В предыдущей статье мы сравнили управление производством с управлением автомобилем. Сегодня углубимся в детали и покажем, как настроить рекомендательную систему на примере обувного производства. Основными выгодоприобретателями будут начальник цеха и мастер участка.

«Под капот» берем: Теорию ограничений, Балансировку (один из методов Бережливого производства), ERP-систему, датчики и контроллеры оборудования (как источник данных), автоматизированные панели управления (BI-систему) и модели прогнозирования на основе нейронных сетей.

Представьте себе типичный обувной завод: он начинается с цеха по раскрою кожи и цеха пошива заготовок, есть вспомогательные цеха и, конечно же, литьевой цех – сердце производства. На нем мы и сосредоточимся.

Основные участки литьевого цеха:

1.     Участок запуска (заготовка надевается на колодку): здесь важен темп и партионность (например, каждые 8 минут нужно запустить по 20 пар одной модели и размера), тогда конвейер будет идти без остановок.

2.     Клеевой участок (подгибка и приклеивание): качество работы напрямую зависит от правильного распаривания кожи (для предотвращения трещин) и точного позиционирования заготовки.

3.     Ручное шкурение (убираются излишки кожи): подготовка к литьевой машине.

4.     Участок снятия колодки.

5.     Литьевая машина: автоматизированное шкурение, отливка полиуретановой подошвы и ее приклеивание к заготовке. Необходима точная настройка оборудования и слаженная работа технолога, механика и оператора для минимизации брака (недолив сырья при впрыске, расслоение подошвы и т.д.).Основная сложность для оператора – высокая скорость вращения литьевой машины (например, время такта может быть 20-25 секунд на каждое смещение).

6.     Ручная обработка: удаление облойки, зачистка.

7.     Установка фурнитуры (шнурки, стельки).

8.     Контроль качества (ОТК).

9.     Участок починки: готовые изделия отправляются на склад.

Таким образом от внутреннего склада цеха, где хранятся заготовки и фурнитура, до склада готовой продукции мы имеем 10 участков.

Используя Теорию ограничений, мы определяем потенциально самые узкие места, где чаще всего случаются проблемы. Из практики это: участок запуска, клеевые машины, литьевые машины, ручная обработка после литья, участок ОТК, участок починки.

И сразу здесь «включаем» ИТ – определяем, как мы будем собирать автоматизированные данные. Например:

• Участок запуска (оператор получает планшет с планом запуска и после каждой партии делает отметку, система получает лог со временем).

• Клеевые машины (оператор нажимает ногой педаль, происходит обжатие и склеивание; устанавливаем датчик нажатия и контроллер, если нет штатных).

• Литьевые машины (как правило, в них есть все необходимые штатные датчики; вытягиваем нужные данные через контроллер).

• Ручная обработка – это самое сложное, поскольку здесь ручные операции (варианты: кнопка на нажатие, контейнер с лазерной фиксацией вброса, компьютерное зрение).

• Контроль качества – планшет с заранее заданными кнопками для видов брака; увидел брак – нажал кнопку; система в моменте понимает вид брака, частотность события и, самое главное, основную причину.

• Сдача на склад готовой продукции – сканирование полупары со встроенной RFID- меткой.

• Участок починки – по аналогии с Ручной обработкой.

Далее создаем автоматизированную систему сбора и нормализации данных после каждого события и на этой основе разрабатываем нейронную сеть, которая прогнозирует выпуск продукции на конец смены. Как Вы понимаете, здесь будет нелинейная зависимость.

Смысл такого моделирования – дать в руки начальнику цеха и мастеру участка планшет, где будет прогноз выпуска на конец смены и 3 самых узких места на текущий момент. Вот именно это и делает систему рекомендательной. Она рекомендует, «куда бежать» и «что исправлять». Руководитель должен повлиять на ситуацию.

Например, запретить на участке запуска стартовать партии больше 20 единиц одной модели и размера, или соблюдать требование распаривать кожу на клеевом участке, или сесть дополнительно на участок ручной обработки, увеличив мощность участка, например, на час. Система пересчитает прогноз выполнения и даст новые 3 узких места. В принципе, достаточно пересчитывать каждые 30 минут.

Какие базовые сценарии мы закладываем в модель:

• Запуск: строгое соблюдение темпа и партионности.

• Клеевой участок: правильное распаривание и позиционирование заготовок.

• Литьевая машина: минимизация брака (недолив, расслоение) за счёт совместной работы персонала и настройки оборудования.

• Ручная обработка: достаточное количество персонала для обработки потока изделий.

• Участок брака: быстрое выявление дефектов и оперативная обратная связь с предыдущими участками для предотвращения массового брака.

Все данные должны быть структурированы и храниться в единой базе данных (лог-файлы), содержащие информацию о рабочем центре, операторе и времени выполнения операций. Это позволит проводить анализ, выявлять узкие места и оптимизировать производственные процессы. Использование BI-систем с наглядными дашбордами обеспечит оперативный доступ к ключевым показателям эффективности и позволит принимать решения в режиме реального времени. Внедрение промышленного интернета вещей (IIoT) позволит автоматизировать сбор данных, повышая точность и оперативность мониторинга.

Таким образом, комбинированное применение передовых технологий и методов управления позволит приблизить управление обувным заводом к желаемой простоте и эффективности, сравнимой с управлением автомобилем. И самое главное – мы снижаем требование к уровню квалификации мастера участка и начальника цеха, что в условиях острого дефицита промышленного персонала является одной из главных проблем. При этом мы даем этим руководителям простой, понятный и эффективный инструмент управления.

С точки зрения методологии мы соединяем методы Теории ограничений и Бережливого производства с ИТ-технологиями, чтобы не раздувать очередную дискуссию, что нужно сделать в начале: внедрить Бережливое производство, потом ИТ (потому что «Garbidge in – Garbidge out»), или наоборот. Я сторонник того, что нужно запускать параллельно, иначе ручные замеры и субъективные подсчеты быстро сведут «на нет» всю эту историю.