Koniec z (ukrytymi) przestojami

Systemy Manufacturing Intelligence poprawiają wydajność produkcji, wspierają realizację celów i zapewniają… nieoczekiwane korzyści

Australijska firma franchisingowa Coca-Cola Amatil zajmuje się produkcją napojów na rynki australazjatyckie. W 2002 r. stwierdzono, że linie do rozlewu puszek i butelek w zakładzie w okręgu New South Wales pracują na granicy zdolności produkcyjnych. W owym czasie firma nie chciała się jednak angażować w poważną modernizację jednego z sześciu swoich zakładów.

Rodzina aplikacji EMI (Enterprise Manufacturing Intelligence) obejmuje rosnącą liczbę rozwiązań służących do wiązania danych czasu rzeczywistego z obszaru produkcji z narzędziami typu Enterprise Intelligence oraz Business Intelligence, czyli korporacyjnymi systemami inteligentnej analizy

Do rozwiązania zaistniałego problemu, w ramach programu usprawniania produkcji Manufacturing Excellence, posłużyło narzędzie Manufacturing Intelligence (MI), czyli system inteligentnej analizy danych z obszaru produkcji, opracowany przez firmę Activplant. Zamiast

kupować nowy sprzęt, zdecydowano się zainwestować w rozwiązanie, za pomocą którego będzie można zestawiać informacje liczbowe, wykresy i dane operacyjne, co przyczyni się do lepszego wykorzystania zdolności produkcyjnych trzech szybkich linii rozlewniczych w zakładzie w Northmead. Niektóre elementy tych linii służyły nawet 30 lat.

 – Rozwiązanie firmy Activplant wdrożono najpierw na linii napełniającej 500 butelek z tworzywa sztucznego na minutę – wyjaśnia Wayne Luxford, analityk produkcji w przedsiębiorstwie Coca-Cola Amatil. – Szczegółowe dane z wielu punktów, rozmieszczonych wzdłuż linii w ramach istniejącej sieci PLC, były przesyłane do wyspecjalizowanego serwera bazodanowego i tam poddawane analizie za pomocą narzędzi Activplant. Znaczący wzrost produktywności odnotowaliśmy już po kilku tygodniach działania systemu, dlatego na początku 2004 r. zdecydowaliśmy się objąć nim także pozostałe dwie linie, i tym razem uzyskując pozytywne wyniki.

Liczbę zatorów na szczególnie trudnym odcinku przenośnika udało się

zmniejszyć o 97%, natomiast eliminując pewne problemy związane z podawaniem, zwiększono wydajność o 14 tys. opakowań tygodniowo. Z kolei sprawność całkowita linii rozlewniczej, odpowiadająca w przybliżeniu współczynnikowi ogólnej efektywności wyposażenia (overall equipment effectiveness – OEE), wzrosła o 15%. Innymi słowy, czas marnowany na nieplanowane przestoje udało się skrócić o połowę.

– Dzięki wysokiemu poziomowi szczegółowości danych mogliśmy uporać się z problemami, których wcześniej w ogóle nie dostrzegaliśmy – wyjaśnia Luxford. – Na przykład okazało się, że pewien kłopotliwy zawór oraz błędy w oprogramowaniu sterownika PLC tygodniowo powodowały 300 razy chwilowe przestoje całej linii rozlewniczej. Rozwiązanie Activplant umożliwiło wychwycenie problemu, na który wcześniej, ze względu na krótkie okresy przestoju, nie zwracano uwagi. Gdy usunęliśmy tego rodzaju trudności, linia pracuje 10 godzin dłużej w skali tygodnia. Zważywszy, że w ciągu minuty napełnia się 2 tys. puszek, owe 10 godzin oznacza ogromny krok naprzód.

Rynek dla niezależnych producentów oprogramowania

Wdrożenia podobne do opisanego to chleb powszedni dla niewielkiej, ale wciąż wzrastającej grupy dostawców rozwiązań MI.

– Jeżeli udostępnimy pracownikom dane czasu rzeczywistego w zrozumiałym dla nich formacie, wraz z narzędziami analitycznymi, to uzyskają oni wgląd w zagadnienia i problemy, których wcześniej nie dostrzegali – mówi Gregg Le- Blanc, dyrektor ds. marketingu produktu w firmie OSIsoft. – Nietrudno o błyskawiczne korzyści z takiego rozwiązania, ponieważ dzięki niemu lepiej widzimy zagadnienia i problemy produkcji.

Przejrzystość informacji odnosi się nie tylko do zagadnień eksploatacji, wspiera również inicjatywy racjonalizatorskie. John Lynch jest analitykiem systemów w zakładzie produkcyjnym w Northumberland

(Wielka Brytania), należącym do firmy farmaceutycznej Merck Sharp & Dohme, w którym wykorzystywane jest narzędzie TrakSYS firmy Parsec Automation. Zdaniem Lyncha systemy inteligentnej analizy danych produkcyjnych poprawiają wskaźniki wydajności, ponieważ niejako zmuszają pracowników do wprowadzania usprawnień.

