1 - 2018

Мониторинг работы оборудования, инструмента: что дальше?

Павел Ведмидь
Павел Ведмидь

Мониторинг работы оборудования

В последние годы в России наблюдается бум решений по мониторингу работы оборудования (термин может быть различным: MDC/MDA, DPA). На рынке присутствует около десяти таких решений, и речь обычно идет о станках с ЧПУ. В известном обзоре систем мониторинга станков с ЧПУ [1] отмечено, что в США и Европе продукты MDС зачастую неотделимы от MES­систем (систем управления производством). В России системы мониторинга развиваются как самостоятельные, автономные системы.

Это происходит потому, что к внедрению MES многие не готовы. Цена вопроса слишком высока. Тем не менее благодаря продуктам MDC можно относительно недорого приобщиться к таким модным тенденциям, как Индустрия 4.0, дигитализация, умное производство и т.д. И предпосылки к этому имеются. Для станков с ЧПУ протоколы работы и интерфейсы систем управления позволяют организовать решение, близкое к коробочному, и тем самым облегчить внедрение. Для других видов оборудования или рабочих мест (типа сборочных стендов) такое решение возможно, но оно не коробочное и реализуется обычно в рамках MES­системы.

Рис. 1. С современного станка можно снять много информации, но ее надо переработать

Рис. 1. С современного станка можно снять много информации, но ее надо переработать

Заметим, что в локальном виде мониторинг — это только «индикатор состояния» и возможность инициировать разные административные методы воздействия на персонал. Например, станок простаивает потому, что нет нужного инструмента. Система мониторинга пошлет SMS наладчику, чтобы он пошел искать инструмент, или начальнику, чтобы он отправил наладчика искать инструмент. Возможны и более длинные административные схемы взаимодействия. MES при планировании заказов позаботится о необходимых ресурсах, в том числе инструменте, заранее. Если же инструмент вышел из строя и требуется оперативное вмешательство, то MES сама пошлет заявку на склад, участок настройки инструмента, в систему перемещения и т.д.

Современные системы мониторинга могут автоматически снимать со станка много разных сигналов. Но такие данные быстро накапливаются. Большой объем «сырых» данных еще не позволяет принимать правильные решения (рис. 1). Эти данные надо обрабатывать — часто с использованием технологий машинного обучения (machine learning) — для расчета значимых характеристик, позволяющих формализовать принятие решения. В системы мониторинга можно заложить алгоритм обработки этих данных (или несколько алгоритмов на выбор), но все равно это будут жесткие алгоритмы, не учитывающие ситуацию в цехе в данный момент и не привязанные к производственной программе.

О показателе OEE

Индикатором загрузки оборудования часто выступает показатель общей эффективности оборудования (OEE), который вычисляет суммарные потери по трем категориям: организационные потери, потери производительности, потери качества. В дискретном производстве считается нормальным коэффициент 60­80% (в непрерывном — обычно более 95%). Этот показатель часто используется в обосновании и систем мониторинга, и MES.

Однако есть публикации, которые считают, что этим показателем надо правильно пользоваться (например, некий станок нужен по технологии, но используется на 10%, и нет смысла улучшать его OEE, если соседние загружены на 60­80%. Средний OEE по оборудованию здесь упадет, но это не будет показателем неправильного использования).

В расчете OEE нет финансовой составляющей: если продукция, которую делает станок, невостребована, то максимизация OEE даст обратный эффект.

Известны случаи, когда с помощью систем мониторинга работы оборудования и показателя OEE предприятие отказывалось от приобретения нового станка. Обоснованием этого служило то, что существующие станки недозагружены и OEE составляет 30%. А то соображение, что при существующей организации производства станок в принципе нельзя загрузить на 60% (то есть, чтобы он работал за двоих), просто не учитывалось. Такое кардинальное изменение возможно только с помощью MES, да и то в случае интеграции с другими системами предприятия (ERP, PLM и др.).

