3 - 2014

Повышение энергоэффективности производства с помощью PLM-систем и средств численного моделирования

Мирко Бейкер (Mirko Baecker)
Директор по маркетингу Tecnomatix в Европе, на Ближнем Востоке и в Африке, Siemens PLM Software

Введение

Энергоэффективность стала важнейшим критерием практически во всех аспектах современной жизни, но особую роль она играет в отраслях, отличающихся высоким расходом энергии, — например в машиностроении.

Современному машиностроению приходится сталкиваться с такими проблемами, как рост цен на энергоносители, ужесточение экологических норм, рост спроса на более дешевые и безопасные для окружающей среды изделия и ограничения энергопотребления.

При выпуске и простых изделий, и таких сложных, как автомобили или потребительская электроника, производители тщательно анализируют технологические процессы, цепочки поставок и программы выпуска изделий. Нередко такой анализ приводит к существенным изменениям.

Имитационное моделирование работы разливочной машины

Имитационное моделирование работы разливочной машины

Имитационное моделирование линии по производству аккумуляторов в системе Plant Simulation

Имитационное моделирование линии по производству аккумуляторов в системе Plant Simulation

При больших объемах выпуска даже небольшая оптимизация дает существенную экономию потребления энергии и снижает себестоимость продукции. Внедрение и оценка эффективности значительных изменений оказывается достаточно простым делом, а вот поиск небольших резервов для оптимизации — задача сложная.

Умные решения помогают производителям работать более эффективно и добиваться лучших результатов. Экологичные методы производства снижают затраты и повышают конкурентоспособность предприятия.

Задачи

Вопрос энергоэффективности особенно актуален при планировании управления производством. Следовательно, оптимизация энергопотребления производственных мощностей становится все более важной задачей, в частности для предприятий, применяющих технологические процессы с высокими затратами энергии.

Кроме того, во многих областях машиностроения происходит ужесточение требований законодательства. Уже идут разговоры о том, что налоговая ставка должна зависеть от уровня экологичности производства. Критерием экологичности предприятия, вероятнее всего, станет объем выбросов углекислого газа, который в значительной мере зависит от применяемых технологических процессов.

Тем не менее компании, которые хотят и могут оптимизировать свои производственные процессы, испытывают массу трудностей. Создание целевой программы оптимизации, направленной на повышение эффективности использования материалов и оборудования по всем критериям, — крайне сложная задача. Причиной этому является отсутствие методик и инструментов, обеспечивающих всеобъемлющий подход к выявлению и оценке потенциальных источников экономии.

Роль численного моделирования

Во многих отраслях при проведении испытаний изделий и с целью улучшения расчетных моделей давно и успешно применяется численное моделирование. Производители в области машиностроения тратят немало времени и усилий на моделирование технологических процессов и оптимизацию сборки изделий.

Чаще всего моделирование не учитывает вопросы энергоэффективности, хотя расчеты энергопотребления позволяют выявить любое число больших и малых изменений, способствующих оптимизации производственных процессов и работы станков.

Численное моделирование энергопотребления может применяться как для оптимизации существующих процессов и оборудования, так и для улучшения конструкции новых заводов или технологических линий. В первом случае мы получаем платформу для проверки стратегий оптимизации использования энергии без вмешательства в реальную систему. При создании же нового производства моделирование становится неотъемлемой частью этапа конструкторского проектирования, позволяя проверять по критерию энергоэффективности различные стратегии и варианты размещения оборудования.

Проще говоря, существует потребность в имитационном моделировании экологических показателей, поскольку это повышает удобство работы пользователей и предоставляет клиентам существенные преимущества.

Оптимизация процессов

Одним из важнейших аспектов оптимизации производства, особенно в таких отраслях, как автомобилестроение, является анализ движений промышленных роботов. В настоящее время основное внимание уделяется повышению производительности, сокращению времени цикла и созданию траекторий, не допускающих столкновений. А энергопотребление чаще всего не рассматривается как важный показатель при программировании движений роботов.

Это связано с отсутствием параметров энергопотребления в современных библиотеках объектов. В случае если наличие таких параметров станет общепринятым, возможности систем имитационного моделирования, касающиеся рассчета энергопотребления, существенно расширятся.

Немаловажен тот факт, что в большинстве современных станков предусмотрены режимы ожидания и экономии энергии, переключение между которыми осуществляется достаточно быстро. Возможность моделировать влияние длительности отключения станков на энергопотребление позволяет экономить до 10% энергии. Этого можно достичь без снижения производительности или уменьшения гибкости.