Producenci oprogramowania MI oprócz szybkich korzyści deklarują także szybki zwrot poniesionych wydatków. – W porównaniu z wysokością wskaźnika ROI (zwrot z inwestycji) opłata licencyjna stanowi niemal błąd zaokrąglenia – twierdzi LeBlanc. – Wdrożenie o wartości 100 tys. USD zwraca się po trzech (do sześciu) miesiącach.

– Warto informować swoich szefów o przewidywanych wartościach ROI – uważa John Hall, kierownik ds. systemów odchudzonej produkcji w firmie Nibco (Elkhart, Indiana), która w 12 zakładach produkuje elementy instalacji wodno-kanalizacyjnych.

Z pierwszych wyliczeń wskaźnika ROI w odniesieniu do systemu MI firmy Informance International, opartych na przewidywanej poprawie ogólnej efektywności wyposażenia, wynikało, że inwestycja zwróci się w ciągu miesiąca. Wobec sceptycznego nastawienia zarządu Hall dokonał kolejnej, ostrożniejszej i przez to bardziej wiarygodnej kalkulacji. Po uwzględnieniu redukcji zapasów magazynowych okres zwrotu ocenił na 6–8 miesięcy, w wyniku czego uzyskał akceptację zarządu.

Pilotażowe wdrożenie rozwiązania firmy Informance w lipcu 2004 r. potwierdziło przewidywania Halla. System zainstalowano na niedostatecznie wydajnym, pracującym nieprzerwanie stanowisku wytwarzania elementów armatury, przy czym przedsiębiorstwo planowało wydatek rzędu 750 tys. USD na zakup nowej prasy do tłoczenia kształtowego.


 Dennis Cocco, główny planista produkcji w firmie Activplant, opracowującej narzędzia MI, uważa, że najważniejszym przeznaczeniem tego rodzaju systemów jest wykrywanie czynników spowalniających produkcję


Natychmiast okazało się, że to nie działająca prasa, ale podajnik ogranicza wydajność produkcji. W ciągu dwóch miesięcy zwiększono wykorzystanie podajnika z około 45% do 60%, a czas przestojów skrócił się o 25% i w dalszym ciągu wykazywał tendencję malejącą.

– Udało nam się zwiększyć wydajność stanowiska do tego stopnia, że produkcja takiej samej liczby elementów trwała już nie siedem, ale cztery i pół dnia – wyjaśnia Hall. – Dzięki uzyskanej przepustowości firma nie tylko podołała większym zamówieniom, ale i uniknęła wydatku 750 tys. USD na kolejną prasę.

Nawiązując do doświadczeń firmy Coca-Cola Amatil, Hall potwierdza skuteczność opisywanego rozwiązania w zakresie wykrywania źródeł przestojów, które bez niego pozostałyby niezauważone. – Stosując ręczne systemy rejestracji danych, nie dostrzega się 60% źródeł przestojów, ponieważ trwają bardzo krótko. Tego rodzaju systemy wykrywają przerwy w pracy powyżej 5–10 minut, natomiast pomijają przestoje liczone w sekundach – tłumaczy Hall. – Z perspektywy czasu rozumiem, że problemy związane z przestojami bywają tak banalne, że w codziennej pracy w ogóle się ich nie zauważa.

 

Aplikacje typu Intelligence traktują dane w szczególny sposób

 

Firmy Iconics oraz Incuity Software to producenci oprogramowania Manufacturing Intelligence wyposażonego w zaawansowane funkcje analityczne. – Narzędzie MI o nazwie BizViz firmy Iconics opiera się na technologii Microsoft SharePoint – wyjaśnia Jindrich Liska, wicedyrektor odpowiedzialny za rozwiązania z tego zakresu. – Narzędzie to zostało opracowane od podstaw z myślą o optymalnym wykorzystaniu technologii Microsoft.NET. Dodaliśmy do niego pakiet wygodnych w obsłudze przemysłowych wskaźników wydajności, które można prezentować w wielu formatach, za pomocą tablicy wskaźników, liczb czy wykresów, i to zarówno na bezpośrednio podłączonym ekranie, jak i w innych aplikacjach lub urządzeniach. Ta ostatnia możliwość jest szczególnie przydatna w przypadku użytkowników mobilnych, ponieważ to właśnie na terenie zakładu, a nie oddalonego biura, informacje te są najbardziej potrzebne. W naszym rozwiązaniu dane można przesyłać do dowolnego telefonu komórkowego, urządzenia przenośnego lub palmtopa.

 

Z kolei oprogramowanie Incuity EMI zapewnia wielopoziomową obsługę tablic wskaźników, m.in. prekonfigurowane modele z najczęściej stosowanymi funkcjami, takimi jak wskaźniki, suwaki, przełączniki. Umieszczono w nim również edytor tablic.

 

– W edytorze zawarto około setki elementów tablic, za pomocą których buduje się zaawansowane, interaktywne prezentacje. Każdy użytkownik może stworzyć własny portal, pobierający informacje z dowolnej bazy lub innego firmowego źródła danych – wyjaśnia Doug Lawson, prezes Incuity. – Dzięki temu użytkownik sam decyduje, które informacje mają być umieszczone na tablicy wskaźników, nie jest zatem skazany na z góry zdefiniowane modele, prezentujące niepotrzebne dane.

