Как повысить эффективность MES системы c использованием Интернета вещей для организации бережливого производства в автопроме?

Кораблев М.А. Санкт-Петербургский гос. экономический университет


Четвертая промышленная революция уже идет, существенно влияя на то, как автопром будет развиваться в самом ближайшем будущем. Как только интеллектуальные устройства утвердятся по всей цифровой фабрике, то система управления производством (MES система) станет более интеллектуальной и мы получим больший доступ к данным в реальном времени для анализа и обратной связи, что будет способствовать дальнейшей автоматизации, развитию и улучшению всего производственного процесса и тотальным сокращениям издержек. Выйдя за пределы встроенных систем, которые, как правило, являются автономными устройствами, эта революция будет включать в себя сеть взаимодействующих кибер-физических систем с вычислительными и интеллектуальными возможностями – это и есть тот самый Интернет вещей (IoT), который даст еще большую производительность от умной производственной цепи создания ценности и фабрики в целом.



Современное автомобилестроение и производство авто компонентов является одним из наиболее и комплексно автоматизированных и роботизированных в машиностроении и многих др. индустриях. Современное оборудование в автопроме содержит средства интеллектуализации, обеспечивающие контроль все большего количества параметров. С использованием IoT эти данные собираются, анализируются и используются в MES системах для управления производством. При этом умное оборудование может контролировать себя само и улучшать свои собственные характеристики, такие как энергопотребление, чтобы к примеру, избежать пиковых нагрузок.

В контексте бережливого производства, ориентированного на непрерывное совершенствование процесса и устранение отходов, использование MES системы интегрированной с устройствами Интернета вещей может привести к огромному росту эффективности. Некоторые авторы называют его как "бережливость на стероидах". Инструменты и оборудования будут автоматически собирать и обмениваться информацией, взаимодействовать с другими данными и процессами, открывая целый мир новых достижений, возможный в рамках бережливых инициатив, анализ и управление которыми будет вестись непосредственно в MES.

С помощью доступа и централизации данных, полученных от оборудования и в контрольных точках производственных и прочих процессов, Интернет вещей может обеспечить систему MES для производства автомобилей новым уровнем доступа к данным, их видимости и контроля производительности в режиме реального времени в рамках глобальных интеграции всех процессов и операций. В ходе производственного процесса, данные могут быть использованы, чтобы сбалансировать и оптимизировать планирование на лету, адаптируясь к изменчивости современного производства в условиях глобальной рыночной изменчивости. С Интернетом вещей "вытягивающее производство", эффективная бережливая стратегия, достигает совершенно нового уровня полезности. Управление в MES системе "вытягивающим производством" превращается из автоматизации типичного процесса "канбан" в "умное вытягивание", где интеллектуальные данные из нескольких доменов, таких как качество, доход от продукции, запись отказов оборудования и т. д., теперь могут быть использованы для выработки наилучшего производственного сценария, основанного на текущих и гибко меняющихся потребностях. И это относится глобально к автопредприятию и всем процессам и операциям как производственным так и обеспечивающим, допуская гибкие изменения в выпуске продукции, что лучше всего подходит для обработки спроса в любой момент времени.

В дополнение к более бережливым производственным сценариям, интеллектуальное оборудование сможет самостоятельно контролировать и улучшать свои собственные показатели, такие как, например, использование энергии, чтобы избежать пиковой нагрузки. Оборудование может автоматически подкорректировать свои настройки, чтобы в результате этой обратной связи получить меньше отходов и больше качественных продуктов. Автоматическое профилактическое обслуживание становится возможным, так как машина знает и сообщает о своем состоянии для необходимых корректирующих действий, поддерживающих его работу с оптимальной производительностью. Авто поставщики смогут лучше управлять доставкой материалов и инвентаря на склад, который автоматически сможет пополнять себя, основываясь на данных в реальном времени. При этом MES интегрирует все такую интеллектуальную машинную деятельность и оптимизирует ее между собой, а также предоставит для менеджеров всю аналитику.



Современные системы 3D моделирования, оффлайн программирования и симуляции производственных процессов имеют возможности создать модель автоматизированных процедур контроля, например, для лазерного роботизированного 3D контроля точности геометрии изделия, качества сварных швов, обработки поверхностей и пр. А в MES системе может быть организовано управления такими работами без участия оператора с использованием IoT передовая от оборудования к оборудованию необходимые корректирующие воздействия.


Все эти действия могут значительно повлиять на улучшение качества продуктов и процессов при этом обеспечив сокращение издержек. В такой "умной" бережливой производственной системе, где данные о себестоимости и качестве постоянно контролируются, отслеживая цепь создания ценности эффективность бизнеса непрерывно растет.