Теория ограничений

Теория ограничений (Theory of Constraints) — одна из наиболее популярных концепций в менеджменте организаций, разработанная Элияху Голдраттом в 1980­х годах (и в популярной форме изложенная в его книге «Цель»). Ее основной методический смысл состоит в поиске узких мест в процессах организации, с тем чтобы все усилия по их улучшению концентрировались в таких местах. Вот цитата из книги Голдратта: «Час, потерянный в узком месте, — это час, потерянный для всей системы; час, выигранный в неузком месте — это просто мираж». При мелкосерийном характере производства такие ограничения будут «плавающими». На какие станки обращать больше внимания, непонятно. Решить проблему способны MES­системы, которые оперативно перепланируют загрузку оборудования в зависимости от возникающих проблем в цехе (поломка станка, отсутствие оператора, перераспределение нагрузки между однотипными станками и т.д.). В MES­системе в любой момент можно увидеть текущее узкое место. Тогда станет понятно, на OEE какого станка надо оперативно реагировать.

Справка о компании

Группа компаний «ПЛМ Урал» специализируется на внедрении передовых CAD/CAE/CAM/CAI/PLM­решений, предназначенных для цифрового сопровождения изделия на всех этапах его жизненного цикла, а также на их интеграции с системами управления производством (MES) и системами управления качеством (QMS). Дополнительной специализацией «ПЛМ Урал» является поставка координатно­измерительного оборудования, лазерных трекеров, оптических 3D­сканеров.

ГК «ПЛМ Урал» была основана в 1993 году и за 24 года работы зарекомендовала себя в качестве надежного партнера для промышленных предприятий и проектных организаций, а также промышленных корпораций РФ (Оборонпром, ОДК, «Вертолеты России», Росатом, ОАК, Трансмашхолдинг, Русгидро, Роскосмос). Компания является официальным дилером ведущих мировых разработчиков программного обеспечения Autodesk, Siemens PLM Software, ANSYS, ESI Group, «КванторФорм» и др.

Инжиниринговый центр ГК «ПЛМ Урал» оказывает услуги по выполнению компьютерных инженерных расчетов и анализу производственных технологий, услуги для программирования станков с ЧПУ и измерений на КИМ, обучение работе с программным обеспечением. www.plm­ural.ru

Мониторинг использования инструмента

Еще одна тема, которая присутствует на рынке как локальное решение, — мониторинг состояния инструмента. Обычно это решение развивает поставщик режущего инструмента. В таком случае поддерживается только свой инструмент. Со временем разработчик может выделиться в самостоятельную компанию и поддерживать инструмент разных производителей. Но и в этом случае решение мало распространено, во всяком случае в России. Главная причина, на наш взгляд, заключается в том, что очень трудоемко наполнять библиотеку инструмента вручную и поддерживать ее в актуальном состоянии. Инструмент для мехобработки отличается большим разнообразием (рис. 2). Можно сказать, что работа с библиотекой — это более 50% функционала подобных систем, а на ее основе далее уже реализуется мониторинг инструмента (отслеживание состояния инструмента на уровне каждого экземпляра). Требуется интеграция этого решения с другими ИТ­системами предприятия, со складом инструмента, а также с системой управления уровня цеха (а это и есть MES).

Рис. 2. Современный режущий инструмент отличается большим разнообразием

Рис. 2. Современный режущий инструмент отличается большим разнообразием

Библиотека инструмента должна интегрироваться с CAM­системой. Однако помимо проблемы совместимости существуют и другие, например, вопрос, кто должен администририровать библиотеку (заводить новые позиции). Если это право отдать технологам, то они быстро заполнят ее дубликатами, если выделить отдельного человека, то потеряется оперативность принятия технологом решения, касающегося инструмента. В плане совместимости наметился определенный прогресс с выходом в 2007 году стандарта ISO13399, однако и через десять лет не приходится говорить о его широком коммерческом использовании. Спустя некоторое время появилось дополнение этого стандарта — GTC (Generic Tool Catalog), которое предназначено для иерархической организации режущего инструмента и файловых структур данных. Задумано это следующим образом: вы берете электронную библиотеку инструмента и импортируете ее в CAM­систему (из­за сложности классификации и администрирования обычно это делается не напрямую, а через PLM­систему). Такое решение для CAM­системы является вынужденным, но зато облегчает дальнейшую передачу данных в информационные системы уровня цеха.

Особо остановимся на отличиях библиотек инструмента PLM­системы и системы управления уровня цеха (MES­системы). В PLM есть описание компонентов, сборок и их классификация — код этой классификации и используется в дальнейшем для идентификации инструмента. Но в цехе для выполнения производственной программы требуется сто экземпляров одинаковых инструментов. В цеховой классификации добавится код конкретного экземпляра, что позволит связать с ним местонахождение инструмента (склад, конкретный станок, участок настройки инструмента), его состояние (готовность к работе, стойкость, фактически отработанное время, факт списания и др.). Такой учет даст возможность определять потребность в инструменте и формировать заявки на закупку нового инструмента.

