Igor Koselj

Transcription

1 ZAJEM REALNIH PROCESNIH PODATKOV KOT POMOČ ZA NATANČNEJŠE SPREMLJANJE UČINKOVITOSTI PROIZVODNE LINIJE IN S TEM POMOČ PRI PREVENTIVNEM VZDRŽEVANJU STROJEV Igor Koselj ikoselj@gmail.com Prikazana je logika prenosa podatkov in ključni kazalci učinkovitosti za spremljanje učinkovitosti proizvodne linije. Ti podatki so izračunani iz natančnih zastojev z vzroki in dogodkov, ki so beleženi na liniji. Takšni zastoji nam bodo pomagali pri hitri odpravi napak na stroju in pri preventivnem vzdrževanju. Pomembno vlogo odigra tudi dejstvo, da so ti zastoji spremljani v času, ko so odvija redna proizvodnja, zato se bomo v praksi trudili, da bi bilo takšnih zastojev minimalno. Poglavitni del za merjenje učinkovitosti je realni produkcijski čas, ki kot rezultat vrne učinkovitost proizvodnega področja, kjer bomo zajemali avtomatske zastoje ter jih prikazali v poročilu. Ključne besede: MES Manufacturing Execution Solutions (proizvodni informacijski sistem), ERP - Enterprise Resource Planning (nadzorni informacijski sistem), SCADA - System Control And Data Acquisition (nadzorni računalnik procesa proizvodnje), KPI ključni kazalci učinkovitosti 1. Spremljanje učinkovitosti na liniji V proizvodnji je pomembno, da se kvalitetno naredijo izdelki, ki jih v plan postavi planski oddelek. Roki izdelave artikla so pogosto časovno zelo omejeni, zato se je potrebno nagibati k čim manjšim odstopom na liniji. S tem se zagotavlja maksimalen izkoristek linije in časovno usklajenost glede na plan. Za nas je ključnega pomena kako spremljamo proizvodnjo linijo. Spremljamo jo lahko preko kazalcev, s katerimi si pomagamo ugotavljati, če se zadeva odvija v pravo smer. Na podlagi tega definiramo nabor kazalcev in si pomagamo razviti nekakšen pregled, s katerim lahko določamo preventivne ali korektivne ukrepe. Od nas pa je seveda odvisno kateri kazalci so za nas bistvenega pomena. Kazalci navadno izražajo nekakšno primerjavo med dvema stanjema ali pa nam preprosto posredujejo samostojno informacijo o npr. porazdelitvah časov delavcev. Kazalci učinkovitosti, ki nas zanimajo so: podatki o trenutnem statusu linije podatki o proizvedenih količinah podatki o količini izmeta vzrok za zastoj Predstavljamo si torej proizvodnjo linijo, katera ni avtomatizirana (imajo pa sodobni stroj na liniji) in se uporablja ročni način dela za vpis dogodkov na liniji. Med dogodke na liniji prištevamo npr. redno delo, čiščenje strojev itd. Omenjene dogodke se vpisuje v evidentni list 397

2 in sicer za vsako izmeno posebej. Analitiki nato preračunavajo koliko časa so porabili na posamezni nalog (del podatkov že v osnovi lahko pridobijo iz MES sistema), nadaljne izračunavajo učinkovitost linije tj. koliko časa traja redno delo (s tem mislimo, da se dejansko proizvaja izdelek, ki je v planu v določenem trenutku), koliko je bila proizvedena količina v določenem času itn. Poleg tega moramo vedeti, da navkljub veliki natančnosti delavcem na liniji ne moremo spremljati in vpisovati tistih minimalnih zastojev, ki trajajo nekje med 10 skundami do nekje 2 minut ne moremo slediti, kaj šele, da bi poleg tega še vpisovali vzrok za zastoj. Ravno tukaj je ideja ujeti te minimalne zastoje in poleg tega zraven še pripeljati vzrok za zastoj. 2.Avtomatizacija proizvodnega procesa Popolnoma jasno je, da v kolikor želimo avtomatizirati proizvodni proces moramo imeti jasno sliko od kod zajemamo podatke in kakšna je hierarhična struktura informacijskih nivojev: Ločimo med sledečimi nivoji informacijskih sistemov: a) nivo ERP (Enterprise Resource Planning) Je najvišji nivo informacijskega sistema v podjetju. Značilni predstavniki teh informacijskih sitemov pokrivajo predvsem finance, nabavo, distribucijo, proizvodnjo ipd. b) nivo MES (Manufactoring Execution Solutions) MES predstavlja vmesni nivo med višjim ERP nivojem in najnižjim nivojem nadzora tehnologije. V tem nivoju so združene funkcije, ki jih realiziramo v višjem nivoju informacijekga sistema. Gre predvsem za planiranje, izvajanje proizvodnje, izdelavo postopkov in standardnih navodil za delo. c) nivo SCADA (System Control And Data Acqisition) Na tretjem nivoju gre predvsem za direkten nadzor nad napravami oziroma tehnologijo. Na tem nivoju so v našem podjetju leta 1993 razvili in uspešno uvedli SCADA sisteme za direkten nadzor nad tehnologijo hkrati z izgradnjo novega tabletnega obrata. Zadnji del, katerega opisujemo kot krmiljenje (slika 1 spodaj) pa je v našem primeru PLC, ki je že integriran v stroju, v skici prikazan kot krmiljenje. 398

