт по операциям? MES — сменно-суточное задание, выполнение, управление качеством, выявление и обработка отклонений и т. д. Машинные данные — основа для MES. BI (аналитика), APS (планирование), CAD(проектирование), CAE (нормирование), DLP (информзащита), ТОиР (техобслуживание), ECM (документооборот), HRM (учёт трудозатрат) тоже нуждаются в данных с оборудования. Внешние аппаратные системы: Вибродиагностика, OPC, идентификаторы (документов, персонала, материалов, изделий), дополнительные датчики. Индустрии 4.0 — цифровая экосистема. Взаимодействие систем между собой позволит достичь качественного перехода на новый уровень управления производством.
| div>Внешние условия Стратегический выбор. Рассматриваем всё пространство решений. На российском рынке более десятка систем. Отечественные активнее иностранных: АИС «Диспетчер», СМПО «Фореман», Winnum, СУП «Naviman», СРАД «Палантир». Отдельной ветвью развивается X-Tensive DPA. Локальные факторы: накопленные компетенции (завод уже работает с X или партнёры уже работают с X1), наличие интегратора, дешевизна и т. п., могут упростить внедрение, но обычно несущественны. Мониторинг – часть ИС предприятия. Рассматриваем наложение системы на ИТ-инфраструктуру и совместимость с освоенными и перспективными инженерными комплексами: ERP – PLM – MES – CAD/CAM/CAE – ECM. С прицелом на цифровое предприятие. Порядок внедрения мониторинга. Обычно это реконструкция действующего предприятия, которое уже выпускает продукцию, уже имеет инженерную практику, уже использует парк оборудования, уже имеет развитые и недешёвые производственные и ИТ-системы. Мониторинг как этап в развитии предприятия. Менеджмент качества. Многие предприятия имеют систему менеджмента качества (QM). А это люди, методологии, инвестиции. Как всё это согласуется с машинными данными? Развитие производственной системы. Предприятия, использующие бережливое производство, QRM и т.п., получат дополнительные выгоды, если совместят Lean и анализ машинных данных. Обучение. Имея внешнюю систему профподготовки, следует включить «Анализ машинных данных» в программы обучения и не отвлекать производственные ресурсы. Гарантийные и нормативные факторы. Cоблюдать ранее согласованные требования по эксплуатации оборудования и смежных систем. Цели проекта Для успеха проекта он должен иметь измеримые показатели эффективности. Высшее руководство определяет приоритет при внедрении мониторинга. Это могут быть следующие варианты. a) Быстрая переналадка — мелкосерийное, опытное или инновационное производство, предполагающее частые изменения номенклатуры или технологии. b) Качество — наша продукция имеет слишком много брака. Мы оттачиваем технологии. c) Количество — на имеющейся производственной базе мы должны выпускать больше продукции. Боремся за производительность. d) Ритмичность — мы должны поставлять заказы точно в срок, а у нас имеются критические отклонения. Наш приоритет — пунктуальные поставки. e) Себестоимость — если рынок не растёт, то самое важное — издержки. f) Портируемость — если предполагается многократное тиражирование. g) Капиталоёмкость. Бывает, что средства на проект ограничены. h) Устойчивость предприятия: социальная — это приоритет, если у нас мегазарлата и «плюшки», а работать к нам не идут; экологическая — если EBITDA хорошая, а «зелёные» требуют нас закрыть; рыночная — если клиенты не довольны нашей продукцией; репутационная — если, надо показать инновации и управляемость, а у нас ни того, ни другого. i) Технологическая — если наша технология не стабильна или имеет изнашивающиеся невосполнимые звенья: зависимость от поставщиков и подрядчиков; импортозамещение. g) Эргономика — каждый уйдёт на пенсию своими ногами и с тем количеством пальцев, с которым его приняли на работу. Есть кто-то главный — он и определяет приоритетность. Также необходимо выявить функциональные задачи — рассмотреть, как, каждая из рассматриваемых систем выполняет нижеперечисленные функции.
Идентификация 1. Мониторинг работы станков: a. состояние (включен, в наладке, остановлен, обработка, авария и т. д.); b. доступность по сети; c. определение работы вне мониторинга (намеренное или аварийное отключение станка от сети). 2. Технологические параметры: a. режимы резания; b. скорости и нагрузки; c. управление инструментом; d. положение корректоров подачи и скорости (определять ручное регулирование); 3. Мониторинг продуктового потока: a. количество деталей (какие алгоритмы определения количества поддерживаются?); b. соответствие заданию (мониторинг умеет читать сменно-суточное задание?); c. соответствие технологии (мониторинг умеет читать технологические карты?) d. обработка брака (автоматическое определение брака, ручная отметка о браке, информирование о нарушениях обработки). 4. Мониторинг тех. состояния оборудования: a. аварии; b. критические сообщения УЧПУ; c. критические нагрузки; d. температуры; e. вибродиагностика; f. дополнительные датчики (если придется дооснащать станок); g. внешние датчики. 5. Энергопотребление (для механообработки — не актуально). 6. Действия оператора (фиксируемые автоматически или вручную). 7. Состояние оператора (насколько нам требуется за ним наблюдать).
