Kuidas saada OEE paremaks: IIoT ja automatiseerimine

Tööstuslik IoT tähendab lihtsalt seda, et masinad hakkavad ise rääkima. OEE jaoks on see kõige olulisem muutus, sest ilma selleta tuleb iga number inimese mälust.

Mis on tööstuslik IoT

IIoT on masinate, andurite ja süsteemide ühendamine nii, et nad vahetavad andmeid reaalajas. Kujuta ette, et iga masin tehases oskaks öelda, mida ta parasjagu teeb ja kuidas tal läheb.

Automatiseerimine on sellest eraldi asi: masinate ja tarkvara kasutamine tööde jaoks, mida varem tehti käsitsi. Siia käivad nii robotkäed koosteliinil kui ka automaatne andmete kirjapanek, ja need kaks on väga eri kaaluga.

Kokku pannes tekib midagi, mida kumbki eraldi ei anna: tehas, mis näeb ennast ise. Just see on OEE eeltingimus, sest OEE koosneb kolmest osast, mida kõiki tuleb pidevalt mõõta.

Miks see OEE jaoks oluline on

OEE kolm osa nõuavad eri liiki andmeid, ja ükski neist ei tule hästi käsitsi.

Saadavus nõuab iga peatuse algust ja lõppu. Käsitsi jäävad lühikesed peatused välja ja pikad ümardatakse.

Jõudlus nõuab tsükliaega. Seda ei jõua keegi käsitsi mõõta, ja ilma selleta ei tule aeglustunud tsükkel kunagi välja.

Kvaliteet nõuab praagi arvu koos põhjusega, ja seda võimalikult kohe. Vahetuse lõpus kokku loetud praak ütleb, et viga oli, aga mitte seda, millal ta algas.

Andur ei tõsta OEE-d. Ta teeb kao nähtavaks, ja tõusu toob see, mida nähtavaks saanud kaoga tehakse.

Mis andurist OEE-ni jõuab

Ahel on lühem, kui tavaliselt arvatakse, ja igal lülil on oma ülesanne.

Andur või masinaühendus ütleb, kas masin töötab, seisab või on seadistuses, ja loeb tükke. Sellest tuleb tooraine kõigile kolmele OEE osale.

Operaator lisab selle, mida masin ei tea: miks peatus tekkis, mis liiki praak see oli, millal toode vahetus. Masin näeb, et seisak oli kakskümmend minutit. Ainult inimene teab, et materjal jäi hiljaks.

Tarkvara paneb need kaks kokku ja arvutab. Siin tekivad ka reeglid: mis läheb plaanilise alla, milline peatus käivitab teavituse, milline siht kehtib millisele tootele.

Kui üks lüli puudub, jääb kogu ahel poolikuks. Andurid ilma operaatori sisendita annavad seisakud ilma põhjusteta, ja seisak ilma põhjuseta on ainult auk graafikus.

Mida automatiseerimine annab

Ühtlasem tempo. Masin ei väsi ja ei tee vahetuse lõpus aeglasemalt. Seal, kus tsükkel on automatiseeritud, kaob suur osa jõudluse kõikumisest.

Vähem inimlikku viga. Kõige rohkem puudutab see kirjapanekut. Käsitsi sisestatud number on alati hilisem ja sageli ümardatud, ja mõlemad vead lähevad ühte suunda: tulemus paistab parem kui on.

Kiirem reageerimine. Kui peatus ületab kokku lepitud piiri, saab teate saata kohe ja õigele inimesele, mitte vahetuse lõpus kokkuvõttesse panna.

Mis automatiseerimise juures raskeks läheb

Automatiseerimisest räägitakse tavaliselt ainult head, aga tehases on neli küsimust, mis tulevad iga kord ette. Neile on parem vastata enne, mitte pärast.

Kas see võtab töökohti? Tootmise jälgimise juures tavaliselt mitte, sest automatiseeritakse kirjapanek, mitte töö ise. Operaator ei kaota tööd sellest, et masin loeb tükke ise. Suuremate automatiseerimisprojektide puhul on küsimus õigustatud ja väärib ausat vastust.

Kui palju see alguses maksab? See sõltub sellest, kas riistvara on hinna sees või eraldi projekt. Kui andurid, paigaldus ja liidestus käivad eraldi, on alustamise kulu tavaliselt suurem kui kuutasu järgi arvata võiks. Stardipaketis on riistvara hinna sees.

Kas meie masinad üldse sobivad? Vanus ei ole takistus, aga see tuleb enne kontrollida. Praktiline test: vali kõige vanem masin ja küsi, millist signaali sealt loetaks ja kuhu andur läheb.

Kas me jääme tehnikast sõltuvaks? Mingil määral jah, nagu iga mõõtmise puhul. Vahe on selles, et enne sõltuti mälust, ja mälu ei anna teada, kui ta eksib.