При интеграции PLM­ и MES­систем возможна и обратная связь. Например, технолог­программист станка с ЧПУ может не просто назначить инструмент по каталогу, а учесть наличие инструмента в цехе или на складе в нужном количестве. Такая информация может быть передана из MES­ в PLM­систему и отображаться как отдельный статус, который можно учесть при выборе инструмента. Заметим, что в серийном производстве, если технология допускает разные инструменты, выбор цеха может быть различным сегодня и через неделю. И MES уже при планировании ресурсов будет выбирать нужный инструмент.

В чем заключается специфика управления инструментом как цеховым ресурсом? Из PLM­системы импортируем структуру классификации и коды инструмента. Отдельно классифицированы компоненты и сборки инструмента. На складе обычно хранятся компоненты, на станок устанавливаются сборки. Наладка инструмента, как правило, осуществляется на приборе настройки инструмента вне станка (presetter), настроечные размеры связываются с конкретным экземпляром инструмента. Поддерживается штрихкодирование, Rfid­метки, передача данных прямо в систему. На станке контролируется время работы конкретного инструмента и осуществляется сравнение с заданной стойкостью. Поддерживаются инструменты­дублеры. При наличии систем контроля состояния инструмента возможна замена инструмента по состоянию, а не по ресурсу.

Поддержка Индустрии 4.0

На вопрос «Является ли мониторинг оборудования составляющей Индустрии 4.0?» ответ будет «Однозначно — да». Только это необходимое условие, но не достаточное.

Известно, что уже сегодня существует много технологий, которые должна использовать Индустрия 4.0. В очень многих публикациях, посвященных Индустрии 4.0, говорится об умных устройствах и 3D­принтерах. Умные устройства правильнее отнести к интернету вещей (IoT), а 3D­принтеры — это разновидность оборудования, хоть и высокоинтеллектуального. Среди существенного для этой статьи отметим, что в Индустрию 4.0 входит:

  • PLM (Управление жизненным циклом изделия);
  • Big Data (Большие данные);
  • Smart Factory (Умный завод).

PLM (Product Lifecycle Management — управление жизненным циклом изделия) представляет собой методологию комплексного применения современных информационных технологий. PLM­система — это не один суперпродукт, а совокупность информационных систем (в том числе от разных производителей). Она должна решать задачи подготовки и управления инженерными данными (средствами CAD/CAM/CAE/PDM­систем) и задачи управления данными на стадии производства (средствами ERP, MES, CAQ/QMS и других систем). Такое комплексное внедрение систем безусловно является проектом и требует продуманного системного подхода, методик внедрения [2, 3].

Большие данные — это совокупность подходов, инструментов и методов обработки структурированных и неструктурированных данных больших объемов и значительного многообразия для получения воспринимаемых человеком или компьютерной системой результатов. В том числе речь идет и о данных с систем мониторинга станков и инструмента. Управлять, структурировать, интерпретировать, анализировать и использовать данные — одна из основных наиважнейших задач организации производства в концепции Industry 4.0.

В основе концепции Smart Factory лежит бесшовное соединение отдельных этапов производственного процесса — от стадий проектирования изделий, планирования производства, в том числе производственных ресурсов, к собственно производству. Фундаментом Smart Factory является концепция «Цифровое производство».

Эта тема перекликается с PLM, но здесь больший акцент делается на виртуальную отладку производственных процессов (используются также термины «симуляция» или «имитационное моделирование»).

Технологии Индустрии 4.0 должны быть увязаны в нужном месте и в требуемом виде. Как правило, само предприятие до конца не понимает, как это должно быть, и здесь существенно возрастает роль системного интегратора, который специализируется именно на машиностроении.

Список литературы:

  1. Системы мониторинга станков с ЧПУ в России. Обзор технологий и рынка за 2016 г. / Ю.Куркова, А.Васильев, А.Ловыгин, В.Степанов // Планета CAM. 2017. № 8. С. 50­68.
  2. Почему внедрение новых технологий PLM происходит медленно?/ Ведмидь П., Щейников С. // Портал «Управление производством — Цифровое производство». 2017. № 2. С. 7­13.
  3. Ведмидь П.А. Синергетический эффект совместного использования PLM­ и MES­систем // САПР и графика. 2017. № 2. С. 56­59.