Реакция системы на отклонения 1. Алгоритмы автоматического реагирования. Какие значения параметров и события на станке вызывают реакцию системы без участия персонала. 2. Полуавтоматического (запросы к персоналу и действия). 3. Ручного (возможность менять параметры системы). 4. Сигналы и сообщения. 5. Атака на мониторинг. 6. Права доступа. (разграничение прав для пользователей и смежных систем).
Сервисные функции 1. Библиотека УП (хранение, отправка УП на станок, связь с наименованием ДСЕ). 2. Сравнение кода УП и фактически выполненного на станке. 3. График технологических переходов. 3. Инициация процедур и сценариев. 4. Автоматическое подтверждение операций.
Отображение 1. АРМ оператора. 2. Панель технолога. 3. Панель механика. 4. Панель диспетчера 5. Экран руководителя. 6. Массовая визуализация (андон-дисплей и всё такое). Совместимость с рабочими окнами других программ, работа на разных устройствах, удобство настройки и интерфейса.
Аналитика 1. Динамические показатели. Что можем определить, кроме «светофора станка»? Насколько в реальном времени? 2. Вычисляемые параметры. 3. Ретроспективный анализ. Какие события и взаимосвязи определяем в прошлом? 4. Предиктивный анализ. Какие можем предсказать? 5. Внешние аналитические системы. Какие данные мониторинг может передать в BD, BI и AI.. Машинные данные, в большом объёме, могут быть обработаны методами статистики, больших данных и системами искусственного интеллекта.
Технологическая среда 1. Цеховая технологическая сеть. Как мы объединим станки? 2. Серверы. Какая вычислительная мощность понадобится? 3. СУБД. Технологическая платформа (Oracle, MSSQL, PostGRE и т. п.) и требуемый объём для данных. Сжатие и архивирование. 4. Поддержка распределённых вычислений. Какие части системы могут быть разнесены по отдельным компьютерам с увеличением количества оборудования или вычислительной нагрузки? 5. Защита (антивирусы, брандмауэры и все такое). Реально ли запретить «флешки»? Закрыт ли доступ к производственному контуру данных? 6. Цеховой Wi-Fi. Позволяет организовать быстрое подключение оборудования и мобильные терминалы для персонала. При этом может работать неустойчиво в силу больших расстояний, мощных энергонагрузок и множества металлических конструкций. Может быть запрещен политикой безопасности. 7. Идентификаторы персонала. Действия в ИТ системах нуждаются в авторизации. Проксимити карты, штрих-коды, пароли, контактные ключи, электронная подпись (может быть обязательной) позволяют распределять права доступа и ответственность. 8. Дистанционный доступ (через Интернет) если он разрешён, будет полезен руководителям, часто находящимся за пределами предприятия. 9. Облачные хранилища и вычисления, могут пригодиться. Возможно, это будут внутрикорпоративные «облака».
Интеграция Совместимость обязательная для системы MDC: ERP — обязательно. Докладываем о выполнении, получаем задания. PLM — брать структуру изделия и ДСЕ. Какой горизонт развития PLM? Для какой продукции будет цифровой двойник? Как сравнивать нормы и факт по операциям? MES — сменно-суточное задание, выполнение, управление качеством, выявление и обработка отклонений и т. д. Машинные данные — основа для MES. BI (аналитика), APS (планирование), CAD(проектирование), CAE (нормирование), DLP (информзащита), ТОиР (техобслуживание), ECM (документооборот), HRM (учёт трудозатрат) тоже нуждаются в данных с оборудования. Внешние аппаратные системы: Вибродиагностика, OPC, идентификаторы (документов, персонала, материалов, изделий), дополнительные датчики. Индустрии 4.0 — цифровая экосистема. Взаимодействие систем между собой позволит достичь качественного перехода на новый уровень управления производством.
| | ООО «Экстенсив-Автоматизация» г. Екатеринбург, ул. Кирова, 9 тел.: +7 (343) 287-61-73
ООО «Экстенсив-Автоматизация»
|
|
|
|