Kolm kohta, kus IIoT kõige kiiremini ära tasub

Mikropeatused. Need on ainus kaoliik, mida käsitsi praktiliselt üldse kirja ei panda, sest operaator lahendab need poole minutiga ja läheb edasi. Kakskümmend sellist vahetuses teeb ligi pool tundi. Automaatne tuvastus on siin ainus viis neid üldse näha.

Tsükliaja hiiliv pikenemine. Kulunud tööriist teeb tsükli pikemaks enne, kui ta teeb praaki. Käsitsi seda ei märka keegi, sest midagi ei juhtu: masin töötab, tuli põleb roheliselt. Mõõdetuna tuleb ta välja nädalaid varem.

Vahetuste vahe. Sama masin, sama toode, kolm eri tulemust. See on üks kiiremini tasuvaid leide, sest lahendus on tavaliselt väljaõpe või töökorra ühtlustamine, mitte investeering.

Kuhu see edasi liigub

Kaks suunda on juba praegu näha ja kumbki ei nõua tehaselt midagi uut peale andmete, mis on niikuinii olemas.

Esimene on ennustus. Kui masina ajalugu on piisavalt pikk, hakkab andmetest välja tulema, millised näidud eelnevad rikkele. Sealt edasi ei ole hooldus enam ajastatud kalendri, vaid seisukorra järgi.

Teine on sidumine ülejäänud ettevõttega. Kui tootmisandmed ja ERP räägivad omavahel, teab tellimus, millisel masinal ta käis ja kui kaua, ning omahind lakkab olemast keskmine, mis ühtegi tellimust ei kirjelda.

Kumbki ei ole kaugel ega kallis. Mõlemad eeldavad sama asja: et esimene samm oleks tehtud ja andmed usaldusväärsed.

Kuidas IIoT tootmisse tuua

1. Vali väike algus. Üks liin või paar masinat, eelistatavalt pudelikael või see seade, mille kohta käib kõige rohkem vaidlust. Kolm kuni neli nädalat annab piisavalt andmeid.

2. Otsusta, millist signaali lugeda. Kontrolleri väljund, mootori voolutarve, vibratsioon või lihtne digitaalsignaal. Iga masin oma võimaluste järgi.

3. Pane põhjuskoodid paika enne laienemist. Lühike loend, operaatori sõnades, ilma valikuta „muu“. Kui seda teha kümne liini peal korraga, muutub parandamine kordades raskemaks. Rohkem on sellest seisakute analüüsi juhendis.

4. Anna igale vaatele omanik. Ekraan, mis kuulub kõigile, ei kuulu kellelegi.

5. Laienda alles siis, kui esimene töötab. Piloot annab ka näite, mida ülejäänud tehasele näidata, ja see on veenmiseks parem kui ükski esitlus.

Kust IIoT projektid tavaliselt untsu lähevad

Ostetakse platvorm enne, kui on teada, mida mõõta. Tulemuseks on palju andmeid ja vähe otsuseid. Küsimus „mida me selle numbriga teeksime“ tasub esitada enne ostu, mitte pärast.

Andmed jäävad IT-sse. Kui number ei jõua masina juurde ja tööjuhi telefoni, ei muutu tootmises midagi. Ekraan serveriruumis ei ole nähtavus.

Meeskonnale ei seletata, milleks. Kui operaator ei tea, milleks andmeid kasutatakse, eeldab ta halvimat, ja siis muutub iga kirje ettevaatlikuks. Sellest saab andmete kvaliteedi probleem, mida ükski tehniline lahendus ei paranda.

Projekt lõpetatakse paigaldusega. Tehniline pool võtab nädalaid, harjumus kuid. Kui keegi ei ole määratud iga nädal vaatama, mis oli suurim kadu, jääb kogu investeering aruandluseks.

Mida see kokku annab

Ühendatud masinatest tuleb kolm asja korraga. Reaalajas jälgimine salvestab töös oleku, seisakud ja toodangu siis, kui need toimuvad. Analytics toob välja mustrid: alakasutatud vahetused, korduvad põhjused, tegeliku tempo. Ja ennustav hooldus kasutab samu andmeid, et rike enne seisakut üles leida.

Kõik kolm jõuavad lõpuks samasse kohta. Saadavus tõuseb, kui seisakud lühenevad. Jõudlus tõuseb, kui tempokadu tuleb välja. Kvaliteet tõuseb, kui praagi põhjus on teada enne partii lõppu. Korrutatuna annavad need OEE, ja OEE ongi see number, mille järgi otsustada, kas järgmine samm on uus masin või parem kasutus olemasolevast.

Kui tahad näha, mida sinu masinad praegu räägiksid, võta ühendust.

Korduma kippuvad küsimused IIoT kohta