Как стать автором
Обновить

Решение проблемы увеличения рентабельности производства при использовании термопластавтоматов

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров1.9K

Ситуация

Есть производство, оборудованное термопластавтоматами, которое изготавливает пластиковую фурнитуру. Производство работает, есть рентабельность и прибыль. Экономические расчеты показывают, что потеря 5% эффективности работы приводит к потере 50% прибыли. Фактически оборудование всей технологической цепочки является одним целым, но работает разрозненно и не является одним целым. 

Управление предприятием, как правило, осуществляется вручную, через устные распоряжения. Основным “автоматизированным” средством управления и контроля является чат в WhatsApp (или другом мессенджере). В описанной ситуации вопрос управления эффективностью остается открытым. Объективность принимаемых управленческих решений сильно зависит от достоверности информации, которую докладывают подчиненные и их человеческих качеств. 

Разберем ситуацию

Цех работает и льет пластик. В целях увеличения производительности начальник производства вместе с наладчиком обеспечивают настройку термопластавтоматов (ТПА) таким образом, чтобы обеспечить цикл работы автомата величиной в 15 секунд. Исходя из полученной производительности предприятие строит планы и берет на себя обязательства по исполнению действующих контрактов, а при заключении новых, берет в расчет возможности производства. Спустя неделю обнаруживается, что по факту в ручном режиме не всегда получается удерживать заданный параметр в нужном значении и производительность падает, а планы сбиваются, способность выполнить свои обязательства снижается. Падает рентабельность и прибыль, ухудшается репутация. Новые расчеты показывают, что фактическое время цикла работы ТПА составляет 20 секунд. 

Начальник производства задает наладчикам вполне логичный вопрос: “Почему оборудование может делать четыре цикла в минуту, а фактически делает только три?”. Не каждый наладчик в состоянии объективно ответить на вопрос и вспомнить все ситуации за неделю, а если наладчиков несколько или имеет место быть проявление отрицательных человеческих качеств, то получить честный развернутый ответ на вопрос вообще невозможно. 

Скорее всего ответ будет носить общий и поверхностный характер: “Что-то не работало, были простои, такие-то причины (которые вспомнил и не побоялся сказать)”. Полезных выводов, на которые можно опереться, из таких ответов не сделаешь.

Ситуация непростая, но решаемая. Автоматизацией сбора статистики и мониторинга оборудования позволит компенсировать и помочь наладчикам собирать четкую статистику, имея которую у нас появляется возможность анализировать твердые данные, выявлять причины и устранять их.

Формируем задачу и свои предположения по возможным причинам простоя. Если проблема в качестве партии сырья, значит нужно менять поставщика. Если причина простоя в долгой реакции наладчика, то надо решать вопрос дисциплины и вовлеченности сотрудников. Если причина простоя в долгом времени восстановления, то нужно решать вопрос квалификации наладчиков или их обеспеченности запчастями, инструментами и принадлежностями. Если проблема в периферийном и вспомогательном оборудовании, то решаем её. Если проблема в частых поломках одних и тех же узлов, значит нужно обратить внимание на качество запчастей и работать в этом направлении и так далее. Если робот не забрал деталь, или оборудование ушло в ошибку, то требуется оперативная реакция обслуживающего персонала и перезагрузка оборудования. Мониторинг должен помочь понять аномальное отклонение от нормального значения тех или иных причин простоев и принять объективные управленческие решения, основанные на реальных аргументах. Инструмент сбора статистики должен быть прост и находится непосредственно на оборудовании. Чтобы объединить статистику со всех рабочих мест, требуется единая информационная система. Для контроля за достоверностью собираемой информации требуется привязка событий и инцидентов на оборудовании к данным видеонаблюдения.

Если Вы читаете эту статью, то уже пытались изучить вопрос и столкнулись с тем, что среди массы заявленных предложений соответствующих действительности возможностей готовых продуктов немного. Разные компании заявляют о мониторинге станков с помощью своего оборудования, но когда речь заходит о специфике контроля термопластавтоматов, выясняется, что готового в России нет, а вникать в нужды новой отрасли разработчикам, как правило, некогда. Зарубежных компаний на российском рынке тоже не обнаружено, да и применение зарубежного ПО в современное реальности дело нестабильное.

Мы изучили проблему выбора системы контроля и мониторинга и остановились на малоизвестном оборудовании Qcan [ссылка удалена модератором] По нашей оценке, система является простотой и гибкой. Система не перегружена лишними функциями, что позволяет ее достаточно просто кастомизировать и адаптировать под любое производство, в том числе ТПА. Контроль объективности собранной статистики и фиксации отслеженных инцидентов тут действительно реализован через синхронизацию с видеонаблюдением. Достоверность действий операторов/наладчиков проверяется не вставая со стула.

Аппаратная часть состоит из компактных устройств, которые устанавливаются на производственное оборудование и подключается в сеть. Время монтажа не более 20 минут. Съем основных параметров осуществляется через индукционные токовые клещи с силовых шин. Для сбора статистики на рабочем месте, система оборудована промышленным сенсорным экраном с простым интерфейсом. Подключение к сети осуществляется беспроводным способом.

Программная часть реализована в виде облачного решения. Базовый набор функций доступен сразу после монтажа аппаратной части. Кастомизация ПО под специфичные требования заказчика осуществляется в течении 2 недель. Впечатляет открытость разработчиков, которые оперативно собирают из базовых решений готовый продукт и дорабатывают под нужды заказчика. В особо сложных случаях доработка может продлиться не более 3 месяцев.

Предварительные расчеты показывают, что срок окупаемости системы составляет 2-3 месяца, а прогнозируемый рост рентабельности 1,5-2 раза. Скачкообразный рост производительности наблюдается в первые месяцы, когда выявляются истинные неочевидные причины отличия расчетной и фактической производительности. Важно отметить, что система мониторинга, это только инструмент сбора достоверных данных. Характер и эффективность предпринимаемых мер по устранению выявленных проблем от системы мониторинга не зависит.

Если Вам известна другая аналогичная система, решающая задачи производства с использованием термопластавтоматов, напишите в комментариях или сообщите нам info@slab.express 

Теги:
Хабы:
0
Комментарии5

Публикации

Истории

Работа

Ближайшие события