 

Kiedy warto?

W jakich przypadkach rzeczywiście warto stosować aplikacje MI w celu wykrywania trudności ograniczających produkcję?

– W pewnym sensie odpowiedź nasuwa się sama – mówi Eddy Azad, prezes firmy Parsec Automation. – Należy usuwać wąskie gardła produkcji. Zwiększanie wydajności odcinków, które nie zachowują się jak wąskie gardła, mija się z celem. Usprawnianie to nie to samo, co usuwanie wad.

– Gromadzenie ogromnych ilości danych ze wszystkich zakątków fabryki to strata czasu, ponieważ duża ich część dotyczy obszarów o niewielkim znaczeniu – uważa Dennis Cocco, główny planista produkcji w firmie Activplant. – Przepływ produktów należy zatem analizować z systemowego punktu widzenia, wykrywać wąskie gardła i kierować wysiłki naprawcze na elementy, które najbardziej blokują produkcję.

– Nawet jeżeli określony element nie ogranicza wydajności, stosując narzędzia MI można liczyć na spore oszczędności w poborze mocy – twierdzi Richard Hopkins, główny elektryk stalowni w przedsiębiorstwie Nucor Steel (Berkeley, Południowa Karolina). – Dzięki aplikacji MI działającej w oparciu o przemysłowy archiwizator i serwer danych (historian) Industrial SQL Server oraz platformy Industrial Application Server i InTouch HMI firmy Wonderware lepiej kontrolujemy pobór mocy, niż gdybyśmy liczyli tylko na sterowniki PLC.

Na podstawie gromadzonych danych pracownicy wiedzą, kiedy należy podjąć odpowiednie działania, zanim włączy się sterownik PLC. Istnieje dopuszczalny zakres tolerancji, na tle którego operator ocenia aktualny przebieg trendu i wykonuje właściwe czynności przed uruchomieniem sterownika. W ten sposób piece zasilane prądem o napięciu 1 kV i natężeniu 150 kA działają przy napięciu niższym o 5–10%, co przynosi spore oszczędności, biorąc pod uwagę obecne ceny energii.

Dobór właściwych działań

Aby aplikacja MI przynosiła zyski, wysiłki należy kierować na poprawę właściwych wskaźników wydajności. Wynika to z faktu, że ich optymalizacja ma wymiar zarówno strategiczny, jak i taktyczny. – Ze strategicznego punktu widzenia najważniejsze jest skorelowanie wskaźników produkcji ze wskaźnikami przyjętymi przez całą firmę – wyjaśnia Claus Abildgren, menedżer ds. oprogramowania zarządzającego produkcją i wydajnością w Wonderware. – W przeciwnym razie wskaźniki poprawione w skali zakładu produkcyjnego nie będą miały dużego znaczenia w skali całego przedsiębiorstwa. Przykładowo zamiast usprawniać produkcję towaru, który nie stanowi jednego z najważniejszych źródeł przychodów przedsiębiorstwa, warto skierować wysiłki na poprawę wydajności w produkcji bardziej dochodowego towaru, nawet mimo niższej efektywności „konkurencyjnego” usprawnienia.

– Natomiast w działaniu taktycznym ważne są właściwe miary wydajności – dodaje Dennis Cocco z firmy Activplant. – Zwiększanie wskaźnika ogólnej efektywności wyposażenia i ograniczanie za wszelką cenę przestojów to dość powszechne, jednak błędne działania. Parametry te są istotne w przypadku autonomicznych maszyn i urządzeń, natomiast gdy mamy do czynienia z zespołem maszyn, urządzeń, buforów i sprzęgów, największe znaczenie ma jakość przepływu. Nie wszystkie środki muszą być przetwarzane ze stuprocentową wydajnością, a może się zdarzyć, że tego rodzaju nastawienie spowoduje tylko niepotrzebne zapełnianie magazynu.

Nie należy też zapominać o czynniku ludzkim. Wprawdzie aplikacja MI wskaże pewne problemy, nie zawsze jednak będzie w stanie odkryć ich przyczynę. – Czujniki mogą zignorować rzeczywiste źródło dysfunkcji – przestrzega Sunil Singh, prezes firmy Informance. Jego zdaniem większość klientów ma świadomość, że w doborze rozwiązania ważne jest zdanie operatora, wobec czego warto, aby w precyzowaniu problemów brali udział pracownicy.

– Zaangażowanie operatorów w tworzenie rozwiązań świadczy o tym, że przedsiębiorstwo poważnie traktuje działania racjonalizatorskie – dodaje Eddy Azad z firmy Parsec Automation. – W wielu przedsiębiorstwach produkcyjnych odnotowuje się kolejne punkty procentowe wzrostu wydajności właśnie dzięki takiemu podejściu.

 

Autor: Malcolm Wheatley, MBT USA