Новые возможности, новые задачи

Повышенная производительность, сниженные затраты, более быстрое время выхода на рынок и способность быстро и продуктивно реагировать на спрос потребителей являются очевидными преимуществами новой индустриальной эпохи. Однако достижение такого уровня взаимосвязанности между множеством интеллектуальных устройств создает высокий уровень сложности, который противоречит традиционным бережливым точкам зрения, которые ориентированы в большей степени на упрощение процессов.

У заводских цехов уже накоплен опыт внедрения автоматики и датчиков, в том числе тех, которые собирают данные с устройств. Однако эти системы зачастую отключены от остальной организации. Чтобы правильно использовать преимущества, предлагаемые Интернетом вещей в рамках стратегии бережливого производства, необходимо интегрировать данные уровня устройства с процессами управляемыми в MES системе, а управление в MES, в свою очередь, с корпоративным управлением предприятия в целом. Если это будет сделано, то добавление интеллекта к промышленным устройствам на цеховом уровне позволит организовать их работу таким образом, что они смогут предоставлять и использовать для непрерывного совершенствования процессов интегрированного управления производством и предприятиям требуемые исходные данные прямо из "Gemba", что только еще больше повысит этот потенциал обеспечения эффективности.

Эта концепция требует переоценки системы управления потоком создания ценности и согласования целевых показателей эффективности бизнеса как на уровне производства так и на уровне предприятия, а также разработку новых стандартов для создания наилучшего управления для этой новой парадигмы.

Учитывая текущие тенденции и задачи, автомобильная промышленность, которая является одной из наиболее высоко конкурентных сфер машиностроения, созрела для получения выгод от "Умного завода".

Сокращение времени выхода на рынок, при росте качества и функциональности продукта, в сочетании с все более глобальным характером автомобилестроения являются факторами сложности, которые в современном рынке смогут быть решены с использованием инновационного управления производством системами MES и Интернета вещей. Потребительский спрос на персонализированную мобильность требует глобальной инфраструктуры. Этот уровень персонализации требует большей видимости и быстроты и гибкости на протяжении всего производственного процесса.


С чего начать?


В Санкт-Петербурге на базе предприятий Кластера высоких технологий и инжиниринга СЗФО РФ действует Академия процессного совершенства, организованная Гос. Экономическим университетом и Университетом ИТМО, в рамах деятельности которой осуществляется исследование путей инновационного совершенствования систем управления производством с использованием концепции бережливого производства и научной организации труда. Промышленные исследования Академии показывают, что 70% руководителей пром. предприятий ориентированы на инициативы по сбору данных на своих предприятиях, чтобы управлять развитием своих производств, сократить время выхода на рынок и иметь немедленный доступ к данным с оборудования из всех цехов. Тем не менее, огромная установленная база устаревшего оборудования и программного обеспечения является препятствием для достижения этих целей.

Автопроизводители, надеющиеся получить выгоду от системами MES и Интернета вещей, должны спланировать оптимизацию своих инвестиций в инфраструктуру в течение следующих пяти лет.

Используйте классические подходы развития бережливого производства - для начала, найдите "низко висящие фрукты". Проведите аудит - какие сферы вашего бизнеса имеют наибольшую изменчивость? Где прогнозы, как правило, чаще всего ошибаются? Какие процессы могут быть улучшены благодаря начальной, улучшенной видимости информации с рабочих мест? Какие взаимоотношения с поставщиками улучшатся, благодаря лучшей связи между расписанием производства заказов и поставки? Соберите и изучите информацию- какие реальные улучшения Вам обеспечат современные инновационные технологии?

Целесообразно запустить пилотные программы, ориентированные на апробацию использования компонентов Интернета вещей под управления MES систем. В их рамках могут быть проверены и оценены и масштабы возможных улучшений.

В мире к которому ведет нас новая индустриальная революция, производство должно будет за несколько секунд подстраивается под запросы любого клиента. В таком бизнесе, производственные процессы должны будут быстро меняться при этом обеспечивая требуемый уровень качества и эффективности, что будет возможно лишь благодаря обеспечению улучшенной гибкости производства. При развитии по такому сценарию способность выполнения задач практически в режиме реального времени становится значительным конкурентным преимуществом. Это требует более тесного сотрудничества, связанности и координации систем управления по всему предприятию. Если оборудование и системы управления связаны внутри предприятий и между ними, производители могут использовать эту информацию для автоматизации производственных, обслуживающих и логистических потоков, чтобы с большей эффективностью управлять производственными системами и поддерживать их.