3 Slika 1, Prikaz informacijskih nivojev [Vir: A.Čižman] 3.Kako pridobiti podatke iz stroja v MES sistem? Popolnoma jasno je, da v kolikor želimo pridobiti podatke iz stroja v poslovni informacijski sistem MES moramo imeti na voljo dobro programsko in strojno opremo, ki bi lahko takšen prenos tudi omogočala. Rešitev, ki jo imamo v mislih je implementirana na način, da ima stroj, ki ga povezujemo na poslovni informacijski sistem serijsko vgrajen PLC (Programmable Logical Controller), fizična komunikacija med strojem in MES sistemom pa poteka preko etherneta, natančenje se uporablja povezava s cross-over kablom. Priporočamo uporabo priključitve direktno na SCADA računalnik, saj bi krmilnik na stroju v nasprotnem primeru močno ogrozili z grožnjami virusov, ki krožijo po svetovnem omrežju. To, da krmilnik direktno povežemo na računalnik minimaliziramo možnost okužbe prek svetovnega spleta. Veriga se zaključuje z relacijsko podatkovno bazo (RDB), ki je sestavni del proizvodnega informacijskega sistema. Težava pri tem je, da SCADA sistem operira z meritvami (trenutnimi vrednostmi in enostavnim arhivom teh vrednosti), poslovni informacijski sistem (tudi RDB) pa potrebuje že obdelane informacije. Izkaže se, da obstaja razhajanje med SCADA sistemom in višjim informacijskim sistemom na treh področjih: Vsebinski oziroma funkcionalni vidik: Vsebina, ki jo pokriva SCADA sistem, je trenutno stanje vseh meritev v sistemu, proizvodni informacijski sistem pa zahteva vsebino, kot je na primer poraba energenta za stroškovno mesto za dano obdobje ali celo na enoto proizvoda. Časovni nivoji: Podatki v SCADA sistemu se spreminjajo na sekundnem nivoju (periodično tipanje meritev), v proizvodnem informacijskem sistemu pa se nekatere informacije spreminjajo na dnevnem ali celo mesečnem nivoju. Relacijska baza podatkov znotraj poslovnega informacijskega sistema težko sprejema podatke na sekundnem nivoju. 399

