Dla praktyków elastycznej produkcji (lean manufacturing) najważniejsze jest eliminowanie odpadów. Dlatego dostawcy oprogramowania BI, których produkty służą do analizy zmiennych procesowych takich jak przestoje, oferują swoje rozwiązania jako część system ów do obsługi elastycznej produkcji.
Użytkownicy również twierdzą, że oprogramowanie sprawdza się podczas monitorowania i reagowania na czas przestojów, jak również wykrywania negatywnych trendów dotyczących całkowitej wydajności sprzętu (overall equipment effectiveness – OEE). John Mercer, dyrektor ds. ciągłego doskonalenia w firmie ICI Paints z siedzibą w Cleveland, mówi, że rozwiązania z zakresu BI pochodzące od firmy Informance International pomagają monitorować zachowanie się wskaźnika OEE w jego firmie. – To oprogramowanie pokazuje, jak długo linia pracuje, co pozwala nam analizować trendy w czasie dotyczące maszyny lub poszczególnych linii produkcyjnych – mówi Mercer.
Informance to dostawca oprogramowania do monitorowania trendów w zakładach. Bostońska firma AMR Research określa to mianem “produkcyjnej inteligencji przedsiębiorstwa” (enterprise manufacturing intelligence – EMI). Z kolei znajdująca się w Dedham (MA) firma ARC Advisory Group ukuła ostatnio termin “usługi wydajności produkcyjnej” (manufacturing performance services – MPS) na opisanie tego samego rynku. Powszechnie stosowany jest nadal termin inteligencja biznesowa – BI.
Narzędzia podwójnego przeznaczenia
– Firmy realizujące systemy elastycznej produkcji oraz Six Sigma są bardziej świadome znaczenia narzędzi BI i stają się coraz bardziej skłonne do ich adaptacji – mówi Jim Frider, menedżer ds. produktów z dziedziny inteligencji biznesowej w Wonderware.
Michael Chan, dyrektor ds. elastycznych rozwiązań dla przedsiębiorstw w firmie Rockwell Automation (Milwaukee), zgadza się, że oprogramowanie może być pomocne. Firma Rockwell produkuje własne urządzenia sterujące. Chan jest głęboko przekonany, że wewnętrzne inicjatywy podejmowane w firmie Rockwell, do których zaliczają się połączone techniki Six Sigma i elastycznej produkcji, nie mogą się bez siebie obejść.
– Oprogramowanie MPS jest doskonałe do łączenia różnych źródeł danych na poziomie hali produkcyjnej, ale wykonuje również inne funkcje – mówi Greg Gorbach z ARC. – Oprogramowanie MPS wykorzystuje nowoczesne techniki do zbierania danych w czasie rzeczywistym oraz zapewniania dołączalności na poziomie hali produkcyjnej, zapewnia kontekst operacyjny i prezentuje dane produkcyjne pozostałej części przedsiębiorstwa. Rynek dla MPS obejmuje dostawców, takich jak Informance, ActivePlant, Lighthammer Software oraz Indx (w 2003 r. wykupił ją Siemens). Jednakże więksi dostawcy automatyki przemysłowej, tacy jak GE Fanuc Automation, Rockwell oraz Wonderware/Invensys również posiadają rozwiązania MPS, podobnie jak dostawcy specjalizujący się w innych branżach, jak OSIsoft, Citect oraz Iconix.
Debaty na temat danych
Wonderware oraz jej firma matka Invensys posługują się architekturą programową ArchestrA do zaoferowania wspólnej platformy usługowej oraz tym, co Jim Frider określa mianem “jednolitego modelu zakładu” w szerokim zakresie różnych zastosowań. Większość dostawców systemów automatyki przemysłowej opracowała jakąś architekturę programową służącą do wspierania nie tylko otwartej integracji, ale również jednolitego podejścia do danych w skali całego zakładu oraz usług takich, jak alarmowanie i monitorowanie trendów.
Tymczasem dostawcy specjalizujący się w inteligencji zakładów przemysłowych również mają w swoich zestawach aplikacji modele produkcji, a dostawcy MES stosują własne podejście do danych zbieranych przez systemy realizacji produkcji.
To zazębianie się różnych rozwiązań wywołało dyskusję, dotyczącą głównie tego, czy rozwiązanie z zakresu inteligencji biznesowej, które analizuje trendy i sporządza analizy dzięki połączeniu z innymi bazami danych, jest w stanie zapewnić szybką i precyzyjną analizę? Robert Neivert, starszy menedżer ds. produktów w firmie Datasweep, dostawcy oprogramowania do zarządzania wydajnością produkcji, mówi, że systemy realizacji produkcji doskonale nadają się do wykonywania szybkich, precyzyjnych analiz, ponieważ taki system zarządza danymi znajdującymi się w bazie.
– Na przykład jeśli na hali produkcyjnej zmieni się ścieżka realizacji produkcji, ale oprogramowanie do zarządzania inteligencją zakładu nie jest o tym “poinformowane”, metryki mogą utracić precyzję – mówi Neivert. – Metryki w systemach wykonawczych są mniej podatne na problemy, ponieważ bezpośrednio zarządzają parametrami danych. System Datasweep również może wykonywać zadania z zakresu zarządzania, takie jak łączenie (agregacja) danych z różnych baz danych w celu porównania różnych zestawów danych. W rezultacie rozwiązanie oparte na modelu wirtualnej hurtowni danych może udzielić odpowiedzi na proste pytanie, ale nie odpowie na złożone pytania ani nie wykona skomplikowanych obliczeń.
Dostawcy systemów inteligencji biznesowej mówią, że ich schematy odzwierciedlają dokładnie “kontekst” zakładu oraz zarządzanie danymi.
– Dostawcy systemów MPS mogą mieć różne podejścia, ale większość z nich wypracowała sobie jakieś środki do pracy z “kontekstem” zakładu – mówi Gorbach z ARC. – Na przykład niektórzy dostawcy przyjmują taktykę “mocnego modelu”, podczas gdy inni opierają się na istniejących bazach danych. Producenci dostrzegają wartość MPS wynikającą z zastosowania szerszych rozwiązań informatycznych.
Autor: Roberto Michel, MBT USA