К счастью, в настоящее время уже существуют такие производственные решения для промышленных предприятий и их отраслевые решения для автопрома, которые могут принести реальную пользу при попытке повысить эффективность всей совокупности процессов интегрировано, управляя производственными операциями - в большей степени оптимизируя деятельность предприятия в целом. Решения поставщиков, предлагающие системы MES и Интернета вещей на основе процессного подхода, могут быть реализованы поэтапно, чтобы минимизировать риски, связанные с перестройкой системы управления и ИТ-инфраструктуры.


Как объединить платформу производственной MES системы, бережливость и Интернет вещей


История научила нас, что разрозненные системы управления являются препятствием для бережливого и эффективного менеджмента. Акцент на создании общей платформы, а не отдельных приложений - это огромный первый шаг к упорядочению процессов и созданию основы для автоматизации отклика устройств на динамичную глобальную среду, в которой работают производители автомобилей. Только при таком сценарии, оцифровка "триггеров" событий может реально повысить эффективность бизнеса.

По словам Саймона Джекобсона, вице-президента компании Gartner по исследованиям в области производства, приведенным в отчете от 5 ноября 2014 года "Четыре лучших практики для управления стратегическим видением Интернета вещей в производстве": "Поддержка принятия решений, необходимая для гибких, интеллектуальных и надежных производств, основанных на спросе, требует высококачественной информации, которая фильтруется и извлекается из множества точек данных и процессов, которые могут быть заранее скорректированы с учетом рыночных условий в реальном времени и сделаны видимыми для производства".

Это требует ИТ-архитектуры предприятия на платформенной основе, способной управлять и интегрировать каждый из процессов, связанных с производственными событиями или действиями. Необходимо создать масштабируемое и безопасное решение для предприятия, которое обеспечивает видимость для определения, контроля и оптимизации производственных процессов одновременно на нескольких местах и функциях, при этом учитывая конкретные требования на уровне завода для высокочувствительного адаптивного производства в современной автомобильной промышленности.

У интегрированных систем MES и Интернета вещей есть потенциал, чтобы привнести совершенно новый уровень автоматизации и интеллекта в бережливое производство. Но получение потенциальных выгод сначала требует правильного планирования для управления дополнительной сложностью, которая является частью этого преобразования. Только грамотное календарно-ресурсное планирование и распределение правильных бережливых процессов и инфраструктуры по рабочим местам может раскрыть потенциал использования систем MES и Интернета вещей, привнося тот самый феномен "бережливости на стероидах". Поэтому, при внедрении систем MES и Интернета вещей необходимо понимать где будет осуществляться планирование работ, чтобы затем уже интеллектуальные устройства собирали информацию о фактическом их исполнении, а MES система осуществляла бы оперативное управление. Собственно система календарно-ресурсного сменно-суточного планирования может быть реализован и как функционал в составе MES и как отдельный продукт или как модуль ERP. Но если мы рассматриваем интеграционное решение, то мы должны понимать, что в нем должна присутствовать и функция планирования.



Современная система календарно ресурсного сменно - суточного планирования производства интегрирована как с ERP так и с MES, планирует как ручные так и автоматизированные операции и имеет функционал интеллектуальной процессной оптимизации.


Таким образом, процессная интеграционная программная платформа является ключом к достижению современного высоко конкурентного, эффективного и бережливого производства в автопроме. Такая платформа способна интегрировать и собирать данные по всем областям планирования и управления производственными операциями, включая сроки производства, учет рабочего времени, качество, обслуживание, расход и отходы материала и пр. Кроме того, она должна иметь встроенную возможность синхронизировать данные на уровне устройств и бизнес-приложений, для создания и управления оперативной информацией о производстве в реальном времени. Совместное использование этих возможностей может позволить реализовать стратегию "умного толкающего производства", которая вносит значительный вклад в совершенствование процессов и сокращение отходов - сердце любой бережливой инициативы.



MES системы, такие как эта, могут сегодня собирать и обрабатывать огромные объемы данных (big data). Интернет вещей может поставлять эти данные, принимать и комбинировать их с другой информацией и выдать анализ, что повышает производительность и качество производственных процессов. Оптимизация многих технологических параметров может проходить без участия операторов. А управляющий MES центр становится в данной парадигме своего рода операционным штабом, где производственные аналитики принимают решения на основе анализа полной информационной картины.


Настоящая статья подготовлена по информации международной компании Aegis Software – производителя MES Factory Logix и ее представителя в России, странах СНГ и Балтии – компании R-Про Консалтинг – разработчика технологии "Рациональное Производство" модернизации и/или создания эффективных производственных систем на основе концепции бережливости и комплексного автоматизированного безбумажного управления.
Опубликовано 07.04.2017