4 Narava podatkov: Podatki v SCADA sistemu so tipičen časovni niz, kjer ima vsak podatek svojo časovno značko. Edina povezava med podatki je čas. V informacijskih sistemih, kjer kot osnova nastopa relacijska podatkovna baza, so osnovna povezava med podatki relacije (na primer relacija med porabo, časovnim obdobjem in stroškovnim mestom). 3.1 Programska oprema ihistorian in njegova baza za potrebe zajema podatkov Ameriški proizvajalec SCADA programske opreme Intellution je predstavil procesni historian ihistorian, ki na področje zajemanja, arhiviranja in analize procesnih podatkov prinaša nekaj bistvenih lastnosti, ki so bile v preteklosti na voljo samo v posebnih (zelo velikih in dragih) sistemih. ihistorian predstavlja sistem za arhiviranje in analizo procesnih podatkov, ki ga sestavljajo štiri osnovne komponente: arhiv procesnih podatkov, zbiralci, ki zajemajo procesne podatke, odjemalci in tehnologije, s pomočjo katerih je mogoča analiza arhiviranih podatkov, oziroma poizvedovanje po njih neposredno iz informacijskih sistemov. Arhitektura ihistoriana je zelo skalabilna, kar pomeni, da lahko vse štiri komponente tečejo na enem računalniku, lahko pa so razmeščene po mreži. Arhitekturo sistema prikazuje slika 2. Slika 2, Arhitektura ihistoriana Jedro ihistorian-a predstavlja njegova podatkovna baza, ki je optimirana za zelo hitro in učinkovito zajemanje podatkov ter poizvedovanje po njih. Lahko rečemo, da gre za posebno hitro in enostavno relacijsko bazo, v kateri določa odnos med podatki čas. Posebna lastnost te baze, skladno z lastnostmi pravih relacijskih baz, so mehanizmi poizvedovanja po podatkih. Interna podatkovna struktura omogoča ne samo dostop do zahtevanih podatkov, ampak tudi interno obdelavo podatkov. V poizvedovanje je tako mogoče vključiti zahtevek po obdelavi, pri tem pa baza vrne končen rezultat obdelave. V primerjavi s pravimi relacijskimi bazami so te obdelave bolj preproste in optimirane prav za procesne podatke. Pomembno je omeniti tudi dejstvo, da je možno dostopati do podatkovne baze ihistoriana neposredno prek funkcij ali 400

5 prek vmesnika, kar odjemalcem daje vtis, da imajo opravka s tabelo prave relacijske baze. Za gradnjo celovitih proizvodnih informacijskih sistemov ima ta lastnost veliko težo. 4. Logika prenosa podatkov Lovljenje procesnih podatkov nas najbolj prepričuje v tem, da so se zgodili v realnem času. Vse pogosteje pa se sprašujemo tudi, kaj pomeni realen procesni podatek. Mednje štejemo: Trenutno stanje stroja (deluje / ne deluje) Trenutno stanje števca proizvedenih količin Trenutno stanje števca porabe energije Vse zgoraj navedene točke nas pripeljejo do vprašanja zakaj sploh potrebujemo realne procesne podatke. Veliko je bilo napisanega o tem, v praksi pa nam odgovrarjajo na prej zastavljeno vprašanja naslednje lastnosti. Fino planiranje na podlagi razpoložljivosti linij Obvladovanje zastojev Prikazovanje stopnje realizacije planov Proizvodna poročila Predstavljajmo si, da smo v času, ko še ne uporabljamo procesnega ihistoriana, torej podatke, ki se pojavljajo v proizvodnih poročilih še vedno vpisujemo ročno. Jasna razmejitev med avtomatskim in ročnim vpisom podatkov ja prikazana na spodnjih dveh slikah. Slika 3, Prikaz zajema podatkov z uporabo Historiana, [Vir: S.Soklič] 401

6 Slika 4, Ročni vnos podatkov v MES, brez ihistoriana, [Vir: S.Soklič] 5. Idejni prikaz rezultatov zajema realnih procesnih podatkov Kljub dejstvu, da se je zadeva odvijala v pilotnem oz. testnem okolju je potrebno poudariti, da so takšni rezultati natančni in uporabni za nadaljne analize, saj se stroj uporablja za produkcijske namene. V primeru vzrokov za okvare bi tako imeli visok odstotek ustavitev stroja s strani uporabnika. Zadevo bi tako še bolj podrobno raziskali in ugotovili, da na ta odstotek vplivata predvsem dva signala in sicer: STROJ USTAVLJEN Ročna ustavitev stroja in EMERGENCY STOP button actuated Nujna ustavitev stroja Procent zastoja v času redne proizvodnje 21% 2% 12% 8% Overtemperature upper heating plate Guard 1 open 13% Vacuum belt not locked STROJ USTAVLJEN 44% EMERGENCY STOP button actuated Monitoring forming film Graf 1, Prikaz odstotka ustavitve stroja 402