Очевидно, что внесение даже небольших корректировок в работу отдельных станков и роботов может привести к существенной экономии энергии, а численное моделирование позволяет анализировать теоретические предпосылки и проверять их, не останавливая производство. Однако численное моделирование бесспорно имеет еще большее значение при проектировании новых заводов и технологических линий.

Эффективность — на этапе проектирования

Завод — это сложная система, и при создании нового производства или технологической линии следует учитывать огромное количество факторов — от архитектуры здания до конструкции отдельных станков.

Энергопотребление отдельного участка сборочной линии по выпуску задних мостов

Энергопотребление отдельного участка сборочной линии по выпуску задних мостов

На рынке доступны новые энергосберегающие материалы и станки, однако на этапе проектирования производственных мощностей отсутствует стандартная процедура оптимизации процессов энергопотребления. Вместо этого энергопотребление новых технологических линий рассчитывается путем сопоставления взаимосвязанных показателей и разнообразных факторов, а следовательно, необходимая точность оценки не достигается.

Более того, новые технологические процессы и новые материалы в ряде случаев могут привести к росту энергопотребления производства.

Когда численное моделирование становится неотъемлемой частью этапа планирования производства, машиностроители получают наибольшую отдачу путем определения баланса между показателями качества, темпа, безопасности, себестоимости и энергоэффективности производства.

Всеобъемлющий подход к вопросам энергоэффективности

При оптимизации существующих технологических процессов и оборудования, как и при создании нового производства с нуля, важно применять всеобъемлющий подход к вопросам энергопотребления.

Безусловно, необходимо использовать каждую возможность экономии энергии, но дополнительные преимущества чаще всего дает не просто работа каждого станка в экономичном режиме, но и обеспечение такой работы предприятия или технологической линии в целом.

Например, выполнение имитационного моделирования с разными размерами партий деталей может обеспечить снижение энергозатрат благодаря выявлению размера, соответствующего минимальным затратам на энергию.

Загрузка участков сбалансированной технологической линии после анализа энергопотребления и расхода ресурсов

Загрузка участков сбалансированной технологической линии после анализа энергопотребления и расхода ресурсов

Аналогично моделирование параллельной асинхронной работы технологических линий позволяет найти способы уменьшения разброса пиковой нагрузки. Анализ посменной параллельной работы технологических линий (с учетом таких факторов, как разная стоимость электроэнергии в дневные и ночные часы) позволяет снизить затраты на 15%.

Кроме того, прогнозирование энергопотреб­ления и пиковых нагрузок и, как следствие, повышение точности оценки себестоимости — еще один существенный фактор для применения имитационного моделирования в сфере энергоэффективности.

Заключение

Постоянный рост цен на энергию, требования клиентов и нор­мативно­правовой базы делают вопрос повышения энергоэффективности в машиностроении определяющим фактором влияния на себестоимость производства и конкурентоспособность предприятия.

Очевидно, что исследование энергопотреб­ления и его имитационное моделирование могут снизить энергоемкость и существующих, и создаваемых технологических линий. Именно по этой причине компания Siemens PLM Software разработала приложение, выполняющее имитационное моделирование, анализ, визуализацию и оптимизацию энергопотребления на основе точных дискретных расчетов. Более того, интеграция решения для моделирования энергопотребления в систему Tecnomatix Plant Simulation позволяет выполнять численное моделирование энергетических потоков в сложных технологических системах.

Типичный состав роботизированного производственного участка: интерфейс оператора, логические контроллеры, датчики и системы безопасности

Типичный состав роботизированного производственного участка: интерфейс оператора, логические контроллеры, датчики и системы безопасности

Схема балансировки технологической линии представляет всю сборочную линию целиком, что облегчает работу пользователя

Схема балансировки технологической линии представляет всю сборочную линию целиком, что облегчает работу пользователя

Это особенно эффективно в условиях сложных и динамически изменяющихся систем с большим количеством выпускаемых изделий, станков и прочих переменных. Общая экономия энергии может достигать 60%.

Возможность определить все элементы энергопотребления — от верхнего уровня (суммарной нагрузки) до оптимизации перемещений отдельных роботов — позволяет достигнуть высоких показателей экономии.

Такие предприятия снижают затраты, соблюдают установленные объемы выбросов углекислого газа, а также продлевают срок службы имеющегося оборудования. Это гарантирует получение конкурентных преимуществ и соответствие ожиданиям заказчиков, заботящихся об охране окружающей среды. 

САПР и графика 3`2014