7 V tem primeru velja poudariti dejstvo, da je pri zaustavitvah stroja najbolj pomembno dejstvo, da je stroj ustavil uporabnik sam. Reakcije na ročno ustavitev so bile predvsem reakcije uporabnika na npr. že načeto folijo, ki bi lahko posledično pripeljala do tega, da se folija strga. V vzrok za nujne ustavitve bi lahko uvrstili dejstvo, da je uporabnik predčasno ustavil stroj, saj je bila škatla, kjer se nabirajo blistri pogosto polna. Naziv blistrov Število blistrov Dobri blistri Slabi blistri 6001 Napačno napolnjeni blistri 332 Izmet skupaj / zagon 103 Manjka izdelek 1002 Izpad zaznavanje Mesto leplenja folije za oblikovanje 69 Postaja za oblikovanje 0 Mesto leplenja pokrivne folije 250 Tabela 1, Prikaz števcev zajetih na stroju 6. Bistvene pridobitve avtomatskega zajema podatkov iz stroja Zajem podatkov vrednotimo glede na lastnosti, ki nam bi jih prinaša možnost zaznavanja zastojev in se deli se na vrednosti, ki nam jih rezultira zmožnost posameznega stroja. Predvsem moramo biti pozorni na pravilno porazdelitev vzrokov, saj vsak vzrok ne pomeni nujno ustavitev stroja, pač pa v nekaterih primerih le opozorilo, da bo npr. čez 300 taktov zmanjaklo blistra. Številčne vrednosti izdelane količine morajo biti usklajene in identične prikazanim poročilnim količinam na stroju, če nam seveda to posamezen stroj to dopušča. V primerih, da imamo sodobne stroje moramo seveda priznati, da odkrivanje napak prinaša večjo dodano vrednost, kot starejši stroji. Operater na liniji bi bil razbremenjen dodatnega dela in se lahko bolj osredotoča na stanje izdelkov, saj se mu avtomatsko beležijo vzroki za ustavitve v poslovni informacijski sistem. Tukaj lahko povemo, da bo ustavitev zelo veliko, saj se beležijo vse ustavitve stroja, tudi tiste, ki trajajo sekundo ali dve. Posledično lahko pričakujemo tudi hitro rast baze podatkov v smislu zajema vseh pakirnih linij. Eden od bolj pomembnih faktorjev zakaj bi se uvedba zajema podatkov iz stroja v MES sistem obnesla je daljnoročno gledana učinkovitost linije, saj dobimo veliko bolj natančna poročila o celotnem delovanju. V primerjavi brez avtomatskega zajema podatkov so bila poročila skopa, saj so prikazovala čase le takrat, ko je dejansko na liniji potekala redna proizvodnja. Sedaj bodo časi redne proizvodnje manjši s tem, da bomo lahko preventivno in korektivno vplivali na okvare, ki bi se pojavile. Prednost je seveda v tem, da je vzrok za zaustavitev znan in nam ni potrebno iskati napake in s tem tudi prihranimo čas odprave napake. Velika prednost je v tem, da imamo visoko zmogljiv informacijski sistem, tako da bi lahko po koncu redne proizvodnje pogledali tabelarično in grafično učinkovitost posamezne linije. 403

8 Dejanski rezultat pilotne linije je pokazal, da se je čas, ko se je na liniji odvijala redna proizvodnja zmanjšal v povprečju za 15%. Tu pa nastopi preventivno vzdrževanje, kajti vzroki z zastoji nam sporočajo napake, ki se dogajajo pri npr. pakirnju določenega artikla na stroju, tako da lahko v veliki meri preprečujemo zaustavitve pri delovanju stroja v času rednega dela in s tem povečujemo produktivnost in učinkovitost proizvodnje linije. 7. Litreatura in viri (1) Čižman A.: Procesno računalništvo, Založba Moderna organizacija, Kranj, 1999, str (2) Ljoljo R, Koselj I., Vitka proizvodnja in vloga informatike, 2006 (3) Ljoljo R., Integracija proizvodnega in poslovnega informacijskega sistema, Zbornik 22. mednarodne konference o razvoju organizacijskih ved, Moderna Organizacija, Kranj (4) Ljoljo R., Uporaba proizvodnega informacijskega sistema (MES) za vodenje proizvodnje, Moderna organizacija, 2004 (5) Ljubič T., Informacijski sistem za planiranje in vodenje proizvodnje, gradivo za podiplomski študij 1999/2000 (6) Soklič S., Zajem procesnih podatkov za potrebe proizvodne informatike, Zobrnik dnevi energetikov, 2002 (7) Štrancar B., Projekt Informatizacija proizvodnje v NTD - Funkcionalna specifikacija sistema, Metronik d.o.o., 2002 (8) Štrancar B., Soklič S., Ferko R., Rustja G., Problematika beleženja zastojev in z zastoji povezanih proizvodnih kazalcev, Metronik d.o.o., 2003 (9) www. gefanuc.com,